Bắt đầu với AI trong Dynamics 365

Không chỉ đem lại hứng thú, Microsoft Copilot cũng như các trải nghiệm liên quan đến AI còn mở ra những thế giới khả năng hoàn toàn mới. Thế nhưng, khi hầu hết mọi sản phẩm Microsoft, bao gồm các ứng dụng Dynamics 365, đều đã tích hợp Copilot, đồng thời thông tin về cách nhận và sử dụng các chức năng AI trong doanh nghiệp lại nằm rải rác trên nhiều thư viện hướng dẫn sử dụng đa dạng; vì vậy, bắt đầu từ đâu là một câu hỏi đầy thách thức.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ làm rõ một số khía cạnh của Copilot mà nhiều người cảm thấy khó hiểu. Ngoài ra, nếu bạn muốn biết thêm thông tin chi tiết, chúng tôi cũng cung cấp các liên kết tới các tài nguyên để bạn có thể nghiên cứu sâu hơn.

Lưu ý quan trọng

Bài viết này sẽ còn phát triển theo thời gian. Nếu bạn cho rằng còn thiếu gì đó hoặc phát hiện điều gì đó đã thay đổi, hãy cho chúng tôi biết. Hoặc nếu có thể đóng góp cho bài viết này thì còn tuyệt vời hơn nữa. Tìm hiểu thêm ở bài viết Đóng góp cho hướng dẫn sử dụng Dynamics 365.

Tôi còn bỡ ngỡ với AI. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

Hãy bắt đầu bằng một video cung cấp thông tin có mức khái quát cao về cách thức Copilot hoạt động trong Dynamics 365 và Power Platform. Bạn sẽ nắm được cách Copilot bảo mật dữ liệu doanh nghiệp của mình và tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư, cũng như cách Copilot sử dụng generative AI một cách có trách nhiệm.

Các ứng dụng Dynamics 365 sử dụng AI như thế nào?

Các chức năng AI trong Dynamics 365 chỉ sử dụng dịch vụ Microsoft Azure. Chúng tôi lựa chọn đám mây Azure vì các dịch vụ Azure được xây dựng không chỉ theo tiêu chuẩn AI có trách nhiệm của Microsoft, mà còn với các biện pháp kiểm soát bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ cấp doanh nghiệp mà khách hàng của chúng tôi mong đợi.

Generative AI có liên quan gì đến các dịch vụ do Microsoft cung cấp trong Azure?

Generative AI là hình thức trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo nội dung hoặc dữ liệu mới dựa trên thông tin đầu vào hoặc yêu cầu do bạn nhập vào. Ví dụ: generative AI có thể viết văn bản, tạo hình ảnh, soạn nhạc hoặc tổng hợp giọng nói. Microsoft cung cấp nhiều mô hình và dịch vụ AI trong Azure, như Dịch vụ nhận thức Azure, Máy học Azure và Dịch vụ Azure OpenAI. Azure OpenAI Service là một dạng generative AI có thể hỗ trợ bạn truy cập và sử dụng các mô hình OpenAI, ví dụ như GPT-4 và DALL-E trong nhiều tác vụ và tình huống. Ứng dụng Dynamics 365 sử dụng Dịch vụ Azure OpenAI để cung cấp các khả năng của generative AI nhằm trợ giúp người dùng doanh nghiệp trong công việc. Các đối tác của chúng tôi cũng có thể tích hợp Dịch vụ Azure OpenAI vào các giải pháp của họ.

Tìm hiểu thêm trong bài đăng blog tại Đổi mới nhanh hơn với generative AI trên Dịch vụ Azure OpenAI.

Generative AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào?

Thuật ngữ generative AI nghe khá hấp dẫn, nhưng doanh nghiệp có thể ứng dụng công nghệ này như thế nào để phát triển? Sau đây là bài đăng blog cung cấp một số ví dụ thú vị có thể truyền cảm hứng cho bạn: Dịch vụ Azure OpenAI: Mười cách generative AI đang tạo ra những chuyển đổi lớn cho doanh nghiệp.

Bạn cũng có thể xem tổng quan nhanh về các khả năng của generative AI trong ứng dụng Dynamics 365 tại Microsoft Copilot trong Dynamics 365.

Mẹo

Hai phần tiếp theo dành cho các tổ chức muốn tự mình cung cấp generative AI, nghĩa là không dành cho những người muốn sử dụng các khả năng generative AI được tích hợp sẵn trong ứng dụng Dynamics 365. Nếu bạn là người dùng doanh nghiệp, hãy chuyển sang một trong các phần khác, sử dụng liên kết trong phần Trong bài viết này ở đầu bài để tìm chủ đề phù hợp cho mình.

