Copilot Studio aracılarınızı uygulamak için tümleştirmelere, kanallara, araçlara, konu tasarımına ve yuva doldurma davranışına dikkat ederek aracıların büyük ölçekte güvenilir bir şekilde performans göstermesini sağlar. Bu bölüm, uygulama seçeneklerinizi doğrulamanıza yardımcı olacak pratik sorular ve en iyi uygulama kılavuzu sunar.
Uygulama hazırlık durumunuzu doğrulayın
Aşağıdaki kontrol listesini kullanarak aracınızın teknik olarak sağlam, yüksek performanslı ve canlıya hazır olduğundan emin olun.
Yapay zeka yetenekleri ve özellik planlaması
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Senaryonuz için hangi AI yeteneklerinin (üretici düzenleme, üretken yanıtlar, üretken oluşturucu, AI istemleri, bilgisayar kullanımı, onaylar) gerekli olduğunu belirlediniz mi? |
| ✓ |
Seçtiğiniz her yetenek için amacı, kapsamı ve kısıtlamaları tanımladınız mı? |
| ✓ |
Yüksek ayrıcalıklı yetenekler için riskleri veya yönetim gereksinimlerini değerlendirdiniz mi (örneğin, eylemler, bağlı aracılar, bilgisayar kullanımı)? |
| ✓ |
Bilgi kaynaklarının doğru, iyi yapılandırılmış ve temellendirmeye hazır olduğunu doğruladınız mı? |
| ✓ |
Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin nasıl inceleneceğini, doğrulanacağını veya gerektiğinde üstüne yazılacağını doğruladınız mı? |
Üretici düzenleme tasarımı
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Aracının araçlarını, konularını, eylemlerini ve alt öğe ya da ilişkili aracıları anlamlı adlar ve açıklamalarla net bir şekilde tanımladınız mı? |
| ✓ |
AI'nin hangi konularda bağımsız olarak hareket edebileceği ve hangi durumlarda onay veya insan müdahalesi gerektiğine dair karar sınırlarını net olarak tanımladınız mı? |
| ✓ |
Düzenleyicinin adımları doğal bir şekilde otomatik olarak zincirleyip başlatabilmesi için konular ve eylem girişleri ile çıktılarını tasarladınız mı? |
| ✓ |
Araçların deterministik davranmasını ve kritik parametreler için doğrulamayı içermesini sağladınız mı? |
| ✓ |
Orkestratöre ne zaman bilgi kullanacağı, ne zaman araçları kullanacağı ve ne zaman çok adımlı planlama yapacağı konusunda rehberlik tanımladınız mı? |
Geri Getirme Destekli Üretim
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Retrieval Augmented Generation (RAG) için kullanılan tüm bilgi kaynaklarının doğru, güncel ve onaylanmış içerik barındırdığını ve eski veya yasaklı verilerin kaldırıldığını doğruladınız mı? |
| ✓ |
Belge formatlarının, dosya boyutlarının ve indeksleme kurallarının (SharePoint, Dataverse, özel veri, Azure Yapay Zeka Arama, yüklenen dosyalar) her bir RAG sağlayıcısının sınırlarına ve işleyişine uygun olduğunu doğruladınız mı? |
| ✓ |
Yeni içeriklerin bilgi kaynaklarına nasıl eklendiği, güncellendiği veya kaldırıldığı/devre dışı bırakıldığı konusunda bir yönetim oluşturup, RAG'in yalnızca doğrulanmış kurumsal verileri çekmesini sağladınız mı? |
Tümleştirmeler
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Aracınızın hangi sistemlerle entegre olması gerektiğini belirlediniz ve uygun entegrasyon desenini (bağlayıcı, HTTP, iş akışı, API, Model Bağlam Protokolü) seçtiniz mi? |
| ✓ |
Kimlik doğrulama gereksinimlerini doğruladınız ve her entegrasyon için kullanıcı kimlik bilgileri ile maker kimlik bilgileri arasında karar verdiniz mi? |
| ✓ |
Aracınızın çağırdığı tüm hizmetler için API sınırlarını, performans kısıtlamalarını ve beklenen hacmi değerlendirdiniz mi? |
| ✓ |
Her entegrasyon yolu için uygun hata işleme davranışı tasarladınız mı? |
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Bir özelliğin bir araç, iş akışı, MCP sunucusu veya bir istem kullanılarak uygulanmasının uygun olup olmadığını değerlendirdiniz mi? |
| ✓ |
Her aracın anlaşılır bir isim, açıklama, giriş ve çıkışlara sahip olmasını sağladınız mı, böylece orkestratör aracı doğru şekilde seçebilsin? |
| ✓ |
Gelişmiş modeller veya yapılandırmaların orkestratör yerine bir AI istem'inin kullanılması gerekip gerekmediğini doğruladınız mı? |
| ✓ |
Araçları bağımsız olarak test edip veri yükleri, şema, hata yönetimi ve performans özelliklerini doğruladınız mı? |
| ✓ |
Bir senaryonun bir araç yerine alt aracı mı yoksa bağlantılı aracı mı gerektirdiğini değerlendirdiniz mi? |
Kanallar, istemciler ve devir
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Hedef kitleniz için doğru kanalları seçtiniz ve her kanalın desteklediği mesajlaşma formatlarını (örneğin Markdown, Uyarlamalı Kartlar ve görseller) doğruladınız mı? |
