Usar um modelo de classificação de categoria no Power Automate

  1. Entre no Power Automate.

  2. Selecione Meus fluxos no painel esquerdo e, depois, Novo fluxo>Fluxo da nuvem instantâneo.

  3. Nomeie seu fluxo, selecione Disparar um fluxo manualmente em Escolher como disparar este fluxo e selecione Criar.

  4. Expanda Disparar um fluxo manualmente e selecione + Adicionar uma entrada>Texto como o tipo de entrada.

  5. Substitua a palavra Entrada por Meu texto (também conhecido como título).

  6. Selecione + Nova etapa>AI Builder e, depois, Classificar o texto em categorias com um de seus modelos personalizados na lista de ações.

  7. Selecione o modelo de classificação de categorias que você deseja usar e, na coluna Texto, insira Meu Texto no gatilho:

    Captura de tela que mostra o conteúdo do modelo selecionado.

  8. Nas ações sucessivas, use todas as colunas e tabelas extraídas pelo modelo do AI Builder.

O exemplo a seguir salva a Classificação e a Pontuação de confiança inferidas em uma lista criada com as Listas da Microsoft no SharePoint.

Exemplo de captura de tela do exemplo de fluxo de classificação de categoria.

Parabéns! Você criou um fluxo que usa um modelo de classificação de categorias do AI Builder. Selecione Salvar na parte superior direita, depois Testar para testar seu fluxo.

Parâmetros

Entrada

Nome Obrigatória Digitar Descrição Valores
Modelo de IA Sim modelo Modelo de classificação de categorias a ser usado para análise Modelo de classificação de categorias treinado e publicado
Texto Sim string Texto a analisar Frases de texto
Idioma Sim string Idioma do texto a ser analisado "Detectar automaticamente" ou código de idioma (por exemplo: "en", "fr", "zh_chs", "ru")

Saída

Nome Digitar Descrição Valores
Classificação cadeia de caracteres Tabela identificada Problemas, elogios, SAC, documentação, preço e cobrança, equipe
Pontuação de confiança float O nível de confiança do modelo em sua previsão Valor no intervalo de 0 a 1. Valores próximos a 1 indicam maior confiança de que o valor extraído é preciso

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