À propos du chat Autopilot (agent)

Agent conversationnel dans Test Manager, disponible dans Test Cloud, pour gérer les actifs de test, générer des tests, analyser les exécutions de tests de performance et naviguer dans les projets en langage naturel.

Qu'est-ce que le chat Autopilot (agent) ?

Le chat Autopilot (agent) est un agent contextuel et capable de prendre des actions qui est généralement disponible dans Test Manager. Le chat Autopilot (agent) apporte un assistant conversationnel intelligent dans Test Manager, conçu pour améliorer la façon dont les testeurs interagissent avec leurs ressources de test et les gèrent.

Au lieu de naviguer dans les menus et les filtres, les utilisateurs peuvent poser des questions, effectuer des recherches, générer des ressources et déclencher des actions en langage naturel. Le chat conserve le contexte conversationnel lorsque des outils sont utilisés, ce qui rend les interactions plus naturellement et fluides.

Le chat Autopilot (agent) se connecte aux outils Autopilot intégrés de Test Manager et s'étend encore plus via l'intégration du serveur MCP, ce qui lui permet d'exécuter des commandes, d'évaluer les exigences, de générer des cas de test et même d'exécuter des processus d'automatisation et des agents externes.

Important :

Le chat Autopilot (agent) est disponible dans Test Manager uniquement lorsqu'il est livré via Test Cloud.

Graphique 1. Chat Autopilot (agent) - fenêtre générique

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Combien de modes de travail le chat Autopilot (agent) possède-t-il ?

Chat Autopilot (agent) peut être utilisé avec 2 modes : le mode Modifier et le mode Agent.

1. Le mode édition permet aux utilisateurs d'interroger le système, puis de choisir l'un des outils ou opérations suggérés par Autopilot pour effectuer la tâche interrogée. Autopilot ne se poursuit pas à moins que les utilisateurs ne confirment l’outil à utiliser.

Figure 2. Chat Autopilot (agent) - Mode Modifier

Lorsque vous travaillez en mode Édition , vous pouvez consulter le raisonnement et le développer.

Figure 3. Chat Autopilot (agent) - Raisonnement en mode Modifier

2. Le mode Agent permet aux utilisateurs d'interroger le système, mais de s'appuyer entièrement sur Autopilot pour choisir les meilleurs outils et opérations pour effectuer la tâche interrogée (sans intervention humaine). Autopilot se poursuit automatiquement et aucune confirmation de l’utilisateur n’est requise.

Figure 4. Chat Autopilot (agent) - Mode Agent

Quels LLM peuvent être utilisés avec le chat Autopilot (agent) ?

La liste des LLM pris en charge se trouve dans la rubrique Configuration des LLM. Pour voir quel modèle est réellement en vigueur pour le chat Autopilot (agent) dans votre locataire, son statut et son historique de configuration, consultez la section Hub de modèles.

Comment puis-je accéder au chat Autopilot (agent) à partir de Test Manager ?

Pour accéder au chat Autopilot (agent), recherchez l'icône Autopilot dans l'en-tête global. Ouvrez un chat, accédez au menu Paramètres ou à l'historique des chats. Pour en savoir plus sur l'écran de chat et les paramètres disponibles, reportez-vous à Autopilot - Interface utilisateur.

Quelles fonctionnalités le chat Autopilot (agent) couvre-t-il dans Test Manager ?

Au lieu de naviguer dans les menus et les filtres, les utilisateurs peuvent poser des questions, effectuer des recherches, générer des ressources et déclencher des actions en langage naturel.

Ouvrez les paramètres du chat Autopilot (agent).

Figure 5. Paramètres du chat Autopilot (agent)

Les outils de l'infrastructure Test Manager sont les suivants :

• Recherche de documents
• Recherche d’Autopilot
• Recherche Web
• Évaluation des prérequis
• Génération de tests
• Détection des tests obsolètes
• Graphique Autopilot

Image 6. Outils d’infrastructure Test Manager

Dans Test Manager livré via Test Cloud, Autopilot Search est exclusivement accessible via l'outil d'infrastructure Autopilot Search - le point d'entrée Autopilot Search autonome est disponible uniquement dans Test Manager livré via Automation Cloud. Pour plus d'informations, reportez-vous au projet de recherche Test Manager.

