概述

什么是生成式提取 (GenEx)

生成式提取 (GenEx)是 UiPath™ Communications Mining 的一项创新新功能，它利用生成式 AI 来理解多个请求与处理这些请求所需的数据点之间的复杂关系。

一封电子邮件可以包含多个请求，每个请求都需要提取多个字段以启用自动化。 要实现此端到端自动化，不仅需要正确提取字段本身，还需要了解每个元素之间的相互关系。 GenEx大大扩展了基于通信的自动化的功能范围。

生成式提取利用最新的 NLP 功能，还提供企业为业务流程实施复杂的基于通信的自动化所需的必要防护。

包含 多个不同请求 的更 复杂的流程 和通信现在也可以成为自动化的主要候选者。

对于某些用例，提取内容可以在没有训练的情况下生成，并且可以使用少量训练数据进行进一步微调。

使用生成式提取的端到端流程

以下步骤描述了验证提取的端到端流程。 后续部分将更详细地介绍每个步骤。

1. 定义提取架构。
   • 确定要自动化的流程（即标签），以及数据点（即 字段），需要捕获才能启用自动化。
   • 创建相应的提取架构​。
2. 生成提取内容。 ​通过生成提取内容，您可以显着加快查找和关联数据的流程。 对于某些用例，平台不需要训练示例即可生成其提取内容。
   • 使用平台的生成功能创建初始提取​。
3. 验证并更正提取内容​。
   • 查看平台的提取内容，如果准确则接受，否则更正。
   • 该平台非常灵活且易于使用，您可以在训练过程中的任何时候添加新的提取架构。
4. 审核提取的验证。​
   • 验证提取的性能如何（通过验证）​。
   • 确定提取的性能级别是否适合您的用例。

生成式提取的工作原理

下图从总体上说明了生成式提取的工作方式。 您可以检查标签、提取内容以及端到端自动化流程所需的相应字段之间的关系。​

备注： GenEx支持复杂流程的自动化，这些流程需要了解概念和数据点之间的关系。 在训练适当的标签后，会生成提取数据。 如果您需要有关 GenEx 工作方式的其他详细信息，请查看附录 A。

生成式提取工作流

• 在设置提取架构时，您需要决定哪些流程（即 标签）。 ​
• 为了使平台了解流程与需要提取的数据点之间的关系，平台会提示您提供适当的数据点。 ​配置字段部分更详细地介绍了最佳实践及其具体工作方式。

在下面的示例中，请求者在同一条消息中询问两个不同的主题，每个请求都调用不同的数据点进行提取和操作。

实体发生的情况

注意：如果您之前未设置过任何实体，请跳过本节，直接前往本指南的下一部分。

常规字段配置

• 如果您以前在 Communications Mining 中使用过实体，则从 2024.4 开始， 所有现有实体都会自动转换为常规字段。
• 实体上的所有现有设置都将迁移到相应常规字段的相应设置​。
• 如果您有任何常规字段想要切换为提取字段，则需要将这些字段重新创建为提取字段，并应用适当数量的训练示例（如果适用）。
• 字段类型具有与先前设置的旧实体相同的名称和配置。 这些使用 api-name 进行映射。

对自动化的影响

• 如果您有任何现有的自动化使用了以前的实体，则这些自动化不会受到影响。
• 使用生成式提取自动化流程与以前使用实体自动化流程的方式略有不同。 有关更多详细信息，请查看本指南的 “使用 GenEx 实现自动化”部分。