Microsoft Bulutu ile Üretken Yapay Zeka Deneyimleri Oluşturma: ISV'ler için Bir Kılavuz

Microsoft Bulut ile benzersiz Üretken Yapay Zeka (GenAI) deneyimleri oluşturma kılavuzunuza hoş geldiniz. Bağımsız bir yazılım satıcısı (ISV) olarak, genAI'nin gücünden yararlanarak müşterilerinize yenilikçi çözümler sunmak için birinci sıradasınız.

Microsoft Cloud nedir?
Microsoft Bulut, çok çeşitli özellikler ve hizmetler sunan kapsamlı ve tümleşik bir platformdur. Azure AI, Microsoft 365, Microsoft Fabric ve daha fazlasını içerir ve bunu küresel Üretken Yapay Zeka devriminin ön saflarında yer alır.

Bu platform, milyonlarca kullanıcı tarafından erişilen üretkenlik ve işbirliği merkezi Microsoft 365 de dahil olmak üzere özel verilerinizi ve işlevlerinizi çeşitli alanlara aktarmanızı sağlar.

Bu kılavuz, Microsoft Bulut ekosistemi genelinde sunulan geniş olasılıklarda gezinmenize yardımcı olur.

Yardımcı pilotlar nedir?
Bir yardımcı pilotu, karmaşık bilişsel görevlerde insanlara yardımcı olarak, bağlamsal öneriler sağlayarak ve veri açısından zengin içgörüler sağlayarak kullanıcı üretkenliğini geliştiren yapay zeka destekli bir sanal yardımcı olarak adlandırıyoruz. Bu yardımcı pilotlar belirli müşteri veya ISV verilerine ve bağlamlarına dayandırılabilir ve ISV'lere işletmeye özgü verileri anlayan üretken yapay zeka deneyimleri oluşturma fırsatı sunar.

Senaryolar ve yaklaşımlar

Üç yardımcı pilot genişletilebilirlik ISV yaklaşımını listeleyen diyagram. İlk olarak, Genişletme Copilot verilerinizi ve hizmetinizi Microsoft'un Copilot'larına aktarmanıza olanak tanır. İkinci olarak, kopilot oluşturma, minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri alımı ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturmanıza olanak tanır. Üçüncüsü, tam denetim kendi uçtan uca yapay zeka deneyimlerinizi oluşturmanıza olanak tanır. Üç seçeneğin her birinde aşağıdaki metinde özetlenen daha fazla ayrıntı vardır.

Bu kılavuz, ISV'lerin Microsoft Cloud'da GenAI'nin geniş alanında gezinmesine yardımcı olmak için senaryo liderliğinde rehberlik sağlar. Amacımız, yapay zeka deneyimleri oluşturmaya yönelik üç üst düzey yaklaşımla düzenlenmiş benzersiz gereksinimlerinize en uygun desenleri ve teknolojileri seçmenize yardımcı olmaktır.

Yaklaşımlarımız, senaryonuz ve gereksinimleriniz için en uygun yolda gezinmenize yardımcı olmak için senaryolara dayalı desenlere ayrılmıştır.

Önemli

Bu yaklaşımların ve bunların desenlerinin birbirini dışlamadığını lütfen unutmayın. Bunlar birleştirilerek benzersiz gereksinimlerinize ve senaryolarınıza en uygun şekilde uyarlanmış bir çözüm oluşturulabilir.

1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larına aktarın:

Bu yaklaşım, verilerini ve hizmetlerini Microsoft'un Copilot'larıyla tümleştirmek isteyen ISV'ler için tasarlanmıştır. Odak, kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için eklentileri ve Graph bağlayıcılarını kullanmaktır.

Senaryo: Son kullanıcılarımın Teams, Word, Outlook gibi Microsoft uygulamalarında iş yaptığı ve...

... doğal dil arabirimlerini kullanarak bilgilere erişiyorum ve bu Microsoft 365 uygulamaları aracılığıyla kullanılabilir hale getirmek istediğim mevcut bir hizmetim var.

Desen A: Copilot'un özelliklerini ISV verileri ve işlevleriyle geliştirmek için eklentiler oluşturma

... kullanıcı merkezli Microsoft Graph verileri ve kuruluşlarının iş kolu verileriyle birlikte ISV veri kaynaklarımızdan içgörüler elde edin.

Desen B: ISV verilerini Copilot deneyimlerinde kullanılabilir hale getirmek için Graph bağlayıcılarını kullanın.

Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturun:

Bu yaklaşım, uygulamalarını Microsoft'un verileri ve araçlarıyla zenginleştirmeyi hedefleyen veya Azure ile kendi yapay zeka yardımcılarını oluşturmak isteyen ISV'lere yöneliktir. Microsoft Graph API, Copilot Studio eklentileri, Teams AI Kitaplığı'nı kullanmayı veya müşterilerin bağlayıcılar aracılığıyla verilerinizle kendi copilot deneyimlerini oluşturmalarını sağlamayı içerir.

Senaryo: Son kullanıcılarımın her yerde çalıştığı bir ISV'yim...

... ve verilerimizi ve hizmetlerimizi kullanarak kendi copilot deneyimlerini oluşturmalarını sağlamak istiyorum.

Desen C: Copilot Studio'da müşteri odaklı yardımcı pilotları etkinleştirmek için Power Platform Bağlayıcıları geliştirme

Senaryo: Son kullanıcılarımın mevcut uygulamalarımda ve kullanıcı arabirimimde çalıştığı bir ISV'yim.

... Microsoft kullanıcı merkezli Graph verilerini copilot'ım ile birleştirin.

Desen D: Yardımcı pilotlarınızda Microsoft Graph API kullanma

... mevcut uygulamamda soruları yanıtlayabilecek ve konuşmaları eylemlere dönüştürebilecek bir konuşma deneyimi sunuyorum.

Desen E: Azure ile kendi yapay zeka yardımcılarınızı oluşturma

Senaryo: Copilot deneyiminin Microsoft Teams'i hedef aldığı ve...

... GenAI ile tümleşen, Teams'de botlar çalıştıran ve bağlama duyarlı konuşmalara sahip olan akıllı Teams botları oluşturun veya Teams sohbet deneyimini kullanın ve ben karmaşık iş mantığına isv odaklıyım.

Desen F: Kendi yardımcı pilotunuzu oluşturmak için Teams AI Kitaplığı'nı kullanma

Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerinizi oluşturun:

Bu yaklaşım, Azure Yapay Zeka Stüdyosu ve Anlam Çekirdeği gibi araçları kullanarak tamamen yeni yapay zeka deneyimleri veya yardımcı pilotlar oluşturmak isteyen ISV'lere yöneliktir. Sınırsız olasılıklar sağlayarak maksimum kontrol ve özelleştirme sunar.

Senaryo: Ben son teknoloji birlikte çalışabilen yapay zeka deneyimleri geliştirmeye çalışan bir ISV'yim.

