Découvrez les nouveautés, les modifications, ainsi que les correctifs et les limitations de AI Agent Studio pour la version v.36.

Nouveautés

Garde-fous IA

Cette version introduit Garde-fous IA, une nouvelle fonctionnalité qui protège les données sensibles et promeut l\'utilisation responsable de l\'IA. Les Garde-fous IA protègent les données sensibles en masquant les PII, les PHI et les PCI dans les invites envoyées aux LLM. De plus, ils surveillent les invites et les réponses pour détecter un langage potentiellement nuisible. Les administrateurs peuvent configurer des règles de masquage des données et les attribuer à des dossiers spécifiques, garantissant ainsi une protection cohérente des données dans toutes les automatisations.

Important : L\'offre Garde-fous IA est disponible sur Automation 360 Cloud et sera utilisable avec la licence AI Guardrail (Nombre d\'invites LLM) ainsi qu\'avec la licence Plateforme Enterprise. Pour plus d\'informations sur cette licence, consultez Plateforme Enterprise.

Garde-fous IA

Invite système dans le Compétences IA

Dans Compétences IA, une nouvelle fonctionnalité appelée Invite Système sera introduite. Ce champ facultatif, visible par toute personne ayant accès pour voir ou modifier la Compétence en IA, vous permet de fournir des instructions ou un contexte initiaux au modèle sous-jacent. Le Invite système aide à orienter ou à ancrer le modèle, influençant ses réponses aux invites des utilisateurs et garantissant des résultats plus pertinents et précis. Le champ Invite système est affiché pour tous les modèles. Pour les modèles qui prennent en charge Invite système, le texte fourni sera envoyé en tant que Invite système. Pour les modèles qui ne prennent pas en charge les invites système, le texte fourni dans le champ Invite système sera placé avant Invite utilisateur.

Invite du système

Activer ou désactiver les stratégies Garde-fous IA globalement au sein de la Control Room

Les administrateurs peuvent désormais activer les Garde-fous IA dans la Control Room avec une licence cloud en accédant à Administration > Paramètres > Garde-fous IA .

Lorsque ce paramètre est activé, les développeurs professionnels peuvent créer Garde-fous IA pour appliquer des règles visant à protéger les informations sensibles et promouvoir l\'utilisation responsable de l\'IA.

Attribution des rôles et des autorisations pour activer la Garde-fous IA

Prise en charge de la capacité RAG dans AI Agent Studio pour créer des Connexions de modèle ancrés à l\'aide de Azure OpenAI Fondé sur la recherche IA

Créez des Fondé sur la recherche IA Connexions de modèle en utilisant la capacité native de RAG (génération augmentée par extraction) de Azure OpenAI pour extraire des informations des index Recherche Azure IA pour des réponses plus précises et pertinentes.

Créer Grounded Connexions de modèle avec Azure OpenAI RAG la capacité

Tester les Garde-fou IA dans les Compétences IA

Améliorez la fiabilité et la sécurité de vos Compétences IA en les testant avec les Garde-fous IA avant le déploiement. Cette nouvelle fonctionnalité vous permet de simuler les effets des garde-fous que vous avez choisis sur les invites et les réponses du modèle. Cette mise à jour fournit des résultats sur la toxicité et le masquage des données. Vous pouvez cliquer sur l\'option afficher l\'exécution du masquage des données pour révéler les valeurs masquées tokenisées des données sensibles. Obtenez des informations précieuses sur la façon dont votre Compétence en IA fonctionnera dans un environnement de production avec des garde-fous activés. Accédez à cette fonctionnalité dans l\'éditeur Compétences IA et consultez les journaux Gouvernance de l\'IA pour un enregistrement détaillé de chaque test.

Créer Compétences IA

Définitions de modèle personnalisé - s\'authentifier avec l\'authentification AWS Signature

Cette version introduit la prise en charge de l\'authentification AWS Signature lors de la définition de modèles personnalisés dans AI Agent Studio. Cette amélioration vous permet de vous intégrer de manière transparente à un plus large éventail de services IA/ML basés sur AWS qui utilisent cette méthode d\'authentification. Vous pouvez désormais définir le authType sur SIGNATURE AWS lors de la création d\'un nouveau modèle personnalisé. Par exemple, "authType" :« AWS_SIGNATURE_V4 » Cela nécessitera de fournir les informations d\'identification AWS nécessaires - Access Key ID, Secret Access Key, Session Key (facultatif), Region.

