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、品質管理されたタスク固有のアクションを活用できます。このようなアクティビティでは、一般的なデータ型のキー入力が必要です。これにより、開発プロセスの進捗が速くなり、きわめて一般的な生成 AI アプリケーションで広範なテストが不要になります。

設計上、これらのアクティビティでは構成可能性が低いことから、モデルに対する広範な自由形式の指示ができません。これは意図的なものであり、入力指示に従えば、UiPath が一定の信頼度を提供できるようになっています。フリーテキストによる指示やより高度なニュアンスを必要とする特定のユース ケースでは、[コンテンツ生成] アクティビティを選択し、独自のニーズを満たすプロンプトを作成します。

UiPath GenAI アクティビティの動作の概要を以下に示します。

• テキストの要約 – 要約するテキストと、出力形式や総単語数などの追加オプションを指定します。出力は、文字列とした要約テキストです。
• メールを生成 – メールに記述するコンテンツ、文体、出力形式、およびエミュレートするメールの例を示す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 – 書き換える内容、書き換えの指示、合計単語数、例を入力します。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。
• 言語を検出 – 言語の検出元とするテキストを入力します。
• PII をフィルター処理 – PII または PHI の分析対象とするテキストと、検索で重視する PII または PHI の特定の種類を入力します。何も選択していない場合は、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バージョンが記述されます。これは、単独で使用できるほか、PII が共有されても問題なければモデル全体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で保持されることや、トレーニング目的で使用されることはありません。
• 分類 - 提供された一連のカテゴリとその説明に基づいてコンテンツを分類します。
• 固有表現を抽出 - 特定のテキスト文字列で、固有表現を特定して分類します。

ファイルを操作する

UiPath GenAI アクティビティでは、生成モデルで使用される 1 つ以上の異なる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記述されているので、まずファイルの内容を抽出する必要があります。その目的で使用できる方法がいくつかあります。

入力として使用するファイルを取得する

まず、目的のファイルをワークフローにプルする必要があります。次のように、この処理を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: Google ドライブ、OneDrive、Box、Dropbox などで利用可能です。Integration Service の多くのコネクタでは、特定のクラウド ストレージ環境からファイルをプルできます。このオプションはサーバーレス ロボットで使用できます。
   • パスの存在を確認: このアクティビティを使用すると、ワークフローで使用するローカル ファイルを検索できます。これは、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を使用すると、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。
   • ファイルを URL からダウンロード: このアクティビティを使用すると、公開されている URL からユーザーが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後、生成モデルで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。これを実現するには、次の方法があります。

• Document Understanding: PDF ファイルからすべてのテキストを取得するには、[PDF のテキストを抽出] アクティビティを使用します。
• Integration Service の Vision コネクタとアクティビティ: Google Vision、Microsoft Vision、または OpenAI 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、これらのサービスへ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] アクティビティでは、Microsoft Excel コネクタまたは Google スプレッドシート コネクタを使用して、Excel ファイルまたは CSV ファイルからコンテンツを抽出し、その内容をデータ テーブルに保存できます。[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] などの永続性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。

ドキュメントの Just-In-Time なコンテキスト グラウンディング

次の手順では、ドキュメントの取り込みを自動化し、ドキュメントの Just-In-Time コンテキスト グラウンディングのメリットを得る方法について説明します。

1. クラウド ストレージの場所からファイルを取得します。たとえば、Google ドライブの [ファイルをダウンロード] アクティビティを使用します。

   または、ローカルに保存されたファイルを使用するか、[ファイルの作成時] トリガーを使用して、ファイルがクラウド ストレージに追加された際にオートメーションを開始します。

2. コンテキスト グラウンディング インデックスに接続されているストレージ バケットにファイルをアップロードします。

3. [コンテキスト グラウンディングのインデックスを更新] アクティビティを使用して、ストレージ バケットの最新データをインデックスに同期します。

4. 次に、[UiPath GenAI アクティビティのイベントを待機し再開] アクティビティを追加します。

   このアクティビティは、[インデックスの完了時] イベントを監視して、インデックスの同期が完了するタイミングを確認します。そのためには、トリガーの出力を検証し、成功していること、つまり新しいファイルが追加されていることを確認します。

   デバッグ モードの場合はワークフローを手動で再開する必要があります。実行時には、トリガー パラメーターが満たされるとすぐに再開が行われます。

5. 次に、更新後のコンテキスト グラウンディング インデックスを参照する [コンテンツ生成] または [ジョブを実行] アクティビティ (エージェント プロセスの場合) を追加します。