... belirli doğruluk gereksinimlerini karşılamak için yapay zeka modellerinde ince ayarlamalar içerebilecek karmaşık, çok modüllü verilerin özelleştirilmiş bir şekilde işlenmesini gerektirir.

... özel çözümler için ISV'nin özel yapay zeka modellerini ve hizmetlerini kullanın.

... sistem istemleri, sıcaklık, ton ve özel güvenlik gereksinimleri dahil olmak üzere konuşma deneyimi üzerinde tam denetim sağlar.

Desen G: Azure Yapay Zeka Stüdyosu kullanarak mevcut API'lerinizi kullanarak birlikte çalışabilir yeni yapay zeka deneyimleri veya yardımcı pilotlar oluşturun

Pattern H: Semantic Kernel ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma

İpucu

Daha derin bir anlayış için, her desende sağlanan Başlarken bağlantılarında bulunan ayrıntılı içeriği keşfetmenizi öneririz.

Microsoft Copilot yığını üç farklı katmandan oluşur: arka uç (ilgili depolarda bulunan veriler ile), ortada bir yapay zeka düzenleme katmanı ve ön uç (copilot'unuzun kullanıcı arabirimi deneyimi). Her katmanda, bir copilot oluştururken dikkate alınması gereken önerilen katmanlar vardır.

ISV'ler Yaklaşım 1'den Yaklaşım 3'e geçtikçe, geliştirme sorumluluklarının daha fazla olduğu varsayılarak her katmanla daha derin bir etkileşim kurar. Örneğin, Yaklaşım 1 altında eklenti oluşturmak, Microsoft'un veri tümleştirmesi ve Sorumlu yapay zeka dahil olmak üzere yapay zeka düzenlemesini işlediği anlamına gelir. Buna karşılık, özel bir yardımcı pilot geliştirmek için kullanıcı deneyimi, düzenleme katmanı, veri yönetimi ve Sorumlu yapay zeka üzerinde tam denetim gerekebilir.

Microsoft Copilot Stack bileşenlerini gösteren kare diyagram. Blokların çevrelenmesi "yapay zeka güvenliği ve güvenliği" etiketidir. Kutunun içinde, bir bağlayıcıyla ayrılmış iki bölüm vardır. Üstteki kutu Copilot Studio, Microsoft Copilot'ı, yardımcı pilotlarınızı ve Microsoft uygulamalarını bir araya toplayarak "AI orchestration" etiketli orta bağlayıcıya bağlanır. Alttaki kutu verilerinizi, temel modellerinizi, yapay zeka araç zincirinizi ve yapay zeka altyapınızı yığarak orta bağlayıcıya işaret eden okların "yapay zeka düzenlemesi" olarak etiketlendiğini gösterir. Tüm yığının en altında Microsoft Cloud, tüm ürünleri kapsıyor.

Not

"Copilot", üretken bir yapay zeka yardımcı genel kavramını ifade ederken, "Copilot", ISV'lerin tümleştirebileceği Microsoft 365 Copilot veya Dynamics 365 Copilot gibi belirli Microsoft ürünlerini ifade eder.

Her seçenek karmaşıklık ve efor olarak değişir. Mevcut Microsoft Copilot'ları benimsemek basittir, eklentilerle genişletmek için çok az çaba gerekir ve yeni bir copilot deneyimi oluşturmak için tasarım, bilim ve mühendislik gerekebilir.

Yapay zeka çözümünün modellerinizi temel alıp bağlam olarak kullandığınız veriler kadar iyi olduğunu unutmamanız önemlidir. Kullanıma hazır Microsoft Copilot'lar zaten çeşitli senaryoları destekler ve verileriniz, işlevleriniz ve süreçlerinizle genişletilebilir. Ancak, kullanıcı arabirimi genişletilemiyor. Bu nedenle, özel senaryonuzu, GenAI algoritmalarını nasıl uygulayabileceğinizi ve kullanıcınızın ("pilot") copilot özelliğinizden nasıl yararlanabileceğini dikkatle göz önünde bulundurmanız önemlidir.

1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larına aktarın

Mevcut hizmetlerini, verilerini ve işlemlerini Microsoft'un Copilot'larına veya Microsoft 365 uygulamalarına aktarmak isteyen ISV'ler, eklentiler ve bağlayıcılar oluşturarak bunu yapabilir.

Bu yaklaşım, örneğin Microsoft 365 Copilot'un diğer yazılım ve hizmetlerden API'lerle etkileşim kurmasına, güncel bilgileri eklemesine, eylemleri yürütmesine ve yeni tür hesaplamalar gerçekleştirmesine olanak tanır.

Desen A: Mevcut bir Copilot'un işlevselliğini geliştirmek için eklentiler oluşturma

Eklentiler, mevcut bir Copilot'un özelliklerini geliştirerek ISV uygulamaları ve hizmetleriyle etkileşim kurmasına olanak sağlayan uzantılardır. Api'lerinizle doğal dil konuşması aracılığıyla etkileşimi etkinleştirerek kullanıcının özelliklerini genişletebilir. Örneğin, bir eklenti Copilot'un yararlı bilgileri almasına, yeni hesaplamalar gerçekleştirmesine veya kullanıcı adına eylemleri güvenli bir şekilde yürütmesine izin verebilir.

Microsoft Copilot'un dört bileşenini ve bunların bağlı dokularını gösteren diyagram. İlk olarak, Microsoft Graph verileri Microsoft Copilot'u gösterir. Microsoft Copilot daha sonra ISV uygulamasına bağlanan bir eklenti bileşenine işaret eden ve bu bileşenden alan çift yönlü bir ok içerir. ISV uygulaması bir ISV veri kaynağına bağlıdır.

ISV'ler, Copilot Studio aracılığıyla Teams İleti Uzantıları ve Power Platform eklentileri de dahil olmak üzere çeşitli araçları kullanarak eklentiler oluşturabilir. Yeni eklentiler İş Ortağı Merkezi aracılığıyla Microsoft'un Copilot ekosistemine yayımlanabilir. Burada BT yöneticileri bu eklentileri son kullanıcılar tarafından kullanılmak üzere onaylayabilir.

