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Este artigo fornece respostas para perguntas frequentes sobre os recursos de IA em aplicativos do Dynamics 365.
Sou novo em IA. Por onde devo começar?
Comece com uma visão geral de vídeo de alto nível de como o Copilot funciona no Dynamics 365 e no Power Platform. Você aprenderá como o Copilot mantém seus dados corporativos seguros e adere aos requisitos de privacidade e como ele usa a IA generativa de forma responsável.
Como os aplicativos do Dynamics 365 usam IA?
Os recursos de IA no Dynamics 365 usam exclusivamente os serviços do Microsoft Azure. Escolhemos a nuvem do Azure porque os serviços do Azure são criados para os padrões de IA responsável da Microsoft e com os controles de segurança, privacidade e conformidade da empresa que nossos clientes esperam.
Como a IA generativa se relaciona com o que a Microsoft oferece no Azure?
A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos ou dados para você com base em sua entrada ou prompt. Por exemplo, a IA generativa pode escrever texto, gerar imagens, redigir música ou sintetizar fala. A Microsoft oferece uma variedade de modelos e serviços de IA no Azure, como os Serviços Cognitivos do Azure, o Azure Machine Learning e o Serviço Azure OpenAI. O Serviço OpenAI do Azure é uma variante de IA generativa que permite acessar e usar modelos OpenAI, como GPT-4 e DALL-E, para várias tarefas e cenários. Os aplicativos do Dynamics 365 usam o Serviço OpenAI do Azure para fornecer funcionalidades de IA geradora para ajudar os usuários empresariais em seu trabalho. Nossos parceiros também podem integrar o Serviço OpenAI do Azure em suas soluções.
Saiba mais na postagem do blog Innovar mais rápido com IA generativa no Serviço OpenAI do Azure.
Como a IA gerativa pode ajudar as empresas?
O termo IA gerativa parece intrigante, mas como as empresas podem usá-la para avançar? Aqui está uma postagem no blog que fornece alguns exemplos interessantes que podem inspirá-lo: Serviço OpenAI do Azure: Dez maneiras pelas quais a IA gerativa está transformando empresas.
Você também pode obter uma visão geral rápida dos recursos de IA generativos em aplicativos do Dynamics 365 no Microsoft Copilot no Dynamics 365.
Dica
As próximas duas seções destinam-se a organizações que desejam fornecer IA generativa por conta própria, ou seja, não para as pessoas que desejam usar os recursos de IA generativa integrados aos aplicativos do Dynamics 365. Se você for um usuário de negócios, vá para uma das outras seções : use os links na seção Neste artigo na parte superior para encontrar o assunto certo para você.
Como fazer para obter acesso ao Serviço OpenAI do Azure e escolher e implantar modelos de IA?
Para obter acesso ao Serviço OpenAI do Azure, você deve ter uma assinatura Azure e uma conta de Serviço OpenAI do Azure. Você pode se inscrever para ambos no portal do Azure. Sua conta permite que você crie um recurso do Serviço OpenAI do Azure e obtenha uma chave de API que você pode usar para acessar os modelos do Serviço OpenAI do Azure. Você pode escolher entre vários modelos para diferentes domínios e finalidades. Por exemplo, geração de texto, análise de texto, geração de imagem, análise de imagem e IA de conversa.
Você pode personalizar, treinar e implantar modelos fornecendo seus próprios dados e parâmetros. No entanto, você normalmente pode ignorar esse processo caro e demorado. O modelo do Serviço OpenAI do Azure já foi treinado em vastas quantidades de dados.
A tabela a seguir fornece uma visão geral de tarefas e recursos.
| What | Onde | Saiba mais |
|---|---|---|
| Obtenha uma assinatura de Azure. Inscreva-se para um plano pago ou comece gratuitamente. | azure.microsoft.com | |
| Solicite acesso ao Serviço OpenAI do Azure para sua assinatura. Atualmente, o acesso a esse serviço é concedido somente solicitando acesso. | https://aka.ms/OAIapply | O que é Serviço OpenAI do Azure? |
| Obtenha permissões em sua conta para criar recursos do Azure OpenAI e implantar modelos. | Portal do Azure | Controle de acesso baseado em funções para o serviço Azure OpenAI |
| Crie um recurso do Serviço OpenAI do Azure e implante um modelo. | Portal do Azure/ e portal do Fábrica de IA do Azure | Criar e implantar um recurso Serviço OpenAI do Azure |
Depois de concluir esta etapa, você pode começar a desenvolver sua experiência de Copilot, o que requer as seguintes informações sobre o recurso e o modelo implantado:
| What | Onde encontrá-lo |
|---|---|
| Chave de API e ponto de extremidade do OpenAI do Azure (URL) | A página Chaves e Endpoint do recurso no portal do Azure. |
| Nome da implantação do modelo | Página implantações no portal do Fábrica de IA do Azure. |
Quanto isso custa e há ferramentas para prever e medir o custo?
