Споделяне чрез

Използвайте предварително изградения модел за Класификация по категории в Power Automate

  • Статия

  1. влезте в Power Automate.

  2. Изберете Моите потоци в левия прозорец и след това изберете Нов поток>Незабавен поток за облак.

  3. Дайте име на потока си, изберете Ръчно задействане на поток под Изберете как да задействате този поток и след това изберете Създаване.

  4. Разгънете Ръчно задействане на поток и след това изберете +Добавяне на входен>текст като тип на въвеждане.

  5. Заменете Input with My Text (известен също като заглавие).

  6. Select + Нова стъпка>AI Builder и след това изберете Класифициране на текст в категории със стандартния модел в списъка с действия.

  7. Изберете езика в въвеждането на език и задайте колоната Моят текст от тригера в Въвеждане на текст .

    Изберете съдържание на модела.

  8. В последователните действия можете да използвате всякакви колони и таблици, извлечени от модела AI Builder . Следващият пример записва всяка изведена класификация и оценка на достоверност в списък. SharePoint

    Класификация по категории предварително изграден поток пример.

Поздравления! Създали сте поток, който използва AI Builder предварително изграден модел за Класификация по категории. Изберете Запиши горе вдясно и след това изберете Тестване , за да изпробвате потока си.

Параметри

Въвеждане

Име Необходимо Тип Описание Стойности
Текст Да string Текст за анализиране Текстови изречения
Език Да string Език на текста за анализ Списък на предварително дефинираните езици или езиков код (напр.: "en", "fr", "zh_chs", "ru")

Поздравления! Създали сте поток, който използва предварително изграден модел на Класификация по категории AI Builder . Изберете Запиши горе вдясно и след това изберете Тестване , за да изпробвате потока си.

Резултат

Име Тип Описание Стойности
Класификация string Идентифициран субект Проблеми, комплимент, обслужване на клиенти, документация, цена и фактуриране, персонал
оценка на достоверност плавам Колко достоверна е прогнозата на модела Стойност в диапазона от 0 до 1. Стойности, близки до 1, показват по-голяма увереност, че извлечената стойност е точна