ISV senaryoları:

• Mevcut hizmetlerini Microsoft 365 istemci uygulamalarında kullanıma sunmayı arayan ISV'ler
• Kullanıcılar, Teams, Outlook, Word gibi Microsoft 365 istemci uygulamalarından bir ISV uygulamasında veya herhangi bir dış sistemde arama yapabilir, güncelleştirebilir ve eylemler gerçekleştirebilir.
• Teams'de bir kullanıcı, isteğe bağlı olarak kullanıcı adına sistem içinde eylem gerçekleştirme dahil olmak üzere müşterilerinizin kullandığı bir dış bilet oluşturma veya CRM sisteminden ilgili bilgileri bulabilir

İş ortağı avantajı:

• Microsoft 365 istemci uygulamalarını kullanan milyonlarca kullanıcı ve şirkete hizmet sağlayın, kullanıcılarla şu anda çalıştıkları yerde tanışın.
• Microsoft 365 istemci uygulamalarında bunları kullanarak çözüm hizmeti görünürlüğünüzü artırın.
• Birden çok uygulama ve tuval arasında gezinme gereksinimini ortadan kaldırarak kullanıcılarınızın uyuşmalarını azaltın.
• Microsoft 365 uygulamaları genelinde evrensel tümleştirme ve süreklilik ile Microsoft 365 uygulamalarında tutarlı bir kullanıcı deneyimi.
• Örneğin Contoso kullanıcısı Teams'den çıkmadan Outlook, SharePoint ve Fabrikam'ın dış sisteminden gelen verilerle özetlenmiş en son müşteri hesabını bulur.

Nereden başlanacak:

• Microsoft 365 için Microsoft Copilot için ileti uzantıları oluşturma | Microsoft Learn
• Copilot eklentileri oluşturma - genel bakış (önizleme) - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Eklentiler, son kullanıcıların Microsoft 365 istemci uygulamalarından ISV uygulamaları ve hizmetleriyle etkileşim kurmasına olanak sağlayan ISV hizmetlerini ve uygulamalarını Microsoft Copilots'ta ortaya çıkarabilmenin bir yoludur.
• ISV'ler, Teams İleti Uzantıları ve Copilot Studio eklentileri gibi araçları kullanarak eklentiler oluşturabilir.
• Eklentiler İş Ortağı Merkezi aracılığıyla çözümünüzün görünürlüğünü ve bulunabilirliğini artırabilir

Desen B: Verilerinizi Copilot deneyimlerine getirmek için Graph Connecters kullanma

Graph bağlayıcıları , ISV'lerin verilerini Microsoft 365 Anlam Dizini'ne bağlamasını sağlar. Verileri doğrudan Teams, Outlook ve Word gibi Microsoft 365 istemci uygulamalarından kullanıcılar için aranabilir ve eyleme dönüştürülebilir hale gelir. Microsoft Copilot, Microsoft Graph aracılığıyla ister bulut ister şirket içi olsun ISV verilerinde topraklanır. Ayrıca ISV'ler, SaaS ürünü olarak sunulan birleşik bir veri platformu olan Microsoft Fabric'i kullanarak verilerini Microsoft Bulut'a getirebilir ve kolayca Microsoft Graph'a bağlayabilir.

ISV'ler çeşitli veri kaynaklarını, dosya sistemlerini, web sayfalarını, kurumsal uygulamaları ve daha fazlasını destekleyen Microsoft Graph Bağlayıcıları API'sini kullanarak Graph bağlayıcıları oluşturabilir.

Graf bağlayıcıları ayrıca doğal dil işleme, varlık ayıklama ve görüntü analizi gibi yapay zeka destekli özelliklerle verileri zenginleştirebilir. ISV'ler Graph bağlayıcılarını kullanarak Microsoft Copilot'ı kendi verileriyle genişleterek kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve daha kişiselleştirilmiş ve güvenli etkileşimler sağlayabilir.

Yüzlerce Graph bağlayıcısı zaten var. Örneğin Jira Bulut grafı bağlayıcısı, Jira nesnelerini Microsoft 365 Graph verileriyle aynı düzeye yükselterek kapsamlı mantık ve evrensel tümleştirmeye olanak tanıyarak gelişmiş ve daha zengin içgörüler elde edebilir. Bağlayıcı, son kullanıcıların doğal dil arabirimini kullanarak Microsoft 365 Copilot'tan Jira nesneleri aramasına olanak tanır.

ISV senaryoları:

• Müşterileri Microsoft 365'te çalışma yapan ve son kullanıcıların kullanıcı merkezli Microsoft Graph verileriyle birlikte ISV veri kaynaklarından içgörüler elde etmesini sağlamak isteyen ISV'ler.
• Kullanıcılar, e-postalar, sözcük belgeleri vb. diğer Microsoft 365 graf verileriyle birlikte ISV uygulamalarından veri alabilir, özetleyebilir ve bu veriler üzerinde mantık oluşturabilir.
• İletişim Direktörünün Outlook'ta ISV grafik tasarım uygulamasından alınan içerikle zenginleştirilmiş çekme isteği e-postalarını bulması ve yeniden çizmesi gerekiyor

İş ortağı avantajı:

• Kullanıcılarla çalıştıkları yerde tanışın. Geniş bir kullanıcı tabanı Microsoft 365 istemci uygulamalarını kullanır ve artık tek bir birleşik deneyimde Kendi verilerinize ve hizmetinize erişebilir.
• ISV verilerini Microsoft Graph verileriyle birleştirerek zenginleştirilmiş içgörüler.
• Tek bağlayıcı ile Microsoft 365 uygulamaları ve Microsoft Arama, Bağlam IQ ve Viva ile evrensel tümleştirme.
• ISV verilerini göstermek için genişletilmiş kanallar, potansiyel olarak kullanıcı tabanını artırıyor.

Nereden başlanacak:

• graf bağlayıcıları hakkında daha fazla bilgi için aka.ms/graph-connectors
• Microsoft 365 için Microsoft Copilot için Microsoft Graph bağlayıcıları oluşturma makalesinde kendi graf bağlayıcınızı oluşturma | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Graph bağlayıcıları, ISV'lerin verilerini Microsoft Copilot ekosistemine getirmesine olanak tanıyarak kişiselleştirilmiş ve güvenli etkileşimlerle kullanıcı deneyimini geliştirir.
• ISV'ler verilerini Microsoft Bulut'a getirmek ve Microsoft Graph'a bağlamak için Microsoft Fabric'i kullanabilir.
• ISV'ler Graph bağlayıcılarını kullanarak, zenginleştirilmiş içgörüler sağlamak ve Microsoft 365 uygulamalarıyla evrensel tümleştirme elde etmek için verilerini Microsoft 365 grafik verileriyle birleştirebilir.

Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturun

ISV'ler, Microsoft Graph'te bulunan araçların ve verilerin gücünü kendi uygulamalarına getirerek işlevlerini ve kullanıcı deneyimlerini geliştirebilir.

Desen C: Copilot Studio'de müşteri odaklı copilot'ları etkinleştirmek için Power Platform Bağlayıcıları geliştirme

Copilot Studio, müşterilerin kuruluşlarından ve Microsoft ve iş ortağı veri kaynaklarından gelen verileri kullanarak yaygın kullanıcı sorgularına yanıt verebilen düşük kodlu yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Copilot Studio, power platform bağlayıcılarını kullanarak potansiyel olarak herhangi bir kaynaktan veri getirir ve burada bugün 500'den fazla bağlayıcı vardır. BIR ISV olarak, müşterilerinizin ISV verilerinde temel alınan kendi iç copilot'larını ve yapay zeka uygulamalarını oluşturmalarını sağlamak için verilerinize ve hizmetlerinize bağlayıcılar oluşturabilirsiniz.

