Utilisation de balises d\'invite dans les invites generative AI
- Dernière mise à jour2025/08/08
Utilisation de balises d\'invite dans les invites generative AI
Les balises d\'invite dans les invites generative AI sont utilisées par le moteur Document Extraction pour activer une logique d\'extraction spécifique qui aide à extraire avec précision des données à partir de mises en page complexes.
L\'utilisation de balises d\'invite peut être utile dans des scénarios spécifiques où vous n\'avez pas besoin d\'expérimenter l\'utilisation d\'invites complexes pour extraire des informations spécifiques.
À partir de la version v.37, vous pouvez sélectionner des balises d\'invite lors de l\'ajout d\'invites pour ajouter automatiquement les balises au lieu de les ajouter manuellement.Si vous aviez précédemment ajouté des balises d\'invite manuellement, les balises continueraient de fonctionner comme prévu.
Résultats
L\'utilisation de balises d\'invite dans les invites generative AI pour l\'extraction de données offre les avantages suivants :
- Amélioration de l\'efficacité : Vous pouvez utiliser des balises d\'invite pour extraire facilement des informations de tables distinctes détectables et de tables spécifiées.
- Balises d\'invite prédéfinies : Ces balises sont spécifiquement introduites pour gérer l\'extraction de données dans des scénarios complexes tels que des tables liées, des signatures et des relations de champs.
Matrice de prise en charge des balises d\'invite
Le tableau suivant fournit la liste des balises d\'invite prises en charge dans Document Automation :
| Balise d\'invite | Description | Balise d\'invite utilisée dans | Exemple d\'invite | Version de package prise en charge |
|---|---|---|---|---|
| GenAIVisionPlus | Utilisez cette balise pour indiquer au moteur Document Extraction d\'utiliser des modèles avancés alimentés par generative AI vision pour une meilleure extraction de données dans des scénarios tels que des tableaux s\'étendant sur plusieurs pages avec des en-têtes uniquement sur la première page, des tableaux imbriqués et des tableaux sans structure appropriée. Remarque :
L\'utilisation de cette étiquette d\'invite pourrait affecter le temps de traitement.
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Le texte suivant utilise des modèles avancés alimentés par la vision generative AI pour extraire des informations sur les produits à partir de documents contenant des tableaux s\'étendant sur plusieurs pages avec des en-têtes uniquement sur la première page.
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3.37.4 |
| GenAIVision | Utilisez cette balise pour indiquer au moteur Document Extraction d\'utiliser des modèles generative AI basés sur la vision pour l\'extraction de données. Cette balise est particulièrement utile pour extraire des données dans des scénarios complexes tels que des tableaux liés, des tableaux s\'étendant sur plusieurs pages, des tableaux imbriqués et des cellules fusionnées. Remarque :
Les modèles generative AI alimentés par la vision ne sont pas pris en charge pour les champs de formulaire dans le type de document non structuré.
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3.35.14 |
| LinkingField | Utilisez cette balise pour indiquer au moteur Document Extraction qu\'un champ de table peut être utilisé pour lier des tables détectables distinctes. L\'ajout de cette balise garantit qu\'une nouvelle colonne est créée dans le fichier de sortie pour le champ de liaison. |
Champ de tableau |
L\'invite suivante utilise des modèles generative AI basés sur la vision pour extraire des noms de patients à partir de documents contenant des tableaux distincts pour chaque patient contenant des informations sur le patient. Dans ce cas, les noms des patients sont extraits dans une colonne séparée du fichier de sortie.
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3.35.14 |
| TableIdentifier *Titre de la table* | Utilisez cette balise pour indiquer au moteur Document Extraction de différencier des tableaux spécifiques. Le titre du tableau est tel que défini dans le document à extraire et non le nom du tableau défini dans l\'instance d\'apprentissage. | Invite de tableau |
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3.35.14 |
Ressources supplémentaires
Pour en savoir plus et pour des exemples, recherchez le cours Extraction de Données Generative AI Alimentée par la Vision dans Automation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required).