在 Power Automate 中使用预测操作

项目
11/06/2024

您可以对 Power Automate 中的每个 AI Builder 模型使用专用操作。但是，预测操作允许您使用很多 AI Builder 模型类型。

使用自定义模型或预生成模型

登录到 Power Automate。
在左侧的导航窗格中，选择我的流，然后选择新流>即时云端流。
给流命名。
在选择如何触发此流下，选择手动触发流，然后选择创建。
选择 + 新建步骤，然后在搜索栏中输入预测。
选择从 AI Builder 预测或从 Microsoft Dataverse 使用 AI Builder 模型预测。这两个操作提供相同的功能。
在模型输入中，选择您创建的自定义模型或选择预生成模型。

备注

在 Power Automate 中的 AI Builder 概述中的以下章节中，了解有关每个模型的输入和输出参数的更多信息：

使用动态模型 ID（高级）

对于某些复杂用例，可能需要将模型 ID 动态传递到预测操作。例如，如果要使用不同的模型处理不同类型的发票，可能要根据发票类型自动选择模型。

在本节中，我们将了解如何根据模型类型为此特定目的配置 AI Builder 预测操作。

登录到 Power Automate。
在左窗格中选择我的流，然后选择新建流>即时云端流。
为流命名，在选择如何触发此流下选择手动触发流，然后选择创建。
选择 + 新建步骤。
在搜索栏中输入初始化变量，然后在操作选项卡中选择它。
在名称输入中输入模型 ID，在类型输入中输入字符串，在值输入中输入实际的模型 ID。

您可以在 Power Apps 中的模型详细页面的 URL 中找到模型 ID：make.powerapps.com/environment/[environment id]/aibuilder/models/[model id]
选择 + 新建步骤，搜索预测，然后选择从 AI Builder 预测。
选择输入 > 输入自定义值，然后输入步骤 6 中的模型 ID。

推断请求列值取决于模型类型。

文档处理模型

在步骤手动触发流中，添加文件输入，然后将其名称设置为文件内容。
在步骤手动触发流中，添加文本输入，然后将其名称设置为 Mime 类型。
在步骤初始化变量中，输入文档处理模型 ID。

在步骤预测中，在推断请求列中输入以下值：

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

pages 参数是可选的，可以以“2”形式提供，也可以作为范围（如“1-10”）。

采用动态模型 ID 的预测操作的屏幕截图。

选择右上角的保存，然后选择测试以试用您的流：
在流运行详细信息中，在预测操作的输出部分中获取模型 JSON 输出。使用模型的值生成下游操作时，此输出非常有用。
在编辑模式下回到流。
选择 + 新步骤，然后选择编辑操作（或用于处理模型输出的其他任何操作）。假设您的模型输出有总计列。您可以使用下面的公式获取此列：
```
@{outputs('Predict')?['body/responsev2/predictionOutput/labels/Total/value']}
```

对象检测模型

此过程类似于文档处理模型一节中步骤 4 中的推断请求：

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

类别分类模型