Microsoft Copilot Studio eklentisinin bileşenlerini gösteren diyagram. Microsoft Graph verileri, Power Platform bağlayıcıları ve diğer veri kaynakları dahil olmak üzere üç kaynak Copilot Studio eklentisine bağlanır. Copilot Studio eklentisi daha sonra bir eklenti aracılığıyla ISV uygulamalarına bağlanır.

Bu yapay zeka uygulamaları web siteleri, mobil uygulamalar, Microsoft Teams veya Azure Bot Framework tarafından desteklenen herhangi bir kanal gibi çeşitli platformlarda son kullanıcılara sunılabilir.

Örnek senaryolar:

• Mevcut uygulamaları içinde müşterilerine sohbet botu deneyimi sunmak isteyen ISV'ler, sorulara yanıt verebilir ve konuşmaları eylemlere dönüştürebilir.
• Uygulamanızda sorular soran ve ISV, Microsoft veya müşteri veri kaynaklarında temel alınan yanıtlar alan kullanıcılar.
• Mevcut API'lerinizden müşteri bağlayıcısı oluşturun ve bu API'lerin doğal dil arabirimine sahip bir sohbet botundan çağrılmasına izin Copilot Studio kullanarak eklentiye dönüştürün.
• Eylemleri gerçekleştirmek ve bilgi almak için mevcut Power Automate akışlarını Microsoft copilot sohbetinden çağrılabilen eklentilere dönüştürün.
• Power Platform'daki bu bağlayıcılar aracılığıyla Zendesk, GitHub ve Salesforce gibi kurumsal sistemlerden gelen doğal dil arabirimi aracılığıyla verilere erişin.

İş ortağı avantajı:

• Uygulamanızı zahmetsizce geliştirmek ve zenginleştirmek için mevcut Microsoft bağlayıcılarının ve Microsoft dışı bağlayıcıların gücünden faydalanın.
• Hızlı ve verimli tümleştirme için Power Platform özel bağlayıcı yaklaşımını uygulayarak eklenti geliştirmeyi hızlandırın.
• Copilot Studio düşük kod özellikleriyle değer elde etme süresini geliştirin.
• Yapay zeka özelliklerini minimum kodlamayla uygulamanıza tümleştirerek rekabet avantajı elde edin.

Nereden başlanacak:

• Microsoft Copilot Studio eklentisi mimarisi - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
• Sohbet botu denetimini kullanarak Power Virtual Agents denetimi ekleme | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Copilot Studio, ISV verilerinde veya işlevlerinde temel alınan sohbet botu özellikleriyle mevcut uygulamaları geliştirebilen düşük kodlu yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik bir platform sunar.
• Platform hem mevcut Power Platform Bağlayıcılarını hem de özel bağlayıcıları destekleyerek ISV hizmetlerini ve veri kaynaklarını tümleştirme esnekliği sunar.
• Yapay zeka özelliklerinin tümleştirilmesi kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir ve uygulamanıza rekabet avantajı sağlayabilir.

Desen D: Copilot'larınızda Microsoft Graph API yararlanın

Microsoft Graph API; Takvim, Bookings, Outlook, Teams, OneDrive, SharePoint ve daha fazlasını içeren Microsoft 365 uygulamalarından kullanıcı merkezli verilere erişmek için güçlü bir uç nokta sunar. Bu API ile uygulamalarınızı Microsoft 365'ten alınan verilerle zenginleştirebilir ve kullanıcıların daha zengin içgörüler ve analizler türetebilmesini sağlayabilirsiniz.

Microsoft Copilot'un dört bileşenini ve bunların bağlı dokularını gösteren diyagram. İlk olarak, Microsoft Graph verileri Microsoft Copilot'a işaret etmektedir. Microsoft Graph verilerinin ayrıca ISV uygulamasına bağlayan bir ok vardır ve ok Graph API simgelemiştir. ISV uygulaması bir ISV veri kaynağına bağlıdır.

ISV senaryoları:

• Mevcut ISV uygulamasını kullanan müşteri ve iş ortakları, Microsoft kullanıcı merkezli Graph verilerini kendi copilot'larında taramak iste.
• Proje yönetim uygulamasına sahip bir ISV, kullanıcıların uygulama içindeki son tarihleri ve kilometre taşlarını izlemesine yardımcı olmak için Microsoft 365 takvim verilerini ve proje belgeleri verilerini birleştirmek istiyor.
• CRM uygulamasına sahip bir ISV, müşteri profillerini ve iletişim günlüklerini geliştirmek için Microsoft 365 kişi ve e-posta verilerini birleştirmek istiyor.

Esnek bir İk paketiyle donatılmış, yetenek edinme, çalışan ödül yönetimi ve geri bildirim süreçleri gibi çeşitli iş akışlarının sorunsuz otomasyonuna güç veren çok yönlü bir İnsan Sermayesi Yönetimi (HCM) yazılımı olan Fabrikam'ı düşünün. Fabrikam, sürekli yenilik arayışında İk paketinin üzerinde son teknoloji bir copilot özelliği tanıtıyor. Artık kullanıcı merkezli graf verilerini tümleştirerek uygulamalarını daha da yükseltmeyi hedefliyorlar. Bu geliştirme, çalışanların takvimlerini birleştirmek için Graph API kullanmayı, zamanlanmış izinler ve geri bildirim işlemleri için 1:1'ler gibi ayrıntıları kapsar.

İş ortağı avantajı:

• Verilerinizi Microsoft 365 Graph ile birleştirerek zenginleştirilmiş içgörüleri ortaya çıkarın.
• Sorunsuz Tümleştirme: Uygulamalarınızla daha kolay tümleştirme için Microsoft 365 verilerine standartlaştırılmış erişim.
• Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Uygulamanızdaki ilgili Microsoft 365 verilerine ve özelliklerine erişimle daha sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlayın.
• Gelişmiş İşlevsellik: Microsoft 365 verilerini kullanarak uygulamanıza yeni özellikler ve özellikler ekleyin.
• Ölçeklenebilirlik ve Verimlilik: Graph API veri alımını işlerken uygulamalarınızı oluşturmaya ve geliştirmeye odaklanın.

Nereden başlanacak:

• Microsoft Graph API'lerini denemek için Graph Gezgini'ni kullanma - Microsoft Graph | Microsoft Learn
• Hızlı Başlangıç - Microsoft Graph

Önemli bileşenler:

• Microsoft Graph API, ISV'lerin uygulamalarını Microsoft 365'ten gelen kullanıcı merkezli verilerle zenginleştirmesine olanak tanır.
• Graph API'leri aracılığıyla, Copilots çağı için oluşturulmuş daha gelişmiş bir arama deneyimi olan Microsoft 365 Anlam Dizini'nden yararlanabilirsiniz.
• ISV'ler Graph API kullanarak uygulamalarını daha zengin içgörüler ve analizlerle geliştirebilir.