Les outils MCP de Test Manager sont les suivants :

• Affecter des cas de test aux exigences
• Attribuer des cas de test à un ensemble de test
• Attribuer un libellé d’objet
• Créer des cas de test en bloc
• Créer un prérequis
• Créer un cas de test
• Créer un ensemble de tests
• Obtenir tous les libellés
• Obtenir tous les libellés d’objet
• Obtenir un prérequis
• Obtenir des cas de test
• Récupérer les ensembles de tests
• Obtenir des exécutions de test
• Obtenir les journaux de cas de test pour les exécutions de test
• Annuler l’affectation de cas de test à l’exigence
• Annuler l’affectation de cas de test à l’ensemble de tests

Figure 7. Outils MCP de Test Manager

L'analyse des exécutions de tests de performance et la génération de rapports de performances ne font pas partie de cet ensemble d'outils par défaut. Ces fonctionnalités nécessitent le serveur Performance Testing MCP, décrit dans la section Lier au serveur MCP Performance Testing.

Pour en savoir plus sur le chat Autopilot (agent) dans la suite de produits UiPath, reportez-vous à Autopilot - À propos du chat Autopilot.

Le chat Autopilot (agent) consomme-t-il mon pool d'utilisation ?

Oui. Le chat Autopilot (agent) est la seule interface de Test Manager qui puise dans le pool d'utilisation Autopilot ; chaque échange dans le chat y est décompté, qu'il s'agisse d'une conversation libre ou que vous demandiez au chat Autopilot (agent) d'exécuter une capacité en votre nom. L'utilisation de l'action dédiée d'une capacité au lieu du chat n'épuise jamais le pool. Pour obtenir la répartition complète et un exemple concret, reportez-vous au pool d'utilisation Autopilot pour les tests.

Puis-je connecter un serveur MCP personnalisé au chat Autopilot (agent) dans Test Manager ?

Oui, en plus des serveurs MCP personnalisés créés dans Orchestrator, vous pouvez également connecter des serveurs MCP UiPath propriétaires, qui sont ajoutés manuellement par URL plutôt que créés via Orchestrator: le serveur MCP Test Manager intégré et le serveur MCP Performance Testing. Ouvrez les paramètres de chat (agent) Autopilot et configurez les serveurs MCP comme décrit dans la rubrique Autopilot - Interface utilisateur .

Existe-t-il des directives de requête et d'invite pour le chat Autopilot (agent) ?

Pour en savoir plus sur les directives de requête et d’invite, reportez-vous à Autopilot - Interagir avec les recommandations de chat d’Autopilot.

Les requêtes contenant des champs personnalisés sont-elles prises en charge ?

Les requêtes contenant des champs personnalisés sont-elles prises en charge ? Oui.

Les requêtes prennent en charge à la fois les champs personnalisés basés sur du texte et les champs personnalisés de libellé. Utilisez le chat Autopilot (agent) pour les opérations de champ personnalisées telles que :

• Recherchez tous les champs personnalisés disponibles (exemple de requête : Montrez-moi tous les champs personnalisés).
• Recherchez des objets de données qui comportent un ou plusieurs champs personnalisés.
• Déplacez les objets de données (exemple de requête : Déplacer l'exigence Exigences REQ:2 de S3 à S4.)

Dans quelles régions le chat Autopilot (agent) est-il déployé ?

Chat Autopilot (agent) est déployé dans les régions suivantes : UE, États-Unis, JA, CA, AUS, SI, UK, IN. Pour plus d'informations, reportez-vous à la section Régions Cloud mondiales de la documentation.

Les LLM qui prennent en charge le chat Autopilot (agent) sont déployés dans les régions suivantes : UE, États-Unis, JP. Pour toutes les autres régions disponibles, les LLM sont redirigés. Pour plus d'informations, reportez-vous à la section Fonctionnalités d'IA et routage du modèle de la documentation.

Le Hub de modèles vous permet d'afficher la zone de routage utilisée pour le trafic LLM du chat Autopilot (agent) dans votre locataire, et affiche si ce routage a été modifié à partir de la valeur par défaut.

Important :

Si votre organisation applique une résidence stricte des données dans une stratégie AI Trust Layer et que la région autorisée n'héberge pas un LLM compatible pour le chat Autopilot (agent), les demandes peuvent échouer plutôt que d'être redirigées. Par défaut, UiPath donne la priorité à la continuité du produit et achemine plutôt vers la région disponible la plus proche.

Pour plus de détails, consultez la section Résidence des données de la rubrique Hub de modèles et Gestion des modèles dans le Hub de modèles.

