استخدام إجراء التنبؤ في Power Automate

يمكنك استخدام إجراءات مخصصة لكل نموذج AI Builder في Power Automate. ومع ذلك، يتيح لك إجراء التنبؤ استخدام العديد من أنواع النماذج في AI Builder.

استخدام نموذج تم إنشاؤه مسبقًا أو نموذج مخصص

1. قم بتسجيل الدخول إلى Power Automate.

2. حدد التدفقات الخاصة بي‬‏‫ في الجزء الأيسر، ثم حدد تدفق جديد>تدفق سحابي فوري.

3. قم بتسمية التدفق، وحدد تشغيل تدفق يدويًا ضمن اختيار كيفية تشغيل هذا التدفق، ثم حدد إنشاء.

4. حدد + خطوة جديدة، ثم أدخل تنبؤ في شريط البحث.

5. حدد تنبؤ منAI Builder أو تنبؤ باستخدام نماذج AI Builder من Microsoft Dataverse. يوفر الإجراءان نفس الميزات.

   

6. في إدخال النموذج، حدد نموذجًا مخصصًا أنشأته أو اختر نموذجًا مُنشأ مسبقًا. وفيما يلي قائمة بالنماذج المُنشأة مسبقًا المتوفرة:

   • قارئ بطاقات العمل: نموذج BusinessCard
   • تصنيف الفئات (مُنشأ مسبقًا): نموذج الفئات/التصنيفات
   • استخراج الكيانات (مُنشأ مسبقًا): نموذج EntityExtraction
   • استخراج العبارات الأساسية: نموذج KeyPhraseExtraction
   • اكتشاف اللغات: نموذج LanguageDetection
   • تحليل التوجه: نموذج SentimentAnalysis
   • التعرف على النص: نموذج TextRecognition
   • إنشاء النص (مُنشأ بشكل مسبق): نموذج GptPromptEngineering

استخدام معرف نموذج ديناميكي (متقدم)

بالنسبة لبعض حالات الاستخدام المعقدة، قد تحتاج إلى تمرير معرف نموذج ديناميكيًا إلى إجراء التنبؤ. على سبيل المثال، إذا أردت معالجة أنواع مختلفة من الفواتير باستخدام نماذج مختلفة، فقد ترغب في اختيار نموذج تلقائيًا بناء على نوع الفاتورة.

في هذا القسم، سنوضح كيفية تكوين إجراء التنبؤ في AI Builder لهذا الغرض المحدد بناء على نوع النموذج.

1. قم بتسجيل الدخول إلى Power Automate.

2. حدد التدفقات الخاصة بي‬‏‫ في الجزء الأيسر، ثم حدد تدفق جديد>تدفق سحابي فوري.

3. قم بتسمية التدفق، وحدد تشغيل تدفق يدويًا ضمن اختيار كيفية تشغيل هذا التدفق، ثم حدد إنشاء.

4. حدد + خطوة جديدة.

5. أدخل تهيئة المتغير في مربع البحث، ثم حدده في علامة تبويب الإجراءات.

6. أدخل معرف النموذج في إدخال الاسم وسلسلة في إدخال النوع، ومعرف النموذج الفعلي في إدخال القيمة.

   يمكن العثور على معرف النموذج في عنوان URL لصفحة تفاصيل النموذج في Power Apps: make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[model id]

7. حدد + خطوة جديدة، وابحث عن تنبؤ، ثم حدد تنبؤ‏‎ من AI Builder.

8. حدد الإدخال >إدخال قيمة مخصصة، ثم أدخل معرف النموذج من الخطوة 6.

   تعتمد قيمة طلب الاستدلال‬ على نوع النموذج.

نموذج معالجة المستندات

1. في الخطوة تشغيل تدفق يدويًا، أضف إدخال ملف، وعيّن اسمه إلى محتوى الملف.

2. في الخطوة تشغيل تدفق يدويًا، أضف إدخال نص، وعيّن اسمه إلى نوع Mime.

3. في الخطوة تهيئة المتغير، أدخل معرف نموذج معالجة المستندات.

4. في خطوة التنبؤ، أدخل القيمة التالية في عمود طلب الاستدلال:

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

   

5. حدد حفظ في الزاوية العلوية اليمنى، ثم حدد اختبار لتجربة التدفق:

   

6. في تفاصيل تشغيل التدفق، احصل على إخراج JSON النموذج في قسم الإخراجات من قسم التنبؤ. هذا الإخراج مفيد لإنشاء إجراءات نهائية باستخدام قيم النموذج.

   

7. عد إلى التدفق في وضع التحرير.

8. حدد + خطوة جديدة وحدد الإجراء إنشاء (أو أي إجراء آخر لمعالجة إخراج النموذج). لنفترض أن إخراج النموذج يتضمن العمود الإجمالي . يمكنك الحصول عليه بواسطة الصيغة التالية:

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

   

نموذج اكتشاف الكائنات‬

تشبه هذه العملية طلب الاستدلال في الخطوة 4 في قسم نموذج معالجة المستندات:

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

نموذج تصنيف الفئات

تشبه هذه العملية طلب الاستدلال في الخطوة 4 في قسم نموذج معالجة المستندات:

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