Làm cách nào để có quyền truy cập vào Dịch vụ Azure OpenAI, cũng như chọn và triển khai các mô hình AI?

Để dùng được Dịch vụ Azure OpenAI, bạn phải có gói đăng ký Azure và tài khoản Dịch vụ Azure OpenAI. Bạn có thể đăng ký cả hai dịch vụ này trên cổng thông tin Azure. Tài khoản của bạn cho phép bạn tạo tài nguyên Dịch vụ Azure OpenAI và nhận khóa API mà bạn có thể sử dụng để truy cập vào các mô hình Dịch vụ Azure OpenAI. Bạn có thể chọn trong số nhiều mô hình khác nhau cho các lĩnh vực và mục đích khác nhau. Ví dụ: tạo văn bản, phân tích văn bản, tạo hình ảnh, phân tích hình ảnh và AI đàm thoại.

Bạn có thể tùy chỉnh, huấn luyện và triển khai các mô hình bằng cách cung cấp dữ liệu và tham số của chính mình. Tuy nhiên, bạn thường có thể bỏ qua quá trình tốn kém và mất thời gian đó. Mô hình của Dịch vụ Azure OpenAI đã được đào tạo sẵn dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ.

Bảng sau đây cung cấp thông tin tổng quan về các nhiệm vụ và nguồn lực.

Nhiệm vụ	Nơi tìm thông tin	Tìm hiểu thêm
Mua gói đăng ký Azure. Đăng ký gói trả phí hoặc bắt đầu miễn phí.	azure.microsoft.com
Yêu cầu quyền truy cập vào Dịch vụ Azure OpenAI cho gói đăng ký của bạn. Hiện tại, chúng tôi chỉ cấp quyền dùng dịch vụ này khi bạn đăng ký quyền truy cập.	https://aka.ms/OAIapply	Azure OpenAI Service là gì?
Nhận quyền trên tài khoản của bạn để tạo tài nguyên Azure OpenAI và triển khai mô hình.	Cổng thông tin Azure	Kiểm soát quyền truy cập dựa trên vai trò cho Azure OpenAI Service
Tạo tài nguyên Dịch vụ Azure OpenAI và triển khai mô hình.	Cổng thông tin Azure/ và Azure AI Studio	Tạo và triển khai tài nguyên Azure OpenAI Service

Sau khi hoàn thành bước này, bạn có thể bắt đầu phát triển trải nghiệm Copilot của mình, trong đó bạn sẽ cần cung cấp những thông tin sau về tài nguyên và mô hình được triển khai:

Thông tin	Nơi tìm thông tin
Khóa API Azure OpenAI và điểm cuối (URL)	Trang Khóa và Điểm cuối cho tài nguyên trong cổng thông tin Azure.
Tên triển khai cho mô hình	Trang Triển khai trong Azure AI Studio.

Sẽ mất bao nhiêu chi phí, có công cụ để dự đoán và đo lường chi phí không?

Chi phí sử dụng Dịch vụ Azure OpenAI còn tùy vào loại và số lượng tài nguyên bạn sử dụng, do đó phụ thuộc vào mô hình của bạn. Bạn có thể dùng Công cụ tính giá Azure để ước tính chi phí sử dụng Dịch vụ Azure OpenAI dựa trên cách sử dụng và cấu hình dự kiến.

Các tính năng AI sử dụng sẽ được gắn vào khóa Dịch vụ Azure OpenAI của bạn, nên bạn chịu trách nhiệm về chi phí vận hành của tài nguyên Azure OpenAI trong suốt quá trình phát triển và kiểm thử. Bạn vẫn sẽ là bên chịu trách nhiệm khi khách hàng của mình sử dụng tính năng này trong môi trường sản xuất hoặc hộp cát. Ví dụ: tính năng AI cung cấp một số đề xuất hàng tháng cho chủ doanh nghiệp có thể tốn ít tài nguyên và chi phí hơn. Ngược lại, tính năng AI tạo bản tóm tắt dự án hàng ngày dài hai trang cho mỗi nhân viên có thể tốn nhiều tài nguyên hơn và chi phí cao hơn.

Hoặc bạn có thể sử dụng các công cụ Quản lý chi phí và thanh toán của Microsoft để giám sát và kiểm soát chi tiêu trên Dịch vụ Azure OpenAI. Bạn có thể đặt ngân sách, cảnh báo và chính sách để theo dõi và tối ưu hóa chi phí của mình. Bạn cũng có thể xem và tải về báo cáo cùng hóa đơn chi tiết cho biết mức sử dụng và khoản phí phải trả.

