Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir: Azure Logic Apps (Tüketim + Standart)
Önemli
Tüketim aracısı iş akışları özelliği önizleme aşamasındadır ve Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları'na tabidir.
Azure Logic Apps, büyük dil modelleriyle (LLM) aracı döngüleri kullanarak görevleri tamamlayan iş akışlarını destekler. Aracı döngüsü karmaşık, çok adımlı sorunları çözmek için yinelemeli bir işlem kullanır. LLM, desenleri tanıyan ve insan etkileşimi olmadan işler gerçekleştiren eğitilmiş bir programdır, örneğin:
- Yönergeler, istemler, girişler ve diğer veriler gibi bilgileri analiz edin, yorumlayıp mantık edin.
- Sonuçlara ve kullanılabilir verilere göre kararlar alın.
- Ajanın yönergelerine göre yanıtları formüle edin ve talep edene geri döndürün.
Otonom veya konuşma aracısı döngüleri kullanan iş akışları oluşturabilirsiniz. Aracı döngüsü, sizinle ve bağlı modelle iletişim kurmak için doğal dil kullanır. Aracı ayrıca insan etkileşimiyle veya etkileşim olmadan çalışmak için model tarafından oluşturulan çıkışları kullanır. Model, aracı döngüsünün aşağıdaki özellikleri sağlamasına yardımcı olur:
- Ajanın rolü, nasıl çalıştırılacağı ve nasıl yanıt vereceği hakkındaki bilgileri kabul edin.
- Yönergeleri ve istekleri veya istemleri alın ve yanıtlayın.
- Kullanılabilir bilgilere göre girişleri işleyin, verileri analiz edin ve seçimler yapın.
- İstekleri yerine getirmek için gereken görevleri tamamlamak için araçlar seçin. Araç temelde bir görevi tamamlayan bir veya daha fazla eylem içeren bir dizidir.
- Esneklik gerektiren ve akıcı, dinamik, öngörülemeyen veya kararsız ortamlara uyum sağlayın.
Aracı döngüsü için araçlar oluşturmak için kullanabileceğiniz 1.400'den fazla bağlayıcı ile aracı iş akışları, aracı döngüsü ve model özelliklerinden büyük ölçüde yararlanan çok çeşitli senaryoları destekler. Senaryonuza göre, çözümünüzün gereksinimlerine en uygun şekilde insan etkileşimi olmadan otonom bir aracı iş akışı veya insan etkileşimi olan bir konuşma aracısı iş akışı oluşturun.
Bu genel bakış aşağıdaki alanları kapsar:
- Aracı ile aracı olmayan iş akışları karşılaştırması
- Aracı döngü temel kavramları
- Otonom ve konuşma aracısı iş akışları
- Agent yapısı
- Örnek senaryolar
- Kimlik doğrulaması ve yetkilendirme
- Temel faturalama bilgileri
Aracı ile aracı olmayan iş akışları karşılaştırması
Aracı döngülerini kullanan iş akışları, aracı olmayan iş akışlarına uygulanan sınırların ötesinde gelişebilir. Aracı iş akışları beklenmeyen olayların gerçekleştiği ortamlara uyarlanabilir, istemlere, girişlere ve kullanılabilir verilere göre hangi araçların kullanılacağını seçebilir, performanslarını sürekli geliştirebilir, yapılandırılmamış verileri işleyebilir, karmaşık senaryoları destekleyebilir ve daha yüksek düzeyde uyarlanabilirlik ve esneklik sağlayabilir. Nonagent iş akışları kararlı ortamlarda en iyi şekilde çalışır, önceden tanımlanmış kuralları izler ve statik, tahmin edilebilir ve yinelenen görevler gerçekleştirir.
