Travailler avec l'ancrage dans le contexte

Cette section comprend des informations sur l'utilisation efficace de l'ancrage en contexte (Context Grid).

Gestion du pipeline d'ingestion

Vous pouvez gérer les pipelines d'ingestion via :

• directement dans Orchestrator, à partir de la page Indexes . Voir Gérer les index.
• L’activité Mettre à jour l’index d’ancrage dans le contexte , qui fait partie du package d’activités UiPath GenAI.

Interroger des données avec l'ancrage dans le contexte

Après avoir créé un index dans Orchestrator, les index sont accessibles sur toute la plate-forme UiPath. Ces index servent de stockage persistant pour les documents ingérés à partir de vos sources de données, offrant une ressource réutilisable pour divers produits UiPath :

• Dans Autopilot for Everyone, l’ancrage dans le contexte améliore les interactions utilisateur en permettant d’effectuer des recherches dans les index existants afin de fournir des réponses précises aux requêtes. Pour de plus amples informations, consultez la section Ancrage dans le contexte dans Autopilot for Everyone.
• Les activités GenAI bénéficient de l’ancrage dans le contexte en permettant la génération de contenu basée sur des informations stockées dans des bases de connaissances nécessitant une autorisation. Pour de plus amples informations, consultez la section Activités GenAI.

Ancrage dans le contexte de la surveillance

Comprendre comment l'ancrage dans le contexte influence vos workflows est crucial pour optimiser les performances et le dépannage. Voici comment suivre et afficher les sorties d'ancrage dans le contexte pour différents produits UiPath.

Dans Agents, accédez à la vue Traçage de l'exécution de l'agent pour obtenir des détails complets. Cette vue fournit tous les résultats de recherche et les citations de la requête d’ancrage dans le contexte, offrant ainsi des informations sur le processus de prise de décision de l’agent.

Pour recueillir des informations détaillées sur l'ancrage en contexte dans les activités GenAI :

1. Placez une activité Message du journal immédiatement après l’activité Génération de contenu dans votre séquence de workflow.
2. Utilisez les variables de sortie suivantes pour capturer des informations spécifiques :
   • Premier texte généré: affichez la réponse de la génération LLM après l’exécution du workflow.
   • Bibliographie: examinez les résultats de la recherche sémantique qui ont influencé la sortie de la génération. Cela ne fonctionne que pour les données PDF et JSON.

Modèles d’ancrage dans le contexte commun

Les composants de base de l'ancrage en contexte sont conçus pour fournir un mécanisme qui prend en charge la recherche d’informations pertinentes dans et entre les documents, et ainsi apparaît uniquement les éléments les plus pertinents nécessaires pour une génération de haute qualité et à faible latence à partir d’un LLM.

Recherche dans les documents

Le service d’ancrage dans le contexte vous aide à trouver des informations spécifiques dans un seul document plus efficacement. Au lieu de simplement faire correspondre des mots clés, il comprend le sens et le contexte de votre requête de recherche. Par exemple, si vous recherchez des informations sur les « recues de tarte aux Apple » dans un livre de cookies, il comprendra que vous êtes intéressé par les widgets et la restauration, et non par la technologie ou la production de champs.

Recherche dans tous les documents

L'ancrage en contexte vous aide à trouver des informations réparties sur plusieurs documents. Elle peut comprendre les relations entre les différentes informations et fournir des résultats plus pertinents. Par exemple, si vous recherchez les « effet du changement CLI sur l’activité ;

Cela signifie que vous pouvez utiliser l'ancrage en contexte pour :

• Extraction et comparaison de données: l’ancrage dans le contexte peut identifier et extraire automatiquement des types d’informations spécifiques de documents, puis les comparer de manière significative. Imaginez que vous disposiez d'une pile de CV et que vous souhaitiez comparer les expériences professionnelles des candidats. Le service peut extraire des titres de poste, des durées et des responsabilités, puis les présenter de manière à faciliter la comparaison, même si les informations sont formatées différemment dans chaque CV.
• Résumé: l’ancrage dans le contexte peut créer des résumés de documents longs ou de plusieurs documents connexes. Elle ne choisit pas les phrases aléatoires, mais comprend les points clés et le message général. Par exemple, si vous avez un long rapport sur les tendances du marché, le service peut fournir un résumé mettant en évidence les principales résultats, les statistiques clés et les conclusions globales.

Notifications

Vous pouvez vous abonner pour recevoir des notifications de l’ancrage dans le contexte. Rendez-vous sur le panneau Notifications pour en savoir plus.

Les événements servent de déclencheurs de notifications. Les événements d'ancrage dans le contexte qui génèrent des notifications sont :

• Tâche d’ingestion terminée
• Échec de la tâche d’ingestion
• Tâche d’ingestion démarrée

Vous pouvez également créer un abonnement aux événements en fonction de leur gravité, comme Réussite ou Erreur.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que l'ancrage dans le contexte ?

L’ancrage dans le contexte est une nouvelle fonctionnalité UiPath® qui fait partie de la politique AI Trust Layer. Il fournit un mécanisme permettant de rechercher et de récupérer le contexte pertinent à partir des données afin d’ancrer les invites et de guider des générations plus précises à partir de modèles LLM via les fonctionnalités et les produits UiPath GenAI.

Pourquoi l'ancrage dans le contexte est-il important ?

