Использование Copilot для анализа активности классических потоков (предварительная версия)

Статья
11/24/2023

[Данная статья посвящена предварительному выпуску и может быть изменена.]

Понимание эффективности автоматизации является ключевым фактором для достижения целей операционной эффективности и надежности, независимо от размера объекта автоматизации, команды или ее роли в организации. Для достижения этих целей необходимы расширенные возможности динамического мониторинга, позволяющие получать ценную аналитическую информацию для выявления областей, в которых имеются успехи, и определения потенциальных «узких мест», тенденций и областей для внесения улучшений. Обладая более подробной аналитической информацией, вы сможете принимать обоснованные решения, оптимизируя свои процессы автоматизации, что приведет к повышению эффективности и результативности.

Внимание

Это предварительная версия функции.
Предварительные версии функций не предназначены для использования в производственной среде, а их функциональность может быть ограничена. Они доступны перед официальным выпуском, чтобы клиенты могли досрочно получить доступ и предоставить отзывы.

Последние достижения в области искусственного интеллекта предоставляют нам беспрецедентные возможности для изучения и реализации новых вариантов использования автоматизации для мониторинга работоспособности, которые могут включать в себя что угодно: от простого изучения данных до обнаружения аномалий, умных рекомендаций и даже самовосстанавливающихся ботов.

Теперь, когда помощник может анализировать активность классических потоков, мы делаем первый шаг в новом направлении, позволяя вам демократизировать доступ к аналитике за счет возможности задавать помощнику вопросы, касающиеся активности классических потоков, на естественном языке.

Внимание

Эта возможность поддерживается службой Azure OpenAI.
Помощник (также называемый Copilot) — это новая технология, которая все еще находится в стадии разработки. Она оптимизирована для использования с английским языком и имеет ограниченную поддержку других языков. Поэтому некоторые ее части могут отображаться на английском, а не на предпочитаемом вами языке.
Ознакомьтесь с разделом Вопросы и ответы по ответственному применению ИИ для анализа активности классических потоков с помощью помощника (предварительная версия), чтобы узнать больше об этом новом интерфейсе помощника.
другие вопросы и ответы: Вопросы и ответы по ответственному применению ИИ для Power Automate,Вопросы и ответы о безопасности и конфиденциальности данных при использовании помощника в Microsoft Power Platform

Предварительные условия

Рабочая или учебная учетная запись с доступом к среде Power Automate, которая базируется в Соединенных Штатах.
Пока действует первоначальная предварительная версия, для использования этой функции ваша среда должна располагаться в регионе США. Если у вас нет доступа к среде, расположенной в США, вы можете попросить своего администратора создать новую среду в Центре администрирования Power Platform и выбрать США в качестве ее региона.
Для получения дополнительных сведений ознакомьтесь с известными ограничениями.

Как это работает?

Этот интерфейс помощника основан на службе Azure Open AI и способен преобразовывать запросы пользователя в действительные запросы FetchXML Dataverse. Эти запросы изначально ориентированы на активность классических потоков (выполнение, потоки, ошибки, компьютеры и т. п.) и оптимизированы для этого.

Процесс высокого уровня

Как только пользователь вводит допустимый запрос, помощник на основе введенных данных генерирует действительный запрос на языке FetchXML.
Если сгенерированный запрос на языке FetchXML действителен, он затем выполняется на сервере Dataverse в контексте безопасности текущего пользователя для получения соответствующих данных. Это гарантирует, что пользователи видят только те данные, к которым у них уже есть доступ.
Затем помощник определяет наиболее подходящий вариант визуализации выходных данных (таблица, круговая диаграмма, линейчатая диаграмма, график и т. п.), чтобы эффективно представить аналитическую информацию и данные пользователю.

Что такое запросы на языке FetchXML?

FetchXML в Microsoft Dataverse — это язык, используемый для извлечения данных из базы данных Dataverse. Он разработан так, чтобы пользователи могли легко и понятным образом создавать и использовать запросы. Пусть, например, вам нужно попросить Dataverse предоставить вам список всех выполнений для определенного потока. Запрос на языке FetchXML — это способ сформулировать этот вопрос так, чтобы база данных его поняла и могла вернуть вам правильные результаты.

Лучшие методики по созданию запросов

Будьте конкретны: чем конкретнее вы сформулируете запрос, тем лучше ИИ его поймет и ответит. Если ИИ не выдает желаемого результата, не переживайте, попробуйте еще раз, скорректировав запрос.
Поэкспериментируйте с запросами: если вы не получили ожидаемых результатов, попробуйте перефразировать свой запрос или предоставить больше контекста.
Оставьте отзыв: если ИИ дал отличные или, наоборот, неудовлетворительные ответы, сообщите нам об этом, выбрав значок с пальцем, направленным вверх или вниз; или воспользуйтесь расположенной ниже ссылкой Сообщите Microsoft, что вам понравилось в этой функции, если вы желаете оставить более подробный отзыв.