Aşağıdaki tabloda aracı iş akışları ile aracı olmayan iş akışları arasında daha fazla karşılaştırma sağlanır:
| Görünüş | Temsilci | Ajan olmayan |
|---|---|---|
| Mantık | Girişlere ve diğer kullanılabilir bilgilere göre gerçekleştirilecek görevler hakkında bilinçli seçimler yapın ve eylemler gerçekleştirin. | Önceden tanımlanmış kuralları ve sabit dizileri izleyin. |
| Görev yönetimi | Görevleri ayrı varlıklar olarak ele alın | Uygulanamaz |
| Veri yapısı | Yapılandırılmamış verileri işle ve yönet. | Yapılandırılmış verileri tahmin edilebilir desenlerle işleyin ve yönetin. |
| Adaptasyon | Değişen koşulları ve ortamları algılayıp yanıtlayın, kararlar alın ve yeni, gerçek zamanlı girişlere uyum sağlayın. | Beklenmeyen veya dinamik değişikliklerle karşılaşan ortamlarla mücadele edebilir. |
Temel kavramlar
Aşağıdaki tabloda, temel kavramlara yönelik temel giriş bilgileri sağlanmaktadır:
| Konsept | Açıklama |
|---|---|
| Ajan döngüsü | Karmaşık, çok adımlı sorunları çözmek için yapılandırılmış yinelemeli bir işlem kullanan önceden oluşturulmuş bir eylem. Aracı döngüsü, bu adımları yinelemeli olarak izleyerek bu hedefe ulaşır: 1. Düşünün: Belirli veri kaynaklarından metin, görüntü, ses, sensör verileri gibi kullanılabilir bilgileri ve girişleri toplayın, işleyin ve analiz edin. İstekleri anlamak, planlar veya çözümler oluşturmak ve üretken yapay zeka modellerinin yardımıyla istekleri yanıtlamak veya yerine getirmek için en iyi eylemi seçmek için neden, mantık veya öğrenme modelleri uygulayın. 2. Eylem: Yapılan seçimlere ve mevcut araçlara dayanarak, dijital veya gerçek dünyada görevleri tamamlayın. 3. Öğrenin (İsteğe bağlı): Geri bildirim veya diğer bilgileri kullanarak zaman içinde kendi davranışını uyarlar. Aracı, Azure Logic Apps'te önceden oluşturulmuş eylemlerle oluşturduğunuz araçları çağırarak yönergeleri kabul edebilir, hizmetler, sistemler, uygulamalar ve verilerle çalışabilir ve sonuçlarla yanıt verebilir. Aracı, örneğin Azure OpenAI Hizmeti'nde dağıtılmış bir model kullanarak bilgileri işleyebilir, seçim yapabilir ve görevleri tamamlayabilir. Not: Bir aracı iş akışı, bir dizide birden çok aracı içerebilir. Aracıyı satır içi olarak başka bir aracıya araç olarak ekleyemezsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Yapay zeka aracısı nedir? |
| Büyük dil modeli (LLM) | Desenleri tanıyacak ve insan müdahalesi olmadan iş gerçekleştirecek şekilde eğitilmiş bir program. Daha fazla bilgi için bkz. Büyük dil modelleri nedir? |
| Aracı | Bir araç, bir aracı görevi yerine getiren bir veya daha fazla eylem içerir. Örneğin, bir araç e-posta gönderebilir, veri kaynaklarıyla çalışabilir, hesaplamalar veya dönüştürmeler yapabilir, API'lerle etkileşimde bulunabilir vb. Örneğin, bkz. Hava durumunu almak için araç oluşturma. |
| Aracı parametresi | Aracı parametresinin kullanım örneğine göre bir araçta veya eylem parametresinde oluşturduğunuz parametre. Bir aracın, yalnızca model çıktısını bir araçtaki bir eylem için parametre girdisi olarak kullanabilmesi amacıyla, ajan parametrelerini oluşturursunuz. Model olmayan kaynaklardan gelen değerler için aracı parametrelerine ihtiyacınız yoktur. Aracı parametreleri aşağıdaki yollarla geleneksel parametrelerden farklıdır: - Temsilci parametreleri yalnızca bunları tanımladığınız araca uygulanır. Bu kısıtlama, aracı parametrelerini diğer araçlarla paylaşamayabileceğiniz anlamına gelir. Buna karşılık, geleneksel parametreleri genel olarak bir iş akışındaki işlemler ve denetim akışı yapılarıyla paylaşabilirsiniz. - Aracı parametreleri, iş akışı çalışmaya başladığında çözümlenen değerleri kullanmaz. Bir aracı parametresi, yalnızca ajan aracı belirli bağımsız değişkenlerle çağırdığında bir değer alır. Bu bağımsız değişkenler aracı çağırmak için parametre haline gelir. - Aracı, aynı araç aynı döngü yinelemesinde mevcut olsa bile farklı aracı parametre değerleriyle aynı aracıyı birden çok kez çağırabilir. Örneğin, bir araç hem Seattle hem de Londra'daki hava durumunu denetleyebiliyor. Daha fazla bilgi için bkz. 'Tahmin al' eylemi için aracı parametreleri oluşturma. |
| Bağlam | Aracı, maksimum sayıda belirteç veya mesajı bağlam olarak tutarak ve bir sonraki etkileşimde bu bağlamı modele ileterek log geçmişini tutar. Her modelin farklı bağlam uzunluğu sınırları vardır. |
Otonom ve konuşma aracısı iş akışları
Bu aracı iş akışı türlerinin nasıl farklılık gösterdiğini daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için, aşağıdaki bölümlerde her aracı iş akışı türü için örnekler açıklanmaktadır ve gösterilmektedir. Her iki iş akışı türü de geçerli hava durumunu almak ve bu bilgileri e-postayla göndermek için bir aracı döngüsü ve araçları kullanır. Tüm aracılar, aracıyı istediğiniz modelle ayarladığınız ve aracının rolleri, işlevleri ve yanıt verme yolu hakkında yönergeler sağladığınız bir bilgi bölmesine sahiptir.
