Используйте интерпретатор кода в примерах запросов

Следующие примеры демонстрируют функциональность интерпретатора кода для обработки сложных запросов.

Примеры предполагают, что вы начали новую подсказку и включили интерпретатор кода в настройках запросов.

Пример сценария 1: запрос интерпретатора кода для аудита транзакций

Менеджер по закупкам в Contoso регулярно проводит аудит сделок по закупкам. Они получают периодический PDF-отчет с указанием поставщиков из группы высокого риска и следуют политике, требующей заказов на покупку для транзакций на сумму свыше 10 000 долларов. Менеджер по закупкам использует PDF для аудита транзакций в Excel. Менеджер по закупкам использует подсказки с интерпретатором кода для автоматизации этого процесса аудита.

Отредактировать и протестировать запрос транзакций

С открытым редактором подсказок и включённым интерпретатором кода следуйте следующим шагам для создания запроса:

1. Введите следующие инструкции к запросу:

   1. You are given:
   -An Excel file <parameter A> with thousands of procurement transactions, including vendor name, invoice amount, PO number, and transaction date.
   -A PDF file <parameter B> listing vendors flagged as "High Risk" in the latest compliance audit.
   
   2. Your tasks:
   -Process the Excel file to identify:
   -Transactions over $10,000 with missing or blank PO numbers.
   -Extract vendor names from the PDF file that are marked "High Risk".
   -Cross-reference the vendor names in Excel with those from the PDF file.
   -Flag transactions that meet either of the following criteria:
     -High-value transaction with missing PO
     -Vendor is classified as High Risk
   -For each flagged transaction:
     -Highlight the row in red
     -Add a comment explaining the issue (for example, "High Risk Vendor" or "PO Missing")
   
   3. Generate a summary report listing:
   -Total flagged transactions
   -Vendor names involved
   -Reasons for flagging
   
   4. Return:
   -The updated Excel file with highlights and comments
   -A summary audit report formatted as PDF
   -A summary of updates made in text
   

2. В инструкции замените <parameter A> на входный параметр файла для Excel файла, содержащий транзакции закупок. Чтобы внести изменения, замените текст на / и выберите Изображение или документ в контекстном меню. Укажите название этому параметру, например «закупочные транзакции», и загрузите пример файла Excel с транзакциями в ожидаемом формате.

   Убедитесь, что в файле транзакции указаны идентификатор транзакции, имя поставщика, сумма счета, номер почтовой почты и дата сделки. Вы можете использовать другой запрос с включённым интерпретатором кода, чтобы создать этот пример Excel-файла по необходимости.

3. Повторите те же шаги, чтобы заменить текст <parameter B> на загруженный PDF-документ для отчёта о рисках поставщика. В PDF-файле можно указать имена поставщиков в виде списка. Опять же, можно использовать другой запрос с включённым интерпретатором кода, чтобы создать образец PDF-файла по мере необходимости.

4. Выберите Тест.

   Через несколько секунд вы должны увидеть результат резюме в виде текста как ответ модели.

   Замечание

   Вы можете оставить модель по умолчанию как GPT-4o или выбрать любую другую по необходимости.

5. В разделе «Результат ответа> модели» выберите «Документ» для формата ответа модели. Ответ модели также должен показывать обновлённый файл Excel с отмеченными транзакциями и сводный отчет в формате PDF. Вы можете скачать эти файлы для проверки результатов.

   Это важно

   Чтобы перепротестировать с другим файлом, нужно изменить текст запроса и сохранить его. Простая загрузка или замена файла образца без изменения запроса не запускает повторную обработку.

Этот пример иллюстрирует возможности интерпретатора кода, позволяющего подсказкам выполнять сложные сценарии с использованием файлов.

Пример сценария 2: запрос интерпретатора кода для создания визуального сводки таблиц Dataverse

В этом примере показано, как создать подсказку с включённым интерпретатором кода для чтения записей из таблиц Dataverse, анализа данных и создания визуального сводки (диаграммы) и текстового резюме.

Отредактировать и протестировать запрос Dataverse

С открытым редактором подсказок и включённым интерпретатором кода следуйте следующим шагам для создания запроса:

1. Введите следующие инструкции к запросу:

   1. You are given:
   - Ticket data that gives the created date/time, first response date/time, and the first response SLA date/time:
   
   2. Your tasks:
   - Create a histogram of the tickets by day of the week created and show the first response SLA status
   - Create insights into trends in the data
   
   3. Return:
   - A graph. Make sure to return the graph as a base64 encoded image
   - A summary of insights
   

2. Заземлите запрос, ссылаясь на соответствующие таблицы Dataverse (например, тикеты, расписания сотрудников).