Par exemple :

{
   "name":"Bedrock - Claude2.1",
   "description":"string",
   "version":"string",
   "authAction":{
      "authType":"AWS_SIGNATURE_V4",
      "awsSignatureV4":{
         "accessKey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_access_key"
         },
         "secretkey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_access_key"
         },
         "sessionkey":{
            "location":"header",
            "keyName":"aws_sign_session_key"
         }
      }
   },
   "api_type":"REST",
   "actions":[
      {
         .... 
      }
   ]
}

Définitions de modèles personnalisés

Définitions de modèle personnalisé - Mettre à jour le modèle existant

Cette version introduit la possibilité de modifier les définitions de modèles personnalisés existants en utilisant les nouvelles méthodes PUT et PATCH. Auparavant, les modifications d\'un modèle personnalisé existant n\'étaient pas prises en charge.

PUT (Remplacer/Mettre à jour l\'ensemble du modèle) : Utilisez le point de terminaison PUT pour remplacer ou mettre à jour complètement une définition de modèle personnalisé existante. Cette méthode est utilisée lorsque vous devez mettre à jour plusieurs propriétés du modèle.
PUT https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel
Remarque : Cette action est limitée aux modèles personnalisés qui n\'ont pas de Connexion de modèle associée.
[Mise à jour partielle - Nom et description] : Utilisez le point de terminaison PATCH pour ne mettre à jour que le nom et la description d\'une définition de modèle personnalisé existante.
PATCH https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel

Les deux points de terminaison nécessitent le vendorName et le modelName pour identifier le modèle personnalisé à mettre à jour, et renverront une réponse 200 OK avec les détails du modèle mis à jour après une exécution réussie.

Définitions de modèles personnalisés

Définitions de modèles personnalisés - Liste de l\'API des modèles personnalisés, pouvant être filtrée par nom de fournisseur

Cette version introduit la possibilité de filtrer la liste des modèles personnalisés par nom de fournisseur et de trier les résultats selon des critères spécifiques.

POST https://{ControlRoom}/gai/prompttools/v1/custommodel/list
Corps de la demande :
{
   "sort":[
      {
         "field":"name",
         "direction":"asc"
      }
   ],
   "filter":{
      "operator":"and",
      "operands":[
         {
            "operator":"eq",
            "field":"name",
            "value":"CustomVendor"
         }
      ]
   }
}

API IA Agent Studio

Prise en charge de la capacité RAG dans AI Agent Studio pour créer des Connexions de modèle ancrés à l\'aide de Azure OpenAI Fondé sur la recherche IA

Créez Fondé sur la recherche IA Connexions de modèle en utilisant la capacité native de RAG (génération augmentée par extraction) de Azure OpenAI pour construire des expériences de recherche enrichies qui combinent de grands modèles de langage avec les données d\'entreprise de Recherche Azure IA.

Créer Grounded Connexions de modèle avec Azure OpenAI RAG la capacité

Présentation du widget d\'appels de modèle GenAI

Le nouveau modèle GenAI appelle le widget dans le tableau de bord Gouvernance de l\'IA sur l\'écran d\'accueil, affichant les 5 principaux modèles GenAI utilisés dans les automatisations. En cliquant sur le nom d\'un modèle, vous accédez au journal des événements Gouvernance de l\'IA, pré-filtré pour ce modèle.

Utilisation des widgets du tableau de bord Gouvernance de l\'IA

Qu\'est-ce qui a changé ?

Améliorations de l\'intégration du modèle personnalisé (ID de cas Service Cloud : 02147228)

AI Agent Studio prend maintenant en charge l\'intégration de modèles de langage de grande taille (LLM) personnalisés que vous avez développés ou déployés. Cette fonctionnalité inclut désormais des API pour la gestion complète du cycle de vie de ces modèles personnalisés, y compris la définition, la récupération, la modification et la suppression de ceux-ci, vous offrant la possibilité d\'utiliser des modèles d\'IA spécialisés au sein de AI Agent Studio.

Définitions de modèles personnalisés

Rechercher et ajouter des rôles dans l\'assistant de création Connexions de modèle

Vous pouvez désormais rechercher et ajouter des rôles lors de la création des Connexions de modèle.

