Використовуйте Copilot, щоб аналізувати активність автоматизації та ставити запитання щодо продукту

2025-01-29

Розуміння активності та продуктивності автоматизації є ключем до досягнення цілей операційної досконалості та надійності, незалежно від розміру автоматизованого комплексу, команди чи ролі в організації. Для досягнення цих цілей потрібні розширені та динамічні можливості моніторингу, які надають вам цінну інформацію, яка висвітлює сфери успіху та виявляє потенційні вузькі місця, тенденції та області для вдосконалення. Наявність більш детальної інформації дозволяє приймати обґрунтовані рішення, які оптимізують ваші процеси автоматизації, що призводить до підвищення ефективності та результативності.

Важливо

Ця можливість працює на базі служби Azure OpenAI .
Copilot – це нова технологія, яка все ще перебуває на стадії розробки. Він оптимізований для використання з англійською мовою та має обмежену підтримку з іншими мовами. Таким чином, деякі його частини можуть відображатися англійською, а не вибраною мовою.
Прочитайте відповідальні поширені запитання про штучний інтелект для Copilot у центрі автоматизації, щоб дізнатися більше про цей новий досвід Copilot.
Більше поширених запитань: Відповідальний AI Поширені Power Automate запитання, FAQ щодо безпеки та конфіденційності даних Copilot у Microsoft Power Platform

вимоги

Робочий або навчальний обліковий запис із доступом до середовища Power Automate , розташованого в США.
Ознайомтеся з відомими обмеженнями для отримання додаткової інформації.

Як це працює?

Другий пілот у центрі автоматизації здатний відповісти на запитання про наступні чотири навички:

Index	Skill	На питання, на які вміє відповідати майстерність
1	Журнали запуску хмарного потоку	Статус роботи Cloud Flow, тип тригера, тривалість роботи, частота відмов.
2	Журнали запуску потоку на робочому столі	Статус запуску потоку робочого столу, використана машина, режим роботи, частота відмов.
3	Дані робочої черги	Статуси елементів черги робіт, досягнення угоди про рівень обслуговування (SLA), кількість процесорів.
4	Документація (генеративні відповіді - попередній перегляд)	Загальні Power Automate питання, такі як аналіз активності з Copilot.

Перші три навички в попередній таблиці переводять запити (питання) на природній мові, введені користувачами, в Microsoft Dataverse FetchXML синтаксис запитів. Цей переклад дозволяє користувачам легко отримувати інформацію про свої дані автоматизації, ставлячи запитання природною мовою. Крім того, Copilot визначає найбільш підходящу візуалізацію виводу, таку як таблиця, кругова діаграма, гістограма або лінійна діаграма, щоб ефективно представити ідеї та інформацію користувачеві.

Вибір навичок другого пілота

Коли Copilot відкривається (за сеанс) вперше, попередньо вибирається навичка «хмарний потік». Ви можете змінити навичку, натиснувши спадний список поруч із фразою Запитання про та вибравши бажану навичку. Історія бесід скидається щоразу, коли ви змінюєте навичку.

Обробка на високому рівні

Як тільки користувач вводить дійсний запит, Copilot генерує FetchXML запит на основі введених даних.
Якщо згенероване FetchXML є правильним, запит потім виконується на серверній Dataverse частині в контексті безпеки поточного користувача для отримання відповідних даних. Отримання даних як користувач гарантує, що користувачі бачать лише ті дані, до яких вони вже мають доступ.
Потім Copilot визначає найбільш підходящу візуалізацію виводу, таку як таблиця, кругова діаграма, гістограма або лінійна діаграма, щоб ефективно представити інформацію та дані користувачеві.

Що таке FetchXML запити?

Microsoft Dataverse FetchXML – це мова, яка використовується для отримання даних з Dataverse бази даних. FetchXML розроблений таким чином, щоб бути простим у створенні, використанні та розумінні. Наприклад, ви можете попросити Dataverse вас надати список усіх прогонів потоку для певного потоку. Запит FetchXML – це спосіб, яким ви формулюєте це запитання, щоб база даних зрозуміла його та могла надати вам правильні результати.