Prérequis pour le chat Autopilot (agent)

1. Assurez-vous d'avoir un compte UiPath Test Cloud.
2. Veillez à activer les modèles d’IA dans vos politiques AI Trust Layer. Pour utiliser les capacités d’IA fournies par Autopilot, veillez à ce qu’une politique AI Trust Layer soit active et déployée auprès de votre locataire. Découvrez comment:
   • Créer une politique
   • Configurer la politique pour AI Trust Layer
   • Déployez la politique sur le locataire dans lequel vous souhaitez utiliser Autopilot
3. Assurez-vous d'avoir préparé les documents que vous souhaitez joindre dans le cadre de votre requête. Chat Autopilot (agent) accepte les formats PDF, TXT, MD, Word et Excel. Notez que, si vous joignez des documents PDF, le chat Autopilot (agent) prend en compte leur structure et leur formatage pendant le traitement.
4. Avant d'entrer votre requête dans la fenêtre du chat Autopilot (agent), assurez-vous de choisir le mode de travail (mode Modifier ou mode Agent).
5. Pour analyser les exécutions de test de performance ou générer des rapports de performance, ajoutez manuellement le serveur MCP Performance Testing sous Paramètres de chat. Le serveur n'est pas connecté par défaut. Pour les étapes, reportez-vous à Lier au serveur MCP de Performance Testing.

Figure 8. Mode du chat Autopilot (agent)

Fonctionnalités dans le chat Autopilot (agent)

Recherche d’Autopilot

Utilisez Autopilot Search directement dans le chat, en saisissant les termes complets, partiels ou approximatifs de ce que vous recherchez. L’agent récupère tous les objets correspondants. Si une faute de frappe est faite, le chat corrige automatiquement les erreurs courantes.

Une fois les résultats affichés, vous pouvez les développer ou ouvrir la vue filtrée dans la table des artefacts, sans quitter le chat.

Exemples de requêtes :

• Rechercher toutes les exigences où le champ personnalisé Sprint est défini sur 123.
• Recherchez tous les cas de test qui ont échoué au cours des 5 derniers jours.

Figure 9. Autopilot Search dans le chat Autopilot (agent)

Graphiques Autopilot

Utilisez la fonctionnalité Graphiques Autopilot pour générer une représentation visuelle de vos données sous forme de graphiques à barres, en courbes et en courbes. Notez que les graphiques Autopilot prennent en charge les défauts.

Exemples de requêtes :

• Montrez-moi la distribution des pièces jointes par types de fichiers.
• Combien d’exigences sont entièrement, partiellement ou non testées ?
• Affichez les cas de test ayant échoué regroupés par exigence.
• Affichez les tests ayant échoué sans défauts liés regroupés par exigences.
• Afficher la distribution des cas de test par libellé.
• Afficher la distribution des exigences avec un champ personnalisé « Sprint ».
• Quels ensembles de test prennent le plus de temps à s'exécuter ?
• Montrez-moi les tendances des cas de test qui n’ont pas été exécutés récemment.
• Générez un graphique à secteurs avec tous les problèmes ouverts regroupés par gravité.
• Générez un graphique à barres avec une barre pour chaque exigence affectée par des problèmes ouverts, où chaque barre est une pile de défauts regroupés en fonction de leur gravité, avec une gravité maximale.

Image 10. Graphiques Autopilot dans le chat Autopilot (agent)

Évaluation des exigences optimisée par l’IA

Utilisez la fonctionnalité Évaluer la qualité pour évaluer la clarté, l'exhaustivité et la testabilité des exigences, garantissant des entrées de meilleure qualité avant le début de la conception des tests.

Pour invoquer une évaluation d'exigence à partir du chat Autopilot (agent), faites référence à l'exigence par nom ou ID. Chat Autopilot (agent) comprend le contexte, ouvre l'interface d'évaluation des exigences et affiche une analyse détaillée avec des suggestions d'amélioration.

Une fois l’évaluation des prérequis terminée, examinez le résultat, vérifiez les problèmes identifiés et affinez l’exigence sans quitter le chat.

Exemples de requêtes :

• Évaluez la qualité de l’exigence « Soumettre le prêt ».
• Évaluez la qualité de UIB:24.

