Üretken yapay zeka çözümünüzü oluşturmak için en iyi profesyonel kod desenini seçme

Pro-code ISV Yolculuğunda desen seçimi

Microsoft, bağımsız yazılım satıcılarının (ISV) üretken yapay zeka çözümlerini oluşturmasına yardımcı olmak için uygun bir kullanım örneği bulmanıza ve oluşturmaya başlamanıza yardımcı olacak yönergeler oluşturdu. Bu sayfa, geliştiricilerin çözüm oluşturma yolculuğu boyunca seçebilecekleri profesyonel kod desenlerine odaklanmaktadır. Pro-code mu yoksa düşük kodlu desen mi seçeceğinizden emin değilseniz, kullanım örneğiniz için en iyi yaklaşımı bulmak için yetenek sağlama sayfasını ziyaret edin.

Profesyonel kod yolculuğu için dikkat edilmesi gerekenler

Bir pro-code yaklaşımı seçmek, sizin gibi ISV'lerin yapay zeka uygulamalarınızı tasarlarken yüksek oranda özelleştirilebilir seçeneklerden yararlanmasını sağlar. Pro-code yaklaşımında, farklı ihtiyaçları ve tercihleri ele almak için çeşitli platformları kapsayan birçok desen vardır. Aşağıdakiler için pro-code deseni uygundur:

  • Yüksek oranda özelleştirilmiş bir uygulama oluşturma ve denetiminizde daha fazla bileşene ihtiyaç duyma.
  • Yapay zeka özelliklerini kendi uygulamanıza tümleştirme veya sıfırdan oluşturma.
  • Benzersiz verilere veya güvenlik endişelerine bağlı olmak.

Hızlı bir çözüme ihtiyacınız varsa ve Power Platform bağlayıcıları gibi araçları kullanabilirseniz, düşük kodlu desenleri araştırmayı göz önünde bulundurun.

Pro-code içinde iki üst düzey yaklaşım vardır:

  • Özel bir yardımcı pilot oluşturmak. Bu yaklaşım, doğal dil özelliklerine sahip bir çözüm oluşturmanıza yardımcı olan desenleri kapsar. Özel bir yardımcı pilotla derlemek, yapay zekanızın çok çeşitli durumlarda kullanıcılarla doğal bir şekilde sohbet etmelerini sağlar.
  • Fabric üzerinde uygulama oluşturma. Bu yaklaşım, oluşturduğunuz bir yapay zeka uygulamasıyla tümleştirilebilen verileri işlemek veya depolamak için Doku kullanan desenleri kapsar. Bu desenler güçlü bir veri temeli ve daha fazla özelleştirme fırsatı sağlar.

Her iki yaklaşım da birçok avantaj sunar ve özelleştirilebilir bir yapay zeka uygulaması oluşturmanıza olanak tanır. Seçtiğiniz desene bağlı olarak, tamamen yeni bir uygulama veya var olan bir uygulamaya tanıttığınız yeni özellikler oluşturabilirsiniz.

Desen seçme

Desen seçmek, çözüm oluşturmaya başlamadan önce ISV'nin atmış olduğu son adımdır. Seçtiğiniz desen:

  • Çözümünüzün özelliklerini etkiler. Durum için doğru düzenin seçilmesi, çözümünüzü müşterilerinizin ihtiyaçlarına uygun hale getirmenizi sağlar. Çok az özelliğe sahip bir desen seçmek, oluşturabileceğiniz özellikleri sınırlayabilir.
  • Projenin geliştirme maliyetini etkiler. Bazı desenler geliştirme sırasında daha ağır bir lift gerektirir ve ISV'lerin zamanına ve parasına mal olur. Seçtiğiniz desen için gereken yatırım, kullanım örneğinizin olası değerinin dışında kalmamalıdır.
  • Farklı arabirimler içinde çalışmanızı sağlar. Bazı desenler sıfırdan uygulama oluşturmak için, diğerleri ise Microsoft'un mevcut uygulamalarınız veya platformlarınız içinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
  • Verileri, altyapıyı ve diğer arka uç konularını değiştirir. Pro-kod desenleri çok yönlü olsa da sınırları olabilir veya değişiklik gerektirebilir. Genellikle, siz daha karmaşık desen seçeneklerini belirlediğinizde veri ve altyapı seçenekleriniz daha özelleştirilebilir hale gelir.