   1. Используйте / для открытия меню ввода и знаний и выберите Dataverse в разделе Knowledge.

      

   2. Выберите таблицу и выберите необходимые поля (например, статус тикета, назначенный агент, статус SLA) для запроса.

   3. Выберите « Добавить », чтобы добавить поля из таблицы в подсказку.

      

   4. Выберите атрибут Фильтр по необходимости, чтобы фильтровать данные таблицы по конкретным атрибутам и значениям.

      

3. Выберите «Тест », чтобы запустить запрос.

4. Проверьте, что запрос читает данные тикета, применяет правила присваивания и обновляет записи в Dataverse как ожидается.

   

5. Сохраните запрос.

Интегрируйте запрос в поток агентов в Copilot Studio

Далее вы можете создать агентский поток, чтобы обернуть запрос и подключить его к Dataverse.

1. Вернитесь на страницу «Инструменты» агента и выберите «Добавить инструмент> Новыйинструмент>» Flow агента.

   Конструктор потоков агента появляется с инициалом Когда агент вызывает триггер потока .

2. В дизайнере выберите Insert>Run a prompt , чтобы добавить новое действие Run a prompt.

   

3. В узле Run a prompt выберите запрос интерпретатора кода.

   

4. В проектировщике выберите Вставить>Ответить агенту , чтобы добавить новое действие Ответить к агенту после действия Выполнить запрос .

5. Далее откройте редактор «Ответить в узле агента », чтобы выбрать параметры для передачи агенту в качестве выходных данных.

6. Используйте Add an output для добавления резюме текста и данных графика из запроса как выходные данные для потока.

   Назовите один из выходов Summary, и используйте опцию динамического значения, чтобы выбрать Insights выходную переменную из действия Run a prompt .

   Назовите второй выход GraphBase64, и определите значение выхода с помощью опции выражения. Выберите выход изображения Base64 из действия «Запустить подсказку ».

   

7. Выберите Сохранить черновик.

8. На вкладке «Обзор » в разделе «Детали» дайте название потоку.

Опубликуйте и используйте агент

1. Сохраните и опубликуйте агента.

   Агент теперь может обрабатывать записи Dataverse и генерировать сводку и диаграмму.

2. Перейдите на страницу инструментов агента и выберите конкретный поток агента, который использует этот запрос.

3. В разделе «Завершение» установите действие после запуска на «Отправить адаптивную карту» (указано ниже).

4. В разделе Adaptive card для отображения с помощью формулы Power Fx выберите Formula , чтобы определить карту с помощью формулы.

   Появляется редактор адаптивных формул карт.

5. Определите содержимое и источник адаптивной карты по следующей формуле:

   {
     "$schema": "http://adaptivecards.io/schemas/adaptive-card.json",
     "type": "AdaptiveCard",
     "version": "1.0",
     "body": [
       {
         "type": "Image",
         "url": "data:image/png;base64," & Topic.Output.GraphBase64,
         "altText": "Ticket analysis generated graph"
       },
       {
         "type": "TextBlock",
         "text": Topic.Output.Summary,
         "wrap": true
       }
     ]
   }
   

   Здесь Topic.Output.GraphBase64 и Topic.Output.Summary — выходные переменные, определённые ранее для потока агентов.

6. Сохраните своего агента и протестируйте его.

7. Опубликуйте своего агента, чтобы другие пользователи могли генерировать динамический контент на основе таблиц Dataverse.

Пример сценария 3: запрос интерпретатора кода для создания диаграммы из пользовательского файла Excel

В этом примере показано, как создать подсказку с включённым интерпретатором кода для чтения загруженного файла Excel, преобразования данных в изображение диаграммы и возврата изображения пользователю. Запрос запускается по теме, когда пользователь загружает файл Excel и запрашивает диаграмму.

Создайте и настройте запрос для генерации диаграммы

С открытым редактором подсказок и включённым интерпретатором кода следуйте следующим шагам для создания запроса:

1. Дайте вашему запросу значимое название (например, запрос для генерации изображений) и введите следующие инструкции для этой подсказки:

   Read the attached Excel (.xlsx) and convert it into a chart named mychart.png. 
   

2. Откройте / меню ввода и знаний и выберите Изображение или документ в разделе Введение.

3. Выберите файл Excel с примерами данных для загрузки в качестве входа документа для тестирования.

4. Нажмите кнопку "Сохранить".

5. Выберите Add to agent , чтобы добавить подсказку как инструмент.

Создайте тему, которая вызовет подсказку с графиком

1. Перейдите во вкладку Topics в Copilot Studio и создайте новую тему, выбрав Add a topic>From blank.

2. Под примечанием триггера установите Описать, что делает тема на «Когда файл загружается и пользователь говорит 'generate my chart.'»