Примеры запросов

В этом разделе приводятся примеры запросов, которые вы можете использовать в качестве начальных запросов в ваших собственных сценариях использования. Некоторые из этих запросов могут быть неприменимыми или могут возвращать неверные результаты, поскольку их точность может зависеть от понимания модели, а также от фактического запроса и данных, доступных вам с учетом имеющихся у вас разрешений. Мы рекомендуем вам просмотреть и проверить возвращенные результаты и запрос на языке FetchXML. Дополнительная информация: Проверка результатов запроса на языке FetchXML, созданных помощником.

Запуски

Какие потоки выполнялись чаще всего на прошлой неделе?
У каких пяти потоков вчера было больше всего завершенных выполнений?
Какова была средняя продолжительность выполнения потока '[вставьте сюда имя вашего потока]' в течение последнего семестра?

Ошибки

Покажи мне наиболее частые ошибки выполнения за последний месяц.
Покажи мне распределение успешных и завершившихся сбоем потоков за последний квартал.
Сколько было завершившихся сбоем выполнений в течение недели, предшествовавшей последней неделе?

Компьютеры

У каких ботов сегодня было больше всего сбоев выполнения?
Какие компьютеры находятся в режиме обслуживания?
На каких компьютерах больше всего сбоев выполнения?

Разработчики

Покажи мне потоки с самым большим количеством выполнений вместе с информацией об их владельцах.
Кто входил в топ-10 пользователей, запускавших потоки в прошлом месяце?
Кто и когда изменял классические потоки на прошлой неделе?

Многоэтапные запросы

В контексте ИИ многоэтапные запросы позволяют вам вести непрерывный разговор с помощником, при этом он в ходе разговоре помнит контекст предыдущих сообщений. Это не просто ответы на разовые вопросы; он вступает с вами в диалог, где каждый ответ основан на том, что было сказано ранее.

Заметка

Участвуя в многоэтапной беседе, обратите внимание, что помощник отслеживает только пять самых последних вопросов. Это означает, что помощник начинает удалять запросы, которые были введены первыми, и оставляет только пять последних запросов. Чтобы улучшить качество ответов, мы рекомендуем задавать не более четырех дополнительных вопросов, а затем начинать чат с начала. Дополнительная информация: Очистка контекста предыдущего запроса, чтобы начать заново.

Пример

Сторона	Запрос и ответ
	Пользователь: Покажи мне распределение успешных и завершившихся сбоем потоков за последний квартал
	Помощник: Вот распределение успешных и завершившихся сбоем потоков за последний квартал.
	Пользователь: Какая ошибка была основной в сбойных потоках?
	Помощник: Вот какая ошибка была основной в сбойных потоках.
	Пользователь: На компьютерах с какими именами было больше всего сбойных потоков?
	Помощник: Вот имена компьютеров, на которых произошло больше всего сбоев.
	Пользователь: Среди тех, что завершились успешно, какой была средняя продолжительность выполнения?
	Помощник: Вот средняя продолжительность выполнения успешных потоков.

Влияние на формат выходных данных

Вы можете влиять на формат, в котором помощник выдает данные, в явном виде запрашивая желаемый формат вывода. Пример: «покажи мне распределение неудачных и успешных выполнений потоков в виде линейчатой диаграммы». Результат, вероятнее всего, будет следующим:

Очистка контекста предыдущего запроса, чтобы начать заново

Если вы хотите сбросить разговор с помощником, вы можете нажать три точки ... рядом с именем помощника, а затем выбрать Новый чат.

Проверка результатов запроса на языке FetchXML, созданных помощником

Ниже указаны этапы процесса проверки (и, возможно, повторного использования) запросов на языке FetchXML в облачных потоках Power Automate.

Шаг 1. Создание копии запроса на языке FetchXML

Отправив запрос помощнику, вы получите ответ, содержащий ссылку с надписью Показать код. Выберите эту ссылку, а затем щелкните значок копирования, расположенный в правом верхнем углу поля FetchXML, чтобы скопировать код.

Шаг 2. Создание облачного потока и тестирование запроса на языке FetchXML

Перейдите на портал Power Automate и выберите Мои потоки в левом меню навигации.
Продолжите, выбрав + Создать поток на панели команд, а затем выберите Мгновенный облачный поток из раскрывающегося меню.
Введите имя потока, выберите Активировать поток вручную, а затем выберите Создать.
Появится конструктор облачных потоков. Найдите и нажмите кнопку + Создать шаг.
В появившейся строке поиска введите Dataverse и выберите соединитель Dataverse в результатах поиска.
Будут отображены различные действия. Пролистывая список, найдите и выберите действие Список строк.
В действии Список строк щелкните ссылку Показать дополнительные параметры.
Появится поле запроса на языке FetchXML. Здесь нужно ввести скопированный запрос на языке FetchXML, созданный ранее помощником.
Вставив запрос на языке FetchXML, нажмите Сохранить.
Протестируйте свой поток, выбрав Тестировать.
Следуя инструкциям на экране, запустите свой поток вручную и просмотрите его результаты.