L’ancrage dans le contexte fournit des preuves via des données fournies par l’utilisateur aux LLM afin d’influencer leurs générations. Cela rend les prédictions plus adaptées à vos cas d'utilisation et à vos données, plutôt que de se baser sur les données générales sur lesquelles les LLM sont entraînés. Cela permet aux automatisations assistées et non assistées qui exploitent GenAI d'être plus précises et plus précises.

Comment fonctionne l'ancrage dans le contexte ?

L'ancrage en contexte propose deux services :

• Une base de données de vecteurs gérée en tant que service : nous vous permettons de convertir facilement vos données en représentations d’intégration.
• Génération augmentée de récupération (RAG) en tant que service: l’ancrage dans le contexte interroge les données de différents produits d’automatisation, récupère les résultats les plus pertinents et augmente les invites avec ces résultats pour garantir que les générations sont plus spécifiques.

Comment utiliser l'ancrage dans le contexte ?

Vous pouvez utiliser l’ancrage dans le contexte via les activités UiPath GenAI et Autopilot for Everyone.

L'ancrage dans le contexte élimine-t-il les options ?

Non, mais cela réduit considérablement les Idées de génération d' options, car les générations sont basées sur des informations interrogées à partir des données fournies par l'utilisateur. Par défaut, l'ancrage dans le contexte fournit une citation ou une preuve de connaissances sur laquelle la génération était basée. Cela signifie que vous pouvez vérifier et valider la source. Lorsque Contexte d'ancrage n'est pas en mesure de trouver une réponse correspondante hautement fiable dans les données fournies, il n'essaie pas de fournir des réponses. Au lieu de cela, il génère une réponse telle que : « Une réponse n'a pas pu être trouvée ».

Ai-je accès à l'ancrage dans le contexte ?

L’ancrage dans le contexte est accessible à tous les locataires et toutes les organisations.

Comment l'ancrage dans le contexte est-il autorisé ?

Des frais d’ancrage dans le contexte pour les recherches ou la RAG lorsqu’elle est exécutée via ses applications de produits UiPath prises en charge. Pour de plus amples informations, consultez la section Licences d'ancrage dans le contexte.

L'ancrage dans le contexte est-il disponible uniquement dans les déploiements Cloud ?

Non. À partir de la version 2.2510, l'ancrage dans le contexte est également disponible dans Automation Suite.

Quels types de données puis-je utiliser dans l'ancrage dans le contexte ?

L'ancrage en contexte fonctionne actuellement avec les formats de données suivants : PDF, JSON, CSV, DOCX, TXT, XLS.

Puis-je importer des données d'entreprise supplémentaires dans l'ancrage en contexte ?

Pour tirer parti de l'ancrage dans le contexte, vous devez importer des données dans les compartiments de stockage UiPath Orchestrator (via un téléchargement direct, une activité Studio ou une API).

Vous pouvez ensuite utiliser les activités d’ancrage en contexte pour ingérer et indexer, et gérer les données interrogées afin de garantir des résultats très pertinents.

La quantité de données que je peux inclure dans l'ancrage dans le contexte est-elle limitée ?

• Limite d'index: il y a une limite de dix index par locataire. Nous vous recommandons de maintenir une relation 1-1 entre les compartiments Orchestrator à partir desquels vous ingérez les données, afin d'éviter les fuites de données entre les dossiers et assurer la séparation logique des données qui peuvent devoir être interrogées par différents utilisateurs à des fins différentes. L’ancrage dans le contexte tire parti des autorisations d’autorisation de dossier pour aider à appliquer cette recommandation.
• Stockage: il n'y a pas de limite au stockage sur ou dans ces index. Cependant, nous formons certains limites aux clients qui ont ingéré une quantité trop élevée de données.

L'ancrage dans le contexte est-il le même que RAG ?

L'ancrage au contexte fournit un service RAG au moment du runtime pour les expériences UiPath GenAI. Cependant, il fournit également une base de données de vecteurs gérée en tant que service pour aider à gérer les données utilisées au moment de l'exécution. Cela garantit une recherche de haute qualité et des résultats générés.

Comment mes données sont-elles stockées ou partagées avec l'ancrage en contexte ?

Toutes les données partagées avec UiPath sont traitées selon les normes de conformité d'entreprise, de chiffrement et de sécurité standard.

L'ancrage en contexte fait partie de l'AI Trust Layer, ce qui signifie que vos données ne sont jamais stockées en dehors d'UiPath, ni utilisées pour entraîner des modèles tiers.

Comment assurez-vous la sécurité des données ?

L'ancrage en contexte est à l'échelle du locataire et tire parti des politiques RBAC et AuthZ existantes dans UiPath, en plus de chiffrer les données au repos et en transit.

Comme elle est à l'échelle du locataire, aucune donnée n'est partagée entre les index au sein du même locataire ou entre les locataires.

Comment l'ancrage dans le contexte est-il autorisé ?

L'ancrage dans le contexte s'effectue à l'échelle du locataire. Nous prenons en charge l'autorisation au niveau du dossier dans les compartiments Orchestrator, et l'ancrage en contexte s'appuie sur les politiques d'authentification et d'Automation Ops existantes appliquées aux activités GenAI.

Puis-je sélectionner dynamiquement le LLM à utiliser ?

Dans les activités UiPath GenAI, vous pouvez sélectionner le LLM à utiliser pour exécuter la partie RAG prise en charge par l’ancrage dans le contexte. Vous pouvez sélectionner n'importe quel LLM disponible dans la passerelle LLM. UiPath gère ensuite les stratégies d’ingestion et de recherche sémantique pour optimiser la génération.