Créer et gérer les Connexions de modèle

Amélioration de la journalisation Gouvernance de l\'IA pour l\'exécution du Bot parent/enfant

Les journaux Gouvernance de l\'IA offrent désormais une visibilité améliorée sur l\'exécution du robot en reflétant avec précision les détails du Bot parent lors de l\'initiation des robots enfants, applicable à la fois aux packages de commande d\'IA générative et aux automatisations utilisant Compétences IA. Auparavant, les journaux affichaient des informations sur le robot enfant, créant une incohérence. Cette amélioration garantit que les journaux incluent désormais l\'ID du parent Bot, le nom et le chemin du dossier pour améliorer les pistes d\'audit. Par exemple, si le Bot parent ID 103 déclenche un robot enfant, les journaux afficheront correctement 103, et non l\'ID du robot enfant. Cette amélioration affecte à la fois les journaux d\'invite et d\'événements au sein de Gouvernance de l\'IA.

Gouvernance de l\'IA

Gouvernance de l\'IA Journal des invites IAOnglets Journal des événements et  : Nouvelle colonne Garde-fou IA

Une nouvelle colonne, Garde-fou IA, a été ajoutée aux écransGouvernance de l\'IA Journal des invites IA et Journal des événements . Un nouveau champ Garde-fou IA est également inclus dans les détails de la session ou des événements lorsque vous ouvrez les journaux d\'invite ou d\'événements individuels. Cette colonne fournit des informations sur les garde-fous spécifiques appliqués à chaque invite et événement.

Journal des invites IA | Journal des événements

Amélioration apportée à etGouvernance de l\'IA Journal des invites IA : Nouvelle analyse de toxicité et Invite système/Invite utilisateur
  1. Toxicité globale : Les scores de toxicité sont désormais affichés pour les invites système et de l\'utilisateur.
  2. Toxicité de la réponse : Le niveau de toxicité de la réponse du LLM est également inclus, permettant une meilleure évaluation du contenu généré.
  3. Affichage à double invite : Invite système et Invite utilisateur sont maintenant toutes deux clairement affichées. Cela clarifie le contexte de l\'interaction, notamment avec l\'introduction des invites système en plus des invites utilisateur. Le champ Invite précédent a été renommé en Invite utilisateur.
  4. Type de connexion du modèle : Le Journal des invites IA affiche désormais le Type de connexion du modèle détaillant comment les modèles sont connectés, tels que Standard, Ajusté ou diverses options ancrées.

Journal des invites IA

Amélioration apportée à etGouvernance de l\'IA Journal des événements : Nouvelle analyse de toxicité et Invite système/Invite utilisateur
  1. Toxicité globale : Les scores de toxicité sont désormais affichés pour les invites système et de l\'utilisateur.
  2. Toxicité de la réponse : Le niveau de toxicité de la réponse du LLM est également inclus, permettant une meilleure évaluation du contenu généré.
  3. Affichage à double invite : Invite système et Invite utilisateur sont maintenant toutes deux clairement affichées. Cela clarifie le contexte de l\'interaction, notamment avec l\'introduction des invites système en plus des invites utilisateur. Le champ Invite précédent a été renommé en Invite utilisateur.
  4. Type de connexion du modèle : Le Journal des événements affiche désormais le Type de connexion du modèle détaillant comment les modèles sont connectés, tels que Standard, Ajusté ou diverses options ancrées.

Journal des événements

Correctifs

Les modèles Anthropic Claude 2.1 et Anthropic Claude 3.5, qui ne sont pas pris en charge sur Amazon Bedrock en tant que modèles ajustés, ont été retirés des options de modèles disponibles dans les types ajustés Amazon Bedrock. Auparavant, ces modèles étaient affichés de manière incorrecte dans la sélection de modèles lors du choix de l\'option Ajusté comme type sous Amazon Bedrock.
Correction d\'un problème où les journaux Gouvernance de l\'IA n\'étaient pas pris en charge pour l\'exécution Tâches API en mode temps réel (automatisation assistée). Cette limitation a été résolue dans cette version.
Correction du message d\'erreur trompeur qui indique à tort que le Agent robot nécessite une mise à jour pour une journalisation Gouvernance de l\'IA précise. Auparavant, cette erreur a été observée dans les sections Gouvernance de l\'IA, spécifiquement les Journal des invites IA et Journal des événements pour les versions Agent robot 22.100.xx ou ultérieures.
Correctif pour un problème où vous recevez incorrectement une notification vous invitant à effectuer une mise à jour du Agent robot pour les journaux d\'audit de la gouvernance de l\'IA. Auparavant, cette notification apparaissait incorrectement dans les paramètres Administration > Paramètres > Gestion des données IA > Paramètres de journalisation des données et les journaux Gouvernance de l\'IA ( Journal des invites IA et Journal des événements) même lors de l\'utilisation de versions du Agent robot compatibles (22.60.10 et ultérieures).
Correctif pour un problème vous empêchant d\'ajouter ap-southeast-2 comme région lors de la création d\'une Connexion de modèle. Auparavant, saisir ap-southeast-2 n\'ajoutait pas correctement la région.

