최상의 하위 코드 패턴을 선택하여 생성 AI 솔루션 만들기

개요

ISV(독립 소프트웨어 공급업체)가 생성 AI 솔루션을 빌드하는 가장 좋은 방법을 선택할 수 있도록 Microsoft는 낮은 코드 및 프로 코드 옵션의 이점에 대한 지침을 만들었습니다.

이 낮은 코드 경험 내에는 부조종사 확장이라는 한 가지 주요 방법이 있습니다. 이 방법은 솔루션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 특정 경로인 여러 패턴으로 구성됩니다.

이 페이지는 요구 사항 및 기능에 따라 낮은 코드 경험을 이미 선택한 경우 사용 사례에 가장 적합한 패턴을 선택하는 데 도움이 됩니다. 아직 여정을 선택하지 않은 경우 기능 구상 페이지를 방문하여 사용 사례에 가장 적합한 방법을 찾아보세요.

코드가 낮은 여정에 대한 고려 사항

특히 최종 사용자가 Teams, Word 또는 Outlook과 같은 Microsoft 애플리케이션에서 작업을 수행하는 것이 목표인 경우 솔루션을 빠르게 개발하려는 ISV에 낮은 코드 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다. 이 방법은 일반적으로 제한된 코드 개발, 템플릿 사용률 및 프로 코드 접근 방식보다 더 빠른 가치 창출 시간을 포함합니다.

*빠른 처리가 필요 *소프트웨어 개발 및 코딩 전문가에게 전념할 수 있는 제한된 리소스 필요 *솔루션을 Microsoft 365 생산성 도구와 통합하려는 경우 낮은 코드 접근 방식이 가장 적합할 수 있습니다.

전체 사용자 지정 및 지속적인 제어의 경우 더 복잡하더라도 프로 코드 여정 이 더 좋을 수 있습니다.

낮은 코드 접근 방식이 사용 사례에 가장 적합하다고 생각되면 이 문서의 패턴 옵션을 통해 요구 사항에 가장 적합한 도구를 찾는 데 도움이 됩니다.

하위 코드 방법 내에는 세 가지 패턴 옵션이 있습니다. *플러그 인을 만들어 기존 코필로트의 기능을 향상시킵니다.*Microsoft Graph 커넥터를 사용하여 데이터를 코필로트 환경으로 가져오기 *Power Platform 커넥터를 사용하여 최종 사용자에게 부조종사 환경을 사용자 지정할 수 있는 기회 제공

ISV 경험의 패턴 선택

각 방법 내에서 패턴 선택은 ISV가 솔루션 빌드를 시작하기 전에 수행하는 마지막 단계입니다.

선택한 패턴:

• 솔루션의 기능에 영향을 줍니다. 상황에 맞는 올바른 패턴을 선택하면 솔루션을 고객의 요구에 맞게 일치시킬 수 있습니다. 의도한 결과에 맞는 기능이 있는 패턴 선택

• 프로젝트의 개발 비용에 영향을 줍니다. 이러한 낮은 코드 패턴은 빠른 결과를 제공하지만 일부는 개발 중에 더 많은 리프트가 필요할 수 있습니다. 필요한 시간과 비용의 투자가 사용 사례의 잠재적 가치보다 크지 않아야 합니다.

• 다른 인터페이스 내에서 작업할 수 있습니다. 일부 패턴은 기존 애플리케이션 또는 플랫폼과 통합되도록 설계되었으며, 다른 패턴은 새 소프트웨어의 구성 요소로 사용됩니다.

• 데이터, 인프라 및 기타 백 엔드 고려 사항을 변경합니다. 플러그 인 또는 커넥터를 통해 표시되는 여러 외부 데이터 원본을 사용하는 경우 선택한 플러그 인 및 커넥터가 데이터 볼륨을 처리할 수 있는지 확인합니다. Microsoft Graph 커넥터 갤러리에서 사용할 수 있는 기능부터 시작하지만, 더 많은 데이터 사용량이 많은 솔루션은 요구 사항에 맞게 몇 가지 코드 변경 및 백 엔드 디자인이 필요할 수 있습니다.

여러 패턴 옵션

일부 ISV는 여러 솔루션을 빌드하거나 여러 패턴의 기능을 단일 솔루션에 통합하기 위해 여러 패턴을 따르도록 선택할 수 있습니다.

각 패턴은 AI 지원의 다양한 측면을 해결하는 고유한 기능을 제공하며, 여러 옵션을 활용하면 강력하고 포괄적인 생성 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 복합 패턴의 예는 데이터 통합 및 자동화에서 고급 보고 및 AI 인사이트에 이르기까지 다양합니다.

일부 ISV는 이러한 낮은 코드 패턴을 프로 코드 접근 방식과 결합하여 고객에게 다양한 고도에서 소프트웨어에 참여할 수 있는 여러 기회를 제공합니다. 두 방법을 결합하면 사용 편의성과 낮은 코드의 빠른 배포와 프로 코드 접근 방식의 유연성 및 기능을 활용할 수 있습니다.