Desen E: Azure OpenAI Yardımcıları ile uygulamalarınıza bir copilot deneyimi getirin

ISV'ler, kendi uygulamalarına copilot benzeri deneyimler sunmak için Azure'ın Yapay Zeka Hizmetleri'nde bu düşük kod yaklaşımını benimseyebilir. Yalnızca işlevinizin yapısını JSON'da açıklayarak ve kullanıcının sorularına yanıtlar formüle etmeye yardımcı olmak için kod çalıştırmak ve yürütmek için korumalı bir Python ortamı sağlayarak KENDI API'lerinizi çağırmak için GPT'nin işlev çağrısını uygulamak için hızlı bir yol sunar.

Bu özelliklerin her ikisi de dil tabanlı olmayan zorlukların geleneksel koda veya basit matematik görevleri gibi görev için daha uygun olan mevcut sistemlere boşaltılmasında yararlı olabilir.

Sistem istemine ve sıcaklığına doğrudan erişiminiz olmasa da, copilot benzeri deneyiminizin kişiliği üzerinde ağır bir etkisi olan Özel Yönergeler aracılığıyla Yardımcınızın davranışını benzer şekilde etkileyebilirsiniz.

İş ortağı avantajı:

• Azure OpenAI Yardımcıları düşük kodlu bir yaklaşım sunarak ISV'lerin kapsamlı geliştirme çabası olmadan Üretken Yapay Zeka özelliklerini uygulamalarıyla hızla tümleştirmesini sağlar.

Nereden başlanacak:

• Hızlı Başlangıç - Azure OpenAI Yardımcılarını kullanmaya başlama (Önizleme) - Azure OpenAI | Microsoft Learn
• Azure OpenAI Hizmeti ile Yardımcı oluşturma - Azure OpenAI | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• ISV'ler, kullanıcı katılımını geliştiren etkileşimli, doğal dil arabirimleri oluşturmak için Azure OpenAI Yardımcılarını kullanabilir. Bu yardımcılar API'leri yalnızca JSON aracılığıyla açıklayarak çağırabilir.
• Azure OpenAI Yardımcısı, GenAI olmayan bir sorunu çözmek için kullanıcının istemine göre korumalı alanda kod yazabilir ve yürütebilir.

Desen F: Kendi copilot'ınızı oluşturmak için Teams AI Kitaplığı'nı kullanma

ISV'ler, mevcut Teams sohbet botlarına doğal dil özelliği eklemek için Teams AI Kitaplığı'nı da kullanabilir. Bu kitaplık, ISV'lerin konuşma etkileşimlerini işlemek için Teams iskelesini kullanırken iş mantığına odaklanmasını sağlar. ISV'ler sohbet botlarını Teams'de kullanıma sunarak kullanıcılara uygulamalarıyla etkileşim kurmanın daha doğal ve sezgisel bir yolunu sunar.

Microsoft Teams'in yapay zeka kitaplığı deseninin akışını gösteren diyagram. Teams AI Kitaplığı'na hızlı mühendislik akışları ekleyin. Ardından veriler Teams AI Kitaplığı'nın dışına iki kaynağa akar: ISV uygulaması ve Azure OpenAI Hizmeti. Bu iki konum verileri çift yönlü olarak akıyor.

ISV senaryosu:

• Son kullanıcılar Teams'i kullanıyor ve ISV iş ortağı, Bot benzeri özelliklere sahip Teams'de hizmet veya işlevlerini ortaya kaldırmaya bakıyor.
• Graph verileriyle tümleştirme gerekmez ve ISV iş ortağı, Teams Copilot özellikleriyle tümleştirme yapmadan hizmet ve iş mantığına odaklanmak istiyor.
• Önceden oluşturulmuş Teams uygulama şablonları ve yerleşik denetim güvenliği özellikleriyle ISV iş ortağı, mevcut sohbet botlarına kolayca LLM özelliği ekleyebilir.

İş ortağı avantajı:

• Botunuza istem mühendisliği üzerinde denetime sahip konuşma deneyimleri gibi ChatGPT ekleyin ve yerleşik güvenlik özelliklerini yeniden kullanın.
• Aşağıdakiler gibi yeniden kullanıma hazır özelliklerin üzerine kurulmuştur
  • Teams yapay zeka mekanizması tarafından sunulan konuşma oturumu geçmişi.
  • Çok dilli destek.
  • OpenAI modellerinin ötesinde Çoklu Büyük Dil Modelleri desteği sunar.
  • Kullanıcı amacına göre eylemlerle eşlemeye yardımcı olabilecek eylem planlayıcısı.
  • Modelin parametreler veya sistem istemi değişikliği aracılığıyla yanıt verme şeklini değiştirmek için artırma mekanizmasını kullanmaya hazır.
  • Modelden gelen yanıtları verilerinize dayandırabilecek ek mantık.

Nereden başlanacak:

• Teams AI Kitaplığına Giriş: Teams AI kitaplığı - Teams | Microsoft Learn
• Teknik özelliklerin listesi: Teams yapay zeka kitaplığı özellikleri - Teams | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Team AI kitaplığı, LLM'lerin gücüyle Teams'de ISV tarafından geliştirilmiş bir botu aydınlatmak için kolay bir yol sağlar.
• Mevcut Microsoft Copilot özellikleriyle tümleştirme gerektirmez, görev odaklı bir deneyim sağlayabilir.
• Mühendislik perspektifinden birçok olasılık sunar, ancak aynı zamanda Tüm geliştirme sürecini kolaylaştırmak için Özellikleri Kullanıma Hazır olarak sunar.

LLM'lerle Teams'de botunuzu desteklemek istiyorsanız, Teams Yapay Zeka Kitaplığı sizin için en uygun yoldur.

Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerinizi oluşturun

ISV'ler Microsoft Copilot Stack'i kullanarak copilot veya akıllı yardımcılar olarak tamamen yeni yapay zeka deneyimleri oluşturabilir. Yığının bu orta kısmında yer alan bir ISV derlemesi, Microsoft'un tümü Microsoft'un temel modellerini, yapay zeka araç zincirini ve yapay zeka altyapısını uygulayan çeşitli seçenekler sunduğu Yapay Zeka Düzenleme sorumluluğunu üstlenir.

Semantik Çekirdek , copilot'larınızda Microsoft Copilots'ı destekleyen aynı yapay zeka düzenleme desenlerini oluşturmak için kullanılabilir. Doğrudan karşı geliştirebileceğiniz bir SDK olarak kullanılabilir.