Tüm bu faktörler nedeniyle, bir desen seçmeden önce durumunuzu, müşterilerinizin ihtiyaçlarını ve teknik yeteneklerinizi dikkatle değerlendirmek önemlidir. Seçtiğiniz platform ve strateji, oluşturabileceklerinizi etkiler.

Birden çok desen seçeneği

ISV'ler tek bir desen seçmek yerine birden çok desendeki özellikleri tümleştirmeyi seçebilir. Düşük kod ve pro-kod seçeneklerini birleştirmek bile mümkündür.

İster bir desen seçin ister birden çok düzeni birleştirin, içinde olduğunuz durumu göz önünde bulundurmanız ve sizin için en uygun platformu seçmeniz önemlidir. Bu sayfa özellikle pro-code desenlerine odaklanır. Profesyonel ve düşük kodlu diğer seçenekleri keşfetmek için kapsamlı desenler sayfasını ziyaret edebilirsiniz.

Semantik Çekirdek

Gelişmiş yapay zeka uygulamaları oluşturmak isteyen ISV'ler, farklı desen seçeneklerinin çoğunda Anlam Çekirdeği'ni kullanabilir. Semantik Çekirdek, mevcut C#, Python ve Java kodunuzu OpenAI, Azure OpenAI, Hugging Face ve daha birçok modelle birleştirmeyi kolaylaştıran bir açık kaynak yazılım geliştirme setidir (SDK).

Semantik Çekirdek kodunuzla doğrudan etkileşimde olduğundan, bunu birçok farklı desenle kullanmak mümkündür. Semantik Çekirdek, seçtiğiniz desenden bağımsız olarak geliştirme yolculuğunuzu destekleyebilir ve yeni üretken yapay zeka özellikleriyle çözümünüzü etkinleştirebilir.

Özel bir yardımcı pilot oluşturma

Özel bir yardımcı pilot oluşturmak, orta düzeyde bir kodlama lifti ve birinci taraf benimsemeye veya genişletmeye kıyasla daha fazla özelleştirilebilirliğe sahip bir uygulama oluşturmanıza olanak tanır. Kendi başınıza birçok bileşen oluşturmanız gerekse de Microsoft, seçtiğiniz desene bağlı olarak SDK'lar, şablonlar ve daha fazlası aracılığıyla önemli destek sağlar.

"Özel bir yardımcı pilot oluşturma" yaklaşımı için bir karar ağacı. Bir ok, Desen D: Microsoft Graph API'lerine bağlanan "ISV verilerini kullanan yapay zeka ile mevcut uygulamaları geliştirir" ifadesini içeren bir kutuya yol açar. Başka bir ok, "Kullanıcı sorularına yanıt verebilen ve basit görevleri boşaltabilen sohbet botları oluşturur" ifadesinin yer aldığı kutuya yönlendirir ve bu da Desen E: Azure OpenAI Yardımcıları'na yol açar. Üçüncü bir ok, "Önceden oluşturulmuş şablonlar aracılığıyla ISV Teams sohbet botlarına doğal dil özellikleri ekler" yazan ve Desen F: Teams AI Kitaplığı'na yol açan bir kutuya yol açar. Son ok, "Önceden eğitilmiş modelleri, Azure AI SDK'sını ve istem akışını kullanarak yüksek özelleştirilebilirlik sunar" ifadesini içeren bir kutuya yol açar ve bu da Desen G: Azure AI studio.

Microsoft Graph API'leri

Microsoft Graph API'si, Outlook, Teams, OneDrive ve SharePoint'in içindeki bilgiler gibi Microsoft 365 uygulamalarından kullanıcı verilerine erişir. Mevcut uygulamalarınızın bu API'yi çağırmasını sağlayarak Microsoft 365'ten alınan kişiselleştirilmiş verilerle kullanıcı deneyiminizi geliştirebilirsiniz.

