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カスタムAIエンジンを使用したインテリジェント構造モデルの作成

モデルでの実行時の解析が想定されるデータを表した入力に基づいて、

インテリジェント構造モデル

を作成します。

カスタムAIエンジンを使用してインテリジェント構造モデルを作成する前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください。

カスタムAI接続を作成します。例えば、大規模言語モデル接続などが挙げられます。

使用できるのは、

［チャット］

タイプの大規模言語モデル接続のみです。

大規模言語モデル接続を作成する方法に関する詳細については、大規模言語モデルのコネクタのマニュアルを参照してください。

Secure AgentグループのPython Integrationサービスを有効にします。この操作を行うには、次の手順を実行します。

［Administrator］で、［ランタイム環境］
を選択します。

Secure Agentグループを右クリックし、［サービスとコネクタの有効化または無効化］
を選択します。

Secure Agentグループのすべてのサービスとコネクタが一覧表示されたダイアログボックスが表示されます。

［サービス］
タブで、

［Python Integration］

サービスを有効にします。

［OK］
をクリックします。

前提条件の手順を完了した後に、次の手順を実行し、カスタムAIエンジンを使用して

インテリジェント構造モデル

を作成します。

［新規］

［コンポーネント］

［インテリジェント構造モデル］

をクリックし、

［作成］

をクリックします。

［インテリジェント構造モデル］

ページで、

インテリジェント構造モデル

の名前を入力します。

この名前に含めることができるのは英数字およびアンダースコア文字のみです。

モデルを保存するプロジェクトおよびフォルダに移動するか、デフォルトの場所を使用します。

名前や場所は、

インテリジェント構造モデル

を保存した後

［エクスプローラ］

ページで変更できます。

［AIを利用したモデル］

で

［カスタムAIエンジン］

を選択します。

カスタムAIエンジンを使用して、画像、メール、およびテキストドキュメントを処理できます。カスタムAIエンジンを使用すると、次の入力タイプからデータを抽出することができます。

契約情報

財務書類

請求書のコピー

汎用のキーと値のペア

［カスタムAI接続］

で、既存の大規模言語モデル接続を選択するか、

［新しい接続］

をクリックして新しい大規模言語モデル接続を作成します。

入力のタイプに基づいて、最初にモデルがファイルサンプリングまたはファイル全体のどちらに基づくようにするかを選択します。ファイルを選択し、

［構造の検出］

をクリックします。

［構造の検出］

をクリックすると、

インテリジェント構造検出

によって入力内のデータが解読され、データで表現されたパターンが検出されます。次の図に、

［ビジュアルモデル］

タブに表示される、検出された構造の例を示します。

インテリジェント構造検出

により、一意の名前を持つノードが作成されます。

インテリジェント構造検出

は、同じ型のデータのインスタンスを検出し、ノード名に数字のサフィックスを追加します。例えば、入力に2つのテーブルのタイムスタンプが含まれている場合、

インテリジェント構造検出

はそれらに

timestamp1

と

timestamp2

という名前を付けます。

本番環境でモデルを使用するときに要件を満たす出力となるように、構造を調整することができます。詳細については、インテリジェント構造モデルの改良を参照してください。

［保存］

をクリックします。

インテリジェント構造検出

で

インテリジェント構造モデル

が生成され、選択した場所にそのモデルが保存されます。

インテリジェント構造モデル

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