하나의 패턴을 선택하든, 옵션을 결합하든, 현재 상황을 고려하고 가장 적합한 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.

패턴 A: 플러그 인 만들기

기존 서비스, 데이터 및 프로세스를 Microsoft의 Copilots 또는 Microsoft 365 애플리케이션에 노출하려는 ISV는 플러그 인 및 커넥터를 빌드하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

ISV는 Copilot Studio 및 Teams 메시지 확장을 통해 Power Platform 플러그 인을 비롯한 다양한 도구를 사용하여 플러그 인을 만들 수 있습니다. 새로운 플러그 인은 파트너 센터를 통해 Microsoft의 Copilot 에코시스템에 게시할 수 있으며, 여기서 IT 관리자는 최종 사용자가 사용하도록 승인할 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 Microsoft 365 Copilot가 다른 소프트웨어 및 서비스의 API와 상호 작용하고, 최신 정보를 표시하고, 작업을 실행하고, 새로운 유형의 계산을 수행할 수 있습니다.

다음과 같은 경우 이 옵션에 관심이 있을 수 있습니다.

• Microsoft Copilot를 사용하여 Microsoft 365로 앱 또는 서비스를 가져오려는 경우
• Teams 메시지 확장 및 Copilot Studio 플러그 인과 같은 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
• 파트너 센터를 통해 솔루션의 가시성과 검색 가능성을 높여야 합니다. 이 패턴의 주요 이점은 다음과 같습니다.
• Microsoft 365 앱에서 연속성을 통해 사용자 환경을 간소화하여 사용자가 여러 앱 간을 탐색할 필요가 없습니다.
• 이미 작업 중인 사용자를 만나 솔루션 서비스에 대한 가시성을 높입니다.

시나리오

생성 AI 솔루션을 전문으로 하는 Contoso라는 가상의 소프트웨어 공급업체를 상상해 보겠습니다. 이 시나리오에서는 Contoso와 AdventureWorks가 협력하여 가상 상점 과제에 대한 솔루션을 신속하게 만들었습니다. AdventureWorks의 기존 시스템은 직원들이 여러 플랫폼에서 컨텍스트 전환하도록 강제하여 통신이 분리되고 인벤토리 관리가 만료됩니다. AdventureWorks는 지속적인 성장을 촉진하기 위해 전반적인 인사이트를 개선하고자 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Contoso는 Copilot Studio의 스토어 운영 부조종사 템플릿을 활용하여 AdventureWorks의 기존 쇼핑 애플리케이션에서 AI 도우미를 만듭니다. 이 플러그 인은 최소한의 리소스 사용으로 쇼핑 앱에 저장 프로시저, 정책 및 데이터를 빠르게 통합합니다.

AI를 통해 지원되는 도우미는 다음을 지원합니다.

• 직원이 이미 작업 중인 앱의 매장 절차 및 정책에서 상황별 제안 및 기타 관련 정보를 제공하여 직원 커뮤니케이션을 개선합니다.
• 재고가 특정 임계값에 도달하면 자동화된 경고로 재고 계획 최적화
• 과거 판매 실적을 분석하고 이 정보를 통합 보기에 통합하여 데이터 인사이트 표시

AdventureWorks는 상당한 리소스를 투자할 필요 없이 과제에 대한 해결책을 찾을 수 있었습니다. Contoso에서 만든 AI 도우미는 가상 상점의 효율성을 극대화하고 향상된 인사이트와 간소화된 데이터를 활용할 수 있도록 했습니다.

패턴 B: Power Platform Connectors

Microsoft 365 애플리케이션에서 데이터를 표시하려는 경우 플러그 인을 만드는 것이 좋습니다. Copilot Studio 및 Power Platform 커넥터는 앱에 부조종사 기능을 효과적으로 추가할 수 있습니다. Copilot Studio에서 Power Platform 커넥터를 만들어 부조종사에서 애플리케이션을 포함한 많은 원본에서 데이터를 검색할 수 있도록 할 수 있습니다. 이러한 커넥터를 만들어 최종 사용자에게 데이터 및 서비스에 따라 부조종사 환경을 제공할 수 있습니다.

다음과 같은 경우 이 패턴에 관심이 있을 수 있습니다.

• 최종 사용자가 애플리케이션 내에서 Microsoft Copilot의 기능을 사용하는 데 관심이 있도록 합니다.
• 더 낮은 코딩 리프트가 필요하지만 여전히 부조종사 환경을 만들고 싶습니다.
• 다양한 데이터 원본에 액세스할 수 있는 부조종사 사용

이 패턴의 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 기존 Microsoft 및 비 Microsoft 커넥터의 기능을 사용하여 애플리케이션 보강
• Copilot Studio의 낮은 코드 기능을 통한 플러그 인 개발 신속

Power Platform 커넥터 시나리오

Contoso는 지난해 온라인 트래픽과 판매가 증가하면서 고객 서비스 문제가 발생했기 때문에 AdventureWorks와 다시 파트너십을 맺고 있습니다. 그들은 고객 문의의 급증을 따라잡기 위해 고군분투하고 있으며 웹 사이트에서 고객 서비스를 관리하는 데 도움이되는 전문 부조종사로 신속하게 만들고 자합니다.

