Používanie akcie predikcie v službe Power Automate

Môžete použiť vyhradené akcie pre každý AI Builder model v Power Automate. Akcia predpovedať vám však umožňuje použiť mnoho AI Builder typov modelov.

Použite vlastný alebo vopred zostavený model

1. Prihlásiť sa Power Automate.

2. Vyberte Moje toky v ľavom paneli a potom vyberte Nový tok>Okamžitý cloud tok.

3. Pomenujte svoj tok, vyberte Manuálne spustiť tok v časti Vyberte spôsob spustenia tohto toku a potom vyberte Vytvoriť.

4. Vyberte + Nový krok a potom do vyhľadávacieho panela zadajte predpovedať .

5. Vyberte možnosť Predpovedať z AI Builder alebo Predpovedať pomocou AI Builder modelov z Microsoft Dataverse. Obe akcie ponúkajú rovnaké funkcie.

   

6. Vo vstupe Model vyberte vlastný model, ktorý ste vytvorili, alebo vyberte vopred zostavený model. Tu je zoznam dostupných preddefinovaných modelov:

   • Čítačka vizitiek: BusinessCard model
   • Klasifikácia kategórie (vopred pripravená): Model kategórie/klasifikácie
   • Extrakcia entity (predpripravené): EntityExtraction model
   • Extrakcia kľúčovej frázy: KeyPhraseExtraction model
   • Rozpoznávanie jazyka: LanguageDetection model
   • Analýza pocitov: SentimentAnalysis model
   • Rozpoznávanie textu: TextRecognition model
   • Generovanie textu (vopred zostavené): Model GptPromptEngineering

Poznámka

Viac informácií o vstupných a výstupných parametroch každého modelu nájdete v dokumentácii vysvetľujúcej použitie vybraného modelu v nasledujúcich častiach dokumentácie:

• Používanie vlastného modelu nástroja AI Builder v službe Power Automate
• Používanie vopred zostaveného modelu nástroja AI Builder v službe Power Automate

Použite dynamické ID modelu (rozšírené)

V niektorých zložitých prípadoch môže byť potrebné presunúť ID dynamicky do akcie predikcie. Ak napríklad chcete spracovávať rôzne typy faktúr pomocou rôznych modelov, budete pravdepodobne chcieť automaticky zvoliť model v závislosti od typu faktúry.

V tejto časti vysvetlíme, ako nakonfigurovať akciu AI Builder predpovedania na tento konkrétny účel v závislosti od typu modelu.

1. Prihlásiť sa Power Automate.

2. Vyberte Moje toky v ľavom paneli a potom vyberte Nový tok>Okamžitý cloud tok.

3. Pomenujte svoj tok, vyberte Manuálne spustiť tok v časti Vyberte spôsob spustenia tohto toku a potom vyberte Vytvoriť.

4. Vyberte + Nový krok.

5. Do vyhľadávacieho panela zadajte Inicializovať premennú a potom ju vyberte na karte Akcie .

6. Zadajte identifikátor modelu do vstupu NázovReťazec vo vstupe Typ a skutočné ID modelu vo vstupe Hodnota .

   ID modelu možno nájsť na adrese URL stránky s podrobnosťami o modeli v Power Apps: make.powerapps.com/environment/[id prostredia]/aibuilder/models/[model id]

7. Vyberte + Nový krok, vyhľadajte predpovedať a potom vyberte Predpovedať z AI Builder.

8. Vyberte vstup >Zadajte vlastnú hodnotu a potom zadajte identifikátor modelu z kroku 6.

   Hodnota stĺpca Požiadavka na odvodenie závisí od typu modelu.

Model spracovania dokumentov

1. V kroku Manuálne spustenie toku pridajte vstup Súbor a nastavte jeho názov na Obsah súboru.

2. V kroku Manuálne spustenie toku pridajte Text vstup a nastavte jeho názov na Typ mime.

3. V kroku Inicializovať premennú zadajte ID modelu spracovania dokumentu.

4. V kroku Predpovedať zadajte nasledujúcu hodnotu do stĺpca Požiadavka odvodiť :

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

   

5. Vyberte možnosť Uložiť v pravom hornom rohu a potom výberom možnosti Test vyskúšajte svoj postup:

   

6. V podrobnostiach behu toku získajte modelový výstup JSON v sekcii OUTPUTS predpovedanej akcie. Tento výstup je užitočný na vytváranie následných akcií pomocou hodnôt modelu.

   

7. Vráťte sa do svojho toku v režim úprav.

8. Vyberte + Nový krok a vyberte akciu Zložiť (alebo akúkoľvek inú akciu na spracovanie výstupu vášho modelu). Povedzme, že výstup vášho modelu má stĺpec Celkom . Získate ho pomocou nasledujúceho vzorca:

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

   

Model rozpoznávania objektov

Tento proces je podobný žiadosti o odvodenie v kroku 4 v sekcii Model spracovania dokumentov :

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

Model klasifikácie kategórie

Tento proces je podobný žiadosti o odvodenie v kroku 4 v sekcii Model spracovania dokumentov :

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