Оперативні найкращі практики

Будьте конкретні:
- Чим конкретніше ви відповідаєте підказці, тим краще штучний інтелект розуміє її та реагує.
- Якщо штучний інтелект не виробляє бажаний результат, не хвилюйтеся. Повторіть спробу, налаштувавши запит.
Поекспериментуйте з підказками:
- Якщо ви не отримуєте очікуваних результатів, спробуйте перефразувати запит або надати більше контексту.
Надайте зворотній зв’язок:
- Якщо штучний інтелект давав чудові або незадовільні відповіді, повідомте нам про це, вибравши великі пальці вгору або вниз із можливістю надати більше відгуків за посиланням «Розкажіть Microsoft, що вам сподобалося» в цій функції , яке відображається нижче.

Приклади підказок

У цьому розділі наведено приклади підказок, які ви можете використовувати як початковий запит для власних випадків використання. Деякі з цих запитів можуть бути незастосовними або повертати неправильні результати. Розуміння моделі або фактичний запит і дані, доступні вам на основі ваших дозволів, можуть вплинути на точність. Ми рекомендуємо вам переглянути та перевірити отримані результати та FetchXML запит.

Виконання хмарного циклу

Нотатка

Історія Dataverse виконання Cloud Flow, побудована на новій функції Elastic Table , має інші відомі обмеження для запитів та агрегування даних порівняно з історією виконання потоку робочого столу. Ці відмінності можуть вплинути на реакцію Copilot. Ви можете дізнатися більше про ці відомі обмеження тут.

Скільки прогонів минулого місяця було спровоковано черговим хмарним потоком?
Які користувачі запускали цикл протягом останнього місяця?
Скільки потоків вийшло з ладу за вчора?

Виконання настільних циклів

Які потоки минулого тижня були найбільшими?
До якої п’ятірки увійшли вчорашні перші потоки за кількістю виконаних пробігів?
Який розподіл статусів запуску ланцюжка?

Errors

Покажіть мені найчастіші помилки запуску за останній місяць.
Покажіть мені розподіл успішних і невдалих потоків у минулому кварталі.
Якою була кількість невдалих пробіжок протягом тижня перед останнім?

Черги робіт

Покажіть кількість елементів, які перебувають на утриманні.
Покажіть мені кількість предметів, які можуть порушити SLA.
Який середній час обробки для кожного процесора (комп’ютера) і черги?

Комп’ютери

У яких ботів сьогодні було найбільше збоїв у роботі?
Які машини знаходяться в режимі технічного обслуговування?
На яких комп’ютерах найчастіше виникають помилки під час виконання циклів?

Розробники

Покажіть мені найкращі потоки за кількістю прогонів разом з інформацією про їх власника.
Хто увійшов до топ-10 користувачів, які запустили потоки минулого місяця?
Хто й коли змінив настільні цикли минулого тижня?

Документація (генеративні відповіді - попередній перегляд)

Як я можу додати умову на Power Automate робочому столі?
Чи можуть хмарні потоки керувати процесами затвердження та прийняття рішень?
Де знайти видалені цикли в Power Automate?

Підказки з кількома оборотами

У контексті штучного інтелекту багатооборотні підказки дозволяють вести постійну розмову з Copilot, де він запам’ятовує контекст попередніх повідомлень у розмові. Це не просто відповіді на разові запитання; Це діалог з вами, де кожна відповідь ґрунтується на тому, що було сказано раніше.

Нотатка

Генеративні відповіді (навичка документування - попередній перегляд) поки що не підтримують багатоходові розмови.
Беручи участь у багатоходовій розмові, Copilot відстежує лише 10 останніх запитань. Це означає, що Copilot починає очищати підказки, які були введені першими, і зберігає лише останні 10. Щоб покращити якість відповідей, радимо обмежити додаткові запитання або частіше перезапускати чат. Щоб дізнатися більше, перегляньте статтю Очищення контексту попереднього запиту, щоб почати спочатку.

Приклад

Черга	Підказка та відповідь
	Користувач: Покажіть мені розподіл успішних і невдалих потоків за останній квартал
	Другий пілот: Ось розподіл успішних і невдалих потоків протягом останнього кварталу.
	Користувач: Якою була головна помилка в пробіжках, які не вдалися?
	Другий пілот: Ось головна помилка запусків, які не вдалися.
	Користувач: На іменах яких машин вони найчастіше виходили з ладу?
	Другий пілот: Ось назви машин, де сталося найбільше несправностей.
	Користувач: Якою була середня тривалість виконання потоків, які вдалися?
	Другий пілот: Ось середня тривалість пробігу потоків, які вдалися.