Comment utiliser le chat Autopilot (agent) pour l'évaluation des exigences (mode Modifier)

1. Saisissez une requête indiquant quel prérequis doit être évalué.

Figure 11. Chat Autopilot (agent) - Évaluer la requête d'exigence

2. Sélectionnez Configurer et modifiez les champs: ajoutez tous les documents ou sélectionnez les documents à inclure dans l’analyse, ajoutez ou modifiez une invite, sélectionnez un modèle d’IA, puis acceptez ou rejetez l’opération.

Figure 12. Chat Autopilot (agent) - Évaluer la configuration de l'exigence

3. Si vous sélectionnez Rejeter, l'opération n'est pas effectuée. Si vous sélectionnez Accepter, Autopilot fonctionne en arrière-plan pour fournir les résultats.

Image 13. Chat Autopilot (agent) - Examen des résultats de l'évaluation des exigences

4. (Facultatif) Saisissez une requête concernant l'action la plus immédiate devant être effectuée ensuite.

Génération de tests optimisée par l'IA

Utilisez la fonctionnalité Générer des cas de test pour créer automatiquement des cas de test structurés de haute qualité en fonction des détails des exigences, des documents utilisateur, de la RAG ou des invites utilisateur.

Pour invoquer Générer des cas de test à partir du chat Autopilot (agent), faites référence à une exigence par nom ou ID. Chat Autopilot (agent) interprète votre intention, identifie l'exigence pertinente et lance l'outil Générer des cas de test dans lequel vous pouvez fournir plus de contexte (libellés, champs personnalisés).

Une fois les tests générés, examinez les tests générés.

Exemples de requêtes :

• Générez des cas de test pour l’exigence « Soumettre le prêt ».
• Générez des cas de test pour UIB:24.

Exploiter la RAG vs. Joindre des documents

Exploitez la RAG uniquement lorsque :

• Les exigences contiennent des termes ou abréviations ambigus
• Besoin d’extraire dynamiquement le contexte ambigu provenant de plusieurs sources

Voici un exemple d’exploitation de la RAG : « Activer l’authentification unique pour les modules CR, BI et FI et synchroniser avec le tableau de bord BI. » Dans cet exemple de scénario, les documents doivent être téléchargés pour la RAG, en faisant référence aux abréviations ambiguës.

Joindre des documents lorsque :

• Les exigences ne contiennent pas de termes ambigus
• Les fichiers contiennent des informations précises sur le prérequis
• Vous pouvez définir des invites personnalisées et demander aux LLM d’extraire le contexte pertinent pour l’exigence

Comment utiliser le chat Autopilot (agent) pour la génération de tests (mode Modifier)

1. Saisissez une requête qui génère des tests pour une exigence spécifique.

Image 14. Chat Autopilot (agent) - Requête de génération de tests

2. Saisissez une requête indiquant quelle exigence doit être évaluée. 3. Sélectionnez Configurer et modifiez les champs: ajoutez tous les documents ou sélectionnez les documents à inclure dans l’analyse, ajoutez ou modifiez une invite, sélectionnez un modèle d’IA, puis acceptez ou rejetez l’opération. 4. Si vous sélectionnez Rejeter, l'opération n'est pas effectuée. Si vous sélectionnez Accepter, examinez les résultats.

Figure 15. Chat Autopilot (agent) - Générer l'examen des résultats de tests

Recherche dans la documentation

Posez des questions en langage naturel pour apprendre à utiliser Test Manager. Chat Autopilot (agent) récupère les informations directement à partir de la documentation officielle, avec des liens source pour une lecture plus approfondie.

Cela rend l’intégration des nouvelles équipes beaucoup plus rapide et élimine le besoin de basculer entre la documentation et les écrans de produits.

Exemples de requêtes :

• Comment créer une exigence ?
• Comment exécuter un ensemble de test ?

Figure 16. Chat Autopilot (agent) - Recherche de documentation

Détection des tests obsolètes

Utilisez la fonctionnalité Trouver des tests obsolètes pour maintenir un référentiel de test propre et actualisé en identifiant automatiquement les cas de test obsolètes ou redondants liés aux exigences.

Pour invoquer Rechercher les tests obsolètes à partir du chat Autopilot (agent), faites référence à une exigence par un nom ou un ID. Chat Autopilot (agent) interprète votre intention, identifie l'exigence pertinente et lance l'outil Rechercher les tests obsolètes dans lequel vous pouvez fournir plus de contexte.

