שאלות נפוצות בנושא הנחיות

שאלות נפוצות (FAQ) אלו מתארות את ההשפעה של בונה ההנחיות על הבינה המלאכותית.

מהן הנחיות?

תכונת ההנחיות בבונה ההנחיות מציעה למשתמשים יכולת רב-תכליתית לפיתוח זרימות עבודה, יישומים, טרנספורמציה של נתונים והתאמה אישית של Copilot המופעלים על ידי בינה מלאכותית. הוא מאפשר יצירת זרימות עבודה ואפליקציות המסכמות מסמכים, יוצרים טיוטת של תגובות, מסווגים טקסט ומתרגמות שפות. יכולת זו מופעלת על ידי Azure OpenAI Service, המנצלת את טכנולוגיית הטרנספורמר המאומן מראש בעל יכולת יצירה (Generative Pre-trained Transformer) ‏(GPT). מודלים אלה אומנו על כמויות עצומות של נתוני טקסט, מה שאפשר להם לייצר טקסט הדומה לתוכן שנכתב על ידי בני אדם.

למידע נוסף ב הערת שקיפות עבור שירות Azure OpenAI.

מהם מקרי השימוש המיועדים של הנחיות?

הנחיות בבונה ההנחיות מאפשרות לך לבנות יישומים חכמים, זרימות עבודה ולהרחיב Copilot. הם ממנפים את היכולות של מודלי GPT שאומנו מראש, מה שמבטל את הצורך באימון מודלים בהתאמה אישית. לדוגמה, הכוונה עשויה להיות לבנות זרימת עבודה המסכמת תלונות נכנסות של לקוחות. לאחר מכן, הוא יוצר כרטיס בכלי לניהול אירועים בהתבסס על קטגוריית התלונה הנכנסת. בדוגמה זו, יוצרים יכולים להורות למודל לסווג ולסכם את התלונה הנכנסת כדי ליצור אירוע חדש.

הרשימה הבאה מכילה את מקרי השימוש הפופולריים ביותר עבור שירות זה:

• סיכום הודעות דואר אלקטרוני, שיחות, תעתיקים, מסמכים ועוד.
• הצעות לטיוטות של תשובות לשאלות, תלונות, הודעות דואר אלקטרוני של לקוחות ועוד.
• חילוץ מידע מחוזים, הודעות דואר אלקטרוני, חשבוניות, הזמנות ועוד.
• סיווג תוכן בקטגוריות רצויות (למשל, האם הודעת דואר אלקטרוני היא הזמנה, תלונה או החזרה).
• ניתוח סנטימנט של טקסט נתון (למשל, זיהוי סנטימנט של סקירת מוצר).

בכל המקרים הללו, המשתמשים אחראים לתוצאה הסופית של המערכת. הם נדרשים לבדוק את התוכן שנוצר עבור כל אי דיוקים או חוסר שלמות פוטנציאליים לפני השימוש בו.

כיצד הוערכה מוכנות תכונת ההנחיות? אילו מדדים משמשים למדידת ביצועים?

הערכת יכולת זו כוללת בדיקות מקיפות על פני מגוון פרמטרים של בטיחות. בדיקה זו מבטיחה שהתכונה תואמת את הסטנדרטים והעקרונות של הארגון שלנו לבינה מלאכותית אחראית. השירות גם נבדק באופן שוטף עבור נקודות תורפה פוטנציאליות. מדדי הביצועים שבהם אנו משתמשים כוללים בעיקר את היעילות של סינון התוכן ואת מידת ההסכמה בין האדם למכונה על תוכן מסונן לעומת לא מסונן.

איזה סוג של ניהול תוכן מיושם עבור הנחיות?

מודלי השפה הגדולים מאומנים על נתוני אינטרנט, וזה נהדר לבניית מודל עולם כללי. יחד עם זאת, הוא יכול לרשת תוכן רעיל, מזיק ומוטה מאותם מקורות. הדוגמנים מאומנים להתנהג בבטחה ולא לייצר תוכן מזיק (שנאה והגינות, מיני, אלימות, פגיעה עצמית), אך לעיתים זה יכול לייצר פלט רעיל. בונה הנחיות מניע מינוף בטיחות תוכן של Azure AI שירות לאפיית יכולות ניהול תוכן חדישות בתוך הנחיות הבינה המלאכותית. הנחיה זו כוללת ניתוח הפלט שנוצר בעזרת סורקי תוכן בדרגות חומרה שונות והגנה מפני מתקפות מסוג 'הזרקת הנחיות'. הפלט נסרק גם לפליטה של חומר מוגן.

יוצרים יכולים להגדיר את רמת ניהול התוכן עבור תוכן מזיק בלבד. מתינות נמוכה יותר מגדילה את הסיכון לתוכן מזיק בתגובות של ההנחיה. רמת ניהול תוכן גבוהה יותר מפחיתה את הסיכון, אך עשויה לצמצם את מספר התגובות.

למידע נוסף ב רמת ניהול תוכן.

