Utilizar a ação de predição no Power Automate

Pode utilizar ações dedicadas para cada modelo AI Builder em Power Automate. No entanto, a ação prevista permite-lhe utilizar muitos tipos de modelos AI Builder.

Utilizar um modelo pré-criado ou personalizado

1. Iniciar sessão no Power Automate.

2. No painel de navegação à esquerda, selecione Os meus fluxos e, em seguida, selecione Novo fluxo>Fluxo de cloud instantâneo.

3. Nomeie o seu fluxo.

4. Em Escolher como acionar este fluxo, selecione Acionar manualmente um fluxo e, em seguida, selecione Criar.

5. Selecione + Novo passo e, em seguida, introduza prever na barra de pesquisa.

6. Selecione Prever em AI Builder ou Prever utilizando modelos AI Builder de Microsoft Dataverse. Ambas as ações oferecem as mesmas características.

   

7. Na entrada Modelo, selecione um modelo personalizado que criou ou escolha um modelo pré-criado.

Nota

Saiba mais sobre os parâmetros de entrada e saída de cada modelo nas seguintes seções na descrição geral do AI Builder no Power Automate:

• Modelos de IA personalizados que cria e prepara
• Modelos de IA pré-criados que pode usar no Power Automate imediatamente

Use um ID de modelo dinâmico (avançado)

Para alguns casos de uso complexo, pode ser necessário passar um ID de modelo dinamicamente para a ação de previsão. Por exemplo, se pretender processar diferentes tipos de faturas utilizando diferentes modelos, poderá querer escolher automaticamente um modelo dependendo do tipo de fatura.

Nesta secção, vai aprender a configurar a ação de previsão do AI Builder para este propósito específico, dependendo do tipo de modelo.

1. Iniciar sessão no Power Automate.

2. Selecione Os meus fluxos no painel esquerdo e, em seguida, selecione Novo fluxo>Fluxo de cloud instantâneo.

3. Dê um nome ao seu fluxo, selecione Acionar manualmente um fluxo em Escolher como acionar este fluxo e, em seguida, selecione Criar.

4. Selecione + Novo passo.

5. Introduza Iniciar variável na barra de pesquisa e, em seguida, selecione-a no separador Ações.

6. Introduza o ID do modelo na entrada Nome, Cadeia na entrada Tipo e o ID do modelo real na entrada Valor.

   Pode encontrar o ID do modelo no URL da página de detalhes do modelo no Power Apps: make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[id do modelo]

7. Selecione + Novo passo, procure por prever e, em seguida, selecione Prever a partir de AI Builder.

8. Selecione a entrada >Introduzir valor personalizado e introduza o ID de modelo a partir do passo 6.

   O valor da coluna Pedido Inferência depende do tipo de modelo.

Modelo de processamento de documentos

1. No passo Acionar manualmente um fluxo, adicione uma entrada de Ficheiro e defina o seu nome como Conteúdo de Ficheiro.

2. No passo Acionar manualmente um fluxo, adicione uma entrada de Texto e defina o seu nome como Tipo Mime.

3. No passo Inicializar variável, introduza um ID de modelo de processamento de documentos.

4. No passo Prever, introduza o seguinte valor na coluna Pedido de Inferência:

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

   O parâmetro pages é opcional e pode estar no formato '2' ou como um intervalo como '1-10'.

   

5. Selecione Guardar no canto superior direito e, em seguida selecione Testar para experimentar o seu fluxo:

   

6. Nos detalhes de execução do fluxo, obtenha a saída JSON do modelo na secção SAÍDAS da ação de previsão. Esta saída é útil para criar ações a jusante usando valores do modelo.

   

7. Volte para o seu fluxo em modo de edição.

8. Selecione + Novo passo e selecione a ação Compor (ou qualquer outra ação para processar a saída do seu modelo). Digamos que a saída do seu modelo tem a coluna Total. Pode obtê-lo com a seguinte fórmula:

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

   

Modelo de deteção de objetos

Este processo é semelhante ao pedido de inferência no passo 4 na secção Modelo de processamento de documentos:

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

Modelo de classificação de categoria

Este processo é semelhante ao pedido de inferência no passo 4 na secção Modelo de processamento de documentos:

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