Bu API'ler kendi çözümünüzün kullanıcı arabirimiyle tümleştirilebilir. Toplanan kiracı verileri, Microsoft Graph API'leri hakkında bilgi edinmenize yardımcı olmak için tasarlanmış açık kaynak bir platform olan Graph Gezgini'nden görüntülenebilir.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Kişiselleştirilmiş verilerle geliştirmek istediğiniz mevcut bir uygulamaya sahip olun.
  • Son kullanıcınıza Microsoft 365 etkinliğine göre kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlamak istiyorsunuz.
  • Özellikle Microsoft 365'ten veri iste.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Deneyimini kişiselleştirmek için son kullanıcınızın Microsoft 365 verilerine erişme.
  • Verilere hızlı ve kolay bir şekilde bağlanarak uygulamanızın diğer yönlerine odaklanmanızı sağlar.

Şimdi bir kurgusal ISV'nin kendi uygulamasında bu deseni nasıl kullanabileceğini inceleyelim.

Microsoft Graph API'leri senaryosu

Contoso, müşterilerinin iç işlemleri yönetmesine olanak tanıyan bir uygulama oluşturmsa da, bunu iyileştirmeye çalışmaktadır. Müşterileri toplantıları zamanlama, izin kaydetme ve çok fazla zaman alan e-posta gönderme gibi temel yönetim görevleriyle ilgili sorunları ortaya çıkarır.

Bu sorunu çözmek için Contoso, müşterilerinin Microsoft 365'teki verilerine bağlanabilen Microsoft Graph API'lerini kullanarak üretken yapay zeka uygulamalarını artırmaya karar verir. Contoso, API'den alınan daha ilgili kişisel verilere erişimle yapay zeka yardımcısının özelliklerini geliştirebilir. Microsoft Graph API'leri Contoso'nun çözümünün şunları yapmasını sağlar:

  • Kullanıcının bağlamını ve izin isteklerini temel alarak takvim girdileri ve zaman aşımı e-postaları oluşturun.
  • Olası toplantı zamanlarını ve davetlileri önermek için son müşterilerinin Outlook takvimlerindeki bilgileri kullanın.
  • Alıcı ve gönderen arasındaki geçmişe göre e-postalara eklenecek ton düzenlemeleri, konu satırları ve belgeleri önerin.

Bu değişiklikler ve daha fazlası Contoso'nun üretken yapay zeka uygulamasının müşterilerinin yönetim görevlerini önemli ölçüde kolaylaştırmasını sağlar. Uygulamalarında Microsoft Graph API'lerini kullanarak çalışanlar için yararlı ve kişiselleştirilmiş öneriler sağlayabilirler.

Azure OpenAI Yardımcıları

ISV'ler, Azure OpenAI Yardımcılarının özelliklerini kullanarak hızla yapay zeka yardımcıları oluşturabilir ve bunları mevcut uygulamalarıyla tümleştirebilir. Azure OpenAI Yardımcıları soruları yanıtlayabilir, basit görevler isteyebilir ve hatta kullanıcının girişlerine göre kod yazmaya ve yürütmeye uyarlanabilir.

Azure OpenAI Yardımcısı oluşturmak, yardımcının gerçekleştirmesini istediğiniz işlevi açıklayan bir JSON dosyası yazmak ve çalıştırılacak korumalı bir Python ortamı vermek kadar basittir. Bu, yardımcının mevcut API'lerinizi çağırmasını ve istemleri yanıtlamaya başlamasını sağlar.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Özelleştirilmiş bir yardımcıdan yararlanabilecek mevcut bir uygulamaya sahip olun.
  • Daha az teknik lift ile hızlı bir şekilde copilot benzeri bir uygulama geliştirmek istiyorsunuz.
  • Uygulamanızın matematik gibi dil olmadan görevleri tamamlayabilmesini sağlayan ek araçlarla tümleştirmeniz gerekir.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Hızlı ve verimli bir şekilde yapay zeka yardımcısı oluşturma.
  • Müşterilerinize daha belirli soru ve istekleri yanıtlayabilen bir yapay zeka yardımcısı sağlama.
  • Görevleri kolaylaştırmak için basit eylemler gerektirebilen yapay zeka özellikleriyle çözümünüzü etkinleştirme.