מהן המגבלות של תכונת ההנחיות? כיצד יכולים משתמשים למזער את ההשפעה של מגבלות מהירות בעת השימוש במערכת?

השימוש בטכנולוגיה זו חייב להיות בהתאם לדרישות בקוד ההתנהגות של Azure OpenAI Service. אין להשתמש בטכנולוגיה זו ליצירת תוכן הקשור לתעמולה פוליטית, דברי שטנה, מידע מוטעה, פגיעה עצמית, אפליה, חומר מיני מפורש או תוכן אחר האסור על פי קוד ההתנהגות. יישומים לא נתמכים של טכנולוגיה זו כוללים מתן ייעוץ, שימוש להכוונה משפטית, פיננסית, הקשורה לבריאות, או תחזיות עתידיות, כמו גם חישובים פיננסיים, מדעיים או מתמטיים, וכל שימוש אחר שאינו נתמך המוזכר בהערת שקיפות עבור שירות Azure OpenAI.

תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית יכול להכיל טעויות, לכן על היוצרים ליידע את משתמשי הקצה של הפתרון שלהם שבינה מלאכותית יוצרת את יצירת התוכן באמצעות מודל זה בצורה שקופה. תקשורת ברורה של תוכן שנוצר מסייעת במניעת הסתמכות יתר. על יוצרים גם לשלב את האפשרות של שלב הבדיקה האנושית כדי לוודא שהתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית מדויק ומתאים לפני השימוש בו.

אילו גורמים והגדרות תפעוליות מאפשרים שימוש יעיל ואחראי במערכת?

תוכן שנוצר על ידי מודל בינה מלאכותית הוא הסתברותי באופיו, ומכאן שתגובות המודל עשויות להשתנות עבור אותה הנחיה. התגובה שנוצרת עשויה להיות שגויה או מטעה ועלולה לגרום לתוצאות לא מכוונות מהזרימה או מהאפליקציה. לדוגמה, לקוחות עסקיים עשויים לקבל מידע, המלצות או תמיכה שגויים או לא נכונים. על יוצרים ליישם פיקוח אנושי משמעותי בתוך הזרימות והאפליקציות שלהם, ולבדוק את ההנחיות שלהם לאיתור פוטנציאל להוביל ליצירת התנהגויות מזיקות או תוכן אסור כפי שמופיע בקוד ההתנהגות של Microsoft. מפתחי low-code צריכים להיות שקופים גם לגבי השימוש בבינה מלאכותית באפליקציות ובזרימות שלהם כדי ליידע את המשתמש העסקי, ולציין שבינה מלאכותית מייצרת את התוכן. בנוסף, ייתכן שהתגובות שנוצרו לא תואמות לציפיות של מפתחים בתכנות פשוט עקב מגבלות אורך, סינון תוכן או בחירת מודל.

איך נקרא מודל ה-GPT, היכן הוא מאוחסן, ואיך אני יכול לגשת אליו?

בונה הנחיות תומך במודלים GPT 4.1 mini, GPT 4.1 ו-GPT 5, המתארחים בשירות Azure OpenAI. ניתן לגשת למודלים אלה דרך ההנחיות ב-Power Platform, ביישומים, בזרימות וברכיבי Copilot שלך.

למידע נוסף ב מה חדש בשירות Azure OpenAI?

האם הנתונים שלי משמשים לאימון או לשיפור מודלי השפה הגדולים הזמינים בבונה הפרימושים?

הנחיות של יוצר הנחיות מופעלות בשירות Azure OpenAI שמתארח על ידי Microsoft. נתוני לקוחות אינם משמשים לאימון או שיפור אף אחד ממודלי יסודות שירות OpenAI של Azure. Microsoft לא משתפת את נתוני הלקוחות שלך עם צד שלישי אלא אם כן נתת לכך רשות. בקשות לקוח (קלט) עם נתוני הבסיס שלהן ותגובות המודל (פלט) אינן משמשות לאימון או שיפור מודלים של יסודות שירות OpenAI של Azure.

האם התוכן שנוסף לפעולה 'הפעלת בקשה' נגיש לציבור?

ה אוֹדוֹת הכרטיסייה לפעולה אומרת, פעולה זו מספקת גישה להנחיות שלך תוך מינוף מודל GPT הפועל בשירות Azure OpenAI.

ההנחיות שאתה מוסיף ל- הפעלת הנחיה פעולות ב-Power Automate הן פרטיות כברירת מחדל. הם גלויים ושמישים רק בתוך הארגון שלך, לא נגישים לעולם. ההנחיות הן פרטיות ומיועדות לשימוש פנימי בחברה שלך.

הנחיות חדשות שנוצרו הן פרטיות כברירת מחדל. המשמעות היא שהן גלויות וניתנות לשימוש ב- Power Automate, ב- Power Apps וב- Microsoft Copilot Studio רק על ידי האדם שיצר אותם. זה מאפשר ליוצר להקדיש זמן לבדוק ולהעריך אותן באפליקציות או בזרימות עבודה ולהבטיח את הדיוק שלהן לפני השיתוף.