Вплив на формат виводу

Ви можете вплинути на формат виводу Copilot, запросивши явні типи виводу, як-от «показати мені розподіл невдалих і успішних потоків у вигляді гістограми». Ця підказка, ймовірно, призведе до таких результатів:

Очистіть контекст попереднього запиту, щоб почати спочатку

Якщо ви хочете скинути розмову з Copilot, виберіть три крапки ... поруч із іменем другого пілота, а потім виберіть Новий чат.

Редагування та повторний запуск FetchXML запитів, повернутих Copilot

Ви можете точно налаштувати запити, повернуті Copilot, за допомогою змін на місці в області коду. Просто змініть код, щоб він відповідав новим критеріям пошуку, і виберіть Run. Для ілюстрації розглянемо наступну підказку:

«Скільки потоків було запущено за графіком за останні три дні?»

Запитувати результати перед будь-якими змінами

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true">
  <entity name="flowrun">
    <attribute name="flowrunid" alias="flowrun_count" aggregate="count"/>
    <filter type="and">
      <condition attribute="parentrunid" operator="null"/>
      <condition attribute="triggertype" operator="eq" value="Scheduled"/>
      <condition attribute="starttime" operator="ge" value="2024-05-05T12:28:35.000Z"/>
    </filter>
  </entity>
</fetch>

Змінені результати запиту

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true">
  <entity name="flowrun">
    <attribute name="flowrunid" alias="flowrun_count" aggregate="count"/>
    <filter type="and">
      <condition attribute="parentrunid" operator="null"/>
      <condition attribute="triggertype" operator="eq" value="Instant"/>
      <condition attribute="starttime" operator="ge" value="2024-04-01T12:28:35.000Z"/>
    </filter>
  </entity>
</fetch>

Перевірка FetchXML результатів запиту, згенерованих Copilot

Наведені нижче кроки допоможуть вам перевірити (і потенційно повторно використовувати) FetchXML запити в Power Automate хмарних потоках.

Крок 1: Зробіть копію FetchXML запиту

Після того, як ви надішлете свій запит до Copilot, ви отримаєте відповідь, яка містить посилання з написом «Показати код». Щоб скопіювати код, перейдіть за цим посиланням, а потім виберіть значок копіювання, розташований у верхньому правому куті FetchXML коробки.

Крок 2: Створіть хмарний потік і протестуйте FetchXML запит

Перейдіть на Power Automate портал і в навігаційному меню ліворуч виберіть Мої ланцюжки .
Продовжте, вибравши+ Новий потік на панелі команд, а потім виберіть Миттєвий хмарний потік у випадаючому меню.
Введіть назву ланцюжка, виберіть Запускати ланцюжок вручну, а потім натисніть Створити.
З’явиться конструктор хмарних потоків. Знайдіть і натисніть кнопку + Новий крок .
У рядку пошуку, що з’явився, введіть Dataverse, а потім виберіть сполучну конектору Dataverse з результатів.
Відображаються різні дії. Прокручуйте вниз, доки не знайдете та не виберіть дію Список рядків .
У дії Список рядків виберіть посилання Показати додаткові параметри .
З’явиться FetchXML поле запиту. У це поле ви вводите скопійований FetchXML запит, який Copilot раніше згенерував.
Після вставки виберіть FetchXML Зберегти.
Перевірте свій ланцюжок, вибравши Тест.
Дотримуйтесь підказок на екрані, щоб запустити ланцюжок вручну та переглянути його результати.

Крок 3: Зрозумійте результати

Припустимо, ви запитали Copilot: «Скільки невдалих і успішних потоків у нас було минулого місяця?». Цей запит створює FetchXML запит, подібний до наступного прикладу:

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true" count="3" page="1">
    <entity name="flowsession">
        <attribute name="flowsessionid" alias="flowsession_count" aggregate="count" />
        <attribute name="statuscode" alias="flowsession_statuscode" groupby="true" />
        <filter type="and">
            <condition attribute="completedon" operator="last-x-months" value="1" />
        </filter>
    </entity>
</fetch>

Якщо дані відповідають заданому FetchXML запиту, дія «Список рядків», налаштована на Dataverse кроці 2 , повертає дані у форматі під назвою JSON (JavaScript Object Notation), який, по суті, є методом, який використовується для представлення даних у добре організований спосіб, що полегшує читання та запис у цифровому вигляді.

