Używanie wstępnie utworzonego modelu klasyfikacji kategorii w usłudze Power Automate
Zaloguj się w Power Automate.
Wybierz pozycję Moje przepływy, a następnie wybierz nowy przepływ>Natychmiastowy przepływ w chmurze.
Nazwij przepływ, kliknij opcję Wyzwól przepływ ręcznie w sekcji Wybierz sposób wyzwalania tego przepływu, a następnie kliknij przycisk Utwórz.
Rozwiń okienko Wyzwól przepływ ręcznie, kliknij opcję +Dodaj dane wejściowe>Tekst jako typ danych wejściowych.
Zastąp wyraz Dane wejściowe tekstem Mój tekst (nazywany również tytułem).
Wybierz opcję + Nowy krok>AI Builder, a następnie na liście akcji wybierz tekst Klasyfikacja w kategoriach o modelu standardowym.
Wybierz język w polu danych wejściowych Język, a w polu danych wejściowych Tekst wpisz kolumnę Mój tekst z wyzwalacza.
W kolejnych akcjach można użyć dowolnych kolumn i tabel wyodrębnionych przez model narzędzia AI Builder. Na poniższym przykładzie widać, jak zapisana jest każda Klasyfikacja i Współczynnik ufności w ramach listy SharePoint.
Gratulacje! Utworzono przepływ, który korzysta z gotowego modelu klasyfikacji kategorii AI Builder. Wybierz pozycję Zapisz w prawym górnym rogu, a następnie wybierz pozycję Test, aby wypróbować przepływ.
Parametry
Dane wejściowe
| Nazwisko | Wymagani | Typ | Opis | Wartości |
|---|---|---|---|---|
| Tekst | Tak | string | Tekst do analizy | Zdania tekstowe |
| Język | Tak | string | Język tekstu do przeanalizowania | Lista wstępnie zdefiniowanych języków lub kodu języka (np .: „en”, „fr”, „zh_chs”, „ru”) |
Gratulacje! Utworzono przepływ, który korzysta z gotowego modelu klasyfikacji kategorii AI Builder. Wybierz pozycję Zapisz w prawym górnym rogu, a następnie wybierz pozycję Test, aby wypróbować przepływ.
Dane wyjściowe
| Nazwa/nazwisko | Pisz | Opis | Wartości |
|---|---|---|---|
| Klasyfikacja | string | Zidentyfikowana encja | Problemy, uzupełnienie, obsługa klienta, dokumentacja, cena i fakturowanie, personel |
| Współczynnik ufności | liczba zmiennoprzecinkowa | Jaka jest ufność przewidywań tego modelu | Wartości w zakresie od 0 do 1. Wartości zbliżone do 1 wskazują większą pewność, że wyodrębniona wartość jest dokładna |