Tìm hiểu thêm về chi phí dùng Dịch vụ Azure OpenAI và thông tin về các công cụ dự đoán/đo lường chi phí tại Giá Dịch vụ Azure OpenAI.

Có những ưu và nhược điểm gì khi sử dụng các mô hình phổ biến?

Những mô hình phổ biến có sẵn trên Dịch vụ Azure OpenAI ngày nay là GPT-4 và DALL-E. GPT-4 là mô hình ngôn ngữ quy mô lớn có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên và mạch lạc cho nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi và tạo nội dung. DALL-E là mô hình hình ảnh quy mô lớn, có khả năng tạo ra hình ảnh chân thực và đa dạng từ yêu cầu dạng văn bản hoặc hình ảnh, chẳng hạn như hình vẽ, logo, biểu tượng và cảnh.

Cả hai mô hình đều có thể trả về kết quả chất lượng cao và phù hợp, giúp cải thiện ứng dụng và quy trình làm việc của bạn. Tuy nhiên, cả hai mô hình cũng có một số hạn chế và thách thức cần lưu ý. Ví dụ: mô hình không phải lúc nào cũng trả về kết quả chính xác hoặc thực tế, tôn trọng các chuẩn mực đạo đức và xã hội hoặc bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu.

Để tìm hiểu thêm về những khía cạnh tốt và cần cải thiện của các mô hình phổ biến, hãy truy cập Mô hình của Dịch vụ Azure OpenAI.

Đâu là lỗi thường gặp và phương pháp tốt nhất khi viết yêu cầu?

Yêu cầu là đầu vào mà bạn cung cấp cho mô hình để tạo đầu ra. Yêu cầu có thể là văn bản, hình ảnh hoặc kết hợp cả hai. Cách bạn viết yêu cầu có thể ảnh hưởng đến chất lượng và độ liên quan của đầu ra. Vì vậy, cần tuân theo một số nguyên tắc và cách thực hành tốt nhất khi bạn viết yêu cầu. Một số lỗi thường gặp và phương pháp thực hành tốt nhất gồm:

Nêu thật rõ ràng, cụ thể về những gì bạn muốn mô hình thực hiện và loại kết quả mà bạn mong đợi.
Cung cấp đủ ngữ cảnh và thông tin để mô hình hiểu được nhiệm vụ và lĩnh vực.
Sử dụng các ví dụ, từ khóa và định dạng để hướng dẫn mô hình và hạn chế đầu ra.
Tránh viết yêu cầu mơ hồ, lan man, gây hiểu lầm hoặc khó hiểu cho mô hình hoặc dẫn đến kết quả đầu ra không mong muốn.
Thử nghiệm và đánh giá kết quả đầu ra của các yêu cầu và tình huống khác nhau để kiểm tra độ hiệu quả và đáng tin cậy của mô hình.
Xem lại và xác minh kết quả đầu ra về độ chính xác, độ liên quan, chất lượng và đạo đức trước khi sử dụng trong ứng dụng hoặc quy trình công việc.

Tìm hiểu thêm về cách viết yêu cầu hiệu quả, cũng như lỗi thường gặp và phương pháp hay nhất tại Nghệ thuật viết yêu cầu: Cách tận dụng tối đa generative AI.

Làm cách nào để quản lý kết quả đầu ra của yêu cầu và những điều bất trắc?

Kết quả mà mô hình tạo ra không phải lúc nào cũng hoàn hảo hoặc có thể dự đoán được. Các mô hình có thể tạo ra kết quả không chính xác, không liên quan, không đầy đủ, không nhất quán hoặc thậm chí không phù hợp. Vì vậy, bạn cần một chiến lược để quản lý kết quả đầu ra và xử lý những bất trắc.

Sử dụng các tham số và cài đặt mô hình để kiểm soát định dạng, độ dài và độ đa dạng của kết quả đầu ra.
Sử dụng số liệu và điểm số của mô hình để đo lường chất lượng, độ tin cậy và độ tương tự của đầu ra.
Sử dụng phản hồi và nhật ký mô hình để theo dõi và cải thiện hiệu suất cũng như độ tin cậy của kết quả đầu ra.
Sử dụng các bộ lọc và biện pháp bảo vệ của mô hình để ngăn chặn, phát hiện các lỗi và sự cố trong kết quả đầu ra.
Dùng bước đánh giá từ con người để xác thực và chỉnh sửa kết quả đầu ra.

Tìm hiểu thêm về cách quản lý kết quả đầu ra và những điều bất trắc tại Cách kiểm soát các mô hình Azure OpenAI. Tìm hiểu thêm về yêu cầu Copilot tại Tìm hiểu về yêu cầu Copilot.

Last updated on 2025-01-09