Для запитань на основі розподілу, як уже згадувалося, дані групуються за одним або кількома полями (statuscode) разом із агрегацією (count), яка повертає число для кожної групи (тобто, failedsucceeded,, тощо).

Кожен повернутий запис містить такі поля:

flowsession_count: кількість запусків робочого процесу.
flowsession_regardingobjectid: унікальний ідентифікатор запуску потоку.
flowsession_statuscode: Статус запуску потоку (наприклад, не вдалося).
workflow_name: Назва потоку.

Якщо ви хочете дізнатися, скільки разів пробіг певний потік, подивіться на flowsession_count стовпець запису, де workflow_name вказано назву вашого потоку.

Розуміння відповідей Copilot на проблемні підказки

Ця таблиця показує відповіді за замовчуванням, які повертаються, коли Copilot не може зрозуміти ваше запитання, намір або згенерувати дійсну відповідь.

Відповідь другого пілота	Докладно
`Sorry, something went wrong. Please try again.`	Сталася неочікувана помилка. Перефразуйте своє запитання та спробуйте ще раз.
`Sorry, I couldn't find any results for that query. Please try again by refining your question, or consider using a sample suggestion from the prompt guide.`	Питання було зрозуміле і згенеровано валідний запит, але немає доступних даних, які можна було б повернути.
`Sorry, I couldn’t understand your question. Rephrase it and try again. I’m able to answer questions that are about the data on this page. For more examples of prompts that you can ask Copilot, you can visit the prompt example section on our documentation page.`	Ваше запитання не вдалося перевести у коректний FetchXML запит. Перефразуйте своє запитання та спробуйте ще раз.
`Sorry, Copilot is at capacity and temporarily unavailable — please try again in a little while.`	На серверній частині є обмеження ресурсів. Повторіть своє запитання через короткий час.
`Sorry, your message contains potentially harmful content. Please ensure your input is appropriate and try again.`	Серверна служба заблокувала ваше запитання, оскільки воно могло містити потенційно шкідливий контент. Видаліть із запитання будь-який потенційно шкідливий контент і повторіть спробу.
`Sorry, I was not able to generate a valid answer based on your question. Please rephrase it and try again. I’m able to answer questions that are about the data on this page. For more examples of prompts that you can ask Copilot, you can visit the prompt example section on our documentation page.`	Згенерований FetchXML є недійсним або запит не вдалося, коли Copilot намагався його виконати. Перефразуйте своє запитання та спробуйте ще раз.
`Sorry, your search includes too many results. Please refine your query and try again. For examples on how to limit search results returned by Copilot, visit our documentation page.`	Фільтри, застосовані до запиту, перевищують поточні ліміти агрегації в FetchXML. Додайте більше відповідних фільтрів, наприклад дані лише за вчора або минулий місяць, щоб запит повертав дані в межах цих обмежень.

Відомі проблеми й обмеження

Наведений нижче список містить відомі обмеження Copilot у центрі автоматизації.

Copilot – це нова технологія, яка все ще перебуває на стадії розробки. Він оптимізований для використання з англійською мовою, а підтримка іншими мовами обмежена. Таким чином, деякі його частини можуть відображатися англійською, а не вибраною мовою.
Наразі Copilot доступний лише в Dataverse середовищах, що базуються в Сполучених Штатах.
Copilot може повертати неправильні або неповні дані та FetchXML запити.
Спочатку Copilot здатний відповідати лише на запитання про активність потоку робочого столу, активність хмарного потоку, робочі черги та загальні питання функцій продукту Power Automate.
У розмовах з кількома ходами Copilot зберігає контекст лише останніх 10 запитань. Якщо ви зіткнулися з неправильними або неповними результатами, подумайте про те, щоб скинути розмову.
Багатоходові розмови не підтримуються для генеративних відповідей (навичка документація -попередній перегляд).
Для запитів, які повертають великі набори результатів, Copilot може бути не в змозі повернути або відтворити результат.