LLM を設定する

注:

LLM の設定は、以下のライセンス プランで利用できます。

• フレックス: Advanced Platform、Flex Standard Platform。

[LLM の設定] タブでは、既存の AI サブスクリプションを統合しながら、UiPath が提供するガバナンス フレームワークを維持できます。できます：

• 独自の LLM を追加する: 製品の相互運用性基準を満たす任意の LLM を使用します。スムーズな連携を実現するため、選択した LLM を UiPath エコシステム内で使用する前に、その LLM が、プローブ呼び出しによって開始される一連のテストに合格する必要があります。

LLM を設定する場合、Automation Ops を介したポリシーの適用や詳細な監査ログなど、AI Trust Layer のガバナンス上の利点の大半は維持されます。ただし、モデルのガバナンス ポリシーは UiPath で管理される LLM 専用に設計されています。つまり、AI Trust Layer のポリシーを使用して特定のモデルを無効化すると、制限は、そのモデルの UiPath で管理されるバージョンにのみ適用されます。ユーザーが独自に設定した同じ種類のモデルは影響を受けません。

独自の LLM またはサブスクリプションを使用するオプションを利用する場合は、以下の点に留意してください。

• 相互運用性の要件: 選択した LLM またはサブスクリプションが、UiPath 製品で現在サポートされているモデル ファミリおよびバージョンと一致している必要があります。
• 設定: 必ず、必要なすべての LLM をカスタム設定で適切に設定し、維持管理します。不足しているコンポーネント、古いコンポーネント、正しく設定されていないコンポーネントがあると、カスタム設定が機能しなくなる可能性があります。
• コスト削減: カスタム LLM の設定が完全で正しく、必要な要件をすべて満たしている場合は、使用率の引き下げ対象になる可能性があります。

LLM のコネクションを設定する

LLM のコネクションでは、Integration Service を利用して、ユーザー独自のモデルへのコネクションを確立します。 以下のプロバイダーへのコネクションを作成できます。

• Amazon Web Services
• Azure OpenAI
• Google Vertex
• OpenAI
• Open AI V1 準拠の LLM – OpenAI V1 標準に準拠している API を備えた LLM プロバイダーに接続するには、このオプションを使用します。詳しくは、OpenAI V1 準拠の LLM コネクタに関するドキュメントをご覧ください。

注:

Anthropic Claude モデルを設定するには、Integration Service でアマゾン ウェブ サービス コネクタを使用します。Anthropic の直接コネクタは、Test Cloud (プライベート) ではサポートされていません。

新しいコネクションを設定するには、次の手順に従います。

1. Integration Service のコネクションを作成する

1. Integration Service で、任意のプロバイダーへのコネクションを作成します。 認証に関するコネクタ固有の詳細については、『Integration Service ユーザー ガイド』をご覧ください。
   注:

   未認可のアクセスを防ぐには、Integration Service のコネクションを非共有のプライベート フォルダーに作成します。

2. 新しい LLM の設定を追加する

1. [管理] > [AI Trust Layer] > [LLM の設定] に移動します。

2. コネクションを設定するテナントとフォルダーを選択します。

3. [設定を追加] を選択します。

4. [製品] と [機能] を選択します。

5. 設定方法を選択します。

   • 独自の LLM を追加 – 完全に独自で管理する LLM の設定を追加します。

   選択した製品によっては、選択できるオプションは 1 つのみである場合があります。

3. モデルを設定する

[独自の LLM を追加] のコネクションを設定します。

1. フォルダー – 設定を保存するフォルダーを選択します。
2. 表示 (LLM) 名 – LLM のエイリアスを指定します。
3. コネクタ – コネクタを選択します (例: Microsoft Azure OpenAI)。
4. コネクション – Integration Service のコネクションを選択します。
5. LLM の識別子 – モデルの識別子を入力します。
   • Azure がホストするモデルの場合は、モデル識別子を入力します。
   • AWS のクロスリージョン推論の場合は、モデル ID ではなく推論プロファイル ID を入力します。

4. 検証して保存する

1. [設定をテスト] を選択し、モデルがアクセス可能で、必要な基準を満たしていることを確認します。

   UiPath はアクセス可能かどうかを確認することができますが、使用されている正確なモデルを検証することはお客様の責任です。

2. テストが成功した場合は、[保存] を選択してコネクションをアクティブ化します。

LLM の既存のコネクションを管理する

既存のコネクションに対して以下の操作を実行できます。

• ステータスを確認 – Integration Service のコネクションのステータスを確認します。この操作により、コネクションがアクティブで正しく機能していることを確認します。
• 編集 – 既存のコネクションのパラメーターを変更します。
• 無効化 – コネクションを一時的に中断します。無効化した場合、コネクションはこれまでどおりリストに表示されますが、呼び出しをルーティングしません。必要に応じて、コネクションを再度有効化することができます。
• 削除 – コネクションをシステムから完全に削除します。この操作を行うと、コネクションは無効化されてリストから削除されます。

