Przeczytaj w języku angielskim

Udostępnij za pośrednictwem


Wprowadzenie do wstępnie tworzonych monitów

Power Platform umożliwia twórcom wstępnie utworzone monity w przypadku typowych scenariuszy biznesowych, takich jak podsumowanie, klasyfikacja, wyodrębnienie obiektów, tłumaczenie, ocena opinii lub przygotowanie odpowiedzi. Te monity umożliwiają generowanie odpowiedzi na podstawie AI bez konieczności ręcznego tworzenia monitu. Zamiast określania monitu i tekstu do przetwarzania można po prostu podać tekst, który ma być przeanalizowany, a za pomocą narzędzia AI generowane są żądane dane wyjściowe.

Monity wstępnie utworzone można wykorzystać w wielu różnych działaniach, takich jak:

  • Niskokodowe dodatki plug-in Dataverse
  • Formuły Power Apps
  • Power Automate

wymagania wstępne

  • Środowisko w regionie, w którym są dostępne monity.

    Aby dowiedzieć się, czy w regionie są dostępne monity, przejdź do obszaru Dostępność funkcji według regionu — monity.

  • Licencja na usługę Power Apps lub Dynamics 365.

  • Baza danych Dataverse zainstalowana w środowisku.

  • Dodatek AI Builder.

Dostępne wstępnie utworzone monity

W poniższych tabelach opisano dostępne wstępnie utworzone monity. Jeśli znajdziesz wstępnie utworzony monit, który chcesz użyć, przejdź do artykułu Użycie wstępnego monitu w tym artykule, aby dowiedzieć się, jak go używać. Jeśli nie znajdziesz wstępnie utworzonego monitu spełniającego twoje potrzeby, możesz utworzyć monit niestandardowy.

AISummarize

Podsumowują podsumowywane teksty. Na przykład ten monit podsumowuje wiadomość e-mail lub tekst z dokumentu.

Dane wejściowe dla AISummarize

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst do podsumowania Zdania tekstowe

Dane wyjściowe dla AISummarize

Nazwa/nazwisko Podpis Wartości
SummarizedText Podsumowana wersja tekstu wejściowego Zdania tekstowe

AISentiment

Wykryj opinię podanego tekstu. Na przykład ten monit wykrywa, czy opinia klienta jest dodatnia, ujemna czy neutralna.

Dane wejściowe do tekstu AISentiment

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst do analizy Zdania tekstowe

Dane wyjściowe do tekstu AISentiment

Nazwa/nazwisko Podpis Wartości
AnalyzedSentiment Ogólne opinia analizowanego tekstu Pozytywna, neutralna lub negatywna

AIReply

Przygotowanie odpowiedzi na podaną wiadomość. Ten monit może na przykład wyświetlać odpowiedź na przegląd produktu przez klienta.

Dane wejściowe dla AIReply

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst do odpowiedzenia Zdania tekstowe

Dane wyjściowe dla AIReply

Nazwa/nazwisko Opis Wartości
PreparedResponse Komunikat roboczy w odpowiedzi na podany tekst wejściowy Zdania tekstowe

AITranslate

Tłumacz tekst z innego języka. Ten monit może na przykład przetłumaczyć wiadomość e-mail klienta lub przegląd produktu. Nie trzeba określić języka źródłowego i jest on automatycznie wykrywany.

Aby dowiedzieć się więcej o językach obsługiwanych przez język źródłowy i docelowy, przejdź do sekcji Obsługa języków tłumaczeń — tłumaczenie i przejrzyj listę języków w kolumnie Automatyczne wykrywanie języków.

Dane wejściowe dla AITranslate

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst do tłumaczenia Zdania tekstowe
TargetLanguage Nie string Kod języka, na który chcesz przetłumaczyć Poprawny kod języka, np. en dla języka angielskiego

Dane wyjściowe dla AITranslate

Nazwa/nazwisko Opis Wartości
TranslatedText Przetłumaczony tekst Zdania tekstowe

AIClassify

Klasyfikacja tekstu na jedną lub więcej podanych kategorii. Na przykład do klasyfikacji problemów przesłanych przez klientów może zostać użyta następująca lista kategorii:

["Problem", "Billing", "How To", "Licensing"]

Dane wejściowe do AIClassify

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst do sklasyfikowania Zdania tekstowe
Kategorie Tak tabela (tablica ciągu) Kategorie Tabela kategorii

Dane wyjściowe do AIClassify

Nazwa/nazwisko Opis Wartości
Klasyfikacja Kategoria Nazwa wybranej kategorii

AIExtract

Wyodrębnij określone encje, takie jak numery rejestracji, numery telefonów lub nazwy osób.

Dane wejściowe dotyczące AIExtract

Nazwa/nazwisko Wymagania Type Podpis Wartości
Tekst Tak string Tekst, z którego chcesz wyodrębnić dane Zdania tekstowe
Jednostka Tak string Encja do wyodrębnienia Nazwa encji do wyodrębnienia

Dane wyjściowe dotyczące AIExtract

Nazwa/nazwisko Type Podpis Wartości
ExtractedData tabela Wyodrębnione dane dopasowane do typu dostarczonej encji Tabela zera lub więcej wierszy danych pasujących do podanej encji.

Użyj wstępnie skompilowanego monitu

W poniższych sekcjach przedstawiono łącza do sposobu używania wstępnie utworzonego monitu w dodatku plug-in Dataverse, aplikacji Power App lub przepływu Power Automate.

Używanie w niskokodowym dodatku plug-in Dataverse

Aby dowiedzieć się, jak używać wstępnie utworzonych monitów w dodatku plug-in o niskim kodzie, przejdź do Używanie wstępnie utworzonego monitu w dodatku plug-in Dataverse o niskim kodzie.

Używanie w usłudze Power Apps

Z wyjątkiem interfejsu AI Translate każdy wymieniony wcześniej monit wstępny w Power Apps może być używany w taki sam sposób, w jaki można użyć monitów niestandardowych. Aby dowiedzieć się, w jaki sposób używać monitów Power Apps, przejdź do tematu Użyj monitu Power Apps.

Używanie w usłudze Power Automate

Z wyjątkiem interfejsu AI Translate każdy wymieniony wcześniej monit wstępny w Power Automate może być używany w taki sam sposób, w jaki można użyć monitów niestandardowych. Aby dowiedzieć się, w jaki sposób używać monitów Power Automate, przejdź do tematu Użyj monitu w przepływie Power Automate.

Przekazywanie opinii

Jeśli masz opinie o swoich doświadczeniach z bieżącymi monitami wstępnego rozwiązania lub pomysłami na bardziej wstępne monity, możesz podzielić się przemyśleniami na temat portalu Pomysły Power Apps. W tym celu zaznacz pole wyboru AI Builder na liście Kategorie na pasku bocznym Filtry.