Použití akce predikce v Power Automate

Pro každý model AI Builder v Power Automate můžete použít vyhrazené akce. Avšak akce predikce vám umožní použít mnoho typů modelů AI Builder.

Použití vlastního nebo předdefinovaného modelu

1. Přihlaste se ke službě Power Automate.

2. V navigačním podokně vlevo vyberte Moje toky a potom vyberte Nový tok>Okamžitý cloudový tok.

3. Pojmenujte svůj tok.

4. V části Zvolte, jak aktivovat tento tok vyberte Ruční spuštění toku a pak vyberte Vytvořit.

5. Vyberte + Nový krok a poté zadejte predikce ve vyhledávacím panelu.

6. Vyberte akci Predikce z AI Builder nebo Predikce s využitím modelů AI Builder z Microsoft Dataverse. Obě akce nabízejí stejné funkce.

   

7. Ve vstupu Model vyberte vlastní model, který jste vytvořili, nebo vyberte předem sestavený model.

Použití ID dynamického modelu (pokročilé)

V některých složitých případech může být nutné předat ID modelu dynamicky pro akci predikce. Například pokud chcete zpracovávat různé typy faktur pomocí různých modelů, možná budete chtít automaticky vybrat model v závislosti na typu faktury.

V této části vysvětlíme, jak konfigurovat akci predikce AI Builder pro tento konkrétní účel v závislosti na typu modelu.

1. Přihlaste se ke službě Power Automate.

2. V levém podokně vyberete Moje toky a pak vyberete nový tok>Okamžitý cloudový tok.

3. Pojmenujte tok, vyberte Umožňuje ruční spuštění toku v části Zvolte, jak aktivovat tento tok a pak vyberte Vytvořit.

4. Vyberte + Nový krok.

5. Zadejte Inicializovat proměnnou do vyhledávacího pole a poté ji vyberte na kartě Akce.

6. Zadejte id modelu ve vstupu Název, Řetězec ve vstupu Typ a skutečné ID modelu ve vstupu Hodnota.

   ID modelu můžete nalézt v adrese URL stránky s podrobnostmi o modelu v Power Apps: make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[id modelu]

7. Vyberte + Nový krok, vyhledejte akci predikce a poté vyberte Predikce z AI Builder.

8. Vyberte vstup >Zadejte vlastní hodnotu a poté zadejte id modelu z kroku 6.

   Hodnota sloupce Vyvodit požadavek závisí na typu modelu.

Model zpracování dokumentů

1. V kroku Ručně spusťte tok přidejte vstup Soubor a nastavte jeho název na Obsah souboru.

2. V kroku Ručně spusťte tok přidejte vstup Text a nastavte jeho název na Typ mime.

3. V kroku Inicializovat proměnnou zadejte ID modelu zpracování dokumentu.

4. V kroku Predikce zadejte následující hodnotu do sloupce Vyvodit požadavek:

   {
       "version": "2.0",
       "requestv2": {
       "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
       "mimeType": "@{triggerBody()['text']}",
       "base64Encoded": "@{string(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])}",
       "pages": "@{base64('1-2')}"
       }
   }
   

   Parametr pages je volitelný a může být ve tvaru „2“ nebo jako rozsah jako „1-10“.

   

5. Vpravo nahoře vyberte Uložit a pak vyberte Testovat, abyste mohli tok vyzkoušet:

   

6. V podrobnostech o spuštění toku předejte výstup modelu JSON do části VÝSTUPY akce predikce. Tento výstup je užitečný pro vytváření následných akcí pomocí hodnot modelu.

   

7. Vraťte se do svého toku v režim úprav.

8. Vyberte + Nový krok a vyberte akci Sestavit (nebo jakoukoli jinou akci ke zpracování výstupu modelu). Řekněme, že váš výstup modelu má sloupec Celkem. Můžete jej získat pomocí následujícího vzorce:

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

   

Model pro detekci objektů

Tento proces je podobný požadavku na odvození v kroku 4 v části Model zpracování dokumentů:

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

Model klasifikace kategorií

Tento proces je podobný požadavku na odvození v kroku 4 v části Model zpracování dokumentů:

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