| ✓ |
İstemci davranışını doğruladınız ve kullanıcıların Teams, Web Sohbeti, mobil veya özel uygulamalarda tutarlı bir deneyim yaşamasını sağladınız mı? |
| ✓ |
Uygulamanızın canlı aracı devretme gerektirip gerektirmediğini belirlediniz mi ve uygun modeli seçtiniz mi; Bot-as-an-Agent veya Bot-in-the-Loop? |
| ✓ |
Seçtiğiniz devretme modeli için kredilerin, gecikmenin ve aracı devralma davranışının kabul edilebilir olduğunu doğruladınız mı? |
Konular, tetikleme tümcecikleri ve boşluk doldurma
| Bitti mi? |
Görev |
| ✓ |
Konularınızı her birinin net bir amacı olacak ve sorumlulukların çakışmasını engelleyecek şekilde düzenlediniz mi? |
| ✓ |
Eşanlamlıları, varyasyonları ve alan terimlerini destekleyen etkili tetikleme tümcecikleri tasarladınız mı? |
| ✓ |
Aracının gerekli bilgileri verimli şekilde toplamasını sağlamak için varlıkları ve slot doldurma kurallarını tanımladınız mı? |
| ✓ |
NLU karışıklığını önlemek için kapalı liste veya RegEx gibi özel varlıkların gerekip gerekmediğini değerlendirdiniz mi? |
| ✓ |
Yedek davranışı doğruladınız mı ve aracının eksik veya belirsiz bilgileri zarif bir şekilde çözmesini sağladınız mı? |
En iyi uygulama çağrıları
-
Bileşenleri açık ve bilinçli şekilde adlandırın: Orkestratörün doğru bileşeni tutarlı şekilde seçebilmesi için araçlara, konulara ve bağlı aracılara eylem odaklı, insan tarafından kolayca anlaşılabilen adlar verin.
-
Girdileri ve çıktıları amaç doğrultusunda tasarlayın: Orkestratörün doğal şekilde otomatik istemler oluşturabilmesi ve adımları güvenilir biçimde zincirleyebilmesi için kısa, kullanıcı dostu giriş isimleri ve yapılandırılmış çıktılar kullanın.
-
Yetenekleri modüler ve yeniden kullanılabilir tutun: Konuları, araçları ve bağlı aracıları yapı taşları olarak ele alın. Akışlar veya bileşenler arasında aynı mantığı tekrar etmeyin.
-
Güvenlik sınırlarını erken önceliklendirin: Yapay zekanın hangi eylemleri otonom olarak yapabileceğini, hangi eylemlerin onay gerektirdiğini ve hangi eylemlerin insan onayını gerektirdiğini belirtin.
-
Yüksek kaliteli bilgi kaynaklarını titizlikle seçin ve sürdürün: Bağlam kullanımını ve bilgi aramasını azaltmak için bilgi tabanını küçük ama doğru tutun. Temellendirme kalitesini artırmak ve yanlış bilgileri azaltmak için güncel olmayan veya gürültülü içerikleri kaldırın.
-
İlk olarak en basit entegrasyon desenini seçin: Senaryonuz özel API'ler veya MCP sunucuları gerektirmediği sürece yerleşik bağlayıcıları veya iş akışlarını tercih edin. Daha basit entegrasyon yollarının bakımı ve hata ayıklaması daha kolaydır.
-
Araçların davranışını net ve tutarlı şekilde tanımlayın: Her araca anlamlı bir isim, açıklama, giriş seti ve beklenen çıktı verin; böylece orkestratör doğru şekilde seçebilir ve güvenilir planlar oluşturabilir.
-
Kimlik doğrulamasını erken aşamada doğrulayın: Senaryonun kullanıcı kimlik doğrulaması, üretici kimlik bilgileri veya yönetilen kimlikler üzerinden güvenli erişim gerektirip gerektirmediğini baştan belirleyerek beklenmedik durumları önleyin.
-
Gecikme ve performans için tasarım: API sorgularını verimli tutun, yük boyutlarını azaltın ve hızlı entegrasyonları zincirlemeden kaçınarak yanıt verebilir bir konuşma deneyimi sağlayın.
-
Araçları, iş akışlarını ve istemleri ayrı ayrı test edin: Girişleri, çıktıları ve hata durumlarını ayrı ayrı doğrulayın, ardından bunları konulara veya orkestratöre entegre edin.
-
Kanal davranışını bilinçli olarak planlayın: Hangi kanalların Markdown, Uyarlamalı Kartlar, fotoğraflar veya özel düzenleri desteklediğini anlayın ve mesajlarınızı buna göre tasarlayın.
-
Netlik ve bakım kolaylığı için konuları yapılandırın: Konuları odaklı tutun, örtüşmeden kaçının ve her konunun tek bir iyi tanımlanmış görevi çözdüğünden emin olun.
-
Gerçek kullanıcı diliyle uyumlu tetikleme tümcecikleri oluşturun: Niyet tanıma gücünü artırmak ve geri dönüş sıklığını azaltmak için varyasyonlar, eşanlamlılar ve yaygın ifade kalıpları ekleyin.
-
Gereksiz soruları azaltmak için varlıkları kullanın: Kullanıcının ilk mesajından bilgi çıkarmak için yerleşik ve özel varlıkları kullanın; bu, sürtüşmeyi azaltır ve akışları hızlandırır.
-
Slot doldurma ile ilgili sınır durumlarını kapsamlı bir şekilde test edin: Kullanıcı birden fazla değer, eksik bilgi veya belirsiz bir girdi girdiğinde aracının nasıl davrandığını doğrulayın ve karışıklığı azaltmak için varlıkların tanımlarını netleştirin.