独立研究机构将 UiPath 评为文档挖掘与分析平台领域“领导者”

纽约州纽约市，2024 年 5 月 30 日——企业自动化和 AI 软件公司 UiPath（NYSE：PATH）今日宣布其在《The Forrester Wave™：2024 年第二季度文档挖掘与分析平台》报告中荣膺“领导者”称号*。

报告指出：

“该平台的优势包括人工把关（HITL）的准确性验证和改进流程、基于机器学习的 AI、文档标记（用于监督学习）、在文档挖掘流程中使用生成式 AI，包括数据预处理（提示词工程、RAG）和后处理（验证）、文档分类和归类、多种部署选项、工作流编排、从复杂表单和文档中挖掘信息、广泛的安全和法规合规能力参考客户对该平台的诸多优势赞不绝口，其中包括其业务价值、价值实现的时间、与供应商的整体关系、HITL 准确性验证、业务用户自助服务功能、跨文档挖掘、架构、数据安全功能以及数据/分析用户体验。一家参考客户特别提到了文档处理和流程自动化的集成，是该平台的一项特色优势。”

报告还指出，“对于寻求结合文档挖掘、分析和流程自动化平台来应对广泛自动化用例的客户来说，UiPath 是很不错的选择。”

UiPath Intelligent Document Processing（IDP）利用自动化、专业 AI 和生成式 AI 突破了长久以来阻止文档处理和理解实现现代化的常见障碍，这些障碍包括处理文档格式高度的可变性，处理非结构化数据的困难，以及繁琐的模型训练等挑战。近期，UiPath 在 UiPath Document Understanding 中推出了大语言模型（LLM），这提高了平台大规模准确处理法律协议、合同和电子邮件等自由格式非结构化文档的能力。

新的 LLM（DocPath 和 CommPath）为企业提供了针对其特定任务——文档处理和通信——进行广泛训练的 LLM。DocPath 和 CommPath 不再依赖于不精确且耗时的提示词工程，而是为企业提供了涉及面广泛的工具，使其能够根据自己的确切需求定制 AI 模型，从而使其能够理解各种类型的文档和通信信息。

在 UiPath 进行的测试中，与其他领先的生成式 AI 模型相比，DocPath 的错误率降低了 45% 至 76%。此外，在解释复杂表格结构方面，UiPath DocPath 的表现显著优于其他 IDP 和生成式 AI 供应商，提取错误率减少了 30-65%。UiPath IDP 中的生成式 AI 还大大减少了为理解特定文档和表单而训练模型的工作量，将时间从数周缩短至一两天乃至几小时，至多可缩短高达 80% 的时间。

UiPath 首席产品官 Graham Sheldon 表示：

“各行各业的企业仍在费时费力地手动输入数据，以处理锁定在文档中的信息。我们的 LLM（DocPath 和 CommPath）基于我们在目标行业和业务流程方面的丰富经验所建立的专业知识而构建。它们经过调整，可以处理复杂的业务文档和各种通信，从错综复杂的通信到自由格式的文档和表格均可轻松应对。我们的专业化 LLM 在保留生成式 AI 强大功能的同时，缩小了焦点范围，从而大大超过了现有 LLM 的输出准确性，这对于提供高效、可信赖的 IDP 至关重要。”

为满足企业以安全、可靠的方式将其业务数据与 AI 模型结合使用的需求，UiPath 还在 UiPath AI Trust Layer 中推出了语义锚定（Context Grounding）这一新功能，目前正处于非公开预览阶段。UiPath Context Grounding 通过检索增强生成技术（RAG）为提示词提供业务背景信息，帮助企业提高生成式 AI 模型的准确性。该系统能够从公司特定的数据集（如知识库或内部政策和程序）中提取信息，从而创建出更准确、更富洞察力的回答。

Context Grounding 通过将业务数据转换为能够被轻松索引、搜索和注入到提示词中的经过优化的格式，改进生成式 AI 模型的预测结果，使其成为应用于 LLM的理想选择。Context Grounding 将增强 UiPath Autopilot™、生成式 AI 活动和 IDP 产品（如 Document Understanding）中的所有 UiPath 生成式 AI 体验。

要下载《The Forrester Wave™：2024 年第二季度文档挖掘与分析平台》报告的免费版本，请点击此处。

* The Forrester Wave™：2024 年第二季度文档挖掘与分析平台，2024 年 5 月 30 日