Configuração de LLMs

Observação:

As configurações do LLM estão disponíveis nos seguintes planos de licenciamento:

Teste de Aplicativo Standard e Teste de Aplicativo Enterprise

A guia Configurações do LLM permite que você integre suas assinaturas de IA existentes, mantendo a estrutura de governança fornecida pela UiPath. Você pode:

• Adicione seu próprio LLM: use qualquer LLM que atenda aos critérios de compatibilidade do produto. Para garantir uma integração suave, seu LLM escolhido deve passar por uma série de testes iniciados por meio de uma chamada de investigação antes de poder ser usado dentro do ecossistema da UiPath.

A configuração de LLMs preserva a maioria dos benefícios de governança da AI Trust Layer, incluindo a aplicação de políticas por meio do Automation Ops e logs de auditoria detalhados. No entanto, as políticas de governança do modelo são projetadas especificamente para LLMs gerenciados pela UiPath. Isso significa que se você desabilitar um modelo específico por meio de uma política do AI Trust Layer, a restrição se aplicará apenas à versão gerenciada pela UiPath desse modelo. Seus próprios modelos configurados do mesmo tipo permanecem inalterados.

Ao aproveitar a opção de usar seu próprio LLM ou assinatura, tenha os seguintes pontos em mente:

• Requisitos de compatibilidade: seu LLM ou assinatura escolhida deve se alinhar à família de modelos e à versão atualmente suportada pelo produto UiPath.
• Configuração: certifique-se de configurar e manter corretamente todos os LLMs necessários na configuração personalizada. Se algum componente estiver ausente, desatualizado ou configurado incorretamente, sua configuração personalizada pode parar de funcionar.
• Economia de custos: se sua configuração de LLM personalizada estiver completa, correta e atender a todos os requisitos necessários, você pode se qualificar para uma taxa de consumo reduzida.

Configuração de uma conexão LLM

As conexões de LLM dependem do Integration Service para estabelecer a conexão com seus próprios modelos. Você pode criar conexões com os seguintes provedores:

• Amazon Web Services
• Azure Open AI
• Google Vertex
• OpenAI
• Open AI V1 Compliant LLM – Use essa opção para se conectar a qualquer provedor de LLM cuja API siga o padrão OpenAI V1. Para obter detalhes, consulte a documentação do conector OpenAI V1 Compliant LLM.

Observação:

Para configurar modelos do Anthropic Claude, use o conector do Amazon Web Services no Integration Service.O Test Cloud privado não oferece suporte a um conector Anthropic direto.

Para configurar uma nova conexão, siga estas etapas:

1. Criar a conexão com o Integration Service

1. Crie uma conexão no Integration Service com seu provedor preferido. Para obter detalhes de autenticação específicos do conector, consulte o guia do usuário do Integration Service.
   Observação:

   Para evitar acesso não autorizado, crie a conexão do Integration Service em uma pasta privada, não compartilhada.

2. Adicionar uma nova configuração de LLM

1. Navegue até Administrador > AI Trust Layer > Configurações do LLM.

2. Selecione o tenant e a pasta onde você deseja configurar a conexão.

3. Selecione Adicionar configuração.

4. Selecione o Produto e Recurso.

5. Escolha como você deseja configurar:

   • Adicionar seu próprio LLM – Adicione uma configuração de LLM adicional gerenciada totalmente por você.

   Dependendo do produto selecionado, apenas uma opção pode estar disponível.

3. Configurar o modelo

Configure a conexão para Adicionar seu próprio LLM:

1. Pasta – Selecione a pasta onde a configuração será armazenada.
2. Nome exibido (LLM) – Forneça um alias para seu LLM.
3. Conector – Selecione seu conector (por exemplo, Microsoft Azure OpenAI).
4. Conexão – Escolha sua conexão do Integration Service.
5. Identificador do LLM – Insira o identificador do seu modelo.
   • Para modelos hospedados no Azure, insira o identificador do modelo.
   • Para inferência entre regiões da AWS, insira o ID do perfil de inferência em vez do ID do modelo.

4. Validar e salvar

1. Selecione Configuração de teste para verificar se o modelo é acessível e atende aos critérios necessários.

   A UiPath pode confirmar a acessibilidade, verificando o modelo exato usado é sua responsabilidade.

2. Se o teste for bem-sucedido, selecione Salvar para ativar a conexão.

Gerenciamento de conexões existentes do LLM

Você pode executar as seguintes ações em suas conexões existentes:

• Verificar status – Verifique o status da sua conexão do Integration Service. Essa ação garante que a conexão esteja ativa e funcionando corretamente.
• Editar – Modifique quaisquer parâmetros de sua conexão existente.
• Desabilitar – Suspender temporariamente a conexão. Quando desabilitada, a conexão permanece visível na sua lista mas não roteia nenhuma chamada. Você pode reabilitar a conexão quando necessário.
• Excluir - Remove permanentemente a conexão do seu sistema. Essa ação desabilita a conexão e a remove de sua lista.

