Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu makale, Bağımsız Yazılım Satıcılarının (ISV' ler) şunları sağlar:
- Seçili yapay zeka kullanım örneklerini uygulama geliştirme yaklaşımıyla hizalamayı öğrenin
- ISV Yolculuğunu ve ISV'lerin yüksek kaliteli uygulamalar geliştirmesine nasıl yardımcı olabileceğini anlama
Giriş
İş için en yüksek üretken yapay zeka kullanım örneğinizin önceliğini belirleme çerçevesini kullandıktan sonra, bir sonraki adım çözümün nasıl oluşturulacaklarını planlamaktır.
Bu sayfada, kullanım örneğinizi yürütmek için en iyi yaklaşımı seçme konusunda size yol göstereceğiz. Önemli konuları özetler, bunları düşünmenize yardımcı olacak kaynaklar sağlar ve Seçtiğiniz yaklaşıma göre Uygulamanızı oluşturmak için Microsoft'un sunduğu araçları keşfederiz. Bu süreci göstermeye yardımcı olmak için, bir ISV'nin seçeneklerini nasıl değerlendirebileceğini ve en etkili yaklaşımı nasıl seçebileceğini gösteren örnek bir senaryo boyunca size yol gösteririz. Ayrıca, daha geniş geliştirme yolculuğuna ve seçtiğiniz yaklaşıma bağlı olarak nasıl farklılık gösterebileceğine ilişkin bir genel bakış sağlıyoruz.
Yetenek Tasvizi
Önceliklendirilmiş bir kullanım örneği seçtikten sonra, bunu nasıl geliştireceğine karar vermenin zamanı geldi. ISV'ler üç ana yaklaşım arasından seçim yapabilir: Microsoft Copilot'ı genişletme veya benimseme, özel bir yardımcı pilot oluşturma veya Fabric'te uygulama oluşturma.
Bu yaklaşımlar birbirini dışlamaz, uygulamanızı geliştirmeye yönelik geniş araç yelpazesiyle esneklik sunar. Aşağıdaki bölümde, her yaklaşımın geliştirme sürecine nasıl uyduğunu ve uygulamanız için en uygun olanı seçmeye yönelik araçları ve dikkate alınacak noktaları inceleyeceğiz. Örnek senaryomuz, uygulama geliştirmeyle ilgili çaba ve kaynak aralığını gösterirken, seçtiğiniz yaklaşımın geliştirme sürecini nasıl etkileyebileceğinizi vurgular.
Yaklaşımınız için dikkat edilmesi gerekenler
Geliştirme için en iyi yaklaşımı belirlemek için altı önemli nokta keşfediyoruz. Bu önemli noktalar, hedeflenen çözümün temel özelliklerini değerlendirmenize ve hedeflerinize en uygun yaklaşım hakkında bilinçli bir karar vermenize yardımcı olur.
- Veri: Uygulamanın hangi veri ve bilgi türleri ve kaynaklarıyla etkileşim kurması gerekiyor?
- Özelleştirme: Müşteriler uygulamayla nasıl etkileşim kurmalıdır ve çıkışları üzerinde hangi denetime ihtiyacınız vardır?
- Geliştirme karmaşıklığı: Uygulamayı oluşturmak ne kadar zordur ve gerekli kaynaklar ve uzmanlık kullanılabilir mi?
- Son kullanıcı: Son kullanıcı kim ve ne kadar teknik anlayışa sahip?
- İş değeri: Bu uygulama müşterilere nasıl değer sağlar ve kârlılık potansiyeli nedir?
- Risk ve uyumluluk: Bu uygulama için hangi mevzuat gereksinimleri ve güvenlik endişeleri geçerlidir?
Aşağıdaki grafikte, bu soruların yanıtlarının uygulama geliştirmeye yönelik farklı yaklaşımlarla uyumlu olmanıza nasıl yardımcı olabileceği gösterilmektedir. Kullanım örneğinizin kapsamı sınırlıysa ve özelleştirilebilme gereksinimi en düşük düzeydeyse, mevcut bir Microsoft Copilot'u düşük kodlu araçları kullanarak genişletmek en iyi yaklaşım olabilir. Alternatif olarak, kısa bir süre içinde incelediğimiz gibi, uygulamayı Doku'da oluşturmaya daha karmaşık ve özelleştirilebilir bir çözüm daha uygun olabilir.