Otonom etmen iş akışı
Aşağıdaki üst düzey adımlar, temel bir otonom aracı iş akışının davranışını açıklar:
İş akışı, desteklenen tüm kullanılabilir tetikleyicilerle başlar.
İsteğe bağlı olarak, tetikleyici ile aracı arasında sıfır veya daha fazla eylem çalıştırılabilir.
Aracı, sistem yönergelerini ve tetikleyiciden veya önceki bir eylemden gelen çıkışlar gibi insan dışı istemleri veya girişleri kabul eder.
Tüketim veya Standart aracı iş akışına bağlı olarak aracı, yönergeleri ve isteği yorumlamak ve anlamak için aşağıdaki kaynaktan bir Azure OpenAI modeli veya LLM API'sini kullanır. Aracı ayrıca sağlanan girişleri işlemek ve analiz etmek için modeli kullanır.
Mantıksal uygulama Model kaynağı Consumption Microsoft Foundry Standart - Azure OpenAI Hizmeti kaynağı
- Azure AI Foundry projesi (önizleme)
- LLM API'siyle Azure API Management hesabı (önizleme)Model, aracı yönergelerine dayanarak aracının gerekli görevleri gerçekleştirmek için hangi araçları çağırması gerektiğini planlamaya yardımcı olur.
Aracı, araç sonuçlarını döndürür ve iş akışı başlatıcısına veya belirtilen alıcıya yanıt verir.
Aşağıdaki ekran görüntüsünde temel bir otonom aracı iş akışı örneği gösterilmektedir:
Konuşma aracısı iş akışı
Aşağıdaki üst düzey adımlar, temel bir konuşma aracısı iş akışının davranışını açıklar:
İş akışı her zaman Sohbet oturumu başlatıldığında adlı tetikleyiciyle başlar.
İsteğe bağlı olarak, tetikleyici ile aracı arasında sıfır veya daha fazla eylem çalıştırılabilir.
Aracı, tümleşik sohbet arabirimi aracılığıyla sistem yönergelerini ve insan tarafından sağlanan istemleri veya girişleri kabul eder, örneğin Seattle'da hava durumu nedir?
Tüketim veya Standart aracı iş akışına bağlı olarak, aracı yönergeleri ve isteği yorumlayıp anlamak için aşağıdaki kaynaktan Azure OpenAI modeli veya LLM API'sini kullanır. Aracı ayrıca sağlanan girişleri işlemek ve analiz etmek için modeli kullanır.
Mantıksal uygulama Model kaynağı Consumption Microsoft Foundry Standart - Azure OpenAI Hizmeti kaynağı
- LLM API ile Azure API Yönetim hesabı (önizleme)Model, acente yönergelerine bağlı olarak, acentenin gerekli görevler için hangi araçları çağıracağını planlamaya yardımcı olur.
Temsilci, araç sonuçlarını iletir ve sohbet arabirimi aracılığıyla insan kullanıcısına yanıt verir.