Configuração de LLMs para seu produto

Cada produto é compatível com modelos de linguagem abrangentes (LLMs) e versões específicas. Use a tabela abaixo para identificar os modelos e versões compatíveis com o seu produto.

Você pode conectar seu próprio LLM usando um dos seguintes provedores: Amazon Web Services, Google Vertex, Microsoft Azure OpenAI ou OpenAI V1 Compatível. Siga as etapas descritas na seção anterior para criar uma conexão.

Observação:

Compatibilidade com arquivos: algumas funcionalidades do produto dependem do ponto de extremidade do LLM configurado para processar arquivos carregados. Ao usar configurações de LLM personalizadas, a compatibilidade com formatos de arquivo depende do provedor, da família de modelos, da versão do modelo e do tipo de API.Verifique se o modelo selecionado é compatível com os formatos de arquivo necessários antes de habilitar funcionalidades baseadas em arquivos. Para requisitos específicos do produto, consulte a documentação relevante do produto — por exemplo, Analisar arquivos para Agents.

O número de modelos que você deve configurar depende do produto e da funcionalidade:

• Para funcionalidades com um modelo selecionável — em que você escolhe qual modelo usar — você pode configurar um ou mais modelos; modelos não configurados continuam a usar assinaturas gerenciadas pela UiPath.
• Para funcionalidades com um conjunto fixo de modelos — em que a funcionalidade usa um conjunto predeterminado de modelos — você deve configurar todos os modelos para que a funcionalidade funcione; a configuração parcial não é válida.

Produto	Compatível com modelos personalizados	Recurso	Provedor de LLM	Versão
Agentes 1	Sim	Projetar, avaliar e implantar	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-aiku-20240307-v1:0
			Google	Gemini-2.5-Pro
				Gemini-2.5- Flash
			OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4-2024-08-06 gpt-4-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 gpt-4o-mini-2024-07-18
Autopilot	Não	Geração	Google	Gemini-2.5-flight-light Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-Pro Gemini-embedding-001
		Chat	Anthropic	anthropic.Claude-aiku-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-flight-preview Gemini-3-pro-preview Gemini-3.1-pro-preview
Autopilot para todos	Não	Chat	Anthropic	anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0
			OpenAI	gpt-4o-mini-2024-07-18
Agentes codificados	Sim	Chamar LLM	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-aiku-20240307-v1:0
			Gemini	Gemini-1.5-pro-001 Gemini-2.0-flight-001
			OpenAI	gpt-4o-2024-05-13 gpt-4-2024-08-06 gpt-4-2024-11-20 gpt-4o-mini-2024-07-18 o3-mini-2025-01-31
Embasamento de contexto	Não	Incorporações	Gemini	Gemini-embedding-001
			OpenAI	text-embedding-3-large
		Ingestão Avançada	Gemini	Gemini-2.5- Flash
		DeepRAG	Gemini	Gemini-2.5- Flash
		Transformação em lote	Gemini	Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-flight-light
		Transformação em lote com a Pesquisa na Web	Gemini	Gemini-2.5- Flash Gemini-2.5-flight-light
Atividades da GenAI	Sim	Crie, teste e implante	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-nano-2025-0807
Agente de Recuperação	Não	Recuperação do fluxo de trabalho
			Google	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash
			OpenAI	gpt-4-2024-08-06
Automação de Interface Gráfica	Não	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
		Seletores semânticos	Google	Gemini-2.5- Flash
Test Manager	Não	Autopilot Pesquisa do Autopilot Encontrar Testes Obsoletos Gerar casos de teste Importar Casos de Teste Gerar relatórios Avaliação de requisitos	Anthropic	anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 (a ser substituído por anthropic.Claude-4.5-sonnet em março de 2026)
			Google	Gemini-2.5-Pro Gemini-2.5- Flash
			OpenAI	gpt-4-2024-11-20

¹ Requisitos dos Agents:

• Certifique-se de que seu LLM seja compatível:
  • Chamada da ferramenta (função) – O modelo deve ser capaz de chamar ferramentas ou funções durante a execução.
  • Desabilitar chamadas de ferramentas paralelas – Se seu provedor oferecer suporte, o modelo deve disponibilizar a opção de desabilitar chamadas de ferramentas paralelas.
• Ao usar modelos personalizados, os Agents definem por padrão um limite de 4096 tokens, independentemente da verdadeira capacidade do modelo, pois a UiPath não pode inferir limites de tokens para implantações definidas pelo cliente.