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इसमें AI Builder मॉडल का उपयोग करें Power Apps

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Power Fx, ओपन-सोर्स लो-कोड फ़ार्मुलों के उपयोग से, आप अपने पावर ऐप में AI मॉडल के अधिक शक्तिशाली और लचीले एकीकरण जोड़ सकते हैं। AI मॉडल पूर्वानुमान फ़ॉर्मूले को कैनवास ऐप में किसी भी नियंत्रण के साथ एकीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, आप टेक्स्ट इनपुट नियंत्रण में टेक्स्ट की भाषा का पता लगा सकते हैं और परिणामों को लेबल नियंत्रण में आउटपुट कर सकते हैं जैसा कि नीचे नियंत्रण वाले मॉडल का उपयोग करें अनुभाग में देखा जा सकता है। .

आवश्यकताएँ

Power Fx में AI Builder मॉडल का उपयोग करने के लिए, आपके पास होना चाहिए:

कैनवास ऐप्स में एक मॉडल चुनें

Power Fxके साथ AI मॉडल का उपभोग करने के लिए, आपको एक कैनवास ऐप बनाना होगा, एक नियंत्रण चुनना होगा और गुणों को नियंत्रित करने के लिए अभिव्यक्तियाँ निर्दिष्ट करनी होंगी।

नोट

उन AI Builder मॉडलों की सूची के लिए जिनका आप उपभोग कर सकते हैं, AI मॉडल और व्यावसायिक परिदृश्य देखें। आप Microsoft Azure मशीन लर्निंग में निर्मित मॉडलों का उपयोग के साथ अपना खुद का मॉडल सुविधा लेकर भी कर सकते हैं।

  1. कोई ऐप बनाएँ. अधिक जानकारी: स्क्रैच से एक रिक्त कैनवास ऐप बनाएं।

  2. डेटा>डेटा जोड़ें>एआई मॉडल चुनें।

    अपना मॉडल कैसे चुनें इसका स्क्रीनशॉट.

  3. जोड़ने के लिए एक या अधिक मॉडल चुनें.

    यदि आप सूची में अपना मॉडल नहीं देखते हैं, तो हो सकता है कि आपके पास Power Apps में इसका उपयोग करने की अनुमति न हो। इस समस्या के समाधान के लिए अपने व्यवस्थापक से संपर्क करें.

नियंत्रण वाले मॉडल का उपयोग करें

अब जब आपने अपने कैनवास ऐप में एआई मॉडल जोड़ लिया है, तो आइए देखें कि कंट्रोल से AI Builder मॉडल को कैसे कॉल करें।

निम्नलिखित उदाहरण में, हम एक ऐप बनाएंगे जो ऐप में उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज की गई भाषा का पता लगा सकता है।

  1. कोई ऐप बनाएँ. अधिक जानकारी: स्क्रैच से एक रिक्त कैनवास ऐप बनाएं।

  2. डेटा>डेटा जोड़ें>एआई मॉडल चुनें।

  3. खोजें, और भाषा पहचान AI मॉडल चुनें।

    भाषा पहचान मॉडल का स्क्रीनशॉट.

    नोट

    ऐप को सभी परिवेशों में ले जाने पर आपको नए परिवेश में मॉडल को फिर से ऐप में मैन्युअल रूप से जोड़ना होगा।

  4. बाएँ फलक से + चुनें, और फिर टेक्स्ट इनपुट नियंत्रण चुनें।

  5. टेक्स्ट लेबल नियंत्रण जोड़ने के लिए पिछले चरण को दोहराएं।

  6. टेक्स्ट लेबल का नाम बदलकर भाषा कर दें।

  7. "भाषा" लेबल के आगे एक और टेक्स्ट लेबल जोड़ें।

    टेक्स्ट और दोनों लेबल नियंत्रण सहित ऐप नियंत्रण।

  8. पिछले चरण में जोड़े गए टेक्स्ट लेबल का चयन करें।

  9. टेक्स्ट लेबल की Text प्रॉपर्टी के लिए फॉर्मूला बार में निम्नलिखित फॉर्मूला दर्ज करें।