Microsoft Copilot yığını düzenleme bileşenlerini gösteren kare diyagram. İlk kutu "Uygulamalar ve Copilot Ön Ucu" olarak etiketlenmiştir ve yığın bileşenleriyle dolu "AI düzenleme" etiketli daha büyük bir kutuya çift yönlü bir okla bağlanır. İç Copilot Studio, Azure Yapay Zeka Stüdyosu, istem akışı, değerlendirmeler, denemeler, model kataloğu, ince ayarlama, Anlam Çekirdeği ve Makine Öğrenmesi. "Yapay zeka düzenleme" yığını, "temel modeller ve veriler" etiketli başka bir kutuya bağlanır. Tüm yığının en altında Microsoft Cloud tüm ürünleri kapsıyor.

IsV'ler, yığının ortasında bir copilot hizmeti oluşturma yatırımının büyük bölümüyle bu copilot hizmetini Teams, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot, kendi uygulama yüzeyleriniz, web siteleriniz, sohbet botlarınız veya tümü dahil olmak üzere çeşitli yüzeylere bağlama özgürlüğüne sahiptir. Temel olarak, bir uygulama yüzeyiyle tümleştirme söz konusu olduğunda (yığınımızın üst kısmında) burada açıklanan diğer tüm desenler de bir seçenektir.

Desen G: Azure Yapay Zeka Stüdyosu ile kendi copilot'ınızı oluşturun

Azure Yapay Zeka Stüdyosu, ISV'lerin özel, akıllı yardımcılar veya copilotlar oluşturması için hepsi bir arada bir platformdur. Çeşitli Azure AI hizmetlerinin özelliklerini bir araya getirerek, üretken yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak için birleşik bir çalışma alanı sağlar. Veri bilimcilerinin, geliştiricilerin ve diğer paydaşların bir araya gelip birlikte çalışabileceği işbirliğine dayalı bir platform.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu sayesinde ISV'ler, copilot'larının davranışları, kişiliği ve yetenekleri üzerinde tam denetime sahip olur. Kapsamlı kataloğumuzdan önceden eğitilmiş mevcut modelleri kullanmak, verilerinizde ince ayar yapmak veya kendi özel yapay zeka modellerinizi eğitme Azure Yapay Zeka Stüdyosu karmaşık çok modüllü verileri işleyen yapay zeka deneyimlerinin geliştirilmesini hızlandırır.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu'in öne çıkan bir özelliği, çeşitli sektörlere ve kullanım örneklerine hitap eden çeşitli modelleridir. ISV'lerin benzersiz gereksinimlerini karşılamak için farklı modelleri tek bir çözümde birleştirmesine olanak tanır.

Azure AI Arama tümleştirmesi, ISV'lerin yapay zeka Arama Tümleşik Vektörleştirme özelliğinin sağladığı ek avantajla, yapılandırılmamış veriler için doğrudan Azure Yapay Zeka Stüdyosu'dan alma artırılmış nesil (RAG) deseni uygulamasına olanak tanır. Bu, copilot'ınızın ihtiyaç duyduğu tüm verilerin bir vektör veritabanında otomatik olarak güncel tutulabileceği ve bu sayede kullanıcı istemi değerlendirmesi sırasında hızlı ve verimli bir şekilde alınabileceği ve bu sayede dizin oluşturma, öbekleme, ekleme ve vektörleştirme deseni uygulama görevini size devredebileceği anlamına gelir.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu özelliği olan Prompt Flow, Yürütülebilir akışları Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), istemler ve Python araçlarıyla düzenlemeye yönelik görselleştirilmiş bir grafik sunar. Ekip işbirliği aracılığıyla akışlarınızda hata ayıklamayı, paylaşmayı ve yinelemeyi kolaylaştırır.

Kod öncelikli bir yaklaşımı tercih eden ISV ekipleri için Azure AI SDK' sı, Azure Yapay Zeka Stüdyosu projelerin ve ilgili kaynakların kurulumu da dahil olmak üzere Azure yapay zeka hizmetlerine erişmek için bir paket sunar. Bu sayede geliştiriciler ve veri bilimcileri yapay zeka bileşenlerini yönetebilir, yapay zeka modellerini, işlem hatlarını ve hizmetleri doğrudan koddan yapılandırıp grafik arabirimi tercih edenler için kullanılabilir hale getirebilir.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu'da oyun alanı aracılığıyla prototip oluşturma kolaydır. Azure Yapay Zeka Stüdyosu'da bir proje üzerinde çalışan bir ekip için tipik bir yolculuk, bir kişinin Playground'da bir fikri doğrulamasıyla başlayabilir. Cazip sonuçlar elde edildikten sonra, bunlar Playground'dan Prompt Flow'a sürümlenmiş ve özelleştirilmiş bir akış olarak sorulabilir. Artık yapay zeka projesinde sürümü geliştirilmiş bir yapıt olan ekip, akışın Azure Yapay Zeka Stüdyosu kullanıcı arabirimi aracılığıyla ve yalnızca kod aracılığıyla erişilebilir olmasına katkıda bulunabilir. Bu noktada farklı LLM'lere yönelik birden çok mantık dalı test edilebilir ve değerlendirilebilir.

Geliştirme aşamasının ötesinde, Azure Yapay Zeka Stüdyosu geliştirmeden üretime ve sürekli bakımdan uçtan uca istem mühendisliğinizi işleyen bir LLMOps araç zinciri de sağlar.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu Azure AI Arama, Azure Open AI Service ve diğer Azure AI hizmetleriyle tümleştirmeyi destekleyerek ISV'ler için kaynak yönetimini basitleştirir. Ayrıca paylaşılan işlem, model dağıtımları ve hizmetlere karşı işbirliğini teşvik eden proje odaklı bir çalışma alanı sağlar.

ISV senaryoları:

• Teletıp platformu oluşturan bir sağlık ISV'sinde tıbbi jargonu anlayan, doktorlara hasta teşhisinde yardımcı olan ve ilgili tedavi önerileri sunan bir copilot gerekir.
• Finansal hizmetler sağlayıcısının pazar eğilimlerini analiz eden, yatırım seçenekleriyle ilgili müşteri sorgularını yanıtlayan ve kişiselleştirilmiş finansal raporlar oluşturabilen bir copilot'a ihtiyacı vardır.
• E-öğrenme platformu, öğretmen öğrencilerinin karmaşık kavramları açıkladığı ve bireysel öğrenme tercihlerine göre öğretim stilini uyarlayan bir copilot ister.
• Bir sigorta şirketi, geçerli talebin sözleşme kapsamında olup olmadığını doğrulayarak talep işlemi sırasında belge analizini hızlandırır.
• Havayolu copilot yolculuğu planlamanıza, bilet ve otel aramanıza yardımcı olabilir ve teklifle memnun olduğunuzda rezervasyon yapabilir.
• Bir restoran zinciri, yeni çalışanların tüm süreç boyunca onlara yol göstererek katılımlarına yardımcı olmak için bir copilot uygulaması oluşturuyor.
• ISV, geliştiricilerin API'leriyle tümleştirmeyi oluşturmasına yardımcı olmak için müşterilerine bir VS Code uzantısı sunar.

