Usar tags de prompts de generative AI
- Última atualização2025/08/08
Usar tags de prompts de generative AI
As tags de prompts de generative AI são usadas pelo mecanismo do Document Extraction para habilitar uma lógica de extração específica que ajuda a extrair dados com precisão a partir de layouts complexos.
O uso de tags de prompt pode ser útil em cenários específicos em que você não precisa experimentar o uso de prompts complexos para extrair informações específicas.
A partir da versão 37, você pode selecionar tags de prompt ao adicionar prompts para adicionar as tags automaticamente, em vez de adicioná-las manualmente.Se você já tiver adicionado tags de prompt manualmente, elas continuarão funcionando como esperado.
Benefícios
O uso de tags nos prompts de generative AI para extração de dados oferece os seguintes benefícios:
- Melhor eficiência: Você pode usar tags de prompt para extrair facilmente informações de tabelas detectáveis separadas e de tabelas especificadas.
- Tags de prompt predefinidas: Essas tags foram introduzidas especificamente para lidar com a extração de dados em cenários complexos, como tabelas vinculadas, assinaturas e relações de campo.
Matriz de suporte de tags de prompt
A tabela a seguir oferece a lista de tags de prompt compatíveis no Document Automation:
| Tag de prompt | Descrição | Tag de prompt usada em | Exemplo de prompt | Versão do pacote compatível |
|---|---|---|---|---|
| GenAIVisionPlus | Use essa tag para indicar ao mecanismo do Document Extraction o uso de modelos avançados de generative AI baseados em visão para uma melhor extração de dados em cenários como tabelas que se estendem por várias páginas com cabeçalhos apenas na primeira página, tabelas dentro de uma tabela e tabelas sem uma estrutura adequada. Nota: O uso dessa tag de prompt pode afetar o tempo de processamento.
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O prompt a seguir usa modelos avançados de generative AI baseados em visão para extrair informações sobre produtos de documentos que contêm tabelas que se estendem por várias páginas com cabeçalhos somente na primeira página.
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3.37.4 |
| GenAIVision | Use essa tag para indicar ao mecanismo do Document Extraction que deve usar modelos de generative AI baseados em visão para extração de dados. Essa tag é particularmente útil para extrair dados em cenários complexos, como tabelas vinculadas, tabelas que abrangem várias páginas, tabelas aninhadas e células mescladas. Nota: Modelos de generative AI baseados em visão não são compatíveis com campos de formulário no tipo de documento não estruturado.
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3.35.14 |
| LinkingField | Use essa tag para indicar ao mecanismo do Document Extraction que um campo de tabela pode ser usado para vincular tabelas detectáveis separadas. A adição dessa tag garante que uma nova coluna seja criada no arquivo de saída para o campo de vinculação. |
Campo da tabela |
O prompt a seguir usa modelos de generative AI baseados em visão para extrair nomes de pacientes de documentos que contenham tabelas diferentes com informações de cada paciente. Nesse caso, os nomes dos pacientes são extraídos em uma coluna separada no arquivo de saída.
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3.35.14 |
| TableIdentifier *Título da tabela* | Use essa tag para indicar ao mecanismo do Document Extraction que ele deve diferenciar tabelas específicas. O título da tabela é conforme definido no documento a ser extraído e não o nome da tabela definido na instância de aprendizado. | Prompt da tabela |
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3.35.14 |
Mais recursos
Para saber mais e ver exemplos, procure pelo curso Extração de dados de Generative AI baseada em visão em Automation Anywhere University: RPA Training and Certification (A-People login required).