Power Apps жүйесінде AI Builder модельдерін пайдалану

Power Fx, ашық бастапқы төмен кодты формулаларын пайдалану арқылы Power App бағдарламасына AI үлгілерінің неғұрлым қуатты және икемді интеграцияларын қосуға болады. AI үлгісі болжам формулаларын кенеп қолданбасындағы кез келген басқару элементтерімен біріктіруге болады. Мысалы, төмендегі Басқару элементтері бар үлгіні пайдалану бөлімінде көрсетілгендей, мәтін енгізуді басқару элементіндегі мәтін тілін анықтауға және нәтижелерді белгі басқару элементіне шығаруға болады. .

Талаптар

Power Fx модельдерде AI Builder пайдалану үшін сізде болуы керек:

• Деректер базасы Microsoft Power Platform барортасына қол жеткізу.

• AI Builder лицензия (сынақ немесе ақылы). Қосымша ақпарат алу үшін AI Builder лицензиялау бөліміне өтіңіз.

Кенеп қолданбаларында үлгіні таңдаңыз

AI үлгісін Power Fx қолдану үшін кенеп қолданбасын жасау, басқару элементін таңдау және басқару сипаттарына өрнектерді тағайындау қажет.

Ескертпе

Пайдалануға болатын AI Builder модельдер тізімін AI үлгілері мен бизнес сценарийлерін қараңыз. Сондай-ақ Microsoft Azure компьютерлік оқыту ішіне орнатылған үлгілерді өз үлгіңізді әкелу мүмкіндігі бар пайдалануға болады.

1. Бағдарлама жасаңыз. Қосымша ақпарат: Басынан бастап бос кенеп қолданбасын жасаңыз.

2. Деректер>Деректерді қосу>AI үлгілері таңдаңыз.

   

3. Қосу үшін бір немесе бірнеше үлгіні таңдаңыз.

   Үлгіңізді тізімде көрмесеңіз, оны Power Apps ішінде пайдалануға рұқсатыңыз болмауы мүмкін. Бұл мәселені шешу үшін әкімшіңізге хабарласыңыз.

Басқару элементтері бар үлгіні пайдаланыңыз

Енді сіз кенеп қолданбасына AI үлгісін қосқан болсаңыз, басқару элементінен AI Builder үлгіні қалай шақыру керектігін көрейік.

Келесі мысалда біз қолданбаға пайдаланушы енгізген тілді анықтай алатын қолданбаны құрастырамыз.

1. Бағдарлама жасаңыз. Қосымша ақпарат: Басынан бастап бос кенеп қолданбасын жасаңыз.

2. Деректер>Деректерді қосу>AI үлгілері таңдаңыз.

3. Тілді анықтау AI үлгісін іздеңіз және таңдаңыз.

   

   Ескертпе

   Қолданбаны орталар бойынша жылжытқан кезде жаңа ортада үлгіні қолданбаға қайта қолмен қосу керек болады.

4. Сол жақ тақтадан + таңдап, одан кейін Мәтін енгізу басқару тармағын таңдаңыз.

5. Мәтін белгісі басқаруын қосу үшін алдыңғы қадам әрекетін қайталаңыз.

6. Мәтін белгісінің атын Тіл деп өзгертіңіз.

7. «Тіл» белгісінің жанына басқа мәтін белгісін қосыңыз.

   

8. Алдыңғы қадам ішіне қосылған мәтін белгісін таңдаңыз.

9. Мәтін белгісінің Мәтін сипаты үшін формула жолына келесі формуланы енгізіңіз.

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

   Белгі тілге негізделген тіл кодына өзгереді. Бұл мысал үшін en (ағылшынша).

   

10. Экранның жоғарғы оң жақ бұрышындағы Ойнату түймесін таңдау арқылы қолданбаны алдын ала қарау нұсқасы.

    

11. Мәтін жолағына bonjour енгізіңіз. Француз тілінің тілі (fr) мәтін ұясының астында пайда болатынына назар аударыңыз.

    

12. Сол сияқты, басқа тілдегі мәтінді қолданып көріңіз. Мысалы, guten tag енгізу анықталған тілді неміс тілі үшін de деп өзгертеді.

