UiPath GenAI アクティビティを使用する

概要

UiPath GenAI アクティビティを使用すると、迅速な開発を必要としない、品質が重視されたタスク固有のアクションを利用できます。 代わりに、これらのアクティビティは共通のデータ型を持つキー入力を要求します。 これにより、開発プロセスがスピードアップし、生成 AI の最も一般的なアプリケーションに対する広範なテストが不要になります。

設計上、アクティビティの構成は容易ではありません。つまり、モデルに対する広範な自由形式の命令は許可されていません。 これは、入力指示に従えば UiPath が一定の信頼性を提供できるようにするためです。 特定のユース ケースでフリーテキストの説明と細かい設定が必要な場合は、[ コンテンツ生成] アクティビティを選択して、独自のニーズを満たすプロンプトを作成します。

UiPath GenAI アクティビティの概要は以下のとおりです。

• テキストの要約 – 要約するテキストと、出力形式、合計単語数などの追加オプションを指定します。 出力は、文字列として要約されたテキストです。
• E メールの生成 – E メールに含める必要があるコンテンツ、文体、出力形式、およびエミュレートするサンプル E メールを提供するオプションを指定します。 これは、入力の言語または別の言語で返すことができます。
• 書き換え – 書き換えるコンテンツ、書き換え手順、合計単語数、および例を提供します。 これは、入力の言語または別の言語で返すことができます。
• 翻訳 – 翻訳するテキストと翻訳先の言語を入力します。
• Detect Language – Input the text from which to detect the language of.
• PII フィルター – PII または PHI を分析するテキストと、検出したい特定の種類の PII または PHI を入力します。 何も選択されていない場合は、すべてが検索されます。 出力には、PII カテゴリ、テキスト、およびすべての PII を削除したテキストの編集済みバージョンが含まれます。 これは、単独で使用することも、PII が共有されることを恐れずにモデルで実行することもできます。 データがサードパーティのモデルによって保持されたり、トレーニング目的で使用されることはありません。
• 分類 - 指定された一連のカテゴリとカテゴリの説明に基づいてコンテンツを分類します。
• Named Entity Recognition - 特定のテキスト文字列について、名前付きエンティティを識別して分類します。

Working with Files

UiPath GenAI アクティビティでは、生成モデルで使用される 1 つまたはさまざまなテキスト文字列を入力する必要があります。 通常、このテキストはファイルに含まれているため、最初にコンテンツを抽出する必要があります。 これを行うには、いくつかの異なる方法または手法を使用します。

入力として使用するファイルを取得する

まず、ファイルをワークフローに取り込む必要があります。 これは、次のようなさまざまな方法で実現できます。

1. ファイルをダウンロードまたは検索します。
   • [ファイルをダウンロード ] アクティビティは、Google ドライブ、OneDrive、Box、Dropbox などで利用可能です。 Integration Service のコネクタの多くは、特定のクラウド ストレージ環境からファイルをプルする機能を提供します。 このオプションは、サーバーレス ロボットに使用できます。
   • パスの存在を確認: このアクティビティでは、ワークフロー内で使用するローカル ファイルを検索できます。 この方法は、サーバーレス ロボットでは機能しません。
   • ストレージ ファイルをダウンロード: このアクティビティでは、Orchestrator バケットからドキュメントをワークフローに取り込むことができます。
   • URL からファイルをダウンロード: このアクティビティを使用すると、パブリックにアクセス可能な URL からファイルをダウンロードできます。
2. キュー (およびキュー アイテム):
   • また、キューとキュー アイテムを利用して、GenAI アクティビティの入力として取り込むこともできます。

ファイルからコンテンツを抽出する

ファイルを取得したら、生成モデルが使用するコンテンツ (テキスト文字列) を抽出する必要があります。 これは、次の方法で実現できます。

• Document Understanding: [ PDF からテキストを抽出] アクティビティを使用して、PDF ファイルからすべてのテキストを取得します。
• Integration Service の Vision コネクタとアクティビティ: Google Vision、Microsoft Vision、または OpenAI のいずれかを使用してファイルをアップロードし、内部のテキストを抽出します。 そのためには、これらのサービスのサブスクリプションが必要です。
• 範囲を読み込み: [ 範囲を読み込み ] アクティビティは、Microsoft Excel または Google スプレッドシート コネクタを使用して Excel または CSV ファイルからコンテンツを抽出し、その内容をデータ テーブルに保存します。 [ データ テーブルを出力 ] アクティビティを使用してこのデータ テーブルを文字列に変換するか、データ テーブルをプロンプトに直接追加できます。

検証

[外部タスクを作成] や [外部タスクの完了を待機して再開] などの Persistence アクティビティを使用して、ワークフローに人間参加型のステップを設定し、出力の品質を確保します。