製品の LLM を設定する

各製品は、特定の大規模言語モデル (LLM) とバージョンをサポートしています。以下の表で、お使いの製品でサポートされているモデルとバージョンを確認してください。

アマゾン ウェブ サービス、Google Vertex、Microsoft Azure OpenAI、または OpenAI v1 準拠のいずれかのプロバイダーを使用して、独自の LLM を接続できます。前のセクションで概説されている手順に従って、コネクションを作成します。

注:

ファイルのサポート: 製品の一部の機能では、アップロードされたファイルを処理するために、設定されている LLM エンドポイントに依存します。カスタム LLM 設定を使用する場合、ファイル形式のサポートは、プロバイダー、モデル ファミリ、モデル バージョン、API の種類によって異なります。ファイルベースの機能を有効にする前に、選択したモデルで、必要なファイル形式がサポートされていることを確認します。製品固有の要件については、関連する製品のドキュメントをご覧ください (たとえば、Agents の場合は「Analyze Files」をご覧ください)。

設定する必要があるモデルの数は、製品と機能によって異なります。

• モデルを選択可能な (使用するモデルをユーザーが選択する) 機能では、1 つ以上のモデルを設定できます。設定されていないモデルでは、引き続き UiPath が管理するサブスクリプションが使用されます。
• 固定のモデルが設定されている機能 (事前定義された一連のモデルを使用する機能) では、機能が動作するにはすべてのモデルを設定する必要があります。一部だけ設定しても有効ではありません。

製品	機能	LLM プロバイダー	バージョン
Agents1	設計、評価、デプロイ	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
		Google	gemini-2.5-pro
			Gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4o-2024-08-06 gpt-4o-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 GPT-4o-mini-2024-07-18
Autopilot	生成	Google	gemini-2.5-flash-lite Gemini-2.5-flash gemini-2.5-pro Gemini-埋め込み-001
	チャット	Anthropic	anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0 anthropic.claude-sonnet-4-6 anthropic.claude-opus-4-6-v1
		Google	gemini-2.5-pro Gemini-2.5-flash gemini-3-flash-preview gemini-3-pro-preview gemini-3.1-pro-preview
Autopilot for Everyone	チャット	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		OpenAI	GPT-4o-mini-2024-07-18
コード化されたエージェント	LLM を呼び出し	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
		Gemini	Gemini-1.5-PRO-001 Gemini-2.0-flash-001
		OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4o-2024-08-06 gpt-4o-2024-11-20 GPT-4o-mini-2024-07-18 O3-ミニ-2025-01-31
コンテキスト グラウンディング	埋め込み	Gemini	Gemini-埋め込み-001
		OpenAI	テキスト埋め込み-3-大
	高度な取り込み	Gemini	Gemini-2.5-flash
	DeepRAG	Gemini	Gemini-2.5-flash
	バッチ変換	Gemini	Gemini-2.5-flash gemini-2.5-flash-lite
	Web 検索によるバッチ変換	Gemini	Gemini-2.5-flash gemini-2.5-flash-lite
GenAI アクティビティ	構築、テスト、デプロイ	Anthropic	anthropic.claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
		Gemini	gemini-2.5-pro Gemini-2.5-flash
		OpenAI	GPT-5-2025-08-07 GPT-5-mini-2025-08-07 GPT-5-ナノ-2025-0807
Healing Agent	ワークフローの回復
		Google	gemini-2.5-pro Gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-08-06
UI Automation	ScreenPlay	Anthropic	anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
		Google	Gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 GPT-5-2025-08-07 GPT-5-mini-2025-08-07 computer-use-preview-2025-03-11
	セマンティック セレクター	Google	Gemini-2.5-flash
Test Manager	Autopilot Autopilot での検索 古いテストを検索 テスト ケースを生成 テスト ケースをインポートする レポートを生成 要件の評価	Anthropic	anthropic.claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 (2026 年 3 月に anthropic.claude-4.5-sonnet に置き換え予定)
		Google	gemini-2.5-pro Gemini-2.5-flash
		OpenAI	gpt-4o-2024-11-20

¹ エージェントの要件:

• LLM が以下をサポートしていることを確認します。
  • ツール (関数) の呼び出し – モデルは、実行中にツールまたは関数を呼び出せる必要があります。
  • 並列のツール呼び出しの無効化 – 並列のツール呼び出しがプロバイダーによってサポートされている場合、モデルは、その呼び出しを無効化するためのオプションを提供している必要があります。
• カスタム モデルを使用する場合、エージェントは、モデル実際の容量にかかわらず、既定で 4096 個のトークンに制限されます。これは、UiPath ではユーザー定義のデプロイに対するトークンの制限を推測できないためです。