Dijeli putem

Upotreba kopilota za analizu aktivnosti toka radne površine (pretpregled)

  • Članak

[Ovaj je članak iz dokumentacije predizdanja i podložan je promjenama.]

Razumijevanje performansi automatizacije ključno je za postizanje ciljeva operativne izvrsnosti i pouzdanosti, bez obzira na veličinu imovine automatizacije, tima ili uloge unutar organizacije. Za postizanje tih ciljeva potrebne su napredne i dinamičke mogućnosti praćenja koje vam pružaju vrijedne uvide koji ističu područja uspjeha i identificiraju potencijalna uska grla, trendove i područja za poboljšanje. Detaljniji uvidi omogućuju vam donošenje informiranih odluka koje optimiziraju vaše procese automatizacije, što dovodi do povećane učinkovitosti i djelotvornosti.

Snimka zaslona iskustva kopilot kao dio stranice aktivnosti tok radne površine.

Važno

  • To je značajka pretpregleda.
  • Značajke pretpregleda nisu namijenjene u proizvodne svrhe i mogu imati ograničene funkcije. Te su značajke dostupne prije službenog izdavanja da bi se klijentima omogućio prijevremeni pristup i slanje povratnih informacija.

Najnovija dostignuća u umjetnoj inteligenciji pružaju nam neviđene mogućnosti za istraživanje novih slučajeva upotrebe automatizacije praćenja zdravlja koji mogu uključivati bilo što, od jednostavnog istraživanja podataka do otkrivanja anomalija, pametnih preporuka, pa čak i botova koji se sami iscjeljuju.

Budući da kopilot sada u mogućnosti analizirati tok radne površine aktivnost, prvi korak vodimo u novom smjeru, omogućujući vam da demokratizirate pristup uvidima postavljanjem kopilot tok radne površine pitanja specifičnih za aktivnost koristeći prirodni jezik.

Važno

Preduvjeti

Kako to funkcionira?

Ovo kopilot iskustvo pokreće usluga Azure Open AI i može prevesti korisničke upite u valjane Dataverse FetchXML upite. U početku su ti upiti usmjereni i optimizirani za tok radne površine, kao što su izvođenja, tijekovi, pogreške i strojevi.

Proces na visokoj razini

  1. Nakon što korisnik unese valjani upit, kopilot generira valjani FetchXML upit na temelju unosa.
  2. Ako je generirano FetchXML valjano, upit se zatim izvršava u Dataverse pozadini u sigurnosnom kontekstu trenutnog korisnika radi dohvaćanja odgovarajućih podataka. Time se osigurava da korisnici vide samo podatke za koje već imaju ovlaštenje za pristup.
  3. Copilot zatim određuje najprikladniju izlaznu vizualizaciju, kao što je tablica, tortni grafikon, trakasti grafikon ili linijski grafikon, kako bi učinkovito predstavio uvide i podatke korisniku.

Što su FetchXML upiti?

Microsoft Dataverse FetchXML je jezik koji se koristi za dohvaćanje podataka iz baze Dataverse podataka. Dizajniran je tako da bude jednostavan za stvaranje, korištenje i razumijevanje. Na primjer, možda ćete htjeti zatražiti Dataverse da vam daju popis svih izvođenja tijeka za određeni tijek. Upit FetchXML je način na koji formulirate to pitanje kako bi ga baza podataka razumjela i mogla vam dati prave rezultate.

Poticanje najboljih praksi

  • Budite konkretni: Što ste konkretniji sa svojim upitom, to će AI bolje razumjeti i odgovoriti. Ako AI ne proizvodi željeni rezultat, ne brinite, pokušajte ponovno podešavanjem upita.
  • Eksperimentirajte s upitima: ako ne dobivate rezultate koje ste očekivali, pokušajte preformulirati upit ili navedite više konteksta.
  • Pružite povratne informacije: Ako je umjetna inteligencija proizvela sjajne ili nezadovoljavajuće odgovore, javite nam odabirom palca gore ili dolje s opcijom pružanja dodatnih povratnih informacija putem veze Recite Microsoftu što vam se svidjelo o ovoj značajci koja se pojavljuje ispod.