Шаг 3. Понимание результатов

Предположим, вы спросили у помощника:«Сколько неудачных и успешных потоков было у нас в прошлом месяце?» В результате создается запрос на языке FetchXML, аналогичный следующему:

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true" count="3" page="1">
    <entity name="flowsession">
        <attribute name="flowsessionid" alias="flowsession_count" aggregate="count" />
        <attribute name="statuscode" alias="flowsession_statuscode" groupby="true" />
        <filter type="and">
            <condition attribute="completedon" operator="last-x-months" value="1" />
        </filter>
    </entity>
</fetch>

Если данные соответствуют данному запросу на языке FetchXML, предусмотренное в Dataverse действие Список строк, настроенное на шаге 2, возвращает данные в формате, называемом JSON (JavaScript Object Notation), который по сути представляет собой способ представления данных в хорошо организованном виде, что упрощает их чтение и запись в цифровой форме.

В случае вопросов, основанных на распределении, типа упомянутого ранее, данные группируются по одному или нескольким полям (statuscode) вместе с агрегированием (count), возвращающим количество для каждой группы (т. е. failed, succeeded и так далее).

Каждая из возвращаемых записей содержит такие поля, как:

flowsession_count: сколько раз выполнялся рабочий процесс.
flowsession_regardingobjectid: уникальный идентификатор выполнения потока.
flowsession_statuscode: статус выполнения потока (например, Сбой).
workflow_name: имя потока.

Если вы хотите узнать, сколько раз выполнялся определенный поток, посмотрите информацию в столбце flowsession_count записи, где workflow_name — это имя вашего потока.

Понимание ответов помощника на проблемные запросы

В этой таблице приведены ответы, которые помощник возвращает по умолчанию, когда он не может понять ваш вопрос или намерение либо не может сгенерировать допустимый ответ.

Ответ помощника	Сведения
Произошла ошибка. Повторите попытку.	Указывает на то, что произошла непредвиденная ошибка. Перефразируйте свой вопрос и попробуйте задать его еще раз.
Извините, я не смог понять ваш вопрос. Пожалуйста, перефразируйте его и попробуйте еще раз. Я могу ответить на вопросы, касающиеся данных на этой странице. Дополнительные примеры вопросов, которые вы можете задать помощнику, можно найти в разделе примеров запросов на нашей странице документации.	Указывает, что ваш вопрос не удалось преобразовать в действительный запрос на языке FetchXML. Перефразируйте свой вопрос и попробуйте задать его еще раз.
К сожалению, Copilot временно недоступен из-за полной загрузки его ресурсов. Повторите попытку чуть позже.	Указывает на нехватку ресурсов на сервере. Повторите свой вопрос через некоторое время.
Извините, ваше сообщение содержит потенциально опасный контент. Убедитесь, что введенные вами данные верны, и повторите попытку.	Указывает, что ваш вопрос, возможно, содержит потенциально опасный контент и был заблокирован службой сервера. Удалите из своего вопроса все потенциально вредоносное и опасное содержание и повторите попытку.
Извините, мне не удалось сгенерировать допустимый ответ на ваш вопрос. Пожалуйста, перефразируйте его и попробуйте еще раз. Я могу ответить на вопросы, касающиеся данных на этой странице. Дополнительные примеры вопросов, которые вы можете задать помощнику, можно найти в разделе примеров запросов на нашей странице документации.	Указывает, что созданный FetchXML-запрос недействителен или что произошел сбой запроса, когда помощник пытался его выполнить. Перефразируйте свой вопрос и попробуйте задать его еще раз.
К сожалению, ваш поиск дал слишком много результатов. Уточните свой запрос и повторите попытку. Примеры того, как можно ограничить результаты поиска, возвращаемые помощником, можно найти на нашей странице документации.	Указывает, что фильтры, примененные к вашему запросу, превышают текущие ограничения агрегирования в FetchXML. Добавьте в свой запрос более подходящие фильтры, например запросите данные за вчерашний день или прошлый месяц, чтобы помощник гарантированно вернул данные, не нарушая эти ограничения.

Известные проблемы и ограничения

Следующий список содержит известные ограничения помощника в отношении активности классических потоков.

Помощник (также называемый Copilot) — это новая технология, которая все еще находится в стадии разработки. Она оптимизирована для использования на английском языке и ограниченно поддерживает другие языки. Поэтому некоторые ее части могут отображаться на английском, а не на предпочитаемом вами языке.
В настоящее время помощник доступен только в средах Dataverse, расположенных в США.
Помощник может возвращать неправильные или неполные данные и запросы на языке FetchXML.
Помощник изначально способен отвечать только на вопросы об активности классических потоков, например об ошибках, компьютерах, прошлых и текущих выполнениях.
В многоэтапных беседах помощник помнит контекст только последних пяти вопросов. Если вы получаете неверные или неполные результаты, рекомендуется сбросить разговор. Дополнительная информация: Очистка контекста предыдущего запроса, чтобы начать заново.
В случае запросов, на которые может быть возвращен большой набор результатов, помощник может не смочь вернуть или отобразить их.

Поделиться через