3. Выберите «Добавить» узел (Add node), а затем выберите цикл управления>переменными (Variable management list>management List Management Loop ) через список, чтобы добавить узел цикла.

4. Выберите цикл через узел списка , чтобы открыть редактор узлов. В разделе «Элементы для цикла» выберите Выбрать переменную>системную>активность.Вложения.

   

5. Внутри цикла выберите « Добавить» узел, затем выберите «Добавить инструмент » и выберите ранее созданную подсказку, чтобы добавить инструмент подсказок в тему.

6. Настройте соответственно входные и выходные переменные. Для входных данных установите с помощью формулы и Topic.LoopValue1.Value выберите Вставить. Для выхода инициализуйте переменную с именем Output , чтобы захватить выход запроса.

   

7. Внутри цикла выберите Добавить узел>Создать сообщение для добавления узла сообщения. Узел сообщения используется для передачи вывода запроса обратно пользователю. В этом примере запрос инициализирует переменную Output с ответом. Текст хранится в Output.text.

8. В текстовой части сообщения выберите «Вставить переменную » и выберите Output.text.

9. Выберите « Добавить>изображение », чтобы добавить изображение в сообщение.

   

10. Далее отформатируйте изображение правильно. Выберите «Медиа» и в разделе «URL изображения» выберите «Переменную>формулу» и введите следующую формулу:"data:" & Topic.Output.artifacts.mychart.mimeType & ";base64," & Topic.Output.artifacts.mychart.base64Content

    Замечание

    Этот формат необходим для правильного рендеринга изображения в чате. В этом примере — mychart это имя, выбранное для вывода файла в нашем запросе, а Output — имя переменной. Детали могут меняться в других примерах в зависимости от того, как названы переменные запроса и темы.

    

11. Выберите Сохранить, чтобы сохранить тему.

12. Выберите Тест. При срабатывании запроса вы должны увидеть изображение.

    

Больше примеров запросов с использованием интерпретатора кода

В следующей таблице приведены дополнительные примеры подсказок, которые можно использовать с включённым интерпретатором кода. Эти примеры показывают, как подсказывать интерпретатор кода для выполнения сложных задач.

Prompt	Ожидаемый результат
Создайте PDF-файл для фиксации деталей заказа	Сгенерировать форму захвата заказов в PDF-форме
Создайте копию параметра PDF-файла <A>	Создайте копию предоставленного PDF-файла.
Создайте Excel-файл с синтетическим набором данных о транзакциях продаж	Создайте файл Excel с примером сделки по продажам. Вы можете повысить производительность, давая больше инструкций в запросе для генерации более продвинутых синтетических данных. Следующий пример показывает более сложный запрос.
Создайте Excel-файл с реалистичным синтетическим набором данных, моделирующий еженедельные транзакции продаж в четырёх регионах («Север», «Юг», «Восток», «Запад») на течение целого календарного года. Каждая запись должна включать: - Дата сделки (еженедельная) - Регион - Имя продавца (по крайней мере три уникальных имени в каждом регионе) - Категория товаров (например, «Электроника», «Мебель», «Бытовая техника», «Одежда») - Название продукта (реалистичные названия по категории) - Проданные единицы - Цена единицы (варьируется в зависимости от категории) - Общая сумма продажи (рассчитана) - Достигнутая цель (Да/Нет, на основе регионального порога) - Четверть - Канал (онлайн, розничная торговля, дистрибьютор) - Сегмент клиента (например, «Предприятие», «МСП», «Потребитель») Внедрите случайные вариации и сезонность: - Увеличение продаж «Электроники» в четвертом квартале - Снижение продаж в «Севере» в январе–феврале (имитация зимнего замедления) - Рост продаж одежды во втором квартале (весна) Итоговый набор данных должен быть не менее 2000 строк. Добавьте лёгкую случайность для реализма.	Этот запрос генерирует Excel-файл с более насыщенными синтетическими данными, чем раньше. Этот запрос иллюстрирует эффективность интерпретатора кода и то, как следует давать чёткие и подробные инструкции в задании.
Автосоздание таблицы резюме — с использованием <параметра A> Генерировать: - Ежемесячные сборки - Регионы с высокими результатами - Условное форматирование для слабых сотрудников	Проведите анализ файла Excel, передавая его в качестве входного в этот запрос. Этот запрос создаёт сводку в Excel, но также может быть сохранен в PDF-файл по соответствующим запросам.
Если продажи > 1000, выделите ячейки зелёным цветом, иначе сделайте красным	Попросите интерпретатор кода выполнить форматирование Excel на основе условий и формул. Форматирование выражено в задании, как показано на иллюстрациях. Вы можете применить ту же идею и к другим сценариям использования в форматировании/обработке стиля Excel.