Context Grounding FAQ

Eu tenho acesso ao Embasamento de Contexto?

Contexto O embasamento é acessível a todos os tenants e organizações.

For data residency details, refer to Data residency.

A Embasamento de Contexto está disponível apenas em implantações de nuvem?

No, Context Grounding is available in both cloud and on-premises deployments.

Como o embasamento de contexto é licenciado?

A Contextualização cobra por pesquisas ou RAG, pois é executado por meio de suas superfície de produtos da UiPath compatíveis. Para obter detalhes, consulte Licenciamento da Contextualização.

Como o Embasamento de Contexto funciona?

O embasamento de contexto fornece dois serviços:

• Banco de dados de vetor gerenciado como um serviço: facilitamos a conversão de seus dados em representações de incorporação.
• Recuperar geração aumentada (RAG) como serviço: a Contextualização consulta dados de vários produtos de automação, recupera os resultados mais relevantes e aumenta os prompts com esses resultados para garantir que as gerações sejam mais específicas.

A ancoragem de contexto é a mesma que RAG?

O embasamento de contexto fornece um serviço RAG no runtime para experiências da UiPath GenAI. No entanto, ele também fornece um banco de dados de vetores gerenciados como um serviço para ajudar a gerenciar os dados usados no runtime. Isso garante uma pesquisa e resultados gerados de alta qualidade.

Como posso usar a Embasamento de Contexto?

Você pode usar a Contextualização por meio de Atividades UiPath GenAI, Autopilot for Everyone e Agentes.

Que tipos de dados posso usar na embasamento de contexto?

O Contexto Embasamento atualmente funciona com os seguintes formatos de dados: PDF, JSON, CSV, DOCX, TXT, XLS.

Posso importar dados de negócios adicionais para o Embasamento de Contexto?

Para aproveitar o embasamento de contexto, você precisa importar dados para buckets de armazenamento do UiPath Orchestrator (por meio de upload direto, atividade do Studio ou API).

Você pode usar atividades de embasamento de contexto para ingerir, indexar e gerenciar os dados consultados para garantir resultados altamente relevantes.

Há um limite na quantidade de dados que posso incluir na Embasamento de Contexto?

O limite de dados que você pode usar para anular seus prompts é baseado nos limites de tamanho de token da janela de contexto do modelo. Consulte o modelo que você está usando para executar o RAG (por exemplo, em atividades de GenAI) para determinar possíveis limites de token.

• Limite de índice: há um limite de dez índices por tenant. Recomendamos que você mantenha uma relação 1-1 entre os buckets do Orchestrator dos quais você está ingerindo dados para evitar o vazamento de dados entre pastas e garantir a separação lógica de dados que possam precisar ser consultados por diferentes usuários para diferentes fins. A Contextualização aproveita as permissões de autorização de pastas para ajudar a aplicar essa recomendação.
• Armazenamento: não há limite de armazenamento entre ou dentro desses índices. No entanto, impomos alguns limites para os clientes que ingerem uma quantidade extremamente alta de dados.

A ancoragem de contexto elimina as aguardentes?

Não, mas reduz significativamente a probabilidade de acelerador porque as gerações são baseadas em informações consultadas de dados fornecidos pelo usuário. Por padrão, a Embasamento de contexto fornece uma menção, ou prova de conhecimento, na qual a geração foi baseada. Isso significa que você pode verificar e validar a origem. Quando a Embasamento de contexto não consegue encontrar uma resposta correspondente altamente confiável nos dados fornecidos, ela não tenta criar respostas. Em vez disso, ele gera uma resposta como: "Não foi possível encontrar uma resposta".

Posso selecionar dinamicamente qual LLM usar?

Yes. You can configure your own LLMs through the AI Trust Layer. The LLM configurations tab allows you to replace models or UiPath-managed subscriptions with your own models. Context Grounding also supports OpenAI v1 APIs, enabling compatibility with the latest OpenAI specifications and access to newer models.

In addition, within UiPath GenAI activities, you can select which LLM to use for executing the RAG process from those available in the LLM Gateway. UiPath manages ingestion and retrieval strategies to optimize results.

Como é o permissão da Embasamento de contexto?

Contexto O embasamento tem escopo de tenant. Oferecemos suporte à autorização no nível da pasta em buckets do Orchestrator, e o Contexto Embasado aproveita a autenticação e as políticas existentes do Automation Ops.

Como meus dados são armazenados ou compartilhados com o embasamento por contexto?

Todos os dados compartilhados com a UiPath são tratados de acordo com as normas de conformidade, criptografia e segurança da empresa.

O embasamento de contexto faz parte da AI Trust Layer, o que significa que seus dados nunca são armazenados fora da UiPath, nem são usados para treinar modelos de terceiros.

Como você garante a segurança dos dados?

A ancoragem de contexto tem o escopo de tenant e aproveita as políticas de RBAC e AuthZ existentes na UiPath, além de criptografar dados em repouso e em trânsito.

Como tem escopo de tenant, nenhum dado é compartilhado entre índices dentro do mesmo tenant ou entre tenants.

Does Context Grounding store my files?

No. Files are held on UiPath infrastructure only for the duration of the ingestion run. After ingestion completes, raw files are not retained.

Where does my file go during ingestion?

When you start an ingestion, Context Grounding fetches each file from the data source using the credentials you authorized through the configured Integration Services connection. No credentials are stored by Context Grounding.

Two short-lived copies exist while the job runs: a working copy on the processing node's local disk, and an internal staging copy used by the document-processing pipeline. Both are scoped to the active ingestion job and to your tenant, with no cross-tenant or cross-job access.

How long is my file held during ingestion?

• The working copy is released as soon as the document finishes processing, whether the result is a success or a failure.
• The staging copy is removed when the ingestion workflow ends — on success or on failure.
• If an infrastructure event (such as a worker crash) interrupts a job before cleanup runs, automated processes remove any remaining files on a fixed schedule.

What does Context Grounding retain after ingestion?

After ingestion completes, only the derived representation needed to power search and retrieval is retained: extracted text passages, embeddings, and structured metadata, bound to your dataset. Deleting the dataset removes these derived artifacts.

What happens when a file is deleted from the data source?

When a file is deleted from the data source, the next ingestion run — whether triggered manually or through a scheduled run — cascades the deletion to the corresponding index data.