Deli z drugimi prek

Potrebujem pomoč za začetek uporabe UI v storitvi Dynamics 365

  • Članek

Microsoft Copilot in sorodne izkušnje UI so razburljive in odpirajo popolnoma nove svetove priložnosti. Toda s kopilotom za skoraj vsak Microsoftov izdelek, vključno z aplikacijami Dynamics 365, in informacijami o tem, kako pridobiti in uporabljati zmogljivosti umetne inteligence v vašem podjetju, ki so raztresene po različnih knjižnicah dokumentacije, je včasih težko vedeti, kje začeti.

V tem članku pojasnjujemo nekatere vidike Copilota, ki marsikoga zmedejo. Ponujamo tudi povezave do virov, kjer se lahko poglobite, če želite več podrobnosti.

Pomembno

Ta članek se bo sčasoma razvijal. Če menite, da nekaj manjka ali opazite kaj spremenjenega, nas obvestite. Ali pa še bolje: prispevajte k temu članku. Več informacije je v razdelku Prispevajte k Microsoftovi dokumentaciji za Dynamics 365.

Sem popoln novinec v na področju UI. Kje naj začnem?

Začnite z videopregledom na visoki ravni, kako Copilot deluje v storitvah Dynamics 365 in Power Platform. Izvedeli boste, kako Copilot poskrbi za varnost vaših poslovnih podatkov in izpolnjuje zahteve glede zasebnosti ter kako odgovorno uporablja generativno umetno inteligenco.

Sličica seznamov predvajanja na kanalu za Dynamics 365 v storitvi YouTube.

Kako aplikacije Dynamics 365 uporabljajo UI?

Zmogljivosti UI v storitvi Dynamics 365 uporabljajo izključno storitve Microsoft Azure. Oblak Azure smo izbrali, ker so storitve Azure zgrajene v skladu z Microsoftovimi standardi odgovorne UI in z možnostmi nadzora varnosti, zasebnosti in skladnosti na ravni podjetja, ki jih pričakujejo naše stranke.

Kako je generativna UI povezana s tem, kar Microsoft ponuja v storitvah Azure?

Generativna UI je vrsta umetne inteligence, ki lahko ustvari novo vsebino ali podatke na podlagi vašega vnosa ali poziva. Generativna UI lahko na primer napiše besedilo, generira slike, sklada glasbo ali sintetizira govor. Microsoft ponuja vrsto modelov in storitev UI v storitvah Azure, kot so Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning in Azure OpenAI Service. Azure OpenAI Service je različica generativne UI, ki omogoča dostop do modelov OpenAI, kot sta GPT-4 in DALL-E, za različna opravila in primere uporabe. Aplikacije Dynamics 365 uporabljajo Azure OpenAI Service za zagotavljanje zmogljivosti generativne UI za pomoč poslovnim uporabnikom pri delu. Naši partnerji lahko Azure OpenAI Service vključijo tudi v svoje rešitve.

Več o tem lahko preberete v objavi v spletnem dnevniku Hitrejše inovacije z generativno UI v storitvi Azure OpenAI.

Kako lahko generativna UI pomaga podjetjem?

Pojem generativna UI zveni zanimivo, toda kako ga lahko podjetja uporabijo za napredek? Tukaj je objava v spletnem dnevniku, ki ponuja nekaj zanimivih primerov, ki vas bodo morda navdihnili: Azure OpenAI Service: deset načinov, kako generativna UI spreminja podjetja.

Hiter pregled zmogljivosti generativne UI v aplikacijah Dynamics 365 lahko pridobite tudi v članku Microsoft Copilot v storitvah Dynamics 365.

Nasvet

Naslednja dva razdelka sta namenjena organizacijam, ki želijo same zagotoviti generativno UI, torej ne tistim, ki želijo uporabljati možnosti generativne UI, vgrajene v aplikacije Dynamics 365. Če ste poslovni uporabnik, skočite na enega od drugih razdelkov – uporabite povezave v razdelku V tem članku na vrhu, da poiščete pravo temo zase.

Kako pridobim dostop do storitve Azure OpenAI Service ter izberem in uvedem modele UI?

Če želite dostop do storitve Azure OpenAI Service, morate imeti naročnino na Azure in račun za Azure OpenAI Service. Za oboje se lahko prijavite v portalu Azure. Z računom lahko ustvarite vir za Azure OpenAI Service in pridobite ključ za API, ki ga lahko uporabite za dostop do modelov storitve Azure OpenAI Service. Izbirate lahko med različnimi modeli za različna področja in namene. Primer: generiranje besedila, analiziranje besedila, generiranje slik, analiziranje slik in pogovorna umetna UI.

Modele lahko prilagodite, učite in uvajate tako, da zagotovite svoje podatke in parametre. Vendar pa lahko običajno preskočite ta drag in dolgotrajen postopek. Model storitve Azure OpenAI Service je že usposobljen na podlagi velike količine podatkov.

V naslednji tabeli je pregled opravil in virov.

Kaj Kje Več informacij
Sklenite naročnino za Azure. Prijavite se za plačljivi paket ali začnite brezplačno. azure.microsoft.com
Zahtevajte dostop do storitve Azure OpenAI Service za svojo naročnino. Trenutno je dostop do te storitve omogočen samo z vlogo za dostop. https://aka.ms/OAIapply Kaj je Azure OpenAI Service?
Pridobite dovoljenja za svoj račun za ustvarjanje virov Azure OpenAI in uvajanje modelov. Portal Azure Nadzor dostopa na osnovi vlog za Azure OpenAI Service
Ustvarite vir storitve Azure OpenAI Service in uvedite model. Portal Azure/ in Azure AI Studio Ustvarjanje in uvajanje vira storitve Azure OpenAI Service

Ko dokončate ta korak, lahko začnete razvijati svojo izkušnjo Copilota, za katero so potrebni ti podatki o viru in uvedenem modelu:

Kaj Kje ga najti
Ključ za Azure OpenAI API in končna točka (URL) Stran za ključe in končno točko za vir na portalu Azure.
Ime uvajanje za model Stran za uvajanja v storitvi Azure AI Studio.