Chat Autopilot (agent) analyse la relation entre les exigences et leurs cas de test associés pour détecter les cas de test obsolètes causés par :

• Exigences mises à jour ou obsolètes
• Couverture redondante de la même fonctionnalité
• Environnements de test ou dépendances obsolètes
• Étapes de test mal alignées ou non prises en charge

La recherche de cas de test obsolètes permet aux testeurs de se concentrer uniquement sur les ressources de test pertinentes et exécutables, améliorant à la fois la précision des tests et l’efficacité de la maintenance.

Figure 17. Chat Autopilot (agent) - Rechercher les tests obsolètes

Lecteur Web et recherche Web

Lorsqu'une requête tombe en dehors de l'étendue de la documentation ou d'Autopilot Search, le chat Autopilot (agent) bascule automatiquement vers le mode de recherche Web, mais uniquement dans le contexte de l'automatisation de test.

Chat Autopilot (agent) recherche dans les sources publiques approuvées des sujets liés aux infrastructures de test, aux stratégies d'automatisation ou aux méthodologies d'assurance qualité, puis résume les Insights les plus pertinents.

Les utilisateurs reçoivent des conseils contextuels axés sur l’automatisation tout en restant dans le domaine Test Manager.

Exemples de requêtes :

• Quelles sont les bonnes pratiques pour rédiger des tests de régression automatisés ?
• Comment dois-je concevoir des cas de test centrés sur les données dans l’automatisation ?

Serveurs et paramètres MCP

MCP est l'acronyme de Model Context Protocol, une norme moderne qui permet aux systèmes d'IA (comme le chat Autopilot (agent)) de se connecter en toute sécurité à des sources de données, des outils et des workflows d'automatisation externes.

MCP fonctionne comme un lien entre votre Assistant d'IA et les systèmes ou API avec lesquels il doit interagir. Au lieu de simplement générer des réponses textuelles par l’IA, MCP lui permet de prendre des mesures , telles que la création d’exigences, l’affectation de cas de test ou l’exécution d’un processus UiPath, le tout via des interfaces bien définies et sécurisées.

Un serveur MCP héberge un ensemble d'outils (ou « fonctions » que l'agent d'IA peut appeler lorsqu'il détecte une intention pertinente dans votre invite de chat.

Chaque outil MCP se comporte comme un point de terminaison de l’API, mais prend en charge l’IA, ce qui signifie que le chat comprend quand et comment l’invoquer, en se basant sur le langage naturel.

• Vous saisissez une requête en langage naturel dans le chat, par exemple : « Importer les deux dernières exigences de ce fichier Excel ».
• Le chat interprète votre intention et recherche un outil MCP capable d'effectuer cette action.
• L'outil MCP pertinent (par exemple, Create_requirement) est déclenché, en prenant l'entrée de votre contexte (comme les données Excel).
• L'action est exécutée automatiquement, par exemple, pour créer des exigences ou pour lier des cas de test.

Outre le serveur MCP Test Manager intégré et le serveur MCP Performance Testing (les deux serveurs MCP UiPath propriétaires ajoutés manuellement par URL), les serveurs MCP personnalisés créés dans Orchestrator sont également pris en charge. Pour en savoir plus sur les serveurs MCP qui peuvent être configurés via Orchestrator, reportez-vous à Orchestrator - À propos des serveurs MCP et Orchestrator - Gestion des serveurs MCP.

Ouvrez les paramètres du chat Autopilot (agent) et configurez les serveurs MCP comme décrit dans la rubrique Autopilot - Interface utilisateur.

