Automation Anywhere（Grounded by Aisera）を使用してグラウンドModel connectionsを作成

Aisera のチャネルからコンテンツをクエリするAI Skillsを実行するには、Aisera によるグラウンドModel connectionを使用します（RAG）。 特定の関連情報に基づいてモデルを構築することで、RAG は AI 生成の応答が正確で最新であり、貴社の独自のニーズに沿ったものであることを保証します。

このタスクを使用して、Aisera のグラウンドインテリジェンスを自動化ワークフローに統合します。 Aisera のチャネルに接続することで、AI Skillsは一般的な知識を超え、組織独自の記事、ドキュメント、インデックス化されたコンテンツに基づいた回答を提供できるようになります。 これにより、生成された出力が文脈的に適切であり、ドキュメントのリンクやスニペットを通じて検証可能であることが保証されます。

Automation 360 Grounded by Aisera

前提条件

Automation 360 で Model connections を作成および管理するには、次のロールと権限が必要です。
  • ロール: AAE_Basicおよびカスタムのオートメーション管理者カスタムロール
  • 権限: Attended Bot (クライアントで実行を指示する Bot) Runner
  • 設定: AI データ管理は、オートメーション管理者によって有効にされ、ユーザーが AI スキルのログを無効にすることを許可するオプションのチェックボックスが選択されている必要があります。
  • Aisera構成： Automation Anywhere 製品統合 機能フラグは、AiseraGPT からグラウンドデータを取得する接続を許可するために、お使いの Aisera テナント構成内で有効にする必要があります。 詳細については、機能フラグ - Aiseraを参照してください。

オートメーション管理者のカスタム ロール権限については、ロールおよび権限をご覧ください。

手順

  1. Control Room 環境で、AI > モデル接続 > モデル接続の作成 に移動します。
  2. モデル接続の作成 画面で、これらの 接続設定 を構成します
    1. モデル接続名: 簡単に識別できるように名前を入力してください。
    2. 説明 (任意): 接続の目的を定義する短い説明を追加します。
    3. ベンダーの選択: ドロップダウン リストから Automation Anywhere を選択します。
    4. タイプを選択: Aisera によるグラウンディング を選択します。
    5. 次へ をクリックして 認証の詳細 に進んでください。
  3. Aisera デプロイメントのための認証情報を入力してください。 これらの値は、Automation 360 をお使いの特定の Aisera ナレッジソースに安全に接続するために必要です。
    1. Aisera チャネル API キー: このキーは、新しいチャネルの作成が正常に完了すると直ちに生成されます。 このトークンは作成時にのみ一度だけ表示されるため、必ずコピーして保存してください。 詳細については、Aisera ドキュメントのチャネル API トークンセクションを参照してください。
    2. Aisera Tenant URL: Aisera インスタンスのベース URL を、次の形式で入力してください（例：https://<your_company>.chatbot.aisera.cloud）
    3. Aisera Channel Token: 設定で永続的なチャネルトークンが必要な場合は、該当するチャネルのチャネル詳細ページに移動してください。 このトークンは、右側のサイドバーのタイプおよびAiseraGPTセクションに表示されています。 詳細については、Aisera ドキュメントのチャネルの概要を参照してください。
  4. テスト接続をクリックして、設定を確認します。
    • 成功すると、システムの成功メッセージが表示されます。
    • テストが失敗した場合は、エラーメッセージを確認し、認証値を修正してください。
      注: テストが失敗するか未完了の場合、接続は保存されません。
  5. 次へ をクリックして、ロール招待 に進み、接続をカスタムロールに割り当ててください。
  6. モデル接続の作成 をクリックして完了します。

    Pro Developer は、この接続を AI Skill で使用できるようになりました。

    スキルが実行されると、根拠のある回答と、ドキュメントリンクやスニペットを含む引用が返されます。

次のステップ

AI スキルでモデル接続を使用する

接続を作成した後、開発者はそれを使用してAI Skillを実行できます。

  • AI Skills で、スキルを開くか作成します。
  • Grounded by Aisera Model connection を選択します。
  • 接続の詳細（ベンダー、タイプ、チャネルID）が正しく表示されていることを確認してください。
  • メタデータ を入力します (任意)

    メタデータフィールドを使用すると、Aisera ナレッジベースから返される応答をフィルタリングできます。 メタデータを提供すると、Aisera はそれをインデックス化された記事やドキュメントのメタデータタグと照合し、お客様が指定した属性に一致するコンテンツのみを返します。

    このフィールドは、JSON 形式のキーと値のペアを受け付けます。 次に例を示します。

    {
  "domain": "HR",
  "product": "hr management"
}

    この例では、AI Skill は一致するドメインおよび製品属性でタグ付けされたナレッジベースコンテンツのみに基づいた応答を返します。

    注: メタデータフィルタリングを使用するには、Aisera 管理者が Aisera 管理ポータルの設定 > 構成 > アクセス管理でアクセス管理を有効化フラグを有効にする必要があります。 このフィールドを使用する前に、必要なアクセス属性が設定されていることを確認するため、Aisera 管理者に連絡してください。 詳細については、「コンテンツレベルの制限」を参照してください。
  • プロンプトを使用してスキルを実行し、出力を検証します。
    注: Aisera Model connection のリクエスト会話サイズは5,000文字に制限されています。 この制限は、この接続を使用する AI スキルまたはオートメーションを実行する際に適用されます。 この制限を超えるリクエストがあった場合、接続はリクエストの言い換えを求めるエラーを返します。 プロンプトがこの制限を超えないように、簡潔にしてください。

    メタデータが提供されていない場合、AI Skill はフィルタリングせずに Aisera ナレッジベース内のすべての利用可能なコンテンツを検索します。

想定される動作
  • このスキルは、Aisera ナレッジベースに基づいた応答を返します。
  • 該当する場合、応答にはドキュメントのタイトル、リンク／プレビュー、および特定の参照または抜粋を含む引用が含まれます。
  • 障害が発生した場合、システムは関連するエラーまたは HTTP ステータス情報を返します。