Използване на действието прогнозиране в Power Automate

Можете да използвате специални действия за всеки AI Builder модел в Power Automate. Действието за предсказване обаче ви позволява да използвате много AI Builder типове модели.

Използване на персонализиран или предварително изграден модел

1. влезте в Power Automate.

2. В навигационния екран вляво изберете Моите потоци и след това изберете Нов поток>Незабавен поток за облак.

3. Назовете потока си.

4. Под Изберете как да задействате този поток изберете Ръчно задействане на поток и след това изберете Създаване.

5. Изберете +Нова стъпка и след това въведете прогнозиране в лентата за търсене.

6. Изберете Предсказване от AI Builder или Прогнозиране с помощта AI Builder на модели от Microsoft Dataverse. И двете действия предлагат едни и същи функции.

   

7. Във входа за модел изберете персонализиран модел, който сте създали, или изберете предварително изграден модел.

Бележка

Научете повече за входните и изходните параметри на всеки модел в следните раздели в AI Builder Power Automate общ преглед:

• Персонализирани модели на изкуствен интелект, които изграждате и обучавате
• Предварително изградени модели с изкуствен интелект, в които можете да използвате Power Automate веднага

Използване на ИД на динамичен модел (разширен)

За някои сложни случаи на употреба може да се наложи да предадете ИД на модел динамично на действието за прогнозиране. Ако например искате да обработвате различни типове фактури с помощта на различни модели, може да искате автоматично да изберете модел в зависимост от типа на фактурата.

В този раздел ще научите как да конфигурирате действието AI Builder за прогнозиране за тази конкретна цел в зависимост от типа на модела.

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. Изберете + Нова стъпка.

5. Въведете променливата Инициализиране в лентата за търсене и след това я изберете в раздела Действия .

6. Въведете ID на модела във входа Name , String във входа Type и действителния ID на модела във входните данни Value.

   Можете да намерите идентификатора на модела в URL адреса на страницата с подробности за модела в Power Apps: make.powerapps.com/environment/[идентификатор на средата]/aibuilder/models/[идентификатор на модела]

7. Select + Нова стъпка, потърсете прогнозиране и след това изберете Предсказване от AI Builder.

8. Изберете входа >Въведете стойност по избор и след това въведете идентификатора на модела от стъпка 6.

   Стойността на колоната Извеждане на заявката зависи от типа на модела.

Модел за обработка на документи

1. В стъпкатаРъчно задействане на поток, добавете вход за файл и задайте името му на Съдържание на файл.

2. В стъпката Ръчно задействане на поток, добавете въвеждане на текст и задайте името му на MIME Type.

3. В променливата стъпкаИнициализиране въведете ИД на модел за обработка на документи.

4. В стъпкатаПрогнозиране въведете следната стойност в колоната Извеждане на заявката :

   {
       "version": "2.0",
       "requestv2": {
       "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
       "mimeType": "@{triggerBody()['text']}",
       "base64Encoded": "@{string(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])}",
       "pages": "@{base64('1-2')}"
       }
   }
   

   Параметърът pages не е задължителен и може да бъде под формата "2" или като диапазон като "1-10".

   

5. Изберете Запиши в горния десен ъгъл и след това изберете Тестване , за да изпробвате потока си:

   

6. В подробностите за изпълнението на потока вземете JSON изхода на модела в секцията OUTPUTS на действието за прогнозиране. Този изход е полезен за изграждане на действия надолу по веригата, като се използват стойностите на модела.

   

7. Върнете се към потока си в режим на редактиране.

8. Изберете + Нова стъпка и изберете действието Съставяне (или всяко друго действие, за да обработите изхода на вашия модел). Да приемем, че изходът на вашия модел има колоната Общо . Можете да го получите със следната формула:

   @{outputs('Predict')?['body/responsev2/predictionOutput/labels/Total/value']}
   

   

Модел за откриване на обекти

Този процес е подобен на заявката за извод в стъпка 4 в раздела за модел на обработка на документи:

{
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
        "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "base64Encoded": "@{string(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])}"
    }
}

Модел за класификация по категории

Този процес е подобен на заявката за извод в стъпка 4 в раздела за модел на обработка на документи:

{
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
        "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "language": "Detect automatically",
        "text": "The text to categorize"
    }
}