Azure OpenAI yardımcısı senaryosu

Contoso'nun perakende müşterilerine yönelik, ekleme, envanter yönetimi, ödeme işleme ve daha fazlası için çalışan portalı sağlayan bir uygulaması vardır. Contoso, Azure OpenAI Yardımcısı'nı kullanarak bir mağaza yardımcısı oluşturacak ve müşterilere kendi durumlarına göre uyarlanmış yönergeler sağlayacaktır.

Contoso, yapay zeka yardımcısı oluşturarak işletmelerin verilerini uygulamayla tümleştirebilir ve bu sayede şirket verilerini kullanarak soruları yanıtlayabilir. Bu özellikler, yardımcı pilotun şunları sağlamasına olanak sağlar:

  • Tipik mağaza süreçlerinde yeni çalışanlara rehberlik edin.
  • Geçmiş eğilimlere göre stok gereksinimlerini ve gereksinimlerini tahmin etme.
  • Karşıya yüklenen çalışma belgelerinde izin ilkeleri gibi başvuru kılavuzu.

Contoso'nun çözümü, bir yapay zeka yardımcısını kendi uygulamasına dahil ederek yalnızca bir yönetim aracı yerine çalışanlar için rehberlik ve öneriler kaynağı haline gelir. Müşterileri, soruları yanıtlamak ve günlük görevlerde ileriye doğru bir yol belirlemek için bu yolu kullanabilir.

Teams AI kitaplığı

Zaten bir Teams sohbet botunuz varsa veya bir sohbet botu oluşturmak istiyorsanız, sohbet botunuz üretken yapay zeka özellikleriyle geliştirilebilir. Teams AI kitaplığındaki yapı iskelesi, sohbet botunuz için konuşma dilini destekleyebilir ve bu dil doğrudan Teams'deki kullanıcılar tarafından erişilebilir.

Bu uygulama, Microsoft'un sağladığı büyük dil modelleri (LLM' ler) sohbet botunun arka uç yönlerini işlerken uygulamanızın kullanmasını istediğiniz iş mantığını girmenizi gerektirir. Hatta sohbet botunuzu farklı LLM'ler, eklentiler ve daha fazlasını kullanacak şekilde değiştirebilirsiniz.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Doğal dil özellikleriyle artırmak istediğiniz mevcut bir Teams sohbet botu oluşturun.
  • Önceden oluşturulmuş şablonlar, tümleşik veri seçenekleri ve yerleşik güvenlik özelliklerinden yararlanmak istiyorsunuz.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Teams sohbet botunuzu doğal dil özellikleriyle geliştirme.
  • Geniş destek seçenekleriyle üretken bir yapay zeka çözümü oluşturma.
  • Sohbet botunuzu durumsal veya endüstriyel gereksinimlerinize uygun şekilde özelleştirme.

Teams yapay zeka kitaplığı senaryosu

Contoso, Teams sohbet botlarını bir süredir müşterilerinin kullanımına sunuyor ancak yapay zeka özellikleri geliştikçe, daha belirli soruları yanıtlamasını ve çalışana kişiselleştirilmiş öneriler sunmasını sağlayarak uygulamalarını modernleştirmek istiyor.

Contoso, Microsoft Teams yapay zeka kitaplığını kullanarak sohbet botlarına kolayca doğal dil özellikleri ekleyebilir. Bu yeni üretken yapay zeka özellikleri, sohbet botunun müşterileri şu şekilde daha iyi desteklemesini sağlar:

  • Devam eden projeler için taktiksel sonraki adımlar ve yaklaşan şirket etkinliklerine hazırlanmak için ipuçları önerme.
  • Kullanıcı ve sohbet botu arasındaki kısa etkileşime dayalı olarak toplantı ajandaları, e-posta taslakları ve daha fazlasını oluşturma.
  • Konuşmanın bağlamı temelinde uyarlanmış yanıtları kullanarak soruları yanıtlama.

Bu özellikler Contoso'nun müşterileri için çalışan deneyimini kolaylaştırmaya yardımcı olur ve daha akıllı yanıtlar almalarını sağlar. Üretken yapay zekayı Teams sohbet botlarına dahil etmek, kullanıcılarının iş yerinde destek almak için sohbet botuyla doğal olarak sohbet botuyla iletişim kurmalarını sağladığından, iş yerinde daha verimli olmasını sağlar.