Bu kullanım örneği, uygulanabilirliğini değerlendirmek ve diğer olası kullanım örnekleriyle karşılaştırmak için iş, deneyim, teknoloji çerçevesi kullanılarak geliştirme için önceliklendirilmiştir. Burada kendi kullanım örneklerinizin önceliklerini nasıl ayırabileceğinizi daha ayrıntılı bir şekilde keşfedin.
Örnek senaryo: Contoso Alışveriş uygulaması
Senaryomuzda Contoso, çalışan iletişimlerini, envanter planlamasını ve operasyonlar genelinde veri içgörülerini geliştirmeye yönelik sanal vitrin ve sistemler sağlayan bir çözüm geliştirmek için AdventureWorks perakende şirketiyle birlikte çalışmaktadır. Şimdi bu kullanım örneğinin geliştirme yaklaşımını seçmeyle ilgili dikkate alınacak noktalarla nasıl uyumlu olduğunu gözden geçirelim.
Dikkat edilmesi gereken noktalar
Contoso store operations assistant
- Veriler: Uygulama, API'ler aracılığıyla ortaya çıkarılmış Microsoft dışı bulut uygulamaları da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan dağıtılmış veriler gerektirir.
- Özelleştirme: Uygulama, kapsamlı özelleştirilebilirlik ve tek tek özellikler üzerinde denetime sahip AdventureWorks için özel olarak geliştirilmiştir. Uygulamanın farklı paydaşları ve görevleri desteklemek için birden çok karmaşık bileşene sahip olması gerekir.
- Geliştirme karmaşıklığı: Uygulamanın özelliklerinin geliştirilmesi için profesyonel yazılım geliştiricileri de dahil olmak üzere önemli kaynaklar, zaman ve insan sermayesi gerekir.
- Son kullanıcı: Son kullanıcı AdventureWorks işlemleri arasında farklılık gösterebilir ancak teknik veri bilimcileri ve teknik olmayan ön cephe çalışanlarını içerir.
- İş değeri: Bu uygulama, şirket operasyonlarıyla ilgili veri odaklı içgörülerin yanı sıra önemli gelir potansiyeline sahip bir sanal vitrin sağlayarak AdventureWorks operasyonlarının temel bir özelliği olarak hizmet verir. Contoso için bu teklif büyük bir iş fırsatını temsil eder.
- Risk ve uyumluluk: Bu çözüm, AdventureWorks müşterilerinin işlemlerini tamamlamak için korumalı finansal verilerle etkileşim kurar ve önemli güvenlik ve mevzuat uyumluluğu bileşenlerini gerektirir.
Contoso daha sonra geliştirme yaklaşımlarının genel stratejisi, iş değeri ve teknik özellikleriyle nasıl uyumlu olduğunu değerlendirmek ve bu alanlardaki hizalamanın başarılı bir uygulama için kritik öneme sahip olduğunu değerlendirmek için bu konuları kullandı. Şimdi bu konuların her birinin kararlarını nasıl etkilediğini gözden geçirelim.
- Strateji: contoso, iş planlama oturumunda öncelik verilen kullanım örneği göz önünde bulundurulduğunda karmaşık ve yüksek oranda özelleştirilmiş işlevleri işleyebilen kapsamlı ve modüler özelliklere sahip bir uygulamaya ihtiyaç duyuluyabiliyor. Build on Fabric yaklaşımı, Contoso ekiplerinin yeni araçlar ve teknoloji öğrenmesine yardımcı olduğundan ve uygulamanın kapsamlı geliştirme gerektiren özelliklere ihtiyacı olduğundan bu senaryo için idealdir.
- İş: Bu karmaşık uygulamanın daha büyük gelir oluşturma potansiyeline ek olarak, Contoso Alışveriş uygulamasını Doku'da oluşturmak, Contoso'nun uygulamanın bileşenlerini de yeniden kullanmak üzere şablon haline getirebileceği anlamına gelir. Bu şablonlarla Contoso gelecekteki geliştirme çalışmalarını hızlandırarak maliyetleri azaltabilir ve değer verme süresini kısaltabilir.
