Freigeben über


Vorhersageaktion in Power Automate verwenden

Sie können dedizierte Aktionen für alle AI Builder-Modell in Power Automate verwenden. Allerdings können Sie mit der Vorhersage-Aktion viele AI Builder-Modelltypen verwenden.

Verwenden eines benutzerdefinierten oder vordefinierten Modells

  1. Melden Sie sich bei Power Automate an.

  2. Wählen Sie im linken Bereich Meine Flows und dann Neuer Flow>Sofortiger Cloud-Flow aus.

  3. Benennen Sie den Flow. Wählen Sie unter Auslöser für diesen Flow auswählen die Option Flow manuell auslösen und dann Erstellen aus.

  4. Wählen Sie + Neuer Schritt aus, und geben Sie dann Vorhersage in die Suchleiste ein.

  5. Wählen Sie Aus AI Builder vorhersagen oder Aus AI Builder-Modellen aus Microsoft Dataverse vorhersagen aus. Beide Aktionen bieten die gleichen Funktionen.

    Screenshot der Aktion Vorhersage.

  6. Wählen Sie in der Eingabe Modell ein von Ihnen erstelltes benutzerdefiniertes Modell oder ein vordefiniertes Modell aus. Hier ist die Liste der verfügbaren vordefinierten Modelle:

    • Visitenkartenleser: BusinessCard-Modell
    • Kategorieklassifizierung (vordefiniert): Kategorie-/Klassifizierungsmodell
    • Entitätsextraktion (vordefiniert): EntityExtraction-Modell
    • Schlüsselbegriffserkennung: KeyPhraseExtraction-Modell
    • Sprachenerkennung: LanguageDetection-Modell
    • Stimmungsanalyse: SentimentAnalysis-Modell
    • Texterkennung: TextRecognition-Modell
    • Textgenerierung (vorgefertigt): GptPromptEngineering-Modell

Anmerkung

Weitere Informationen zu den Eingabe- und Ausgabeparametern der einzelnen Modelle finden Sie in der Dokumentation, in der die Verwendung des ausgewählten Modells in den folgenden Dokumentationsabschnitten erläutert wird:

  • Verwenden Sie ein benutzerdefiniertes AI Builder-Modell in Power Automate.
  • Vordefiniertes AI Builder-Modell in Power Automate verwenden

Dynamische Modell-ID (erweitert) verwenden

In einigen komplexen Anwendungsfällen müssen Sie möglicherweise eine Modell-ID dynamisch an die Vorhersageaktion übergeben. Wenn Sie beispielsweise verschiedene Arten von Rechnungen mit verschiedenen Modellen verarbeiten möchten, möchten Sie möglicherweise automatisch ein Modell auswählen, das von der Art der Rechnung abhängt.

In diesem Abschnitt erklären wir, wie Sie je nach Modelltyp die AI Builder-Vorhersageaktionen für diesen speziellen Zweck konfigurieren.

  1. Melden Sie sich bei Power Automate an.

  2. Wählen Sie im linken Bereich Meine Flows und dann Neuer Flow>Sofortiger Cloud-Flow aus.

  3. Benennen Sie den Flow. Wählen Sie unter Auslöser für diesen Flow auswählen die Option Flow manuell auslösen und dann Erstellen aus.

  4. Wählen Sie + Neuer Schritt aus.

  5. Geben Sie Variable initialisieren in die Suchleiste ein, und wählen Sie es dann auf der Registerkarte Aktionen aus.

  6. Geben Sie die Modell-ID in der Eingabe Name, Zeichenfolge in der Eingabe Typ und die tatsächliche Modell-ID in die Eingabe Wert ein.

    Die Modell-ID finden Sie in der URL der Detailseite des Modells in Power Apps: make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[model id]

  7. Wählen Sie + Neuer Schritt aus, suchen Sie nach Vorhersage und wählen Sie Aus AI Builder vorhersagen.

  8. Wählen Sie die Eingabe >Benutzerdefinierten Wert eingeben und geben Sie dann die Modell-ID aus Schritt 6.

    Der Wert der Spalte Anfrage anzeigen hängt vom Modelltyp ab.

Dokumentverarbeitungsmodell

  1. Geben Sie im Schritt Flow manuell auslösen den Wert Datei ein und legen Sie als Namen Dateiinhalt fest.

  2. Fügen Sie im Schritt Flow manuell auslösen eine Eingabe Text hinzu und legen Sie als Namen MIME-Typ fest.

  3. Im Schritt Variable initialisieren geben Sie eine Dokumentverarbeitungsmodell-ID ein.

  4. Im Schritt Vorhersage geben Sie in der Spalte Anfrage stellen folgenden Wert ein:

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

    Screenshot der Vorhersage-Aktion mit dynamischer Modell-ID.

  5. Wählen Sie oben rechts Speichern und dann Testen aus, um den Flow auszuprobieren.

    Screenshot des Testens der Vorhersage-Aktion.

  6. Rufen Sie in den Details zur Flowausführung die JSON-Ausgabe des Modells im Abschnitt AUSGABEN der Vorhersageaktion ab. Diese Ausgabe ist nützlich, um nachgelagerte Aktionen mithilfe der Werte des Modells zu erstellen.

    Screenshot des Abrufens der Ausgabe aus den Ausführungsergebnissen.

  7. Kehren Sie im Bearbeitungsmodus zu Ihrem Flow zurück.

  8. Wählen Sie + Neuer Schritt und dann die Aktion Erstellen (oder eine andere Aktion zum Verarbeiten Ihrer Modellausgabe). Angenommen, Ihre Modellausgabe besitzt die Spalte Gesamt. Sie erhalten diesen Wert mit der folgenden Formel:

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

    Screenshot der Verwendung der Vorhersageausgabe.

Objekterkennungsmodell

Dieser Prozess ähnelt der Infer-Anforderung in Schritt 4 im Abschnitt Dokumentenverarbeitungsmodell:

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

Kategorieklassifizierungsmodell

Dieser Prozess ähnelt der Infer-Anforderung in Schritt 4 im Abschnitt Dokumentenverarbeitungsmodell:

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