FAQ para pedidos

Estas perguntas mais frequentes (FAQ) descrevem o impacto da IA do criador de pedidos.

O que são comandos?

A funcionalidade de pedidos no criador de pedidos oferece aos utilizadores uma capacidade versátil para desenvolver fluxos de trabalho, aplicações, transformação de dados e personalização de copilotos com tecnologia de IA. Permite a criação de fluxos de trabalho e aplicações que resumem documentos, criam rascunhos de respostas, classificam texto e traduzem idiomas. Esta capacidade tem tecnologia Azure OpenAI Service, que utiliza a tecnologia GPT (Transformador Generativo Pré-treinado). Estes modelos foram treinados em grandes quantidades de dados de texto, permitindo-lhes gerar texto que se assemelha a conteúdo escrito por humanos.

Saiba mais em Nota de Transparência para o Azure OpenAI Service.

Quais são os casos de utilização pretendidos de comandos?

Os pedidos no criador de pedidos capacitam-no a criar aplicações inteligentes, fluxos de trabalho e a expandir copilotos. Tiram partido das capacidades dos modelos pré-treinados de GPT, o que elimina a necessidade de treinar modelos personalizados. Por exemplo, a intenção pode ser a criação de um fluxo de trabalho que resuma as queixas recebidas dos clientes. Em seguida, cria um pedido de suporte numa ferramenta de gestão de incidentes com base na categoria da queixa recebida. Neste exemplo, os criadores podem instruir o modelo para categorizar e resumir a reclamação recebida para criar um novo incidente.

A lista seguinte contém os incidentes de utilização mais populares para este serviço:

• Resumo dos e-mails, conversações, transcrições, documentos, entre outros.
• Sugestões de rascunhos de respostas a consultas, reclamações, e-mails de clientes, entre outros.
• Extração de informações de contratos, e-mails, faturas, encomendas, entre outros.
• Classificação do conteúdo nas categorias pretendidas (por exemplo, se um e-mail é uma encomenda, uma reclamação ou uma devolução).
• Análise de sentimentos de um determinado texto (por exemplo, identificar o sentimento de uma revisão de produto).

Em todos estes casos, os utilizadores são responsáveis pelo resultado final do sistema. São obrigados a rever o conteúdo gerado para procurar quaisquer potenciais imprecisões ou carácter incompleto antes de o utilizar.

Como foi avaliada a prontidão da funcionalidade de comandos? Que métricas são usadas para medir o desempenho?

A avaliação desta funcionalidade envolve testes completos em vários parâmetros de segurança. Esse teste garante que o recurso esteja alinhado com os padrões e princípios de IA responsável da nossa organização. O serviço também é continuamente avaliado em caso de potenciais vulnerabilidades. As métricas de desempenho que utilizamos envolvem principalmente a eficácia da filtragem de conteúdos e o grau de acordo entre o humano e a máquina em conteúdos filtrados versus não filtrados.

Que tipo de moderação de conteúdo é implementada para comandos?

Os grandes modelos de linguagem são preparados em dados da Internet, o que é excelente para criar um modelo mundial geral. Ao mesmo tempo, pode herdar conteúdo tóxico, prejudicial e tendencioso das mesmas fontes. Os modelos são preparados para se comportarem de forma segura e não produzirem conteúdo prejudicial (ódio e equidade, sexual, violência, automutilação), mas, por vezes, podem gerar resultados tóxicos. O criador de pedidos tira partido do serviço Segurança de conteúdo de IA do Azure para incorporar capacidades de moderação de conteúdo de última geração nos pedidos de IA. Isto inclui serviços para analisar a saída gerada com scanners de conteúdo prejudicial de várias gravidades e segurança contra ataques de injeção de pedidos. A saída também é digitalizada para regurgitação de material protegido.

Os criadores podem configurar o nível de moderação de conteúdo apenas para conteúdo nocivo. Um nível de moderação mais baixo aumenta o risco de conteúdo nocivo nas respostas do pedido. Uma moderação mais elevada reduz esse risco, mas pode diminuir o número de respostas.

Saiba mais em Nível de moderação de conteúdo.

