CommPath LLM 与预览版 LLM

注意：要生成提取内容，有两种不同的 LLM 可供选择：

1. CommPath 法学院
2. 预览 LLM

以下概述了在决定要使用的法学院时的一些注意事项。 如果您的用例需要为每条消息提取 30 个以上的字段，我们目前建议使用预览版 LLM。

CommPath 法学院

• 利用 UiPath 的专有 LLM，针对通信数据进行了微调。
• 目前仅限于提取约 每条消息 30 个字段​。
• 比预览版 LLM延迟更短​。
• 可以根据您的数据进行微调。
• 2024 年的高度优先事项是，在可提取的字段数量和模型的推理速度方面提高 CommPath 的性能。
• 与预览版 LLM 相比，出现可信度更高（请查看使用 GenEx 实现自动化部分，了解更多详细信息）。

预览 LLM​

• 利用Azure OpenAI 的GPT 模型作为基础 LLM。
• UiPath™无法保证正常运行时间，因为这完全取决于 Azure OpenAI 端点。 如果端点关闭或超载，UiPath™ 无法保证可用性​。
• 您可以为每条消息提取30 多个字段。
• 与CommPath LLM 相比，延迟时间更长​。
• 仅限于上下文学习​。
  注意：使用上下文学习时，平台只能从您的提示中学习。 Communications Mining 可以在一定程度上自动优化提示，但模型不会从任何用户主导的验证中学习。

使用下方所示的设置来选择要用于生成提取的 LLM。

默认情况下启用CommPath LLM 。 要启用预览版 LLM ，需要使用下图中的开关。

如果“使用预览版生成式提取模型”开关已关闭，则表示您正在使用 CommPath LLM。

打开“使用生成式 AI 功能”和“使用预览版生成式提取模型”开关意味着平台在提取过程中使用 UiPath™ Azure OpenAI 端点。

推荐方法

1. 开始使用CommPath LLM训练您的提取。
2. 如果提取正确提取，请继续使用CommPath LLM训练提取。 否则，由于每条消息中包含大量字段或大型表格，请切换到预览版 LLM 。 ​

   要确定提取是否正确预测，请检查 验证 页面上的 生成提取 选项卡中的验证统计信息。如果提取的精度和召回率适合您的用例，请继续使用CommPath LLM 。

   如果CommPath LLM 未按预期提取任何数据点，请执行以下操作：

   1. 转到模型，然后选择最新模型版本的固定，以固定当前模型版本。
   2. 与 UiPath™ 代表联系，并记下提取效果不佳的模型版本。 您的 UiPath™ 代表将直接与 Communications Mining 产品团队合作，调查并实施改进。​
3. 如果您使用预览版 LLM ，请继续以训练CommPath LLM的方式训练模型。 仔细检查，并为每个提取内容提供正确的示例。

Note: When you select the Preview model, only that model will be trained for Generative Extraction—without simultaneously training a CommPath model. This results in faster training and validation for Preview model users.