이러한 요구 사항을 효율적으로 해결하기 위해 Contoso는 Copilot Studio 및 Power Platform 커넥터를 사용하여 기존 애플리케이션에서 AdventureWorks에 Microsoft Copilot를 장착하기로 결정했습니다.

사용자 지정된 부조종사에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• AdventureWork의 제품 데이터베이스와 통합하여 실시간 상태 업데이트를 제공하고 반환 지원
• CRM, 판매 및 인벤토리의 데이터를 연결하여 관리 정보를 간소화된 방식으로 유지합니다.

Contoso에는 이미 사용 가능한 데이터 원본이 있으므로 Copilot Studio 및 Power Platform 커넥터를 사용하여 이 솔루션을 쉽게 만들어 클라이언트의 요구에 적합한 부조종사 환경을 만듭니다.

패턴 C: Microsoft Graph 커넥터

Microsoft Graph 커넥터는 다양한 원본의 외부 데이터를 Microsoft 365에 쉽게 통합하여 사용자에게 통합되고 안전한 환경을 제공합니다. 이러한 커넥터는 데이터 접근성을 향상시키고, 개발을 간소화하며, AI 생성 콘텐츠의 컨텍스트 관련성을 개선하여 보다 강력하고 통합된 솔루션을 제공합니다.

다음과 같은 경우 이 패턴에 관심이 있을 수 있습니다.

• 엔터프라이즈 애플리케이션 또는 기타 온-프레미스 및 SaaS 클라우드 소프트웨어를 Microsoft 365 생산성 도구와 통합하는 방법이 필요합니다.
• Microsoft 365에서 작업하는 최종 사용자가 사용자 중심 Microsoft Graph 데이터와 결합된 데이터 원본에서 인사이트를 얻을 수 있도록 하고자 합니다. 이 패턴의 주요 이점은 다음과 같습니다.
• 기존 Microsoft 365 클라이언트 애플리케이션 사용자 기반이 데이터 및 서비스에 액세스할 수 있도록 설정, 제품 소개 및 사용자 기반 증가
• ISV 데이터와 Microsoft Graph 데이터를 결합하여 인사이트 보강 및 Microsoft 365 앱과의 범용 통합 달성

Microsoft Graph 커넥터 시나리오

Contoso는 다국적 기업인 대규모 고객 중 하나에 대한 솔루션을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 클라이언트는 전 세계 사무실의 부서에서 문서를 관리하고 공동 작업하는 데 어려움을 겪고 있습니다. Microsoft 365 생산성 애플리케이션을 사용하지만 문서 관리를 위한 보다 간소화되고 지능적인 시스템이 필요하며 더 나은 공동 작업을 용이하게 합니다.

이러한 요구를 충족하기 위해 Contoso는 Microsoft Graph 커넥터와 Microsoft Copilot의 AI 기능을 사용하여 중앙 집중식 액세스 및 분석을 위해 클라이언트의 다양한 데이터 원본을 Microsoft 365 애플리케이션에 원활하게 통합합니다.

이 솔루션은 다음을 통해 회사의 워크플로를 개선하는 데 도움이 됩니다.

• SharePoint에서 가져온 컨텍스트에 따라 문서에 자동으로 태그를 지정하여 전역 조직에서 파일을 구성합니다.
• 팀 및 표준 시간대의 인사이트를 위해 Outlook과 직접 통합하여 모임 또는 문서 검토를 위한 최적의 시간 제안
• Microsoft Copilot의 스마트 요약을 활용하여 팀이 향상된 공동 작업 및 의사 결정의 핵심 요소를 빠르게 이해할 수 있도록 지원

Contoso는 데이터 통합을 위한 Microsoft Graph 커넥터와 향상된 기능 및 분석을 위한 Microsoft Copilot의 AI 기능을 활용하여 클라이언트의 과제에 대한 포괄적인 솔루션을 개발할 수 있었습니다. 이 솔루션은 운영 효율성을 개선하고 더 나은 팀워크와 정보 공유를 용이하게 하는 도구를 제공했습니다.

결론

이러한 패턴 옵션 중 하나를 사용하면 낮은 코드로 생성 AI 솔루션 개발을 시작하는 데 도움이 됩니다. 이러한 패턴이 의도한 사용 사례에 필요한 기능을 제공하지 않는 경우 애플리케이션을 사용자 지정하기 위해 더 많은 제어를 위해 프로 코드 패터를 탐색할 수 있습니다.

이러한 리소스를 확인하여 선택한 하위 코드 패턴의 도구와 생성 AI 환경을 빌드한 후 활성화 및 수익 창출을 위한 다음 단계에 대해 알아봅니다.

• Microsoft 365용 Microsoft Copilot용 메시지 확장 빌드
• Microsoft 365용 Microsoft Copilot용 Microsoft Graph 커넥터 빌드
• 챗봇 컨트롤을 사용하여 Power Virtual Agents 컨트롤 포함

관련 링크

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