O custo de usar o Serviço OpenAI do Azure depende do tipo e da quantidade de recursos que você usa, que, por sua vez, dependem do modelo. Você pode usar a calculadora de preços do Azure para estimar o custo de usar o Serviço OpenAI do Azure com base no uso e na configuração esperados.
Como seus recursos de IA do Azure OpenAI estão anexados à sua chave do Serviço OpenAI do Azure, você é responsável pelos custos operacionais dos recursos do Azure OpenAI durante o desenvolvimento e teste. Você permanecerá responsável quando seus clientes usarem o recurso em ambientes de produção ou em ambientes de teste. Por exemplo, um recurso de IA que fornece um punhado de sugestões mensais para os proprietários de negócios provavelmente consome menos recursos e custa menos. Por outro lado, um recurso de IA que gera um resumo diário de projeto de duas páginas para cada funcionário provavelmente consome mais recursos e custa mais.
Opcionalmente, use as ferramentas de Gerenciamento de Custos e Cobrança da Microsoft para monitorar e controlar seus gastos no Serviço Azure OpenAI. Você pode definir orçamentos, alertas e políticas para acompanhar e otimizar seus custos. Você também pode exibir e baixar relatórios detalhados e faturas que mostram seu uso e encargos.
Saiba mais sobre quanto custa o Serviço OpenAI do Azure e quais são as ferramentas para prever/medir o custo no preços do Serviço OpenAI do Azure.
Há prós e contras para usar os modelos populares?
Os modelos populares que estão disponíveis no Serviço OpenAI do Azure hoje são GPT-4 e DALL-E. GPT-4 é um modelo de linguagem em grande escala que pode gerar texto natural e coerente para várias tarefas e domínios, como resumo, tradução, resposta a perguntas e criação de conteúdo. DALL-E é um modelo de geração de imagens em grande escala que pode gerar imagens realistas e diversas a partir de prompts de texto ou imagem, como desenhos, logotipos, ícones e cenas.
Ambos os modelos são bons em produzir saídas relevantes e de alta qualidade que podem aprimorar seus aplicativos e fluxos de trabalho. No entanto, ambos os modelos também têm algumas limitações e desafios que você deve estar ciente. Por exemplo, os modelos podem nem sempre gerar saídas precisas ou factuais, respeitar normas éticas e sociais ou proteger a privacidade e a segurança dos dados.
Para saber mais sobre quais modelos populares são bons ou menos bons, acesse os modelos do Serviço OpenAI do Azure.
Quais são as armadilhas e as melhores práticas para prompts?
Um prompt é a entrada que você fornece ao modelo para gerar uma saída. Um prompt pode ser texto, imagem ou uma combinação de ambos. A maneira como você escreve um prompt pode afetar a qualidade e a relevância da saída. Portanto, é importante seguir algumas diretrizes e práticas recomendadas ao escrever prompts. Algumas das armadilhas e as práticas recomendadas são:
- Seja claro e específico sobre o que você deseja que o modelo faça e que tipo de saída você espera.
- Forneça contexto e informações suficientes para o modelo entender a tarefa e o domínio.
- Use exemplos, palavras-chave e formatação para orientar o modelo e restringir a saída.
- Evite prompts ambíguos, vagos ou enganosos que possam confundir o modelo ou levar a saídas indesejadas.
- Teste e avalie as saídas em diferentes prompts e cenários para verificar o desempenho e a confiabilidade do modelo.
- Examine e verifique as saídas para precisão, relevância, qualidade e ética antes de usá-las em seus aplicativos ou fluxos de trabalho.
Saiba mais sobre como escrever prompts eficazes e quais são as armadilhas e as melhores práticas, na arte do prompt: Como obter o melhor da IA generativa.
Como posso gerenciar as saídas e incertezas das solicitações?
As saídas geradas pelo modelo nem sempre são perfeitas ou previsíveis. Os modelos podem gerar saídas imprecisas, irrelevantes, incompletas, inconsistentes ou até mesmo inadequadas. Portanto, você precisa de uma estratégia para gerenciar saídas e lidar com a incerteza.
- Use os parâmetros e as configurações do modelo para controlar o formato de saída, o comprimento e a diversidade.
- Use as métricas e pontuações do modelo para medir a qualidade da saída, a confiança e a similaridade.
- Use os comentários e os logs de modelo para monitorar e melhorar o desempenho e a confiabilidade da saída.
- Use os filtros de modelo e as proteções para evitar e detectar os erros e problemas de saída.
- Use a revisão humana para validar e corrigir os resultados da saída.
Saiba mais sobre como gerenciar saídas e incertezas em Como controlar modelos do Azure OpenAI. Saiba mais sobre os prompts do Copilot no Learn about Copilot prompts.