Aşağıdaki ekran görüntüsünde temel bir konuşma aracısı iş akışı örneği gösterilmektedir:
Aşağıdaki ekran görüntüsünde tasarımcı araç çubuğundan veya Azure portalındaki iş akışı kenar çubuğu menüsünden erişebileceğiniz tümleşik sohbet arabirimi gösterilmektedir:
Konuşma aracısı iş akışları, başkalarının Azure portalı dışında kullanabileceği bir dış sohbet istemcisini de destekler. Bu dış sohbet istemcisine erişim sağlamak ve bu istemcinin güvenliğini sağlamak için Üretim kimlik doğrulamasını ve yetkilendirmesini ayarlamanız gerekir.
Aracı iş akışı yapısını keşfetme
Yeni bir aracı iş akışı oluşturmak için çok kiracılı Azure Logic Apps'te tüketim mantıksal uygulaması veya tek kiracılı Azure Logic Apps'te standart mantıksal uygulama oluşturun ve aşağıdaki iş akışı türlerinden birini seçin:
- Otonom Aracılar
- Konuşma Aracıları
Bu iş akışı türleri Tüketim veya Standart iş akışlarındaki tüm özellikleri içerir ve özellikle aracı yetenekleriyle uyumlu çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu iş akışı türleri otomatik olarak boş bir aracı içerir.
Örneğin, aşağıdaki ekran görüntüsünde yeni bir otonom aracı iş akışı gösterilmektedir:
Aşağıdaki ekran görüntüsünde yeni bir konuşma aracısı iş akışı gösterilmektedir:
Standart Mantıksal Uygulamalar'da, mevcut bir Durumlu iş akışınız varsa, aşağıdaki ekran görüntüsünde, bağımsız aracı ve LLM özelliklerini eklemek için bir Aracı eylemini nasıl ekleyebileceğiniz gösterilmektedir.
Tüketim aracısı iş akışları kullanılacak bir modelle otomatik olarak ayarlanırken, Standart aracı iş akışları aracının kullanması için modele bir bağlantı kurmanızı gerektirir:
Uyarı
Bağlantı bölmesi, iş akışı türünüz ve seçili model kaynağına göre farklı bağlantı gereksinimlerini gösterir.
Ajan, oynayabileceği rolleri, gerçekleştirebileceği görevleri ve komutlara yanıt vermesine, soruları yanıtlamasına ve istenen görevleri yerine getirmesine yardımcı olacak diğer özel yönlendirici bilgileri sağlamanızı ister (örneğin:
Modele bağlı boş bir aracı yalnızca modelin özelliklerini kullanan istemlere yanıt verebilir, bu nedenle aracı araçları eklemek zorunda değildir. Ancak aracının Azure Logic Apps'te kullanılabilen eylemleri kullanabilmesi için aracıya araç oluşturmanız gerekir. Önce bağlayıcılar galerisinden bir eylem ekleyerek araç oluşturmaya başlayabilirsiniz.
Aşağıdaki diyagramda, araçlar oluşturmak için eylemlere göz atabileceğiniz ve eylemleri seçebileceğiniz galeri gösterilmektedir:
Aşağıdaki diyagramda hava durumu tahminini alabilen ve bu tahmini e-postayla gönderebilen bir hava durumu aracısı gösterilmektedir:
Diğer örnek senaryolar
Aşağıdaki bölümde, bir aracının iş akışındaki görevleri tamamlayabilmesinin birkaç yolu daha açıklanmaktadır:
Mortgage kredi aracısı
Bankanızın, aşağıdaki görevleri tek bir düzenlenmiş döngüde gerçekleştirerek gerektiğinde otonom veya insan müdahalesi ile kredi işleyen bir ipotek kredisi aracısı kullandığını düşünün:
- Soruları yanıtlamak için müşterilerle sohbet edin.
- Kredi başvurularını gözden geçirin.
- Kredi uygunluğu değerlendirmek için finansal bilgileri toplayın.
- Risk verilerini alma ve analiz etme.
- Gönderildiğinde gayrimenkul değerlendirmelerini iste ve özetle.
- İstisnai durumlar için insan gözden geçirenleri dahil edin.
- Uygulamaları onaylama veya reddetme.
- Kararları ilgili taraflara iletin.
Sipariş karşılama aracısı
İşletmenizin aşağıdaki görevleri gerçekleştirmek için bir sipariş karşılama aracısı kullandığını varsayalım:
- Kurumsal bilgilere dayanarak ürün sorularını yanıtlamak için müşterilerle etkileşime geçin.
