About Context grounding

UiPath® Context grounding is a component of the UiPath AI Trust Layer which allows you to bring in your data to generate more accurate, reliable GenAI predictions. Context grounding is designed to make your business data LLM-ready without the need for any additional subscription to embedding models, vector databases, or large language models (LLMs). You can create representative indices and embeddings of business data that UiPath GenAI features can reference for contextual evidence at runtime.

Context groundingis a tenant-scoped platform service designed to support UiPath GenAI experiences (such as GenAI Activities) by grounding user prompts with relevant information before they are executed by the LLM via retrieval augmented generation (RAG).

UiPath GenAI エクスペリエンスに RAG をサービスとして提供すると、次のことが可能になります。

• LLMコンテキストウィンドウの制限を克服:小規模モデルと大規模モデルの両方で、RAGはモデルがナレッジベースと対話する際の精度、信頼性、スケーラビリティ、および効率を向上させるのに役立ちます。

• グラウンドトゥルースデータストアを参照して幻覚のリスクを軽減します。

• 生成アプリに、専門的で独自の知識ソースへのアクセスを提供します。

• 生成アプリに最新の情報源へのアクセスを提供します。

• データ ストアとユーザー クエリ間の正のフィードバック ループを有効にします。

Terminology and core components of Context grounding include:

Figure 1. Context grounding Component Architecture

取り込みとインデックス作成: ビジネス データを LLM 対応にする

• 取り込み: UiPath で管理される埋め込みモデルを使用して、ビジネス データを代表的な埋め込みに変換します。
• 埋め込み: LLMが理解して検索できるビジネスデータの表現。
• インデックス:埋め込みを整理するベクターデータベース内のフォルダー。
• ベクター DB: UiPath が管理するベクター データベースです。インデックスに整理された埋め込みを格納するです。

意味的類似性検索

• LLM対応のビジネスデータを検索して、最も関連性の高い情報を見つけます。
• プロンプトを埋め込みを検索するクエリとして解釈し、コサイン類似度検索に基づいて最も関連性の高い結果を生成します。 これらの検索結果は、ビジネスデータの関連コンテキストでプロンプトを強化するためのRAGの中間的な前段階です。

RAG

• セマンティック類似性検索結果から最も関連性の高い情報を使用してプロンプトをグラウンディングおよび更新し、AI Trust Layer の LLM ゲートウェイを介してホストされる LLM で生成を実行します。

詳細については、次のページを参照してください。

• ベスト プラクティス
• Common Context grounding patterns

主要な機能

Here are some of the key features of Context grounding:

• 複数ドキュメントのサポート: PDF、JSON、および CSV ファイルが現在サポートされており、さらに多くの形式が計画されています。
• 管理された取り込みとインデックス作成のパイプライン: UiPath は、UiPath が管理するベクター データベース内のデータの取り込みとインデックス作成を最適化します。
• 複数のサーフェス: 現在は、UiPath GenAI アクティビティの一部として利用可能です。
• Semantic similarity search: さまざまな手法を使用して、ドキュメント内またはデータセット間でクエリを実行します (例: クエリ変換、埋め込み、微調整など)検索結果の関連性が高いことを確認します。
• 検索拡張生成:ジャストインタイムのインメモリまたはナレッジベースを介した地上プロンプト。
• 知識の証明: 参照ソースとセマンティック類似性検索からのテキストの引用を提供します。
• ストリーミング サポート: 生成中の世代を表示するストリーミング API のサポート。

• データ ソース: UiPath Orchestrator バケット エンティティ: Orchestrator バケット エンティティ内の共有フォルダー内に保存されたデータの取り込み、インデックス作成、およびクエリが可能です。

• 多言語サポート: すべての UTF-8 でエンコードされた言語のドキュメントを取り込んでクエリする機能。

制限事項

• コンテキスト グラウンディングは現在、PDF、JSON、および CSV ファイルの種類をサポートしています。
• テナントごとに 10 個のインデックスに制限されています。 これらのバケット、およびコンテキスト グラウンディングで使用するビジネス データをアップロードする Orchestrator バケットとは、1 対 1 の関係を保つことをお勧めします。 つまり、1 テナントあたり 10 個の Orchestrator バケットからアップロード、取り込み、クエリを実行できます。
• UiPath GenAI アクティビティ経由でコンテキスト グラウンディングを使用するには、v2024.4 以降の Studio Web または Studio Desktop を使用する必要があります。 詳細については、「 はじめに 」セクションを参照してください。