Context Grounding FAQ

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

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

For data residency details, refer to Data residency.

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

No, Context Grounding is available in both cloud and on-premises deployments.

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.

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.

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 utiliser l'ancrage dans le contexte ?

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

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 ?

La limite des données que vous pouvez utiliser pour ancrer vos invites est basée sur les limites de taille des jetons de la fenêtre de contexte du modèle. Reportez-vous au modèle que vous utilisez pour exécuter le RAG (par exemple, dans les activités GenAI) pour déterminer les seuils potentiels de limite des jetons.

• 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 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 ».

Puis-je sélectionner dynamiquement le LLM à utiliser ?

Yes. You can configure your own LLMs through the AI Trust Layer. The LLM configurations tab allows you to replace models or UiPath-managed subscriptions with your own models. Context Grounding also supports OpenAI v1 APIs, enabling compatibility with the latest OpenAI specifications and access to newer models.

In addition, within UiPath GenAI activities, you can select which LLM to use for executing the RAG process from those available in the LLM Gateway. UiPath manages ingestion and retrieval strategies to optimize results.

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 Automation Ops existantes.

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.

Does Context Grounding store my files?

No. Files are held on UiPath infrastructure only for the duration of the ingestion run. After ingestion completes, raw files are not retained.

Where does my file go during ingestion?

When you start an ingestion, Context Grounding fetches each file from the data source using the credentials you authorized through the configured Integration Services connection. No credentials are stored by Context Grounding.

Two short-lived copies exist while the job runs: a working copy on the processing node's local disk, and an internal staging copy used by the document-processing pipeline. Both are scoped to the active ingestion job and to your tenant, with no cross-tenant or cross-job access.

How long is my file held during ingestion?

• The working copy is released as soon as the document finishes processing, whether the result is a success or a failure.
• The staging copy is removed when the ingestion workflow ends — on success or on failure.
• If an infrastructure event (such as a worker crash) interrupts a job before cleanup runs, automated processes remove any remaining files on a fixed schedule.

What does Context Grounding retain after ingestion?

After ingestion completes, only the derived representation needed to power search and retrieval is retained: extracted text passages, embeddings, and structured metadata, bound to your dataset. Deleting the dataset removes these derived artifacts.

What happens when a file is deleted from the data source?

When a file is deleted from the data source, the next ingestion run — whether triggered manually or through a scheduled run — cascades the deletion to the corresponding index data.