Azure Yapay Zeka Stüdyosu

Özellikler açısından son derece esnek olan tamamen özelleştirilmiş bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturmak istiyorsanız, Azure AI Studio'nun en son teknoloji seçeneklerinden birini kullanabilirsiniz. Azure AI Studio ile üretken yapay zeka çözümleri oluşturmak, çözümünüzü son derece teknik veya niş gereksinimleri karşılamak da dahil olmak üzere özel gereksinimlerinize göre özelleştirmenize olanak tanır.

Azure AI Studio, yapay zeka uygulaması oluşturmak için istem akışı ve Azure AI SDK'sı gibi birçok seçenek içerir. Bunların her ikisi de önceden eğitilmiş modellere sahiptir. Hizmet diğer Azure hizmetleriyle tümleşiktir ve LLMOps araç zinciri gibi devam eden uygulama geliştirme için kaynaklar sağlar.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Sıfırdan bir uygulama oluşturmak veya var olan bir uygulamayı değiştirmek istiyorsunuz.
  • Yapay zeka yardımcınızın teknik belgeleri okuma ve gözden geçirme veya karmaşık veri eğilimlerini analiz etme gibi karmaşık işlemleri tamamlamasını zorunlu kılar.
  • Ses, kişilik ve marka kimliğini özel gereksinimlerinize göre özelleştirmek için uygulama geliştirme üzerinde tam denetim sahibi olmak istiyorsunuz.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Daha fazla niş soruya ve isteğe yanıt verebilen bir yardımcı pilot oluşturma.
  • Çözümünüzü benzersiz güvenlik veya veri gereksinimlerine uygun şekilde özelleştirme.

Azure AI Studio senaryosu

Contoso, talep oluşturma ve işleme sırasında sağlık müşterilerini desteklemek için tamamen özelleştirilmiş bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturmak istiyor. Uygulamayı ticarileştirmek için müşteri bilgilerini doğru şekilde işleyebilmeleri, özel güvenlik konularını karşılayabilmeleri ve doğru içerik oluşturabilmeleri gerekiyordu.

Azure AI Studio'yu kullanarak sıfırdan kendi üretken yapay zeka uygulamalarını oluşturarak, sağlık müşterilerinin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış, tamamen özelleştirilmiş, yüksek oranda güvenli bir uygulama oluşturabildiler. Contoso'nun yeni uygulaması, sigortacılar için çalışan klinisyenlerin formları kolayca doldurmasını sağlar. Azure AI Studio aracılığıyla oluşturdukları yardımcı pilot aşağıdakileri yapabilir:

  • Kuruluşa özgü çeşitli sorulara dayalı konuşma istemi aracılığıyla koşullu yetkilendirme formları oluşturmayı destekleyin.
  • Contoso'nun uygulamasında birden çok hasta kaydını sorgulayın ve bilgileri gözden geçirin.
  • Risk ve gizlilik endişelerini en aza indirmek için kuruluşa özgü güvenlik konularını karşılayın.

Contoso, hasta bilgilerini doğru bir şekilde alarak ve form oluşturmaya yardımcı olmak için doğal dil özelliklerini kullanarak talep oluşturma sürecini hızlandırabilir. Çözümleri, bu özel görevleri hızlı ve doğru bir şekilde tamamlayarak kullanıcılara değerli zaman kazandırır.

Doku üzerinde uygulama oluşturma

Birçok ISV veri veya analiz çözümü olarak Doku'ya aşina olsa da, üretken yapay zeka uygulamaları için kapsamlı, tümleşik bir veri temeli olarak da hizmet verebilir. İster doğrudan Fabric üzerinde bir uygulama oluşturmak ister OneLake ile tümleştirmek istiyorsanız, Fabric'te uygulama oluşturmak size benzersiz özelleştirme ve çözümünüz üzerinde denetim sağlar.

