Alibaba Cloud Model Studio:Data import

Importar arquivos locais

1. Acesse a aba File.

2. Em Category no painel de navegação à esquerda, selecione uma categoria existente ou clique no ícone para criar uma nova.

   O Model Studio usa categorias para gerenciar arquivos importados.

3. Clique em Import Data para abrir a página Import Data. Selecione Upload Local File como método de importação.

   A plataforma não suporta a importação direta de arquivos JSON, CSV ou YAML. Converta esses arquivos para o formato XLSX ou XLS antes de importar.

4. Em Parsing Method, selecione Default Settings ou Custom Settings (a opção Custom Settings permite configurar regras de análise para diferentes formatos e melhorar os resultados).

   Descrições dos métodos de análise

   Configure a estratégia de análise conforme suas necessidades. Em caso de dúvida, recomendamos manter as configurações padrão.

   • Digital Parsing: Este método não suporta a análise de ilustrações e gráficos em arquivos.
   • Análise inteligente de documentos: O analisador identifica e extrai texto de ilustrações em um arquivo e gera resumos textuais. Esses resumos, juntamente com outro conteúdo não visual, são segmentados, convertidos em vetores e usados para recuperação na base de conhecimento.
   • Análise por LLM: Aplicações de agente que usam modelos da lista de modelos permitem que os usuários façam perguntas sobre o conteúdo de ilustrações e gráficos nos arquivos. Se você precisa reconhecer e compreender ilustrações e gráficos em seus arquivos, selecione LLM Parsing.
   • Análise Qwen-VL: Este método suporta apenas formatos de imagem. Selecione um modelo Qwen-VL e forneça um prompt para especificar o layout, os elementos e o conteúdo que o modelo deve reconhecer. Os demais recursos são consistentes com a análise por LLM.

   Como garantir que ilustrações de arquivos sejam exibidas corretamente nas respostas da aplicação do Model Studio

5. (Opcional) Configure Tags para o arquivo.

   Ao chamar uma aplicação usando uma API , especifique tags no parâmetro de solicitação tags . A aplicação filtra os arquivos com base nessas tags durante a recuperação da base de conhecimento, aumentando a eficiência da busca. Para uma agent application , defina as tags no console ao depurar a base de conhecimento.

6. Clique em Confirm. O sistema inicia a análise e a importação do arquivo. Acompanhe o progresso da tarefa na página.

   O arquivo é convertido para um formato processável pelo Model Studio. Esse processo pode levar várias horas durante períodos de pico de uso.

7. Após a conclusão da importação, clique em Details à direita do arquivo para visualizá-lo.

   Após a importação para o Model Studio, o arquivo é armazenado como uma cópia independente, desvinculada dos dados originais, no armazenamento fornecido pela plataforma. Atualmente, esse armazenamento é gratuito e não possui limite de capacidade.

   É possível visualizar apenas arquivos importados nos últimos 90 dias. Após esse período, os arquivos importados deixam de ser visíveis, mas não são excluídos.

   Os arquivos importados estão disponíveis apenas para usuários no workspace atual. O Model Studio não os utiliza para fins comerciais nem os torna públicos.

Importar tabelas locais

1. Acesse a aba Table.

2. Na lista Table à esquerda, selecione uma tabela de dados existente ou clique no ícone para criar uma nova tabela de dados.

   O Model Studio usa tabelas de dados para gerenciar dados importados.

   Nova tabela de dados

   1. Insira um Table Name. Em seguida, escolha entre Upload Excel Directly ou Custom Header.

      • Upload de arquivo Excel: O Model Studio identifica automaticamente o cabeçalho da tabela no arquivo enviado. Ele usa esse cabeçalho para criar o esquema da tabela de dados e importa o conteúdo restante como registros de dados.

      • Cabeçalho personalizado: Column Name e Type são obrigatórios. O campo Description é opcional.

        Importante

        • O esquema de uma tabela de dados, incluindo nomes de colunas, descrições e tipos, não pode ser modificado após a criação.

        • O esquema do arquivo enviado deve corresponder exatamente ao da tabela de dados de destino, incluindo o número e os nomes das colunas. Caso contrário, a importação falhará. Por exemplo, se a tabela de dados de destino tiver 2 colunas, configure 2 campos aqui e os nomes das colunas devem coincidir. Adicione ou remova campos clicando em Add Field ou Delete na coluna Actions.

        • Para ajudar o modelo a entender o significado de cada campo, forneça uma descrição clara em linguagem natural. Por exemplo, para um campo age, adicione uma descrição como "A idade do usuário".