- Siparişler oluşturun ama gerektiğinde bunları insanlara iletin.
- Akıllı yükseltme ile 7/24 destek sağlayın.
Ayrıca, diğer ajanlar arasında çalışmaları yöneten bir ajanınız da olabilir. Örneğin, satış raporları oluşturmak ve dağıtmak için birlikte çalışan yazar, gözden geçiren ve yayımcı gibi aracılardan oluşan bir ekibiniz olabilir.
Tesisler iş emri temsilcisi
bir iç tesis ekibini desteklemek için, bir iş emri aracısı aşağıdaki görevleri gerçekleştirir:
- Çalışanlarla sohbet edin ve hizmet istekleri için seçenekler sağlayın.
- Çalışan seçimlerini temel alan iş siparişlerini açın.
- İş siparişlerini ilgili hizmet ekiplerine gönderin.
- İş siparişlerini işlerin ilerleme durumu ve durumuyla güncelleştirin.
- İşler tamamlandığında iş siparişlerini kapatın.
- Tamamlanan işler hakkında ilgili taraflara bildirin.
Kimlik doğrulaması ve yetkilendirme
Eflatun olmayan iş akışları genellikle küçük, bilinen ve öngörülebilir bir arayan kümesiyle etkileşim kurar. Ancak konuşma aracısı iş akışları kişiler, aracılar, Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucuları, araç aracıları ve dış hizmetler gibi daha geniş bir arayan aralığıyla iletişim kurar. Bu geniş erişim tümleştirme seçeneklerini artırır, ancak arayanların kaynağı dinamik, bilinmeyen veya güvenilmeyen ağlardan olabileceğinden farklı güvenlik sorunlarına neden olur. Arayanlar denetlemediğiniz ağlardan geldiğinde veya kimlikler dış veya ilişkisiz kimlikler olduğunda, kişilerle etkileşime geçmek için bir dış sohbet istemcisi sağladığından konuşma aracısı iş akışlarını koruyabilmeniz için her arayan için kimlik doğrulaması yapmanız ve yetkilendirmeniz gerekir.
Üretim dışı etkinlikler için Azure portalı kimlik doğrulaması ve yetkilendirme için bir geliştirici anahtarı kullanır. Ancak konuşma aracısı iş akışlarınız üretim için hazır olduğunda mantıksal uygulama türünüz için ilgili üretim kimlik doğrulamasını ve yetkilendirmesini ayarlayın.
Geliştirici anahtarı kimlik doğrulaması ve yetkilendirme
Azure portalı yalnızca tasarım, geliştirme ve hızlı doğrulama gibi üretim dışı etkinlikler için iş akışınızı sizin yerinize çalıştırmak için bir geliştirici anahtarı sağlar, yönetir ve kullanır.
Geliştirici anahtarı nedir?
Geliştirici anahtarı, azure portalında tasarım, geliştirme ve hızlı test aşamalarında iş akışınızı çalıştırmak için yalnızca Azure portalı tarafından kullanılan kullanışlı bir kimlik doğrulama mekanizmasıdır. Bu aşamalarda geliştirici anahtarı, Kolay Kimlik Doğrulaması'nı el ile ayarlama veya paylaşılan erişim imzalarıyla (SAS) tetikleyici geri çağırma URL'lerini kopyalama gereksinimini atlamanıza olanak tanır. Anahtar, yalnızca Azure Resource Manager REST API'sine yönelik isteklerin kimliğini doğrulayan bir erişim belirteci olan Azure Resource Manager taşıyıcı belirtecine dayalı olarak belirli bir kullanıcıya ve kiracıya bağlanır.
İş akışı tasarımcısında iş akışı çalıştırma, İstek tetikleyicisini çağırma veya iç sohbet arabiriminde konuşma aracısı iş akışıyla etkileşim kurma gibi yerleşik test deneyimlerini kullandığınızda portal, geliştirici anahtarını otomatik olarak ekler. Anahtar örtük olarak bir kiracı oturumuna ve oturum açmış bir portal kullanıcısına bağlıdır, bu nedenle anahtarı yalnızca ARM taşıyıcı belirtecini temel alan bu bağlama nedeniyle harici olarak dağıtamazsınız.