"Yapı üzerinde uygulama oluşturma" yaklaşımı için bir bağlantı ağacı. Bir ok, "ISV'lerin mevcut API'leri, kısayolları ve daha fazlasını kullanarak Doku OneLake'de verileri okumasına, yazmasına ve yönetmesine izin verir" yazan bir kutuya yol açar ve bu da Desen H: Doku ile Birlikte Çalışma'ya yol açar. İkinci bir ok, "ISV'lerin Doku platformunun üzerinde ürün geliştirmesine veya Doku'yu önceden var olan uygulamalarla birleştirmesine olanak tanır" şeklinde bir kutuya yol açar ve bu da Desen I: Yapı üzerinde Derleme'ye yol açar. Son ok, "ISV'lere Doku ekosisteminde yüksek oranda özelleştirilebilir iş yükleri oluşturmaya yönelik araçlar sağlar" ifadesinin yer aldığı ve Desen J: Doku iş yükü oluşturma'ya yol açan bir kutuya yol açar.

Doku üzerinde uygulama oluşturma yaklaşımı için bağlantı ağacı

Doku ile Birlikte Çalışma

Mevcut uygulamanızı Doku ile tümleştirmek, çözümünüzün veri arka ucuna akış sağlamak için sonsuz seçenekler sağlar. Doku ile birlikte çalışarak, çeşitli araçları ve API'leri kullanarak tek bir platformda çok sayıda farklı veri kaynağını birleştirebilirsiniz.

Fabric, verilerinize hızla erişmek ve verileri işlemek için tasarlanmış hem OneLake API'leri hem de Gerçek Zamanlı Zeka API'leri sunar. Data Factory'yi, kısayollar aracılığıyla ortamlar arasında verilerinizi birleştirmek ve 200'e kadar dış kaynaktan karmaşık veri işleme görevlerini yönetmek için de kullanabilirsiniz. Verileriniz Azure'da olmasa bile, verilerinizi OneLake'e getirmek için kısayollar oluşturabilirsiniz.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Gelişmiş veri işleme gerektiren mevcut bir uygulamaya sahip olun.
  • Verilerinizi çeşitli kaynaklardan ve ortamlardan çekiyoruz.
  • OneLake veya Data Factory'de uygulamanızın verilerini okumak ve yönetmek istiyorsunuz.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Artan işleme, depolama ve analiz özellikleri sayesinde mevcut uygulamalar için veri özelliklerini geliştirme.
  • Birden çok kiracı ve ortamdaki verileri tek bir platformda tümleştirme.

Doku ile Birlikte Çalışma senaryosu

Contoso'nun perakende müşterileri için geliştirdiği SaaS uygulaması, birden çok kiracıdan gelen verileri yönetmek için daha fazla veri özelliği gerektirir. Contoso'nun son müşterileri verilerine daha fazla görünürlük gerektirir ve verilerindeki eğilimler ve desenler hakkında daha fazla bilgi ister. Ancak müşterileri, Contoso'nun verilerin tam bir görünümünü oluşturmak için erişmesi gereken envanter yönetimi, personel, web yönetimi ve daha fazlası için çeşitli platformlar kullanır.

Contoso, bu sorunları gidermek için mevcut uygulamasını Doku'ya bağladı. Bu sayede yönetim düzeyinde daha iyi veri yönetiminin yanı sıra kiracılar için daha iyi veri içgörüleri ve görünürlük elde edebilir. Uygulamaları şu özelliği gerçekleştirebiliyor:

  • OneLake'de farklı kiracılardan bilgi toplamak için veri paylaşımını ve çoklu bulut kısayollarını kullanın.
  • Gerçek Zamanlı Akıllı Api'ler aracılığıyla kuruluş verilerine hemen erişin.
  • Büyük ölçekli bir çözümle ilişkili veri miktarlarını işleyin.
  • Contoso'nun kendi uygulamasında oluşturduğu etkileşimli panolar aracılığıyla müşterinin verileri hakkındaki bilgileri onlara aktarabilirsiniz.

Contoso artık müşterilerinden gelen verilere daha kolay erişebildiğine göre, son müşterilerine bu bilgileri sağlamak için çözümünü değiştirebilir. Son müşterileri verilerini kolayca ve doğru bir şekilde yorumlayabilir ve işletmelerine yönelik seçimler yapmak için kullanabilir.

Yapı üzerinde derleme

Uygulamanız için veri platformu olarak Doku'ya bağlanmanın ötesinde, Doku'nun işlevlerini doğrudan uygulamanıza eklemek için Doku'da da oluşturabilirsiniz. Geliştiriciler, üretken yapay zeka özellikleriyle daha teknik iş akışlarını desteklemek üzere uygulamalarına Doku özellikleri oluşturmak için çeşitli REST API'leri kullanabilir.