Brzi primjeri

Primjeri upita koji se mogu koristiti kao početni upit za vlastite slučajeve upotrebe objašnjeni su u ovom odjeljku. Neki od tih upita možda neće biti primjenjivi ili će vratiti netočne rezultate jer na točnost može utjecati razumijevanje modela ili stvarni upit i podaci koji su vam dostupni na temelju vaših dozvola. Preporučujemo da pregledate i potvrdite vraćene rezultate i FetchXML upit. Dodatne informacije: Provjera FetchXML valjanosti rezultata upita koje generira kopilot.

Izvođenja

  • Koji su tokovi najviše trčali prošli tjedan?
  • Kojih je bilo jučerašnjih pet najboljih tokova po broju dovršenih trčanja?
  • Koje je bilo prosječno trajanje tijeka tijekom prošlog semestra ?

Errors

  • Pokažite mi najčešće pogreške u pokretanju tijekom prošlog mjeseca.
  • Pokažite mi distribuciju uspješnih i neuspjelih tokova tijekom posljednjeg tromjesečja.
  • Koliki je bio broj neuspjelih trčanja tijekom tjedna prije posljednjeg?

Računala

  • Koji su botovi danas imali najviše neuspjeha u izvođenju?
  • Koji su strojevi u načinu održavanja?
  • Koji su strojevi s najviše kvarova u pokretanju?

Autori

  • Pokažite mi najbolje tijekove po broju izvođenja zajedno s podacima o vlasniku.
  • Tko je bilo 10 najboljih korisnika koji su pokrenuli tokove tijekom prošlog mjeseca?
  • Kada i tko je izmijenio tijekove radne površine prošli tjedan?

Upiti s više okretaja

U kontekstu umjetne inteligencije,upiti s više okretaja omogućuju vam kontinuirani razgovor s kopilot, gdje pamti kontekst prethodnih poruka u razgovoru. Ne radi se samo o odgovaranju na jednokratna pitanja; to je uključivanje u dijalog s vama, gdje se svaki odgovor temelji na onome što je prije rečeno.

Napomena

Kada sudjelujete u razgovorima s više poteza, imajte na umu da kopilot prati samo pet najnovijih pitanja. To znači da kopilot počinje brisati upite koji su prvi uneseni i zadržava samo posljednjih pet. Da biste poboljšali kvalitetu odgovor, predlažemo da ograničite dodatna pitanja na četiri, a zatim ponovno pokrenete chat. Dodatne informacije: Brisanje konteksta prethodnog upita za početak ispočetka.

Primjer

Skrenuti Upitajte i odgovorite
Korisnik: pokažite mi distribuciju uspješnih i neuspjelih tokova tijekom posljednjeg tromjesečja
Copilot: Evo raspodjele uspješnih i neuspjelih tokova tijekom posljednjeg tromjesečja.
Korisnik: koja je bila najveća pogreška onih koji nisu uspjeli?
Copilot: Evo glavne pogreške onih koji nisu uspjeli.
Korisnik: na kojim su nazivima strojeva najviše zakazali?
Kopilot: Ovdje su nazivi strojeva na kojima se dogodilo najviše kvarova.
Korisnik: od onih koji su uspjeli koje je bilo njihovo prosječno trajanje izvođenja?
Copilot: Evo prosječnog trajanja izvođenja tokova koji su uspjeli.

Snimka zaslona kopilot s više okretaja s različitim izlaznim podacima i vizualizacijama.

Utjecaj na izlazni format

Možete utjecati na izlazni format kopilot tražeći eksplicitne izlazne tipove kao što su "pokaži mi neuspjelu u odnosu na uspješnu distribuciju izvođenja toka kao trakasti grafikon". To vjerojatno daje sljedeći ishod:

Snimka zaslona odgovora kopilot koji je odgovorio na korisnički upit tortni grafikon.

