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、埋め込みモデル、ベクトル データベース、LLM への追加のサブスクリプションなしで、ビジネス データを LLM 対応にするための UiPath AI Trust Layer のコンポーネントです。データのインデックスと埋め込みを作成し、実行時に UiPath GenAI 機能が検索拡張生成 (RAG) を介して参照できます。

コンテキスト グラウンディングは、テナント範囲の RAG-as-a-Service であるため、LLM の実行前に、関連する情報でプロンプトをグラウンディングします。次の UiPath 生成 AI エクスペリエンスがサポートされています。

• GenAI アクティビティ
• Autopilot for Everyone
• UiPath Agents

これらのエクスペリエンスに RAG を提供すると、次のことが可能になります。

• コンテキスト ウィンドウの制約を克服し、モデルの精度、信頼性、効率を向上させます。
• グラウンドトゥルースデータへの参照を通じて幻覚のリスクを軽減します。
• 生成 AI アプリが専門的な、専有の、最新の知識にアクセスできるようにします。
• データ ストアとユーザー クエリ間のフィードバック 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

• 摂取： 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です。
• 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

コンテキスト グラウンディングは、さまざまなデータ形式とクエリに最適化された抽出、チャンキング、取得、再ランク付けの手法を使用して、LLM 対応のビジネス データを検索し、最も関連性の高い情報を見つけます。GenAI アクティビティ、Autopilot for Everyone、および Agents は、プロンプトをクエリとして解釈し、RAG の前の中間手順であるコサイン類似度検索を使用して最も関連性の高い結果を返します。

検索拡張生成 (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。

DeepRAG(深層研究拡張生成)

Agents で一般提供されている高度な RAG 機能です。複雑なエージェントのユース ケースにおいて、複数のドキュメントの合成と取得を可能にします。エージェントは、複数のドキュメントにわたって情報を統合し、引用に裏付けられた包括的な回答を提供できます。現在は PDF ファイルのみがサポートされています。

主な機能

• マルチドキュメントのサポート: CSV、DOCX、JPG、JSON、PDF、PNG、TXT、XLSX。
• マルチモーダル取り込み: ネイティブではない (スキャンされた) PDF を含む、画像とテキストの両方を含むドキュメントを処理します。
• 構造化クエリのサポート: 高度な CSV クエリ: エージェントにインデックスを追加するときに使用できます。
• 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を取り込んでクエリを実行します。
• ディープRAG 引用に基づく回答を含む、複雑なエージェント クエリ用のマルチドキュメント合成。PDF ファイルでのみ使用できます。
• 知識の証明: セマンティック類似性検索結果から参照のソースとテキストを引用します。
• カスタム LLM のサポート: AI Trust Layer を通じて、独自のモデルの使用とサブスクリプションの設定の使用により、管理者は独自の埋め込みモデルと推論モデルを使用できます。詳しくは、「 コンテキスト グラウンディングに独自の LLM を使用する」をご覧ください。
• 複数のデータ ソース:
  • UiPath Orchestrator バケットのエンティティ Orchestrator の共有フォルダーに保存されているデータの取り込み、インデックス作成、クエリを実行します。
  • ドキュメント ストレージ システム: Integration Service のコネクタを介して、Confluence Cloud、Dropbox、Google ドライブ、Microsoft OneDrive & SharePoint のデータにアクセスします。

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

• サポートされているファイルの種類: CSV、DOCX、JPG、JSON、PDF、PNG、TXT、XLSX。
• インデックスの制限: テナントあたり 10 個のインデックス (リクエストに応じて拡張可能)データ ソース内のインデックスとフォルダー パスは 1 対 1 の関係で行うことをお勧めします。
• フォルダーの権限: インデックスはフォルダーのアクセス許可を継承します。共有フォルダーへのアクセス権を持たないユーザーは、関連付けられたインデックスを表示、更新、削除、または使用することはできません。
• Studio のバージョン要件: 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」をご覧ください。
• データ処理: コンテキスト グラウンディングが取り込み中にファイルを処理する方法 (保持動作や削除動作など) について詳しくは、 コンテキスト グラウンディングに関するよくある質問をご覧ください。
• データ ソースの認可: データ ソースとして使用する Integration Service のコネクションは、外部プロバイダーからの Files.Read スコープ以上で認可されている必要があります。この OAuth スコープは接続のセットアップ時に要求され、コンテキスト グラウンディングがソース システム (Confluence Cloud、Dropbox、Google ドライブ、Microsoft OneDrive & SharePoint) から読み取ることができるものを制御します。