    'Language detection'.Predict(TextInput1.Text).Language

    लेबल आपके स्थान के आधार पर भाषा कोड में बदल जाता है। इस उदाहरण के लिए, en (अंग्रेजी)।

    भाषा सूत्र लेबल टेक्स्ट को बदलता है।

  10. स्क्रीन के ऊपरी दाएं कोने से प्ले बटन का चयन करके ऐप का पूर्वावलोकन करें।

    ऐप का पूर्वावलोकन करें.

  11. टेक्स्टबॉक्स में, bonjour दर्ज करें। ध्यान दें कि फ़्रेंच भाषा (fr) की भाषा टेक्स्टबॉक्स के नीचे दिखाई देती है।

    फ़्रेंच भाषा पहचान का उदाहरण.

  12. इसी प्रकार, अन्य भाषा पाठ का प्रयास करें. उदाहरण के लिए, guten tag डालने से जर्मन भाषा के लिए पहचानी गई भाषा de में बदल जाती है।

सर्वश्रेष्ठ व्यवहार

  • किसी टेक्स्ट पर OnChange क्रिया के बजाय बटन का उपयोग करके OnClick जैसे एकल क्रियाओं से मॉडल पूर्वानुमान को ट्रिगर करने का प्रयास करें AI Builder क्रेडिट का कुशल उपयोग सुनिश्चित करने के लिए इनपुट।

  • समय और संसाधन बचाने के लिए, मॉडल कॉल के परिणाम को सहेजें ताकि आप इसे कई स्थानों पर उपयोग कर सकें। आप आउटपुट को वैश्विक वैरिएबल में सहेज सकते हैं। मॉडल परिणाम सहेजने के बाद, आप पहचानी गई भाषा और उसके आत्मविश्वास स्कोर को दो अलग-अलग लेबल में दिखाने के लिए अपने ऐप में कहीं और भाषा का उपयोग कर सकते हैं।

    Set(lang, 'Language detection'.Predict("bonjour").Language)

मॉडल प्रकार द्वारा इनपुट और आउटपुट

यह अनुभाग मॉडल प्रकार के अनुसार कस्टम और पूर्वनिर्मित मॉडल के लिए इनपुट और आउटपुट प्रदान करता है।

कस्टम मॉडल

मॉडल का प्रकार सिंटैक्स आउटपुट
श्रेणी वर्गीकरण 'Custom text classification model name'.Predict(Text: String, Language?: Optional String) {AllClasses: {Name: String, Confidence: Number}[],TopClass: {Name: String,Confidence: Number}}
निकाय निष्कर्षण 'Custom entity extraction model name’.Predict(Text: String,Language?:String(Optional)) {Entities:[{Type: "name",Value: "Bill", StartIndex: 22, Length: 4, Confidence: .996, }, { Type: "name", Value: "Gwen", StartIndex: 6, Length: 4, Confidence: .821, }]}
ऑब्जेक्ट पहचान 'Custom object detection model name'.Predict(Image: Image) { Objects: { Name: String, Confidence: Number, BoundingBox: { Left: Number, Top: Number, Width: Number, Height: Number }}[]}

पूर्वनिर्मित मॉडल

नोट

पूर्वनिर्मित मॉडल नाम आपके परिवेश के स्थान में दिखाए जाते हैं। निम्नलिखित उदाहरण अंग्रेजी भाषा (एन) के लिए मॉडल नाम दिखाते हैं।