        • Se definir o tipo de um campo como image_url, garanta que o link seja uma URL de imagem publicamente acessível. A base de conhecimento usa esse link para recuperar a imagem e gerar um índice vetorial para cenários como busca de imagens.

          Exemplo de formato image_url : https://example.com/downloads/pic.jpg

          Ao criar uma base de conhecimento, campos do tipo image_url são usados para gerar um índice de imagem . O Model Studio acessa a imagem de destino, extrai suas características e as converte em um vetor usando image embedding. Durante uma busca na base de conhecimento, esse vetor é comparado com o vetor de uma imagem enviada pelo usuário para medir a similaridade.

   2. Clique no ícone para selecionar e enviar um arquivo no formato XLSX ou XLS.

      O arquivo deve conter um cabeçalho de tabela; caso contrário, a importação falhará.

      A plataforma não suporta a importação direta de arquivos JSON, CSV ou YAML. Converta esses arquivos para o formato XLSX ou XLS antes de importar.

   3. Clique em OK para iniciar a importação. Após a conclusão, a nova tabela de dados aparecerá na árvore de navegação Table à esquerda.

   Tabela de dados existente

   1. Na lista Table à esquerda, selecione a tabela de dados de destino e clique em Import Data.

   2. Selecione um tipo de importação: Upload and Overwrite ou Incremental Upload.

      Clique em Download Template para obter um arquivo contendo apenas o cabeçalho da tabela. Adicione dados a este arquivo e envie-o usando o método de sobrescrita ou incremental.

   3. Clique no ícone para selecionar e enviar um arquivo no formato XLSX ou XLS.

      O arquivo deve conter um cabeçalho de tabela que corresponda ao esquema da tabela de dados atual. Caso contrário, a importação falhará.

      A plataforma não suporta a importação direta de arquivos JSON, CSV ou YAML. Converta esses arquivos para o formato XLSX ou XLS antes de importar.

Importar arquivos do OSS

1. Acesse a aba Files.

2. No painel de navegação à esquerda, em Category, selecione uma categoria existente ou clique no ícone para criar uma nova.

   O Model Studio usa categorias para gerenciar arquivos importados.

3. Clique em Import Data para abrir a página Import Data. Para o método de importação, selecione OSS.

   Ao importar dados do OSS para o Model Studio pela primeira vez, siga as instruções na tela para conceder autorização e adicionar a tag bailian-datahub-access ao bucket de destino, permitindo o acesso do Model Studio. Para obter instruções, consulte Configurar importação de arquivos do OSS .

   Buckets que usam as classes de armazenamento Archive, Cold Archive ou Deep Cold Archive não são suportados.

   O Model Studio não consegue acessar arquivos no diretório raiz de um bucket. Selecione um subdiretório existente ou crie um novo para que o Model Studio possa acessá-lo.

   Buckets com criptografia de conteúdo e buckets privados são suportados.

   Para usar um bucket com proteção contra hotlink ativada, adicione o domínio *.console.alibabacloud.com à lista de permissões de Referer. Para obter instruções, consulte Hotlink protection .

4. Em Parsing Method, selecione Default Settings ou Custom Settings. A opção Custom Settings permite configurar regras de análise para diferentes formatos de arquivo e melhorar os resultados.

   Método de análise

   Configure a estratégia de análise conforme suas necessidades. Em caso de dúvida, recomendamos manter as configurações padrão.

   • Digital Parsing: Não analisa ilustrações e gráficos em arquivos.
   • Análise inteligente de documentos: Extrai texto de ilustrações e gera resumos. Esse conteúdo, combinado com o restante do arquivo, é segmentado, vetorizado e usado para recuperação na base de conhecimento.
   • Análise por LLM: Permite que uma aplicação de agente responda a perguntas sobre ilustrações e gráficos em seus arquivos. Para documentos visualmente ricos, selecione LLM Parsing.
   • Análise Qwen-VL: Suporta apenas formatos de imagem. Selecione um modelo Qwen-VL e forneça um prompt para orientar o modelo a reconhecer layouts, elementos e conteúdos específicos. Os demais recursos são consistentes com a análise por LLM.

   Como exibir ilustrações de arquivos nas respostas da aplicação

5. (Opcional) Configure Tags para o arquivo.

   Ao chamar uma aplicação via API , especifique tags no parâmetro de solicitação tags . A aplicação filtra os arquivos relevantes com base nessas tags durante a recuperação da base de conhecimento, aumentando a eficiência. Para uma agent application , defina as tags no console navegando até Knowledge Base > + Knowledge Base > Advanced Configuration > Filter by Tag .

6. Clique em Confirm. O processo de análise e importação do arquivo será iniciado. Monitore o progresso da tarefa na página.