İş ortağı avantajı:

• Özelleştirme ve Denetim: Uygulamanızın gereksinimlerine tam olarak uyan, özel bir copilot oluşturun.
• Senaryo Esnekliği: Etki alanına özgü copilot'lardan görev otomasyonuna ve içerik üretimine kadar çok çeşitli senaryolara hizmet verir.
• Mevcut Sistemlerle Tümleştirme: Copilot'unuzun özelliklerini geliştirmek için veritabanlarına, API'lere ve diğer hizmetlere bağlanın.
• Marka Kimliği ve Kullanıcı Deneyimi: Marka sesinizle uyumlu hale getirmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için copilot'unuzun kişiliğini şekillendirin.
• Derleme deneyimi: Açık kaynak ve yüksek oranda genişletilebilir SDK, Anlam Çekirdeği mevcut API'lerinizi çağırabilen akıllı aracılar oluşturmanıza olanak verir. Semantik Çekirdek ile Microsoft'un copilot'larını kendi uygulamalarımızda destekleyen aynı yapay zeka düzenleme desenlerini kullanabilirsiniz.
• Ölçeklenebilirlik ve Dağıtım: Copilot'ınızı aynı anda binlerce kullanıcıya hizmet veren birden çok istemci veya uygulamaya dağıtın.

Nereden başlanacak:

• AI Studio nedir? - Azure Yapay Zeka Stüdyosu | Microsoft Learn
• Azure Yapay Zeka Stüdyosu'de Prompt Flow ile kendi copilot'ınızı derleme ve dağıtma | Microsoft Learn
• Azure AI CLI ve SDK ile kendi copilot'ınızı derleme ve dağıtma | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Azure Yapay Zeka Stüdyosu özel, akıllı yardımcılar veya yardımcı pilotlar oluşturmak için güçlü bir platform sunar.
• ISV'ler, copilot'larının davranışını, kişiliğini ve yeteneklerini şekillendirerek gerçekten çok özel bir çözüm oluşturabilir.
• Azure Yapay Zeka Stüdyosu çok çeşitli senaryoları destekler ve mevcut altyapıyla sorunsuz bir şekilde tümleşir.
• Azure Yapay Zeka Stüdyosu ile özel bir copilot oluşturmak, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve belirli kullanım örnekleri için özel çözümler sağlayabilir.
• AI Studio size tek bir ölçeklenmiş uç nokta olarak ortaya çıkılan bir copilot hizmeti (veya arka uç) sunar
• Daha sonra bir ISV'nin, yukarıdaki desenlerden herhangi biri dahil olmak üzere hizmeti tercih ettikleri bir uygulamaya, ön uca veya konuşma yüzeyine bağlama seçenekleri vardır.
• Bu düzenin sizin özel gereksinimlerinize göre başkalarıyla birleştirilebileceğini unutmayın. Örneğin bu deseni Desen A ve eklenti ile Microsoft Copilot veya Pattern F ile eşleştirerek Teams'de kendi copilot botunuzu ortaya çıkarmanız gerekebilir.

Desen H: Semantik Çekirdek ile kendi copilot'ınızı oluşturun

Semantic Kernel, geliştiricileri uygulamaları içinde gelişmiş copilot'lar oluşturma konusunda güçlendiren bir açık kaynak SDK'dır. C#, Java ve Python gibi çeşitli programlama dillerini destekleyip geniş bir geliştirici topluluğu için erişilebilir olmasını sağlar. Semantik Çekirdek, AI eklentilerinin düzenlenebilmesini sağlayarak Azure OpenAI ve Hugging Face gibi çeşitli yapay zeka modelleriyle tümleştirme sağlar.

Anlam Çekirdeği, Microsoft Copilots'un yapay zeka düzenleme desenlerinin özünü kapsülleyerek geliştiricilere aracı ve copilot oluşturma araçları sağlar.

Aracılar, sorulara yanıt verebilen ve kullanıcılar için süreçleri otomatikleştirebilen yapay zeka sistemleridir. Bunlar basit sohbet botlarından tam otomatik yapay zeka yardımcılarına kadar uzanıyor. Özel bir aracı türü olan Copilots, kullanıcılarla birlikte çalışır. Tam otomatik aracılardan farklı olarak, copilot'lar kullanıcıların denetimi korumasına olanak sağlayan öneriler ve öneriler sağlar.

Eklentiler: Bunlar aracınıza beceri sağlar. E-posta gönderme, veritabanlarından bilgi alma veya yardım isteme gibi görevler için eklentiler oluşturabilirsiniz.

Planlayıcılar: Aracılar, görevleri tamamlamaya yönelik planlar oluşturmak için planlayıcıları kullanır. Örneğin, bir kullanıcının e-posta yazmalarına yardımcı olan bir yardımcı pilot, alıcı ayrıntılarını toplama ve e-postayı oluşturma gibi adımlarla bir plan oluşturur.

SDK, VS Code uzantısı, örnek Sohbet Copilot uygulaması ile birlikte gelir, ayrıca fikirlerinizi canlandırmak için bir yapı iskelesi sunan başlatıcılarla birlikte gelir.

Anlam Çekirdeği ile çalışmaya başlamaya karar verdiyseniz, kod yazmaya başlamadan önce birkaç özellik tanımlamanızı öneririz:

• Bir copilot'un kişi ve davranışını tanımlayarak başlayın.
• Copilot'ınızın yardımcı olacağı yaygın görevler için eklentiler oluşturun.
• Copilot eylemlerine yönelik planlar oluşturmak için planlayıcıları kullanın.
• İyileştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamak için kapsamlı bir şekilde test yapmayı planlayın.
• Kullanıcılarınızdan geri bildirim topladığınızdan ve bunu aracının veya copilot'un davranışında uygulayabildiğinizden emin olun.

ISV senaryoları:

• Kendi uygulamanızın (müşteri geliştirme aracı veya İk sistemi) bir parçası olan bir copilot oluşturuyorsunuz ve insanların aynı kullanıcı arabiriminin alanında kalmasını istiyorsunuz.
• Düzenleme altyapısı, RAG uygulaması, model seçimleri ve model parametreleri üzerinde tam denetime ihtiyacınız vardır.
• Copilot hizmetinizle, müşterilerinizin eklentiler aracılığıyla çözümünüzün üzerine uzantı oluşturmasına izin vermek istiyorsunuz.
• Çözümünüz yalnızca metinden farklı tuvaller ve başka medyalar kullanıyor.

İş ortağı avantajı:

• Microsoft tarafından birinci taraf Copilot'lar oluşturmak için kullanılan düşünceli düzenleme altyapısına erişimle copilot davranışınız üzerinde tam denetim.
• Modelleri kendi kurumsal verilerinize sorunsuz bir şekilde temel alın ve Microsoft Fabric OneLake kullanarak yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve gerçek zamanlı verileri tümleştirin. Bu, geliştiricilerin güç alma artırılmış üretim (RAG) uygulamaları için gelişmiş hibrit ve anlamsal arama kullanmasına olanak tanır.
• İstem mühendisliğini ve istem akışı gibi LLMOps araçlarını kullanarak yapay zeka yanıtlarını iyileştirmeye yönelik üstün araçlara erişim.