Brisanje konteksta prethodnog upita za početak ispočetka

Ako želite ponovno postaviti razgovor s kopilot, možete odabrati tri točke ... pokraj imena kopilota, a zatim odabrati Novo čavrljanje.

Snimka zaslona kopilot Nova opcija chata za resetiranje razgovora.

Provjera FetchXML valjanosti rezultata upita koje generira kopilot

Sljedeći koraci vode vas kroz postupak provjere valjanosti (i potencijalne ponovne upotrebe) FetchXML upita u Power Automate tijekovima oblaka.

1. korak: izrada kopije upita FetchXML

Nakon što pošaljete upit kopilot, dobit ćete odgovor koji uključuje vezu s oznakom Prikaži kod. Odaberite ovu vezu, a zatim odaberite ikonu kopiranja koja se nalazi u gornjem desnom kutu FetchXML okvira da biste kopirali kod.

2. korak: Stvaranje tok oblaka i testiranje FetchXML upita

  1. Dođite do portala Power Automate i odaberite Moji tijekovi na izborniku za lijevu navigaciju.
  2. Nastavite odabirom + Novi tijek na naredbenoj traci, a zatim odaberite Trenutni tok oblaka s padajućeg izbornika.
  3. Unesite naziv tijeka, odaberite Ručno pokretanje tijeka, a zatim odaberite Stvori.
  4. Pojavit će se Dizajner tijeka u oblaku. Pronađite i zatim odaberite+ Novi korakgumb .
  5. Na traci za pretraživanje koja se pojavi unesite Dataverse, a zatim odaberite Dataverse poveznik iz rezultata.
  6. Prikazuju se razne radnje. Pomičite se dok ne pronađete i odaberete radnju Popis redaka .
  7. Unutar radnje Popis redaka odaberite vezu Prikaži napredne mogućnosti .
  8. Pojavit FetchXML će se polje upita. Ovdje unosite kopirani FetchXML upit koji je kopilot prethodno generirao.
  9. Nakon lijepljenja odaberite FetchXML Spremi.
  10. Testirajte svoj tijek odabirom Test .
  11. Slijedite upute na zaslonu da biste ručno pokrenuli tijek da biste pregledali njegove rezultate.

3. korak: Razumijevanje rezultata

Pretpostavimo da ste pitali kopilot 'koliko smo neuspjelih i uspješnih tokova imali prošlog mjeseca?' Time se stvara upit FetchXML sličan sljedećem:

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true" count="3" page="1">
    <entity name="flowsession">
        <attribute name="flowsessionid" alias="flowsession_count" aggregate="count" />
        <attribute name="statuscode" alias="flowsession_statuscode" groupby="true" />
        <filter type="and">
            <condition attribute="completedon" operator="last-x-months" value="1" />
        </filter>
    </entity>
</fetch>

Ako se podaci podudaraju s zadanim FetchXML upitom, radnja Popis redaka Dataverse konfigurirana u 2. koraku vraća podatke u formatu koji se zove JSON (JavaScript Object Notation), što je u biti metoda koja se koristi za predstavljanje podataka na dobro organiziran način, što olakšava digitalno čitanje i pisanje.

Za pitanja temeljena na distribuciji, kao što je prethodno spomenuto, podaci su grupirani po jednom ili više polja (statuscode), zajedno sa agregacijom (count) koja vraća broj za svaku grupu (to jest, failed,, succeeded i tako dalje).

Svaki od vraćenih zapisa sadrži polja kao što su:

  • flowsession_count: Koliko je puta tijek rada pokrenut.
  • flowsession_regardingobjectid: jedinstveni identifikator za pokretanje tijeka.
  • flowsession_statuscode: Status izvođenja tijeka (na primjer, nije uspjelo).
  • workflow_name: Naziv tijeka.