Farklı işlevlerle etkinleştirmek için farklı API'ler uygulamanızla tümleştirilebilir. Örneğin, Ambar API'sini uygulamanıza eklemek, bunu Doku içinde kullanılabilen Veri Ambarı seçenekleriyle sağlar. Uygulamanızı doğrudan Doku'nun üzerinde geliştirmek, bu Doku işlevlerini kendi uygulamanızın arabiriminde sorunsuz bir şekilde kullanmanıza ve işlemenize olanak tanır.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Veri bilimciler veya daha kapsamlı veri yönetimi gereksinimleri olan diğer kullanıcılar tarafından kullanılacak bir uygulama oluşturuyor.
  • Uygulamanıza kapsamlı veri depolama ve işleme seçenekleri eklemek istiyorsunuz.
  • Sıfırdan bir uygulama derlemeyi veya var olan bir uygulamayı değiştirmeyi arıyoruz.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Doku'nun veri özelliklerini doğrudan çözümünüzle tümleştirme.
  • Kendi uygulamanızdaki verileri yönetme ve işleme.
  • Uygulamanızı tam özelleştirilebilirlik ve denetimle oluşturma.

Yapı üzerinde derleme senaryosu

Contoso'nun müşterileri daha karmaşık veri özelliklerine ihtiyacı olduğunu ifade ediyor. Satış eğilimlerini, çalışan zamanlamalarını, dijital ve kişisel mağazaların envanterini ve birden çok kiracıda daha fazlasını izlemek arasında, yeni uygulamalarında çok daha fazla veri işleme desteğine ihtiyaç duyarlar.

Contoso, müşteri verilerini daha etkili bir şekilde yönetmek için Doku üzerine kurulu yeni bir uygulama geliştirdi. Bu uygulama, kullanıcıların verileriyle doğrudan arabirim oluşturmasına ve Contoso'nun uygulamasında bu verilerle etkileşim kurmasına olanak tanır. Doku'nun veri işleme özelliklerinden yararlanarak uygulamaları şunları yapabilir:

  • Contoso tarafından oluşturulan özelleştirilmiş panolar aracılığıyla ortaya çıkarılabilen OneLake, Power BI ve daha fazlasına doğrudan uygulama içinden bağlanın.
  • Çevrimiçi veya kişisel mağazalar, farklı mağaza konumları ve ürün markası ve kategorisi gibi kategorilerden karlılık hakkında veri içgörüleri sağlayın.
  • Bu verileri analiz etmek ve müşterilere bir ürünün fiyatlandırmasında değişiklik önermek, olası kesintileri tahmin etmek ve gelir akışlarındaki aykırı değerleri belirlemek gibi içgörüler ve öneriler sağlamak için yapay zekayı kullanın.
  • Contoso'nun müşterilerine Contoso'nun platformundaki Doku verilerine doğrudan erişim sağlayın.

Doku'nun özelliklerini kendi uygulamalarına ekleyerek, verileri doğrudan kendi çözümlerinde yönetebilir ve işleyebilirler. Çözümlerinin üzerine kurdukları yapay zeka, bu verilere erişebilir ve Contoso'nun müşterileri için kişiselleştirilmiş iş içgörüleri sağlayabilir.

Doku iş yükü oluşturma

ISV'ler, Fabric'in yedi yerel iş yüküyle oluşturmanın yanı sıra kendi özelleştirilmiş iş yüklerini oluşturarak ve bunları ayrı bir çözüm olarak sunarak Doku'nun özelliklerini genişletebilir. Bu iş yükleri, ister müşterilerinizin verilerine daha bütünsel bir görünüm oluşturmak ister veri eğilimlerine ve tahminlerine dayalı eylemler yapmak olsun, çok sayıda veri yönetimi özelliği sunmak için sıfırdan oluşturulabilir.