Үздік тәжірибелер

• болжам үлгісін мәтіндегі OnChange әрекетінің орнына түймені пайдалану арқылы OnClick сияқты ерекше әрекеттерден іске қосып көріңіз. AI Builder кредиттерді тиімді пайдалануды қамтамасыз ету үшін енгізу.

• Уақыт пен ресурстарды үнемдеу үшін үлгі қоңырауының нәтижесін сақтаңыз, осылайша оны бірнеше жерде пайдалана аласыз. Шығаруды жаһандық айнымалыға сақтауға болады. Үлгі нәтижесін сақтағаннан кейін анықталған тілді және оның сенімділік көрсеткіші тілін екі түрлі белгілерде көрсету үшін қолданбаның басқа жерінде тілді пайдалануға болады.

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

Модель түрі бойынша енгізу және шығару

Бұл бөлім үлгі түрі бойынша реттелетін және алдын ала құрастырылған үлгілер үшін кірістер мен шығыстарды қамтамасыз етеді.

Реттелетін үлгілер

Модель түрі	Синтаксис	Шығыс
Санатқа жіктеу	'Custom text classification model name'.Predict(Text: String, Language?: Optional String)	{AllClasses: {Name: String, Confidence: Number}[],TopClass: {Name: String,Confidence: Number}}
Нысанды шығарып алу	'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, }]}
Нысанды табу	'Custom object detection model name'.Predict(Image: Image)	{ Objects: { Name: String, Confidence: Number, BoundingBox: { Left: Number, Top: Number, Width: Number, Height: Number }}[]}

Алдын ала құрастырылған модельдер

Ескертпе

Алдын ала құрастырылған үлгі атаулары ортаңыздың тілінде көрсетіледі. Келесі мысалдар ағылшын тілінің үлгі атауларын көрсетеді (en).

Модель түрі	Синтаксис	Шығыс
Визиттік картаны оқу құралы	‘Business card reader’.Predict( Document: Base64 encoded image )	{ Fields: { FieldName: { FieldType: "text", Value: { Text: String, BoundingBox: { Top: Number, Left: Number, Height: Number, Width: Number }}}}}
Санатқа жіктеу	'Category classification'.Predict( Text: String,Language?: Optional String, )	{ AllClasses: { Name: String, Confidence: Number }[], TopClass: { Name: String, Confidence: Number }}
Куәлік құжат оқу құралы	‘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 }}}}}
Есеп-шот өңдеу	‘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 } } } }[] } }}
Негізгі фразаны шығарып алу	'Key phrase extraction'.Predict(Text: String, Language?: Optional String))	{ Phrases: String[]}
Тіл анықтау	'Language Detection'.Predict(Text: String)	{ Language: String, Confidence: Number}
Түбіртекті өңдеу	‘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 } } } }[] } } }
Сезімді талдау	'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 } }[]}
Мәтін тану	'Text recognition'.Predict( Document: Base64 encoded image)	{Pages: {Page: Number,Lines: { Text: String, BoundingBox: { Left: Number, Top: Number, Width: Number, Height: Number }, Confidence: Number }[] }[]}
Мәтін аудару	'Text translation'.Predict( Text: String, TranslateTo?: String, TranslateFrom?: String)	{ Text: String, // Translated text DetectedLanguage?: String, DetectedLanguageConfidence: Number} }

Мысалдар

Әрбір модель болжау етістігі арқылы шақырылады. Мысалы, тілді анықтау үлгісі мәтінді кіріс ретінде қабылдайды және сол тілдің ұпайы бойынша реттелген ықтимал тілдер кестесін қайтарады. Ұпай үлгінің болжам көмегімен қаншалықты сенімді екенін көрсетеді.

Кіріс	Шығыс
'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 } } ] }

Қатысты ақпарат

• Кенеп қолданбалары дегеніміз не?
• Кенеп қолданбаларындағы формулалармен жұмысты бастаңыз
• Microsoft Power Fx
• Тренинг: AI Builder (оқу жолы) арқылы бизнес өнімділігін арттырыңыз