Quais são as limitações da funcionalidade comandos? Como é que os utilizadores podem minimizar o impacto das limitações de comandos quando utilizam o sistema?

A utilização desta tecnologia deve estar em conformidade com os requisitos do Código de Conduta para o Azure OpenAI Service. Esta tecnologia não pode ser utilizada para gerar conteúdo associado a propaganda política, discurso de ódio, desinformação, automutilação, discriminação, material sexual explícito ou outros conteúdos proibidos pelo Código de Conduta. As utilizações não suportadas desta tecnologia incluem o fornecimento de aconselhamento, a utilização para orientações de natureza jurídica, financeira ou relacionadas com saúde, ou para predições futuras, bem como para cálculos financeiros, científicos ou matemáticos, e qualquer outra utilização não suportada mencionada na Nota de Transparência para o Azure OpenAI Service.

O conteúdo gerado por IA pode ter erros, pelo que os criadores devem informar os utilizadores finais da respetiva solução, de uma forma transparente, que a IA cria a geração desse conteúdo através deste modelo. Uma comunicação clara do conteúdo gerado ajuda a evitar a dependência excessiva. Os criadores também devem incluir a possibilidade de um passo de revisão humana para assegurar que o conteúdo gerado por IA é exato e adequado antes de o utilizar.

Que fatores operacionais e definições permitem o uso efetivo e responsável do sistema?

O conteúdo gerado pelo modelo de IA é probabilístico por natureza, pelo que as respostas ao modelo podem variar para as mesmas instruções. A resposta gerada poderá estar incorreta ou ser enganadora e causar resultados indevidamente gerados pelo fluxo ou aplicação. Por exemplo, os clientes empresariais podem receber informações, recomendações ou suporte errados ou incorretos. Os criadores devem implementar uma supervisão humana significativa em seus fluxos e aplicativos e testar seus prompts quanto ao potencial de gerar comportamentos prejudiciais ou conteúdo proibido, conforme listado no Código de Conduta da Microsoft. Os programadores low-code também deverão ser transparentes em relação à utilização da IA nas suas aplicações e fluxos para informar o utilizador de empresa, indicando que a IA gera o conteúdo. Além disso, as respostas geradas poderão não corresponder às expectativas do programador de low-code devido a restrições de comprimento, filtragem de conteúdos ou seleção de modelos.

Como se chama o modelo GPT, onde está alojado e como posso aceder ao mesmo?

O criador de pedidos suporta os modelos GPT 4.1 mini, GPT 4.1, GPT 5, que estão alojados no Azure OpenAI Service. Pode aceder a estes modelos através dos pedidos no Power Platform, nas suas aplicações, fluxos e copilotos.

Mais informações em: O que há de novo no Azure OpenAI Service?

Os meus dados são utilizados para preparar ou melhorar os grandes modelos de linguagem disponíveis no criador de pedidos?

Os pedidos do criador de pedidos são executados no Azure OpenAI Service alojado pela Microsoft. Os dados do cliente não são usados para treinar nem melhorar nenhum dos modelos de base do Azure OpenAI Service. A Microsoft não partilha os dados do seu cliente, a menos que tenha concedido permissão para fazê-lo. Os pedidos do cliente (entradas) com os seus dados de fundamentação e as respostas do modelo (saídas) não são utilizados para treinar ou melhorar os modelos de base do Azure OpenAI Service.

O conteúdo adicionado à ação "Executar um pedido" está acessível publicamente?

O separador Acerca de da ação indica, Esta ação fornece acesso aos seus pedidos tirando partido do modelo GPT em execução no Azure OpenAI Service.

Os pedidos que adicionar à ação Executar um pedido no Power Automate são privados por predefinição. Só são visíveis e utilizáveis na sua organização, não estão acessíveis ao mundo. Os pedidos são privados e destinam-se a utilização interna na empresa.

Os pedidos recém-criados são privados por predefinição. Isso significa que são visíveis e utilizáveis no Power Automate, Power Apps e Microsoft Copilot Studio apenas pela pessoa que os criou. Isso permite que o criador tenha tempo para testá-los e avaliá-los em aplicações ou fluxos de trabalho e garantir a respetiva precisão antes de partilhá-los.