ISV'ler kendi iş yüklerini oluşturmak ve Azure Market diğer Doku kullanıcıları için SaaS teklifi olarak yayımlamak için Microsoft Fabric İş Yükü Geliştirme Seti'ni kullanabilir. Bu desen, Azure Market üzerinde kolayca para kazanılabilir ve müşterilerle etkileşimde bulunurken Doku UX kullanır ve bu da iş yükünüzü geliştirmeye odaklanmanızı sağlar.

Aşağıdaki durumlarda bu desenle ilgilenebilirsiniz:

  • Diğer geliştiriciler veya veri bilimcileri gibi Fabric'te son kullanıcıların kullanımına sunulan bir araç oluşturmak istiyorum.
  • Doku ile ele almak istediğiniz bir veri gereksinimine veya gereksinimine bakın.
  • Mevcut UX ve Azure Market üzerinde basit yayın gibi Microsoft desteğinden yararlanmak istiyorsunuz.

Bu yaklaşımın temel avantajları şunlardır:

  • Uygulamanızı dokudaki teknik son kullanıcılar tarafından kolayca erişilebilen ve satın alınabilen Azure Market yayımlama.
  • Müşterilerinizin veri gereksinimlerine göre doğrudan uyarlanmış yüksek oranda özelleştirilebilir çözümler oluşturma.

Doku iş yükü senaryosu oluşturma

Contoso, perakende müşterileri tarafından çeşitli kiracılar için hem dijital hem de bizzat mağazalarda tedarik zincirlerini ve envanter yönetimini izlemek için kullanılabilecek çözümler oluşturmak istiyor. Veri temelli uygulamaları için daha fazla kullanım sağlayabilmeleri için teknik son kullanıcılar için uygulamalarının kolayca erişilebilir olmasını isterler.

Contoso, Microsoft Fabric İş Yükü Geliştirme Seti'ni kullanarak müşterilerinin aşina oldukları bir UX ile doğrudan Fabric'ten erişebilecekleri bir iş yükü geliştirebildi. Azure Market'de Bir SaaS uygulaması olarak para kazanabildiler ve burada Contoso'nun Doku platformundaki son kullanıcılarına kolayca erişilebilir. Doku iş yükleri:

  • Ek talep gerektiren alanlarla ilgili içgörüler sağlayarak ve bir yol önermek için yapay zeka özelliklerini kullanarak envanteri iyileştirin.
  • Geçmiş eğilimleri analiz eden makine öğrenmesi özellikleriyle gelecekteki talebi tahmin edin.
  • Tedarikçi değiştirme gibi tedarik zincirini etkileyebilecek olası senaryoların simülasyonunu yapın.

Contoso, çözümünü bir Doku iş yükü olarak sunarak veri bilimcilerinin ve diğer teknik uzmanların tedarik zincirlerini iyileştirmesine yardımcı olabilir. Contoso'nun müşterileri, yapay zekanın geçmiş verileri dikkatli bir şekilde analiz etme ve gelecekteki eğilimlerle ilgili tahminler aracılığıyla işlerine daha fazla görünürlük elde eder.

Sonuç

Her desen ve özellikleri hakkında bilgi edinerek, artık üretken yapay zeka çözümünüzü nasıl oluşturabileceğinize karar verecek donanıma sahip olmanız gerekir. Seçtiğiniz yaklaşımı araştırdıktan ve yeteneklerinizin içinde olduğunu onayladıktan sonra uygulamanızı geliştirmeye başlayabilirsiniz.

Seçtiğiniz desen hakkında daha fazla bilgi edinmek ve üretken yapay zeka deneyiminizi oluşturmaya yönelik diğer adımlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynakları keşfedin.

Kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma

Kendi copilot deseninizi oluşturmak için daha fazla bilgi için bağlantılar:

Fabric'te uygulama oluşturma hakkında daha fazla bilgi

Fabric'te uygulama oluşturma hakkında daha fazla bilgi için bağlantılar:

Üretici yapay zeka desenleri ve avantajları hakkında daha fazla bilgi: Microsoft Bulutu ile Üretken Yapay Zeka Deneyimleri Oluşturma - ISV'ler için Kılavuz | Microsoft Learn

Üretken yapay zeka deneyimleri tasarlayan ISV'ler için UX kılavuzu: Üretken yapay zeka kullanıcı deneyiminizi tasarlamaya yönelik sonraki adımlar.

  • Last updated on