Utilizarea acțiunii de predicție în Power Automate

Articol
11/05/2024

Puteți folosi acțiuni dedicate pentru fiecare AI Builder model din Power Automate. Cu toate acestea, acțiunea predict vă permite să utilizați multe AI Builder tipuri de modele.

Utilizați un model personalizat sau prefabricat

conectați-vă la Power Automate.
În panoul de navigare din stânga, selectați Fluxurile mele, apoi selectați Flux nou>Instant flux pentru cloud.
Denumiți-vă fluxul.
Sub Alegeți cum să declanșați acest flux, selectați Declanșați manual un flux, apoi selectați a19>Creează.
Selectați +New pas, apoi introduceți predict în bara de căutare.
Selectați Predicți de la AI Builder sau Prevădeți folosind AI Builder modele de la Microsoft Dataverse. Ambele acțiuni oferă aceleași caracteristici.
În intrarea Model , selectați un model personalizat pe care l-ați creat sau alegeți un model preconstruit.

Notă

Aflați mai multe despre parametrii de intrare și de ieșire ai fiecărui model în următoarele secțiuni din AI Builder în Power Automate prezentare generală:

Utilizați un ID de model dinamic (avansat)

Pentru unele cazuri de utilizare complexe, poate fi necesar să transmiteți un ID de model în mod dinamic acțiunii de predicție. De exemplu, dacă doriți să procesați diferite tipuri de facturi folosind modele diferite, este posibil să doriți să alegeți automat un model în funcție de tipul de factură.

În această secțiune, învățați cum să configurați AI Builder acțiunea de predicție pentru acest scop specific, în funcție de tipul de model.

conectați-vă la Power Automate.
Selectați Fluxurile mele în panoul din stânga, apoi selectați Flux nou>Instant flux pentru cloud.
Denumiți-vă fluxul, selectați Declanșați manual un flux sub Alegeți cum să declanșați acest flux, apoi selectați Creează.
Selectați + Pas nou.
Introduceți Inițializați variabila în bara de căutare, apoi selectați-o în fila Acțiuni .
Introdu model id în intrarea Name , String în intrarea Tip și ID-ul actual al modelului în intrarea Valoare .

Puteți găsi ID-ul modelului în adresa URL a paginii de detalii a modelului în Power Apps: make.powerapps.com/environment/[id de mediu]/aibuilder/models/[model id]
Selectați + New pas, căutați predict și apoi selectați Predict from AI Builder.
Selectați intrarea >Introduceți valoarea personalizată, apoi introduceți model id din pas 6.

Valoarea coloanei Infer request depinde de tipul de model.

Model de procesare a documentelor

În pas Declanșați manual un flux, adăugați o intrare Fișier și setați numele acestuia la Conținutul fișierului.
În pas Declanșați manual un flux, adăugați o intrare Text și setați numele acestuia la MIME Tip.
În pas Inițializare variabilă, introduceți un ID de model procesare documente.

În pas Predict, introduceți următoarea valoare în coloana Infer request :

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

parametrul pages este opțional și poate fi sub forma „2” sau ca un interval precum „1-10”.

Captură de ecran a acțiunii Predict cu ID-ul modelului dinamic.

Selectați Salvați în colțul din dreapta sus, apoi selectați Testați pentru a vă încerca fluxul:
În detaliile rulării fluxului, obțineți rezultatul modelului JSON în secțiunea OUTPUTS a acțiunii de predicție. Această ieșire este utilă pentru a construi acțiuni în aval folosind valorile modelului.
Reveniți la fluxul dvs. în mod editare.
Selectați + New pas și selectați acțiunea Compune (sau orice altă acțiune pentru a procesa rezultatul modelului). Să presupunem că rezultatul modelului dvs. are coloana Total . O poți obține cu următoarea formulă:
```
@{outputs('Predict')?['body/responsev2/predictionOutput/labels/Total/value']}
```

Modelul de detectare a obiectelor

Acest proces este similar cu cererea de deducere din pas 4 din secțiunea procesare documente model :

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

Modelul de clasificare a categoriilor