Ako želite znati koliko je puta pokrenut određeni tijek, pogledajte stupac zapisa flowsession_count u kojem workflow_name je naziv vašeg tijeka.

Razumijevanje odgovora kopilot na problematične upute

Ova tablica prikazuje zadane odgovore koji se vraćaju kada kopilot ne može razumjeti vaše pitanje, namjeru ili generirati valjan odgovor.

Odgovor kopilota Pojedinosti
Nažalost, nešto nije u redu. Pokušajte ponovno. Označava da je došlo do neočekivane pogreške. Preformulirajte svoje pitanje i pokušajte ponovno.
Žao mi je, nisam mogao razumjeti vaše pitanje. Molim vas preformulirajte ga i pokušajte ponovno. Mogu odgovoriti na pitanja koja se odnose na podatke na ovoj stranici. Za više primjera upita koje možete pitati kopilot, možete posjetiti odjeljak s primjerima upita na našoj stranici dokumentacije. Označava da se vaše pitanje ne može prevesti u valjani FetchXML upit. Preformulirajte svoje pitanje i pokušajte ponovno.
Žao nam je, Copilot je popunjen i privremeno nije dostupan - pokušajte ponovno za neko vrijeme. Označava da postoje ograničenja resursa na pozadini. Nakon kratkog vremena pokušajte ponovno s pitanjem.
Žao nam je, vaša poruka sadrži potencijalno štetan sadržaj. Provjerite je li vaš unos prikladan i pokušajte ponovno. Označava da vaše pitanje može uključivati potencijalno štetan sadržaj i da ga je pozadinska usluga blokirala. Uklonite sav potencijalno štetan sadržaj iz pitanja i pokušajte ponovno.
Žao mi je, nisam uspio generirati valjan odgovor na temelju vašeg pitanja. Molim vas preformulirajte ga i pokušajte ponovno. Mogu odgovoriti na pitanja koja se odnose na podatke na ovoj stranici. Za više primjera upita koje možete pitati kopilot, možete posjetiti odjeljak s primjerima upita na našoj stranici dokumentacije. Označava da je generirani FetchXML zahtjev nevažeći ili da upit nije uspio kada ga je kopilot pokušao izvršiti. Preformulirajte svoje pitanje i pokušajte ponovno.
Žao nam je, vaša pretraga uključuje previše rezultata. Precizirajte upit i pokušajte ponovno. Za primjere o tome kako ograničiti rezultate pretraživanja koje vraća kopilot, posjetite našu stranicu s dokumentacijom. Označava da filtri primijenjeni na upit premašuju trenutna ograničenja agregacije u FetchXML. Dodajte prikladnije filtre, kao što je traženje podataka za jučerašnji ili prošli mjesec u upit, da biste bili sigurni da vraća podatke unutar tih ograničenja.

Poznati problemi i ograničenja

Sljedeći popis sadrži poznata ograničenja kopilota u aktivnosti tok radne površine.

  • Copilot je nova tehnologija koja se još uvijek razvija. Optimiziran je za korištenje s engleskim jezikom i ima ograničenu podršku za druge jezike. Kao takvi, dijelovi se mogu pojaviti na engleskom, a ne na željenom jeziku.
  • Copilot je trenutno dostupan samo u Dataverse okruženjima sa sjedištem u Sjedinjenim Američkim Državama.
  • Copilot može vratiti pogrešne ili nepotpune podatke i upite FetchXML .
  • Copilot u početku može odgovoriti samo na pitanja o aktivnostima tok radne površine kao što su pogreške, strojevi te prošla i trenutna izvođenja.
  • U razgovorima s više poteza, kopilot čuva kontekst samo posljednjih pet pitanja. Ako naiđete na pogrešne ili nepotpune rezultate, razmislite o ponovnom postavljanju razgovora. Dodatne informacije: Brisanje konteksta prethodnog upita za početak ispočetka.
  • Za upite koji vraćaju velike skupove rezultata, kopilot ih možda neće moći vratiti ili renderirati.