Geliştirici ana sınırlamaları
Aşağıdaki listede geliştirici anahtarının kullanım ve tasarım sınırlamaları açıklanmaktadır:
- Anahtar, üretim senaryolarında Kolay Kimlik Doğrulaması, yönetilen kimlik, federasyon kimlik bilgileri veya imzalı geri çağırma URL'lerinin yerine geçmez.
- Anahtar, büyük veya güvenilmeyen arayan gruplar, araçlar veya otomasyon istemcileri için tasarlanmamıştır.
- Ayrıntılı kapsamların ve rollerin olmaması nedeniyle anahtar kullanıcı başına yetkilendirme mekanizması değildir.
- Anahtar, istek yürütme katmanındaki Koşullu Erişim ilkeleri tarafından yönetilmiyor, yalnızca portal oturum açma katmanında.
- Anahtar programlı veya CI/CD kullanımına yönelik değildir.
Geliştirici anahtarı ile Kolay Kimlik Doğrulaması arasında bir karşılaştırma için bkz. Easy Auth ve geliştirici anahtarı.
Geliştirici anahtar kullanım örnekleri
Aşağıdaki tabloda geliştirici anahtarını kullanmak için uygun ve uygunsuz senaryolar açıklanmaktadır:
| Uygun senaryolar | Uygunsuz senaryolar |
|---|---|
| Kimlik doğrulamasını resmileştirmeden önce tasarımcıda hızlı test yapın. | İş akışınız, bunun yerine bir hizmet sorumlusu ve Kolay Kimlik Doğrulaması veya imzalı SAS kullanan belirleyici bir otomasyona ihtiyaç duyar. |
| İş akışı yapısını, bağlamalarını veya temel tetikleyici ve eylem davranışını denetleyin. | - İş akışı arayanlarınız dış aracıları, MCP sunucularını veya konuşma istemcilerini içerir. - İş akışı uç noktanızı kiracınızın dışında yayımlamayı planlıyorsunuz. |
| Daha sonra Kolay Kimlik Doğrulaması veya SAS URL'si güvenliğini uyarlayan geçici korumalı alan veya deneysel prototipler. | İş akışınız kullanıcı başına denetlenebilir kimlikler, belirteç iptali, Koşullu Erişim ilkeleri veya en az ayrıcalıklı zorlama gerektirir. |
Üretim kimlik doğrulaması ve yetkilendirme
Konuşma aracısı iş akışlarınız üretime hazır olduğunda, aşağıdaki bölümlerde arayanların kimliğini doğrulamak ve aracı iş akışlarına erişimlerini yetkilendirmek için üretim dışı ve üretim seçenekleri açıklanmaktadır.
| Mantıksal uygulama | Kimlik doğrulaması ve yetkilendirme |
|---|---|
| Consumption | Microsoft Entra Kimliği ile OAuth 2.0 |
| Standart | Mantıksal uygulama kaynağınızda App Service Kimlik Doğrulaması olarak da bilinen Kolay Kimlik Doğrulaması, Siz Kolay Kimlik Doğrulaması'nı ayarladıktan sonra başkalarının kullanabileceği Azure portalı dışında bir dış sohbet istemcisi sağlar. Mantıksal uygulamanız için bkz. Kolay Kimlik Doğrulaması. |
Üretim kimlik doğrulaması ve yetkilendirme hakkında daha fazla bilgi için mantıksal uygulama türünüzün sekmesine bakın.
Mantıksal uygulamanız için Microsoft Entra Id ile OAuth 2.0
Tüketim konuşma aracı iş akışlarının üretimdeki kullanımı için mantıksal uygulama kaynağınızda bir aracı izin verme politikası ayarlayarak Microsoft Entra ID ile OAuth 2.0 kullanarak sohbet istemcinize erişimi koruyun. Bkz . Üretim kimlik doğrulamasına geçiş.
Faturalandırma
Tüketim: Faturalama, kullandıkça öde modelini kullanır. Ajan döngüsü fiyatlandırması, her bir ajan eyleminin kullandığı belirteç sayısına dayalıdır ve faturanızda Kurumsal Birimler olarak görülür. Belirli fiyatlandırma bilgileri için bkz. Azure Logic Apps fiyatlandırması.
Standart: Aracı iş akışlarında ek ücret uygulanmasa da yapay zeka modeli kullanımı ücrete tabi olur. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Fiyatlandırma hesaplayıcısı.