Koliko to stane in ali so na voljo orodja za napovedovanje in merjenje stroškov?

Stroški uporabe storitve Azure OpenAI Service so odvisni od vrste in količine virov, ki jih uporabljate, ti pa so odvisni od modela. Uporabite lahko računalo cen za Azure za oceno stroškov uporabe storitve Azure OpenAI Service glede na pričakovano uporabo in konfiguracijo.

Ker so vaše funkcije UI povezane z vašim ključem za storitev Azure OpenAI Service, ste odgovorni za stroške delovanja virov storitve Azure OpenAI med celotnim obdobjem razvoja in preskušanja. Odgovorni ste tudi, ko vaše stranke uporabljajo funkcijo v produkcijskih ali peskovniških okoljih. Funkcija UI, ki na primer ponuja nekaj predlogov mesečno lastnikom podjetij, verjetno porabi manj virov in stane manj. V nasprotju s tem funkcija UI, ki ustvari dnevni dvostranski povzetek projekta za vsakega zaposlenega, verjetno porabi več virov in stane več.

Uporabite lahko tudi Microsoftova orodja za upravljanje stroškov in obračunavanje za spremljanje in nadzor svoje porabe v storitvi Azure OpenAI Service. Nastavite lahko proračune, opozorila in pravilnike za sledenje in optimizacijo stroškov. Ogledate si lahko tudi podrobna poročila in račune, ki prikazujejo vašo uporabo in stroške, ter jih prenesete.

Več o tem, koliko stane storitev Azure OpenAI Service in kakšna so orodja za napovedovanje/merjenje stroškov, lahko preberete v razdelku o cenah za Azure OpenAI Service.

Priljubljena modela, ki sta danes na voljo v storitvi Azure OpenAI Service, sta GPT-4 in DALL-E. GPT-4 je obsežen jezikovni model, ki lahko ustvari naravno in koherentno besedilo za različna opravila in področja uporabe, kot so povzemanje, prevajanje, odgovarjanje na vprašanja in ustvarjanje vsebine. DALL-E je slikovni model velikega obsega, ki lahko ustvari realistične in raznolike slike iz besedilnih ali slikovnih pozivov, kot so risbe, logotipi, ikone in prizori.

Oba modela sta dobra pri ustvarjanju visokokakovostnih in relevantnih rezultatov, ki lahko izboljšajo vaše aplikacije in poteke dela. Vendar pa imata oba modela tudi nekatere omejitve in izzive, ki se jih morate zavedati. Modeli lahko na primer ne ustvarjajo vedno natančnih ali resničnih rezultatov, ne spoštujejo etičnih in družbenih norm ali varujejo zasebnosti in varnosti podatkov.

Če želite več informacij o tem, za kaj so priljubljeni modeli dobri ali manj dobri, obiščite razdelek Modeli storitve Azure OpenAI Service.

Kakšne so pasti in najboljše prakse za pozive?

Poziv je vhod, ki ga zagotovite modelu, da generira izhod. Poziv je lahko besedilo, slika ali kombinacija obeh. Način, kako napišete poziv, lahko vpliva na kakovost in ustreznost rezultata. Zato je pomembno, da pri pisanju pozivov upoštevate nekaj smernic in najboljših praks. Nekatere pasti in najboljše prakse so:

  • Bodite jasni in natančni glede tega, kaj želite, da model naredi, in kakšne rezultate pričakujete.
  • Zagotovite dovolj konteksta in informacij, da model razume opravilo in domeno.
  • Za vodenje modela in omejevanje rezultata uporabite primere, ključne besede in oblikovanje.
  • Izogibajte se dvoumnim, nejasnim ali zavajajočim pozivom, ki bi lahko zmedli model ali povzročili neželene rezultate.
  • Preskusite in ocenite rezultate na različnih pozivih in primerih uporabe, da preverite zmogljivost in zanesljivost modela.
  • Preglejte in preverite, ali so rezultati točni, ustrezni, kakovostni in etični, preden jih uporabite v svojih aplikacijah ali tokovih dela.

Več o tem, kako napisati učinkovite pozive, ter kakšne so pasti in najboljše prakse, preberite v razdelku Umetnost poziva: kako najbolje izkoristiti generativno UI.

Kako lahko upravljam rezultate pozivov in negotovost?

Rezultati, ki jih generira model, niso vedno popolni ali predvidljivi. Modeli lahko generirajo rezultate, ki so netočni, nerelevantni, nepopolni, nedosledni ali celo neprimerni. Zato potrebujete strategijo za upravljanje rezultatov in obvladovanje negotovosti.

  • Uporabite parametre in nastavitve modela za nadzor izhodne oblike, dolžine in raznolikosti.
  • Uporabite meritve in ocene modela za merjenje kakovosti, verodostojnosti in podobnosti rezultatov.
  • Uporabite povratne informacije in dnevnike modela za spremljanje in izboljšanje zmogljivosti in zanesljivosti rezultatov.
  • Uporabite filtre in zaščitne ukrepe modela za preprečevanje in odkrivanje napak in težav v rezultatih.
  • Uporabite človeški pregled, da potrdite in popravite izhodne rezultate in izide.

Več informacij o tem, kako upravljati rezultate in negotovost, lahko preberete v razdelku Kako upravljati modele Azure OpenAI. Več o pozivih za Copilota lahko preberete v razdelku Več o pozivih za Copilota.