   O Model Studio converte os arquivos para um formato processável. Esse processo pode levar várias horas durante períodos de pico de uso.

7. Após a conclusão da importação, clique em Details à direita do arquivo para visualizá-lo.

   O Model Studio armazena cada arquivo importado como uma réplica independente no armazenamento gratuito da plataforma, desvinculado dos seus dados originais. Atualmente, não há limite de capacidade.

   Apenas usuários dentro do workspace atual podem acessar os arquivos importados. O Model Studio não os utilizará para fins comerciais nem os tornará públicos.

Conta Alibaba Cloud

1. Clique em Authorize Now.

   

2. Na caixa de diálogo exibida, clique em Confirm Authorization. Esta ação cria automaticamente uma função vinculada ao serviço para OSS, que concede ao Model Studio acesso aos seus recursos do OSS.

   A autorização geralmente é concluída em segundos, mas pode sofrer atrasos durante horários de pico.

   O que fazer se eu receber o erro "The request failed. Try again or contact the administrator. Error code: 10041495"?

   

3. Adicione a tag bailian-datahub-access ao bucket OSS de destino.

   O Model Studio só consegue acessar buckets que possuem esta tag.

   1. Acesse o console OSS. No painel de navegação à esquerda, clique em **bucket list** e localize o bucket de destino.

   2. Passe o mouse sobre o ícone do bucket e clique em Modify (se nenhuma tag estiver definida) ou em Go to Edit.

   3. Na página de tags do bucket, clique em Create Tag (se nenhuma tag estiver definida) ou em Settings.

   4. Clique em Tag. Adicione uma tag com a chave bailian-datahub-access e o valor read, e clique em Save.

      

4. Retorne à página Import Data, selecione novamente o bucket de destino e tente importar novamente.

   Importante: O Model Studio não suporta o acesso a arquivos no diretório raiz de um bucket. Selecione um subdiretório existente ou crie um novo para que o Model Studio possa acessá-lo.

Usuário RAM

1. Clique em Authorize Now.

   

2. Na caixa de diálogo exibida, clique em Confirm Authorization. Se a mensagem Authorization failed ou The current user does not have the permission to create a service-linked role aparecer, conceda primeiro ao usuário RAM permissão para criar uma função vinculada ao serviço.

   1. Conta Alibaba Cloud necessária: Faça login no console RAM. No painel de navegação à esquerda, escolha Permissions > Policy e clique em Create Policy.
   2. Clique na aba Script Editor. Copie a seguinte política JSON e cole-a no editor, e clique em OK.

{
    "Action": [
        "ram:CreateServiceLinkedRole"
    ],
    "Resource": "*",
    "Effect": "Allow",
    "Condition": {
        "StringEquals": {
            "ram:ServiceName": "datahub.sfm.aliyuncs.com"
        }
    }
}

3. Insira um nome para a política e clique em OK.

   

4. No painel de navegação à esquerda, escolha Identities > Users. Localize o usuário RAM a ser autorizado e clique em Add Permission na coluna Actions.

5. Selecione a política que você acabou de criar (em política personalizada) e clique em OK. O usuário RAM agora pode criar funções vinculadas ao serviço.

   

6. Autorize o usuário RAM a acessar o OSS através do Model Studio.

   1. Retorne à página Import Data e clique em Authorize Now.

      

   2. Na caixa de diálogo exibida, clique em Confirm Authorization. Esta ação cria automaticamente a função vinculada ao serviço para OSS necessária.

      A autorização geralmente é concluída em segundos, mas pode sofrer atrasos durante horários de pico.

      O que fazer se eu receber o erro "The request failed. Try again or contact the administrator. Error code: 10041495"?

      

7. Adicione a tag bailian-datahub-access ao bucket OSS de destino.

   O Model Studio só consegue acessar buckets que possuem esta tag.

   1. Acesse o console OSS. No painel de navegação à esquerda, clique em **bucket list** e localize o bucket de destino.

   2. Passe o mouse sobre o ícone do bucket e clique em Modify (se nenhuma tag estiver definida) ou em Go to Edit.

   3. Na página de tags do bucket, clique em Create Tag (se nenhuma tag estiver definida) ou em Settings.

   4. Clique em Tag. Adicione uma tag com a chave bailian-datahub-access e o valor read, e clique em Save.

      

8. Retorne à página Import Data, selecione novamente o bucket de destino e tente importar novamente.

   Importante: O Model Studio não suporta o acesso a arquivos no diretório raiz de um bucket. Selecione um subdiretório existente ou crie um novo para que o Model Studio possa acessá-lo.