Nereden başlanacak:

• GitHub - microsoft/semantic-kernel: Son teknoloji LLM teknolojisini uygulamalarınızla hızlı ve kolay bir şekilde tümleştirin
• Semantik Çekirdek ile aracılar ve copilot'lar oluşturma | Microsoft Learn
• Anlam Çekirdeği ve ötesindeki yapay zeka eklentilerini anlama | Microsoft Learn

Önemli bileşenler:

• Semantik Çekirdek, geliştiricilerin uygulamalarına daha kolay GenAI özellikleri oluşturmasına yardımcı olan, fikirli bir açık kaynak çerçevesidir
• Microsoft tarafından sürdürülüyor ve geliştiriliyor ve birinci taraf ekipler tarafından Microsoft Copilot çözümleri oluşturmak için kullanılıyor.
• Bir dizi örnekle, Kendi uygulama yığınınızda GenAI yolculuğunuza kolayca başlamanıza yardımcı olur.
• Bu düzenin sizin özel gereksinimlerinize göre başkalarıyla birleştirilebileceğini unutmayın. Örneğin bu deseni Desen A ve eklenti ile Microsoft Copilot veya Pattern F ile eşleştirerek Teams'de kendi copilot botunuzu ortaya çıkarmanız gerekebilir.

Sonuç

Senaryolarla başladık ve sizi üç Yaklaşımdan birinde topladığımız bir veya daha fazla ilgi çekici modele satın aldık. Her desenin bazı varyansı olsa da, her Yaklaşım için bazı ortak özellikler vardır:

	1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larına aktarın	Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturun	Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerinizi oluşturun
Geliştirme çabası	Düşük (No/low kod)	Orta (En az kod)	Yüksek (Pro kodu)
Veri kaynakları	Microsoft Graph (Bağlayıcılar aracılığıyla Microsoft/M365 veya Microsoft dışı)	Çeşitli. Power Platform bağlayıcıları, Microsoft Graph, API'leriniz.	Microsoft kiracısının içindeki veya dışındaki birden çok veri kaynağına, hizmete ve uygulamalara yayılabilir
Kullanıcı Arabirimi veya konuşma yüzeyi	Copilot tarafından sağlanan genişletilmiş, örneğin Teams, Microsoft 365 vb.	Kendi yaklaşımınızı getirmek için Microsoft tarafından sağlanan yaklaşıma göre değişir.	Kendi getir. Aynı copilot ile birden çok yüzey mümkün
Copilot'un tonu, davranışı ve model parametreleri üzerindeki etkisi	Doğrudan kontrol yok. Model parametreleri, Copilot'un genişletilme sorumluluğundadır.	Metaprompt'un bir parçasını oluşturan özel yönergeler aracılığıyla, özellikle davranış ve ton için bazı etkiler. Teams AI Kitaplığı ile model parametrelerini denetleyebilirsiniz.	Sıcaklık, sistem istemleri, maksimum belirteçler gibi model parametrelerinin doğrudan kontrolü. Özel copilot davranışı.
Çoklu model özellikli	Hayır	Hayır	Evet Aynı akış içindeki farklı modellere birden çok çağrı
Model desteği	Sistem tarafından sağlanır	OpenAI modellerinin seçimi	Herhangi bir model OpenAI ve tam model kataloğu seçimi
Sorumlu AI	Sistem tarafından sağlanır	Sistem tarafından sağlanan veya her desendeki kullanılabilir seçenekler	Her desendeki platform seçenekleriyle ISV sorumluluğu.
Sohbet geçmişi desteği	Sistem tarafından sağlanır	Sistem tarafından sağlanan veya her desendeki kullanılabilir seçenekler	Her desendeki platform seçenekleriyle ISV sorumluluğu.
Örnek senaryolar	Microsoft Copilots'taki kullanıcılar ISV verileri ve hizmetleri üzerinde eylemler gerçekleştirebilir veya bu veri ve hizmetlerden içgörüler elde edebilir.	Müşteri veya ISV verilerini gerekçelendirebilmek için mevcut ISV uygulama yüzeyinde bir GenAI yardımcı tanıtın. Teams gibi mevcut bir Microsoft yüzeyinde kendi copilot'ınızı veya sohbet botunuzu Microsoft Copilots'a ayrı bir kimlik ve deneyimle sunun.	Müşterileriniz ve kullanıcılarınız markanız ve davranışınız için tamamen özelleştirilmiş bir copilot ile etkileşim kurar ve bu da birden çok kullanıcı arabirimi veya konuşma yüzeyi arasından birden çok veri kümesi ve bağlı sistem üzerinde neden olabilir.

Bu yaklaşımlar özelleştirme olanaklarını artırmaya yöneliktir ve bu da bir ISV'nin elde edilen denetim aracılığıyla daha fazla sorumluluk almasını ve genel geliştirme çabasını artırmasını gerektirir.

Bu nedenle, başlangıç gereksinimleriniz için pazarlamanın en hızlı yolu olabilecek Yaklaşım 1'den başlamanızı kesinlikle öneririz. Microsoft sık sık yeni birinci taraf Copilot'lar yayınlıyor. Verilerinizi ve hizmetlerinizi genişleterek yeni bir Copilot'ın kullanıcılarınızın ihtiyaçlarını daha verimli bir şekilde karşılayıp karşılamayabileceğini sürekli kontrol edin.

Gereksinimleriniz daha fazla denetim ve özelleştirme gereksinimine yol açtığından Yaklaşımlar 2 ve ardından 3'e aşamalı olarak geçin.

Bir ISV'nin mevcut varlıklarla birlikte zaten mevcut bir yapay zeka özelliğine sahip olması burada bir özel durum olabilir. Örneğin, zaten mevcut AIOps işlemlerine sahip bir GenAI ekibine sahip olan ve Python veya LangChain'de IP'yi oluşturmuş olan bir ISV, Doğal olarak Yaklaşım 3'e daha iyi yönlendirilebilir.

Son önemli açıklama balonu, bu desen listesinin kapsamlı veya birbirini dışlamamış olmasıdır. BURADA ISV'ler için sinerjiler gördüğümüz ve ihtiyaçlarınıza mükemmel bir şekilde uyan bir çözüm oluşturmak için bunların çeşitli yollarla birleştirilebileceğini anlamak önemlidir. Örneğin, Yaklaşım 3 (Desen G veya H) ile çalışırken bir ön uç gerekebilir. Bu durumda eklentileri (Desen A) veya Teams AI Kitaplığı'nı (Pattern F) birlikte kullanabilirsiniz. Yapay zeka stratejinizi planlarken her zaman farklı desenler arasındaki sinerjileri göz önünde bulundurun.