コンテキスト グラウンディングについて

コンテキスト グラウンディングは、データを取り込み、より正確で信頼性の高い GenAI 予測を生成できるようにする UiPath AI Trust Layer のコンポーネントです。コンテキスト グラウンディングは、埋め込みモデル、ベクトル データベース、または大規模言語モデル (LLM) へのサブスクリプションを追加しなくても、ビジネス データを LLM 対応にすることができるように設計されています。UiPath GenAI 機能が実行時にコンテキストの証拠として参照できるビジネス データの代表的なインデックスと埋め込みを作成できます。

コンテキスト グラウンディングは、テナントを対象範囲とするプラットフォーム サービスであり、LLM が検索拡張生成 (RAG) を使用してプロンプトを実行する前に関連する情報でプロンプトをグラウンディングすることにより、UiPath GenAI のエクスペリエンス (GenAI アクティビティ、Autopilot for Everyone、UiPath Agents など) をサポートすることを目的としています。

UiPath の生成 AI 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への参照により、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。

主要なコンポーネント

コンテキスト グラウンディングには、次のような用語とコア コンポーネントがあります。

図 1. コンテキスト グラウンディングのコンポーネントのアーキテクチャ

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トル データベース内のフォルダー。
• ベクトル DB: UiPath が管理するベクトル データベースで、埋め込みをインデックスに整理して格納します。

取得

• 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。コンテキスト グラウンディングでは、さまざまなデータ形式とクエリに基づいて最適化されたさまざまな抽出、チャンキング、取得、再ランク付けの手法が使用されます。
• コンテキスト グラウンディングを使用する製品 (GenAI アクティビティ、Autopilot for Everyone、Agents) は、埋め込みを検索するためのクエリとしてプロンプトを解釈し、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、RAG までの中間的な先行段階であり、ビジネス データから得られた関連コンテキストによってプロンプトを拡張します。

検索拡張生成

• 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。

主な機能

コンテキスト グラウンディングの主な機能は次のとおりです。

• マルチドキュメントのサポート: PDF、JSON、CSV、XLSX、DOCX、TXT ファイル。
• マルチモーダル取り込みの強化: テキストを含む画像とテキストベースのコンテンツの両方を含むドキュメントがサポートされるようになりました。ネイティブではない PDF (スキャンされた PDF など) の処理が可能になります。
• 高度な構造化クエリによる CSV データのサポート: この機能は、エージェントにインデックスを追加するときに利用可能です。
• 多言語サポート: UTF-8 でエンコードされたすべての言語のドキュメントから取り込んでクエリを実行できます。
• 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 で管理されるベクトル 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: コンテキスト グラウンディングは現在、UiPath GenAI アクティビティ、Agents、および Autopilot for Everyone の一部として利用できます。
• データの取得: 検索結果の関連性を高めるため、さまざまな手法 (クエリ変換、埋め込み、微調整など) 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。
• 検索拡張生成: メモリ内で Just-In-Time (JIT) で、またはナレッジ ベースを介してプロンプトをグラウンディングします。
• DeepRAG 合成: 検索拡張生成を使用して、ドキュメントのコンテンツに対するクエリ駆動型の合成をサポートします。
• 知識の証明: セマンティック類似性検索から参照のソースとテキストの引用を提供します。
• ストリーミングのサポート: 進行中の生成を表示するストリーミング API をサポートします。
• 複数のデータ ソースのサポート
  • UiPath Orchestrator バケット エンティティ: 共有フォルダー内に保存されているデータを Orchestrator バケット エンティティに取り込み、インデックスを作成してクエリを実行できます。
  • ドキュメント ストレージ システム: コンテキスト グラウンディングでは、Dropbox、Google ドライブ、Microsoft OneDrive & SharePoint などの Integration Service コネクタを使用して、サードパーティ アプリケーションに保存されているデータに直接アクセスできます。

ライセンス

詳しくは、「コンテキスト グラウンディングのライセンス」をご覧ください。

制限事項と考慮事項

• コンテキスト グラウンディングは現在、CSV、DOCX、JSON、PDF、TXT、XLSX の各ファイルの種類に対応しています。
• テナントあたりのインデックスは 10 個に制限されていますが、リクエストに応じて増やすことができます。これらと使用するデータ ソース内のフォルダー パスとの間で 1 対 1 の関係を維持することをお勧めします。
• コンテキスト グラウンディングは、共有フォルダー エンティティに対するフォルダーのアクセス許可と承認に従います。適切な権限を持たないユーザーは、権限のないフォルダーに関連付けられているインデックスを表示、更新、削除、または使用できない可能性があります。
• UiPath GenAI アクティビティでコンテキスト グラウンディングを使用するには、v2024.4 以降の Studio Web またはデスクトップ版の Studio を使用する必要があります。詳しくは、「コンテキスト グラウンディングを使用する」のセクションをご覧ください。