मॉडल का प्रकार सिंटैक्स आउटपुट
बिजनेस कार्ड रीडर ‘Business card reader’.Predict( Document: Base64 encoded image ) { Fields: { FieldName: { FieldType: "text", Value: { Text: String, BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number }}}}}
श्रेणी वर्गीकरण 'Category classification'.Predict( Text: String,Language?: Optional String, ) { AllClasses: { Name: String, Confidence: Number }[], TopClass: { Name: String, Confidence: Number }}
आइडेंटिटी डॉक्यूमेंट रीडर ‘Identity document reader’.Predict( Document: Base64 encoded image ) { Context: { Type: String, TypeConfidence: Number }, Fields: { FieldName: { FieldType: "text", Confidence: Number, Value: { Text: String, BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number }}}}}
इनवॉयस संसाधन ‘Invoice processing’.Predict( Document: Base64 encoded image ) { Fields: { FieldName: { FieldType: "text" | "date" | "number", Confidence: Number,Value: { Text: String, [Date: Date] | [Number: Number], BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number } } } }, Tables: { Items: { Rows: { FieldName: { FieldType: "text" | "date" | "number", Confidence: Number, Key: { Name: String, }, Value: { Text: String, [Date: Date] | [Number: Number], BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number } } } }[] } }}
मुख्य वाक्यांश का निष्कर्षण 'Key phrase extraction'.Predict(Text: String, Language?: Optional String)) { Phrases: String[]}
भाषा का पहचान 'Language Detection'.Predict(Text: String) { Language: String, Confidence: Number}
रसीद प्रोसेसिंग ‘Receipt processing’.Predict( Document: Base64 encoded image) { Context: { Type: String, TypeConfidence: Number }, Fields: { FieldName: { FieldType: "text" | "date" | "number", Confidence: Number, Value: { Text: String, [Date: Date] | [Number: Number], BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number } } } }, Tables: {Items: {Rows: {FieldName: { FieldType: "text" | "date" | "number", Confidence: Number, Key: { Name: String, }, Value: { Text: String, [Date: Date] | [Number: Number], BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number } } } }[] } } }
मनोभाव विश्लेषण 'Sentiment analysis'.Predict( Text: String, Language?: Optional String ) { Document: { AllSentiments: [ { Name: "Positive", Confidence: Number }, { Name: "Neutral", Confidence: Number }, { Name: "Negative", Confidence: Number } ], TopSentiment: { Name: "Positive" | "Neutral" | "Negative", Confidence: Number } } Sentences: { StartIndex: Number, Length: Number, AllSentiments: [ { Name: "Positive", Confidence: Number }, { Name: "Neutral", Confidence: Number }, { Name: "Negative", Confidence: Number } ], TopSentiment: { Name: "Positive" | "Neutral" | "Negative", Confidence: Number } }[]}
टेक्स्ट पहचान 'Text recognition'.Predict( Document: Base64 encoded image) {Pages: {Page: Number,Lines: { Text: String, BoundingBox: { Left: Number, Top: Number, Width: Number, Height: Number }, Confidence: Number }[] }[]}
टेक्स्ट अनुवाद 'Text translation'.Predict( Text: String, TranslateTo?: String, TranslateFrom?: String) { Text: String, // Translated text DetectedLanguage?: String, DetectedLanguageConfidence: Number} }

उदाहरण

प्रत्येक मॉडल को पूर्वानुमान क्रिया का उपयोग करके लागू किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक भाषा पहचान मॉडल टेक्स्ट को इनपुट के रूप में लेता है और उस भाषा के स्कोर के आधार पर संभावित भाषाओं की एक तालिका लौटाता है। स्कोर दर्शाता है कि मॉडल अपने पूर्वानुमान को लेकर कितना आश्वस्त है।

इनपुट आउटपुट
'Language detection'.Predict("bonjour") { Language: “fr”, Confidence: 1}
‘Text Recognition’.Predict(Image1.Image) { Pages: [ {Page: 1, Lines: [ { Text: "Contoso account", BoundingBox: { Left: .15, Top: .05, Width: .8, Height: .10 }, Confidence: .97 }, { Text: "Premium service", BoundingBox: { Left: .15, Top: .20, Width: .8, Height: .10 }, Confidence: .96 }, { Text: "Paid in full", BoundingBox: { Left: .15, Top: .35, Width: .8, Height: .10 }, Confidence: .99 } } ] }

भी देखें