אם אתה רוצה שמשתמשים אחרים בסביבה או בקבוצות ישתמשו בהנחיה שלך ב- Power Apps או ב- Power Automate, עליך לשתף אותה.

למידע נוסף ב שתף את ההנחיה שלך.

כיצד תמונות של אנשים מעובדות בהנחיות של יוצרי הנחיות?

בונה ההנחיות אינו מיועד לשימוש לזיהוי אנשים על סמך תווי פנים או נתונים ביומטריים. כאשר אתם שולחים תמונות המכילות אנשים בבונה ההודעות, המערכת מפעילה אוטומטית תכונת טשטוש פנים לפני ניתוח התמונות כדי להגן על פרטיות הפרט. שלב טשטוש זה מסייע לטפל בחששות בנוגע לפרטיות על ידי מניעת זיהוי המבוסס על תווי פנים. בטשטוש, אין צורך בזיהוי פנים או בהתאמת תבניות פנים. במקום זאת, כל זיהוי של אנשים ידועים מסתמך על רמזים הקשריים, כמו מדים או סביבה ייחודית, ולא על פניהם. אמצעי פרטיות זה לא אמור להשפיע על איכות התוצאות שתקבלו. טשטוש פנים עשוי להופיע מדי פעם בתגובות המערכת.

למידע נוסף ב טשטוש פנים.

נזקים אפשריים בעת שימוש בתמונות או מסמכים בהנחיות

בונה ההנחיות מפחית את רוב הסיכונים הכרוכים בשימוש בתמונות או מסמכים בהנחיות, אך עדיין ישנם סיכונים הדורשים זהירות נוספת מצד יוצר ההנחיות:

• תמונות או מסמכים עלולים להכיל טקסט או פריטים חזותיים מזיקים שעלולים להשפיע על תהליכים במורד הזרם שלכם.
• תמונות או מסמכים יכולים לכלול הוראות מיוחדות, ואולי מוסתרות, שעלולות לפגוע או לעקוף את ההנחיה הראשונית.
• תמונות או מסמכים יכולים להכיל הוראות שעלולות להוביל ליצירת תוכן הנמצא תחת קניין רוחני (IP).
• הנחיות יכולות לייצר הערות מוטות על תמונות או מסמכים.
• חילוץ מידע מתמונות או מסמכים באיכות נמוכה עלול להוביל למידע שגוי, המכונה גם הֲזָיָה.

במה שונה דגם ה-o3 מדגמי ה-GPT?

דגם ה-o3 בולט מדגמי GPT בעיקר בזכות יכולות החשיבה המתקדמות שלו. זה מייצר שרשראות מחשבה פנימיות מפורטות לפני תגובה, מה שמוביל לשיפור הביצועים במתמטיקה, קידוד ומשימות אנליטיות. עם זאת, גישה זו גורמת לדרישות חישוביות מוגברות וזמני תגובה איטיים יותר בהשוואה למודלי GPT. GPT-4o או GPT-4.1, לדוגמה, מצטיין במשימות שפה כלליות ומציע תגובות מהירות וחסכוניות, מה שהופך אותו מתאים ליישומים שבהם פלט מהיר חיוני.

מהן הנחיות ופונקציות בינה מלאכותית?

הנחיות

הנחיות לתת ליוצרים את החופש להורות למודל השפה הגדול (LLM) להתנהג בצורה מסוימת, או לבצע משימה ספציפית. על ידי יצירת הנחיה אתה יכול ליצור תגובות שמתאימות לצרכים העסקיים הספציפיים שלך. זה הופך את מודל LLM לכלי גמיש לביצוע משימות שונות.

לדוגמה, עם מודל שפה, הנחיה יכולה להנחות את המודל לענות על שאלה, להשלים טקסט, לתרגם שפות, לסכם מסמך ולזהות משימות, מטלות ופריטי פעולה בטקסט. המורכבות של הנחיה מותאמת אישית יכולה לנוע בין משפט בודד למשהו מורכב יותר, בהתאם למשימה.

פונקציות בינה מלאכותית

פונקציות בינה מלאכותית מוכנות מראש הן הנחיות מוגדרות מראש שנוצרו על ידי צוות Microsoft כדי לסייע ליצרנים לבצע משימות נפוצות בקלות. הם מציעים יכולות בינה מלאכותית מוכנות לשימוש במגוון מקרי שימוש, מה שמפשט את חוויית היצרן כדי להטמיע אינטליגנציה בפתרונות שלהם.

לדוגמה, הפקודה שנבנתה מראש של מודל שפה יכולה להיראות כך:

חלץ בצורה של רשימה ממוספרת את נקודות הפעולה מתוך: [TextToExtract]

במקרה זה, המשתמש צריך לספק רק את הטקסט ב- [TextToExtract] שממנו הוא רוצה לחלץ נקודות פעולה. ההנחיה שנוצרה מראש דואגת לשאר.