ID de cas Service Cloud : 02175254
Correction d\'un problème vous empêchant de créer un(e) Connexion de modèle lors de l\'utilisation de Automation Anywhere Enterprise Knowledge. Auparavant, tenter de créer le Connexion de modèle échouait.

ID de cas Service Cloud : 02204046

Limites

Affectation de dossiers à Garde-fous IA
  • Garde-fous IA ne peut être attribué qu\'aux dossiers parents. Les dossiers enfant dans le dossier parent n\'héritent pas ou n\'ont pas d\'assignations spécifiques de garde-fou.
  • Lorsqu\'un robot parent invoque un robot enfant résidant dans un dossier différent, la politique de garde-fou associée au dossier du robot parent sera appliquée.
Erreur sur la page de destination des garde-fous : Fichier non trouvé

Dans cette version, vous pourriez rencontrer une erreur Fichier introuvable lors de la tentative d\'accès à la page de destination des garde-fous. Cela se produit si vous n\'avez pas les autorisations Voir le contenu pour un dossier auquel un garde-fou est attribué, que ce garde-fou ait été créé par vous ou un autre utilisateur, ou s\'il vous est directement attribué. Cette limitation empêche la navigation générale et la gestion des garde-fous.
Lorsqu\'on clique sur un nom de modèle contenant des caractères spéciaux (tels que "*", "?", "+", "=", "&&", "||", ">", "<", "!", "(", ")", "{", "}", "[", "]", "^", "~", ":", ou des mots entre guillemets doubles) dans l\'onglet du tableau de bord Gouvernance de l\'IA sur l\'écran d\'accueil, un message d\'erreur s\'affiche, similaire à la capture d\'écran suivante. Cela se produit parce que la fonctionnalité de recherche dans le tableau de bord Gouvernance de l\'IA ne prend actuellement pas en charge ces caractères spéciaux.

Message d\'erreur lors du clic sur un nom de modèle contenant des caractères spéciaux

Le champ Dossier dans les Propriétés du fichier d\'un modèle Compétence en IA ou Compétence en IA ne fonctionne pas comme prévu actuellement. Modifier l\'emplacement du dossier dans cet écran ne déplace pas réellement le modèle Compétence en IA ou Compétence en IA vers l\'emplacement spécifié lorsque les modifications sont enregistrées.
Test avec Garde-fou IA indisponible pour Invite système dans Compétences IA

Le test avec Garde-fou IA n\'est actuellement pas pris en charge pour les invites système dans l\'éditeur Compétences IA. Les garde-fous fonctionnent cependant correctement pour les invites système lorsqu\'ils sont utilisés dans des automatisations et exécutés en temps réel. Cela signifie que vous ne pouvez pas tester directement l\'application des garde-fous aux invites système pendant la phase de développement Compétence en IA. Cette limitation n\'affecte que les tests avec Garde-fou IA.
Compétence en IA Tâche APIProblème de journalisation

Les exécutions Compétence en IA déclenchées à la demande via Tâches API ne consignent pas les réponses dans le Gouvernance de l\'IA Journal des événements. Ajout d\'une action de délai d\'au moins 1 seconde après le Compétence en IA : Exécuter l\'action pour toutes les exécutions Tâche API à la demande est une solution temporaire actuelle pour résoudre ce problème de journalisation.


Compétence en IAProblème de journalisation d\'exécution avec les à la demandeTâches API

Mises à jour de l\'interface

Garde-fous IA
Un nouveau menu de navigation est introduit pour accéder à Garde-fous IA :

Nouvelle navigation pour accéder à Garde-fous IA

Garde-fous IA