Apportez votre propre LLM pour l’ancrage dans le contexte

L’ancrage dans le contexte prend en charge les activités Apporter votre propre modèle (BYOM) et Apporter votre propre abonnement (BYOS) via UiPath AI Trust Layer. Les administrateurs peuvent remplacer les modèles d'intégration et d'inférence gérés par UiPath par leurs propres abonnements, ou connecter des modèles non inclus dans l'ensemble par défaut, tout en conservant les capacités de gouvernance et d'audit de la politique AI Trust Layer.

Fonctionnalités et modèles pris en charge

Les fonctionnalités suivantes d’ancrage dans le contexte prennent en charge la configuration LLM personnalisée via tout fournisseur dont l’API suit la norme OpenAI V1, connecté via le connecteur LLM OpenAI V1. Chaque fonctionnalité a des exigences de modèle spécifiques.

Fonctionnalités	Modèles pris en charge	Modèle recommandé	Prérequis	Spécifications recommandées
Ingestion avancée	N’importe quel LLM compatible OpenAI V1	Gemini-2.5-forg	Appel d'outils forcé ; prise en charge des images multimodales	16 000 jetons d’entrée ; 32 000 jetons de sortie
Transformation par lots	N’importe quel LLM compatible OpenAI V1	Gemini-2.5-forg (smartling), Gemini-2.5-frash-light (rapide)	Appel d’outils forcé	128 000 jetons d’entrée
Transformation de lot avec recherche Web	N’importe quel modèle de recherche sur le Web Gemini	S/O	Outil de recherche Web Gemini	S/O
DeepRAG	N’importe quel LLM compatible OpenAI V1	Gemini-2.5-forg	Appel d'outils forcé ; nombre > 1 assistance	1 M de jetons d’entrée ; 64 000 jetons de sortie
Intégrations	N’importe quel modèle d’intégration compatible avec OpenAI V1	Gemini-intégration-001	< 4 096 dimensions ; ≥ 8 000 jetons d’entrée	S/O

Pour connaître l'étendue complète du modèle dans tous les produits UiPath, consultez la section Configurer les LLM.

Prérequis — sans cette fonctionnalité, la fonctionnalité ne fonctionne pas.
Recommandé — sans cette fonctionnalité, la fonctionnalité n'est pas testée et peut mal fonctionner, ou échouer plus souvent.

Configuration et routage

La configuration personnalisée LLM pour l’ancrage dans le contexte est gérée via l’onglet Configurations LLM dans Admin > AI Trust Layer. Pour les étapes de configuration, sélectionnez Ancrage dans le contexte en tant que produit lorsque vous suivez les étapes de la section Configuration des LLM.

Pour de plus amples informations sur la façon dont les fonctionnalités d'IA acheminent les requêtes vers les modèles, y compris le comportement de secours et la gouvernance du modèle, consultez la section Fonctionnalités d'IA et routage des modèles.