- Teknoloji: Son olarak ve en açık şekilde, Contoso'nun kullanım örneğinin ve AdventureWorks'ün sorunlarının teknik parametreleri, Contoso Alışveriş uygulamasının daha gelişmiş veri altyapısı ve özelleştirmeyle birlikte önemli bir pro-kod geliştirmesi gerektirdiği anlamına gelir. Bu kullanım örneğinde yürütmek için ihtiyaç duydukları araçlara sahip olduğundan emin olmak için Contoso'ya fabric üzerinde uygulama oluşturmak en iyi yoldur.
Bu senaryoda Contoso, kapsamlı özelleştirme ve çeşitli karmaşık özelliklere ihtiyaç duyulduğunda pro-code kullanarak Alışveriş uygulamasını geliştirmeye karar verdi. Düşük kod geliştirme, bu kullanım örneğinde tanımlanan özellikleri etkinleştirmez. Pro-code yolculuğunda Contoso, çeşitli özelliklerini oluşturacak sağlam bir temel veri altyapısı sağlamak için bu uygulamayı baştan sona Doku'da geliştirmeyi seçti. Bu geliştirme yaklaşımı stratejik, ticari ve teknik kullanım örnekleriyle uyumlu olduğundan bu kararı güvenle alabildiler.
Contoso'nun neden Microsoft Copilot'u benimsemeyi/genişletmeyi seçmediğini veya kendi yardımcı pilot yaklaşımlarınızı oluşturmadığını kısaca inceleyelim. İlk olarak, bir Microsoft Copilot'u benimsemek ve/veya genişletmek, uygulamayı Contoso kullanım örneğinin gereksinimlerini karşılamayan veya AdventureWorks'ün gereksinimlerini karşılamayan bir konuşma yardımcısı ile sınırlar. Benzer şekilde, özel bir yardımcı pilot oluşturmak daha fazla özelleştirme ve karmaşık etkileşim sağlarken, Bir Alışveriş uygulaması için gereken teknik veri işlevselliği tek başına bir yardımcı pilotun yeteneklerinin ötesine uzanır. Bu noktaları göz önünde bulundurarak, bu senaryo için en iyi seçim Doku üzerinde uygulama oluşturmaktır.
Uygulamanın çeşitli arabirimleri ve özellikleri göz önünde bulundurulduğunda Contoso, geliştirmeyi tamamlamak için Microsoft Fabric, Microsoft Azure ve Azure AI Studio dahil olmak üzere birden çok araç kullandı. Bu üç yaklaşımın birbirini dışlamadığını unutmayın. Copilot Studio'da Store Operations copilot şablonu kullanılarak düşük kodla oluşturulmuş özel bir yardımcı pilot, bu Alışveriş uygulamasıyla kolayca tümleştirilebilir. Bir yaklaşımı seçmek duvarlı bir otoyol değildir, uygulamanızın gereksinimlerini, bunun için hayal ettiğiniz özellikleri ve geliştirmeniz gereken kaynakları düşünmenize yardımcı olan bir araçtır. Şimdi Microsoft çözümlerinin bu yaklaşımlara nasıl uygun olduğunu biraz daha ayrıntılı inceleyelim.
Microsoft Geliştirme Araçları
Microsoft, ISV'lerin uygulama geliştirme gereksinimlerini karşılamak için çeşitli geliştirme araçları sunar. Bu yaklaşımların her biri, tek tek Microsoft araçlarından oluşan karma bir dizi içerebilir. Ana araçları özetledik. Ayrıca, HER yaklaşımın olanaklarını açıklayan GenAI deneyimleri oluşturmaya yönelik ISV'ler için ayrıntılı bir kılavuzu da gözden geçirebilirsiniz.
Aşağıdaki grafikte bu çözümlerin yaklaşımlarla nasıl eşlendiğini görebilirsiniz. İşletmenin öngördüğü sayfadaki Alışveriş uygulamamızla karşılaştırdığımız mağaza operasyonları uygulamasını örnek kullanım örneği olarak kullanırız.
