Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Note
Функции, описанные в этой статье, питаются стандартным жгутом, который использует опции выставления счетов, описанные в разделе «Лицензирование для агентов, работающих на стандартном жгуте». Узнайте, как получить доступ к стандартным функциям в стандартных агентах и потоках агентов доступа.
В этой статье объясняются запросы и разработка запросов как ключевые концепции, которые помогут вам создавать мощные возможности генеративного ИИ для Copilot Studio.
Important
- Запросы используют модели на базе Azure Foundry.
- Эта возможность может быть подвержена ограничениям использования или регулированию емкости.
Необходимые условия
- Ваша среда находится в списке доступных регионов.
- Вам нужны кредиты Copilot.
- В среде установлен Microsoft Dataverse.
Что такое запрос
Запрос в основном состоит из инструкции на естественном языке, которая говорит модели генеративного ИИ выполнить задачу. Модель следует запросу, чтобы определить структуру и содержание текста, который ей необходимо сгенерировать. Разработка запроса — это процесс создания и уточнения запроса, используемого моделью.
Конструктор запросов позволяет создателям создавать, тестировать и сохранять повторно используемые запросы. В этом интерфейсе вы также можете использовать входные переменные и данные базы знаний для предоставления динамических данных контекста в среде выполнения. Вы можете делиться этими запросами с другими и использовать их в агентах, рабочих процессах или приложениях.
Эти запросы можно использовать для многих задач или бизнес-сценариев, таких как обобщение контента, категоризация данных, извлечение сущностей, перевод языков, оценка тональности или формулирование ответа на жалобу. Например, можно создать запрос, который будет выделять задачи из корпоративных сообщений электронной почты, а затем использовать его в рабочем потоке Power Automate для автоматизации обработки электронной почты.
В Copilot Studio запросы можно использовать в качестве инструментов агента для улучшения взаимодействия в чате, а также в узлах автоматизации ИИ или рабочих процессов, чтобы интегрировать действия ИИ в детерминированные процессы автоматизации.
Контроль со стороны человека
Контроль со стороны человека — важный шаг при работе с контентом, созданным моделью генеративного ИИ. Такие модели обучаются на огромных объемах данных и могут содержать ошибки и предвзятости. Необходимо просмотреть запрос перед его публикацией, отправкой клиенту или принятием бизнес-решения на его основе. Человеческий контроль поможет вам выявить потенциальные ошибки и искажения. Это также гарантирует, что контент будет соответствовать предполагаемому сценарию использования и ценностям компании.
Человеческая проверка также может помочь выявить любые проблемы с самой моделью. Например, если модель генерирует контент, который не имеет отношения к предполагаемому варианту использования, вам может потребоваться корректировка запроса.
Ответственный подход к использованию ИИ
Мы специально стремимся создавать ответственный ИИ. Наша работа руководствуется основным набором принципов: справедливость, надежность и безопасность, конфиденциальность и безопасность, инклюзивность, прозрачность и подотчетность. Мы применяем эти принципы на практике во всей компании для разработки и внедрения ИИ, который оказывает положительное влияние на общество. Мы применяем комплексный подход, сочетающий инновационные исследования, исключительное проектирование и ответственное управление. Наряду с передовыми исследованиями OpenAI в области согласования ИИ с человеческими целями мы развиваем подход к безопасному внедрению собственных технологий ИИ, который призван помочь отрасли двигаться к более ответственному использованию искусственного интеллекта.
Подробнее о прозрачности можно узнать из информационной статьи о службе Azure OpenAI.