Types de serveurs MCP

• Le serveur MCP intégré de Test Manager fournit les outils suivants:
  • Affecter des cas de test aux exigences
  • Attribuer des cas de test à un ensemble de test
  • Attribuer un libellé d’objet
  • Ajouter en bloc des libellés
  • Ajout en bloc de paramètres de cas de test
  • Ajout en bloc d'étapes de test
  • Créer des cas de test en bloc
  • Définir en bloc des valeurs de champ personnalisées
  • Mise à jour en bloc des exigences
  • Mise à jour en bloc des cas de test
  • Mise à jour en bloc des ensembles de tests
  • Mise à jour en bloc des étapes de test
  • Créer un prérequis
  • Créer un cas de test
  • Créer un ensemble de tests
  • Obtenir tous les libellés
  • Obtenir tous les libellés d’objet par ID d’objet
  • Obtenir les ID de cas de test attribués pour l’exigence
  • Obtenir les valeurs de libellé de champ personnalisé
  • Obtenir les valeurs de texte des champs personnalisés
  • Obtenir un prérequis
  • Obtenir les paramètres de cas de test
  • Obtenir des cas de test
  • Récupérer les ensembles de tests
  • Obtenir les étapes de test pour le cas de test
  • Obtenir des exécutions de test
  • Récupérer les journaux de cas de test par exécution de test
  • Invite de lecture
  • Rechercher des objets par valeur de champ personnalisé
  • Annuler l’affectation de cas de test à l’exigence
  • Annuler l’affectation de cas de test à l’ensemble de tests
  • Mettre à jour le paramètre du cas de test
• Le serveur MCP Performance Testing permet d'accéder aux données d'exécution des tests de performance, ce qui permet au chat Autopilot (agent) d'analyser les exécutions de tests de performance et de générer des rapports de performances. Contrairement au serveur MCP intégré à Test Manager, il n’est pas connecté par défaut et doit être ajouté manuellement. Pour les étapes, reportez-vous à Lier au serveur MCP de Performance Testing.
• Les serveurs MCP personnalisés créés via Orchestrator exposent vos propres processus, automatisations ou API, tels qu'un workflow qui génère des données de test ou crée des comptes dans une application tierce.

Lien vers le serveur MCP Test Manager

Vous pouvez configurer le serveur MCP de Test Manager dans les paramètres du chat Autopilot (agent).

1. Dans Orchestrator, accédez à Serveurs MCP et sélectionnez Ajouter un serveur MCP.
2. Sélectionnez le type de serveur Plateforme.
3. Sélectionnez Test Manager External dans le menu déroulant Type.
4. Entrez un nom pour le serveur.
5. Copiez l'URL d'aperçu générée automatiquement.
6. Ouvrez les paramètres du chat Autopilot (agent) dans Test Manager.
7. Sous Serveurs MCP, collez l'URL copiée.
8. Sélectionnez Ajouter et Enregistrer.

Lien vers le serveur MCP Performance Testing

Contrairement au serveur MCP Test Manager, le serveur MCP Performance Testing n’est pas généré via Orchestrator. Au lieu de cela, vous l’ajoutez directement en saisissant son URL dans les paramètres de chat (agent) Autopilot.

1. Ouvrez les paramètres du chat Autopilot (agent) dans Test Manager.

2. Sous Serveurs MCP, sélectionnez Ajouter un nouveau serveur.

3. Saisissez une URL de serveur MCP Performance Testing qui suit ce modèle:

   https://{yourcloudaccount.com}/{ACCOUNT_NAME}/{TENANT_NAME}/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting

   Exemple : https://cloud.uipath.com/TestCloudAccount/DefaultTenant/agenthub_/mcpfps/testmanagerperformancetesting

4. Sélectionnez Ajouter et Enregistrer.

Le serveur MCP Performance Testing est connecté et le chat Autopilot (agent) peut désormais accéder aux données d’exécution des Tests de performance.

Pourquoi le chat Autopilot (agent) ne peut-il pas trouver mon exécution de test?

Si le chat Autopilot (agent) signale qu'il ne peut pas trouver d'exécution de test correspondante lorsque vous demandez des résultats de tests de performance, vérifiez si le serveur MCP Performance Testing est connecté. Les données d’exécution des tests de performance ne sont visibles que pour le chat Autopilot (agent) via ce serveur - elles ne font pas partie de l’ensemble d’outils MCP Test Manager par défaut et ne sont pas connectées automatiquement. Référez-vous à Lier au serveur MCP Performance Testing pour l’ajouter.

Limites connues

Le chat Autopilot (agent) renvoie le contexte complet du projet à chaque tour de chat, et la mise en cache des invites n’est pas configurable par les utilisateurs. Cela peut entraîner une utilisation et un coût disproportionnés de jetons, et déclencher des défaillances de limite de débit backend, en particulier pour les configurations « Apportez votre propre modèle» avec des limites de jetons par minute inférieures à celles des modèles hébergés par UiPath.

Pour réduire l’utilisation de jetons:

• Veillez à ce que les documents d’assistance soient concis et évaluez leur nombre de jetons à l’aide d’un outil tel que OpenAI Tokenizer.
• Créez une bibliothèque d’invites personnalisée avec des invites concises et réutilisables au lieu de répéter de longues instructions dans chaque requête.
• Pour les configurations BYOM qui atteignent les limites de débit, envisagez plutôt un modèle hébergé par UiPath.