Depolama işlemleri kullanım örneği, depolama yordamlarına, ilkelerine ve verilerine doğal dilde hızlı erişim sağlayan bir yapay zeka yardımcısı içerir. Bu kullanım örneği, farklı karmaşıklık düzeylerine yönelik üç yaklaşımdan herhangi biri kullanılarak geliştirilebilir. ISV, Copilot Studio Store işlem şablonunu kullanarak bu kullanım örneğini yerine getirmek için hızla bir yardımcı geliştirebilir. Bu çaba minimum kodlama gerektirir ve sol sütunda gösterildiği gibi Microsoft 365 eklentileri veya Copilot Studio ile yığının yüzeyinde birlikte çalışma gerektirir.
Alternatif olarak, bir ISV daha karmaşık bir geliştirme süreci üstlenebilir ve veri altyapısı ve teknik kullanıcı yardımcıları da dahil olmak üzere daha kapsamlı bir mağaza işlemleri uygulaması geliştirmek için Azure AI studio veya Fabric'i kullanabilir. Bu yaklaşım, Alışveriş uygulaması senaryosunda olduğu gibi, geliştiricilerle doğru sütunda gösterildiği gibi daha fazla tam yığınla bir araya gelen önemli bir pro-kod geliştirmesi içerir.
En iyi geliştirme yaklaşımını sizin gereksinimleriniz ve koşullarınız belirler. Bu araçlar ve yöntemler, uygulamanızı nasıl geliştirdiğinizden bağımsız olarak sizi destekler, ancak yol seçiminize göre değişir. Bunu , kullanım örneğiniz için GenAI ile ilgili önemli noktalara göz atıp ileriye doğru en iyi yolu belirlemek için kullanabilirsiniz.
Kullanım örneğinizi tanımlayıp değerlendirdiğinize ve en iyi geliştirme yaklaşımını seçtiğinize göre, ilerideki yola göz atalım.
ISV yolculuğundaki yaklaşımlar
Microsoft araçları üzerinde yapay zeka ve GenAI uygulamaları oluşturmaya yönelik üç yaklaşım iki temel geliştirme yolculuğuna ayrılabilir: düşük kod yolculuğu ve profesyonel kod yolculuğu. Düşük kod yolculuğu, değere hızlı zaman ve hafif uygulama geliştirme lifti ile karakterize edilirken, pro-kod yolculuğu daha fazla uygulama özelleştirilebilirliği ve karmaşıklığı sağlar.
ISV'lerle çalışma deneyimimiz, Microsoft'un Microsoft Bulut için uygulama geliştirmeye yönelik tutarlı ve sistematik bir süreç olan ISV Yolculuk Haritası'nı geliştirmesine neden oldu. Bu çerçeve maliyetleri azaltmanıza ve mümkün olan en iyi çözümü verimli bir şekilde geliştirmenize yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bu çerçeve kullanılarak değerlendirilmek isterseniz iş ortağı geliştirme yöneticinize başvurun.
ISV yolculuğu, uygulamanızı geliştirmek için ilerlediğiniz farklı aşamalara genel bir bakış sağlar. Seçtiğiniz geliştirme yaklaşımı her aşamadaki deneyiminizi şekillendirecektir, ancak genel yapı geliştirme yaşam döngülerinde tutarlı olmaya devam eder. Bu, microsoft copilot'ı düşük kodla genişletmeniz veya pro-code ile sıfırdan bir uygulama derlemeniz için geçerlidir.
Microsoft, Microsoft Bulut için yapay zeka ve GenAI uygulamaları oluşturmaya yönelik bütünsel rehberlik sağlayan içerikler oluşturmaya devam ediyor. IsV'ler için Microsoft Copilot Koleksiyonu'nda daha fazla içerik ve kaynak bulabilirsiniz. Bu sayfa düzenli olarak yeni geliştirilen içerikle güncelleştirilir.
Sonraki adımlar
Uygulama geliştirme sürecinize uygun yaklaşımın seçilmesi bu süreçte kritik bir aşamadır. İster değer vermek için hızlı bir zaman ister karmaşık özelleştirmeye ihtiyacınız olsun, Microsoft, müşterilerinize değer getirmenize yardımcı olmak için buradadır. Uygulamanız için doğru yaklaşımı seçtikten sonra uygulama için uygun yolu seçme sorusu gelir. Her yaklaşım, uygulamanızı geliştirmek için kullanabileceğiniz çeşitli olası araçlar veya desenler içerir. Aşağıda, düşük kod desenleri ve pro-kod desenleri hakkında daha fazla bilgi bulabileceğiniz sayfalar yer almaktadır.