Se quiser que outros utilizadores do ambiente ou grupos utilizem o seu pedido no Power Apps ou no Power Automate, tem de partilhá-lo.

Saiba mais em Partilhar o pedido.

Como são processadas as imagens de pessoas nos pedidos do criador de pedidos?

O criador de pedidos não se destina a ser utilizado para identificar indivíduos com base em características faciais ou dados biométricos. Quando submete imagens com pessoas no criador de pedidos, o sistema aplica automaticamente uma funcionalidade de desfocagem facial antes de analisar as imagens para proteger a privacidade individual. Esta etapa de desfocagem ajuda a resolver as preocupações de privacidade, impedindo a identificação com base em características faciais. Com o desfoque, não há reconhecimento facial ou correspondência de modelo facial envolvido. Em vez disso, qualquer identificação de indivíduos conhecidos depende de pistas contextuais, como uniformes ou configurações únicas, não em seus rostos. Esta medida de privacidade não deve afetar a qualidade dos resultados que recebe. A desfocagem do rosto pode ser ocasionalmente referenciada nas respostas do sistema.

Saiba mais em Desfocagem facial.

Danos potenciais ao usar imagens ou documentos em pedidos

O criador de pedidos mitiga a maioria dos riscos envolvidos ao utilizar imagens ou documentos em pedidos, mas alguns riscos ainda exigem cuidados extra por parte do criador do pedido:

• As imagens ou documentos podem conter texto ou elementos visuais nocivos que podem afetar os seus processos a jusante.
• As imagens ou documentos podem incluir instruções especiais e possivelmente ocultas que podem comprometer ou substituir o pedido inicial.
• As imagens ou documentos podem conter instruções que podem levar à geração de conteúdo que está sob propriedade intelectual (PI).
• Os pedidos podem produzir comentários tendenciosos em imagens ou documentos.
• Extrair informações de imagens ou documentos de baixa qualidade pode levar a informações incorretas, também conhecidas como alucinações.

Qual é a diferença entre o modelo o3 e os modelos GPT?

O modelo o3 destaca-se dos modelos GPT principalmente devido às suas capacidades avançadas de raciocínio. Gera cadeias internas detalhadas de pensamento antes de responder, levando a um melhor desempenho em matemática, codificação e tarefas analíticas. No entanto, esta abordagem resulta num aumento dos requisitos computacionais e tempos de resposta mais lentos em comparação com os modelos GPT. O GPT-4o ou GPT-4.1, por exemplo, destaca-se em tarefas de linguagem gerais e oferece respostas mais rápidas e económicas, tornando-o adequado para aplicações onde resultados rápidos são essenciais.

O que são pedidos e funções de IA?

Pedidos

Os Pedidos dão aos criadores a liberdade de instruir o grande modelo de linguagem (LLM) para se comportar de uma determinada forma ou executar uma tarefa específica. Ao elaborar cuidadosamente um pedido, pode gerar respostas que atendem às suas necessidades específicas de negócios. Isto torna o modelo LLM numa ferramenta flexível para realizar várias tarefas.

Por exemplo, com um modelo de linguagem, um pedido pode orientar o modelo para responder a uma pergunta, completar texto, traduzir idiomas, resumir um documento e identificar tarefas, itens a fazer e itens de ação no texto. A complexidade de um pedido personalizado pode variar de uma única frase a algo mais intrincado, dependendo da tarefa.

Funções de IA

As funções de IA pré-criadas são comandos pré-configurados criados pela equipa da Microsoft para ajudar os criadores a realizar tarefas comuns com facilidade. Oferecem capacidades de IA prontas a usar em vários casos de utilização, o que simplifica a experiência do criador para infundir inteligência nas suas soluções.

Por exemplo, um pedido pré-criado de modelo de linguagem pode ter este aspeto:

Extraia como uma lista numerada os pontos de ação do: [TextToExtract]

Neste caso, o utilizador só precisa fornecer o texto do [TextToExtract] do qual pretende extrair os pontos de ação. O pedido pré-criado trata do resto.