ใช้การดำเนินการคาดคะเนใน Power Automate

คุณสามารถใช้การดำเนินการเฉพาะสำหรับโมเดล AI Builder แต่ละรายการได้ใน Power Automate อย่างไรก็ตาม การดำเนินการ การคาดคะเน ทำให้คุณสามารถใช้ชนิดโมเดล AI Builder ได้หลายชนิด

ใช้โมเดลที่กำหนดเองหรือที่สร้างไว้ล่วงหน้า

1. เข้าสู่ระบบ Power Automate

2. เลือก โฟลว์ของฉัน ในบานหน้าต่างด้านซ้าย แล้วจากนั้น เลือก โฟลว์ใหม่>โฟลว์ระบบคลาวด์แบบทันที

3. ตั้งชื่อให้กับโฟลว์ของคุณ เลือก ใช้งานโฟลว์ด้วยตนเอง ซึ่งอยู่ใต้ เลือกวิธีการใช้งานโฟลว์นี้ และจากนั้นเลือก สร้าง

4. เลือก + ขั้นตอนใหม่ แล้วจากนั้น ป้อน คาดคะเน ในแถบค้นหา

5. เลือก คาดคะเนจาก AI Builder หรือ คาดคะเนโดยใช้แบบจำลอง AI Builder จาก Microsoft Dataverse การดำเนินการทั้งสองรายการให้คุณลักษณะเดียวกัน

   

6. ในข้อมูลที่ป้อน แบบจำลอง เลือกแบบจำลองแบบกำหนดเองที่คุณสร้างขึ้นหรือเลือกแบบจำลองที่สร้างไว้ล่วงหน้า นี่คือรายการของโมเดลที่สร้างล่วงหน้าที่มีอยู่:

   • ตัวอ่านนามบัตร: โมเดล BusinessCard
   • การจำแนกประเภท (สร้างไว้ล่วงหน้า): ประเภท/โมเดลการจำแนกประเภท
   • การแยกเอนทิตี (ที่สร้างไว้ล่วงหน้า): โมเดล EntityExtraction
   • การคัดแยกวลีสำคัญ: โมเดล KeyPhraseExtraction
   • การตรวจหาภาษา: โมเดล LanguageDetection
   • โมเดลการวิเคราะห์ความคิดเห็น: โมเดล SentimentAnalysis
   • การรู้จำข้อความ: โมเดล TextRecognition
   • การสร้างข้อความ (สร้างไว้ล่วงหน้า): โมเดล GptPromptEngineering

หมายเหตุ

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพารามิเตอร์อินพุทและเอาท์พุทของโมเดลแต่ละแบบ ให้อ้างอิงคู่มือที่อธิบายถึงวิธีการใช้โมเดลที่เลือกในส่วนคู่มือต่อไปนี้:

• ใช้โมเดล AI Builder แบบกำหนดเองใน Power Automate
• ใช้โมเดล AI Builder ที่สร้างไว้ล่วงหน้าใน Power Automate

ใช้รหัสโมเดลแบบไดนามิก (ขั้นสูง)

สำหรับกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนบางกรณี คุณอาจต้องส่งรหัสโมเดลแบบไดนามิกไปยังการดำเนินการคาดคะเน ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการประมวลผลใบแจ้งหนี้ชนิดต่างๆ โดยใช้โมเดลที่แตกต่างกัน คุณอาจต้องการเลือกโมเดลโดยอัตโนมัติโดยขึ้นอยู่กับชนิดของใบแจ้งหนี้

ในส่วนนี้ เราจะอธิบายวิธีการกำหนดค่าการดำเนินการคาดคะเน AI Builder สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะนี้ โดยขึ้นอยู่กับชนิดของโมเดล

1. เข้าสู่ระบบ Power Automate

2. เลือก โฟลว์ของฉัน ในบานหน้าต่างด้านซ้าย แล้วเลือก โฟลว์ใหม่>โฟลว์ระบบคลาวด์แบบทันที

3. ตั้งชื่อให้กับโฟลว์ของคุณ เลือก ใช้งานโฟลว์ด้วยตนเอง ซึ่งอยู่ใต้ เลือกวิธีการใช้งานโฟลว์นี้ และจากนั้นเลือก สร้าง

4. เลือก + ขั้นตอนใหม่

5. ป้อน เริ่มต้นตัวแปร ในแถบค้นหา จากนั้นเลือกในแท็บ การดำเนินการ

6. ป้อน รหัสโมเดล ในข้อมูลป้อนเข้า ชื่อสตริง ในข้อมูลป้อนเข้า ชนิด และรหัสโมเดลจริงในข้อมูลป้อนเข้า ค่า

   รหัสโมเดลสามารถพบได้ใน URL ของหน้ารายละเอียดของโมเดลใน Power Apps: make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[รหัสโมเดล]

7. เลือก + ขั้นตอนใหม่ ค้นหา คาดคะเน แล้วจากนั้น เลือก คาดคะเนจาก AI Builder

8. เลือกข้อมูลป้อนเข้า >ป้อนค่าที่กำหนดเอง จากนั้นป้อน รหัสโมเดล จากขั้นตอนที่ 6

   ค่าคอลัมน์ อ้างถึงคำขอ ขึ้นอยู่กับชนิดของโมเดล

โมเดลการประมวลผลเอกสาร

1. ในขั้นตอน ทริกเกอร์โฟลว์ด้วยตนเอง เพิ่มการป้อนข้อมูล ไฟล์ และตั้งชื่อเป็น เนื้อหาไฟล์

2. ในขั้นตอน ทริกเกอร์โฟลว์ด้วยตนเอง เพิ่มการป้อนข้อมูล ข้อความ และตั้งชื่อเป็น ชนิด Mime

3. ในขั้นตอน เริ่มต้นตัวแปร ให้ป้อนรหัสโมเดลการประมวลผลเอกสาร

4. ในขั้นตอน คาดคะเน ป้อนค่าต่อไปนี้ในคอลัมน์ อ้างถึงคำขอ:

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

   

5. เลือก บันทึก ในมุมบนขวา แล้วจากนั้น เลือก ทดสอบ เพื่อทดลองใช้โฟลว์ของคุณ:

   

6. ในรายละเอียดการรันโฟลว์ รับเอาต์พุต JSON ของโมเดลในส่วน OUTPUTS ของการดำเนินการคาดคะเน เอาต์พุตนี้มีประโยชน์ในการสร้างการดำเนินการดาวน์สตรีมโดยใช้ค่าของโมเดล

   

7. กลับไปที่โฟลว์ของคุณในโหมดแก้ไข

8. เลือก + ขั้นตอนใหม่ และเลือก สร้าง การดำเนินการ (หรือการดำเนินการอื่นใดเพื่อประมวลผลเอาต์พุตโมเดลของคุณ) สมมติว่าผลลัพธ์โมเดลของคุณมีคอลัมน์ รวม คุณสามารถรับได้ด้วยสูตรต่อไปนี้:

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

   

โมเดลการตรวจหาวัตถุ

กระบวนการนี้คล้ายกับคำขออนุมานในขั้นตอนที่ 4 ในส่วน โมเดลการประมวลผลเอกสาร:

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

โมเดลการจำแนกการจัดประเภท

กระบวนการนี้คล้ายกับคำขออนุมานในขั้นตอนที่ 4 ในส่วน โมเดลการประมวลผลเอกสาร:

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