Introducció a l'IA al Dynamics 365
El Microsoft Copilot i les experiències relacionades amb l'IA són interessantíssimes i obren mons de possibilitats completament nous. Però amb un Copilot per a gairebé tots els productes de Microsoft, incloses les aplicacions del Dynamics 365 i informació sobre com obtenir i utilitzar les capacitats d'IA al vostre negoci repartides per diverses biblioteques de documentació, pot ser difícil saber per on començar.
En aquest article, aclarirem alguns aspectes del Copilot que molta gent troba confusos. També oferim enllaços a recursos on podeu aprofundir si voleu més detalls.
Important
Aquest article evolucionarà amb el temps. Si creieu que falta alguna cosa o detecteu alguna cosa que ha canviat, feu-nos-ho saber. O, encara millor, feu aportacions a aquest article. Trobareu més informació a Contribuir a la documentació del Dynamics 365.
L'IA és nova per a mi. Per on he de començar?
Comenceu amb un vídeo de descripció general d'alt nivell sobre com funciona el Copilot al Dynamics 365 i al Power Platform. Aprendreu com el Copilot manté les dades de la vostra empresa segures i compleix els requisits de privadesa i com utilitza l'IA generativa de manera responsable.
Com utilitzen l'IA les aplicacions del Dynamics 365?
Les funcionalitats d'IA del Dynamics 365 utilitzen els serveis de Microsoft Azure. Hem escollit el núvol de l'Azure perquè els serveis de l'Azure s'han creat d'acord amb les normes dIA responsable de Microsoft i amb els controls de seguretat, privadesa i compliment que esperen els nostres clients.
Quina és la relació entre l'IA generativa i el que Microsoft ofereix a l'Azure?
L'IA generativa és un tipus d'intel·ligència artificial que pot crear dades o continguts nous d'acord amb la informació o les sol·licituds que introduïu. Per exemple, l'IA generativa pot escriure text, generar imatges, compondre música o sintetitzar veu. Microsoft ofereix diversos models i serveis d'IA a l'Azure, com ara Azure Cognitive Services, l'aprenentatge automàtic de l'Azure i l'Azure OpenAI Service. L'Azure OpenAI Service és un tipus d'IA generativa que us permet accedir a models d'OpenAI, com ara GPT-4 i DALL-E, i utilitzar-los per a diverses tasques i situacions. Les aplicacions del Dynamics 365 utilitzen l'Azure OpenAI Service per proporcionar funcionalitats d'IA generativa per ajudar els usuaris empresarials en la seva feina. Els nostres associats també poden integrar l'Azure OpenAI Service en les seves solucions.
Podeu obtenir més informació a l'entrada de blog a Innovar més ràpidament amb l'IA generativa a l'Azure OpenAI Service.
Com pot ajudar les empreses l'IA generativa?
El terme IA generativa sona interessant però, com poden utilitzar-la les empreses per avançar? Aquesta és una entrada de blog que ofereix alguns exemples interessants que us podrien inspirar: Azure OpenAI Service: deu maneres en què l'IA generativa està transformant els negocis.
També podeu obtenir una descripció general ràpida de les funcionalitats d'IA generativa a les aplicacions del Dynamics 365 a Microsoft Copilot al Dynamics 365.
Suggeriment
Les dues seccions següents estan orientades a organitzacions que volen oferir IA generativa elles mateixes, és a dir, no les que volen utilitzar les funcionalitats d'IA generativa integrades a les aplicacions del Dynamics 365. Si sou un usuari empresarial, passeu a una de les altres seccions: utilitzeu els enllaços de la secció En aquest article que hi ha a la part superior per trobar el tema adequat.
Com puc obtenir accés a l'Azure OpenAI Service i triar i implementar models d'IA?
Per accedir a l'Azure OpenAI Service, heu de tenir una subscripció de l'Azure i un compte de l'Azure OpenAI Service. Podeu registrar-vos per als dos al portal de l'Azure. El vostre compte us permet crear un recurs de l'Azure OpenAI Service i obtenir una clau d'API que podeu utilitzar per accedir als models de l'Azure OpenAI Service. Podeu triar entre diversos models per a diferents dominis i finalitats. Per exemple, la generació de textos, l'anàlisi de textos, la generació d'imatges, l'anàlisi d'imatges i l'IA conversacional.
Podeu personalitzar, entrenar i implementar models proporcionant les vostres pròpies dades i paràmetres. Tanmateix, normalment podeu ometre aquest procés costós i lent. El model de l'Azure OpenAI Service ja s'ha entrenat amb grans quantitats de dades.
A la taula següent es proporciona informació general de tasques i recursos.
| Què | On | Més informació |
|---|---|---|
| Obteniu una subscripció a l'Azure. Registreu-vos per a un pla de pagament o comenceu de forma gratuïta. | azure.microsoft.com | |
| Sol·liciteu accés a l'Azure OpenAI Service per a la vostra subscripció. Actualment, l'accés a aquest servei només s'atorga sol·licitant l'accés. | https://aka.ms/OAIapply | Què és l'Azure OpenAI Service? |
| Podeu obtenir permisos al vostre compte per crear recursos de l'Azure OpenAI i implementar models. | Portal d'Azure | Control d'accés segons les funcions per a l'Azure OpenAI Service |
| Creeu un recurs de l'Azure OpenAI Service i implementeu un model. | Portal de l'Azure/ i Azure AI Studio | Creeu i implementeu un recurs de l'Azure OpenAI Service |
Després de finalitzar aquest pas, podeu començar a desenvolupar la vostra experiència del Copilot, que requereix la informació següent sobre el recurs i el model implementat:
| Què | On ho podeu trobar |
|---|---|
| Clau i extrem de l'API de l'Azure OpenAI (URL) | Pàgina Claus i extrem per al recurs al portal de l'Azure. |
| Nom de la implementació del model | Pàgina Implementacions a l'Azure AI Studio. |
Quant costa això? Hi ha eines per preveure i mesurar el cost?
El cost de l'ús de l'Azure OpenAI Service depèn del tipus i la quantitat de recursos que utilitzeu, que alhora depenen del model. Podeu utilitzar la Calculadora de preus de l'Azure per calcular el cost de l'ús de l'Azure OpenAI Service segons l'ús i la configuració previstos.
Com que les vostres característiques de l'IA s'adjunten a la clau de l'Azure OpenAI Service, sou responsable dels costos operatius dels recursos de l'Azure OpenAI durant el desenvolupament i les proves. Seguiu sent responsable quan els vostres clients utilitzen la característica en entorns de producció o d'espai aïllat. Per exemple, una funció d'IA que proporciona suggeriments mensuals als propietaris d'empreses probablement que consumeixi menys recursos i costos. D'altra banda, una funció d'IA que generi un resum de projecte diari de dues pàgines per a cada empleat probablement consumeixi més recursos i costos.
Opcionalment, utilitzeu les eines d'Administració i facturació de costos de Microsoft per supervisar i controlar les despeses a l'Azure OpenAI Service. Podeu definir pressupostos, alertes i normes per fer un seguiment dels costos i optimitzar-los. També podeu visualitzar i baixar informes i factures detallats que mostren l'ús i els càrrecs.
Obteniu més informació sobre el cost de l'Azure OpenAI Service i quines són les eines per predir o mesurar el cost a Preus de l'Azure OpenAI Service.
Hi ha pros i contres per utilitzar els models populars?
Els models populars que estan disponibles a l'Azure OpenAI Service actualment són GPT-4 i DALL-E. El GPT-4 és un model de llengua a gran escala que pot generar text natural i coherent per a diverses tasques i dominis, com ara el resum, la traducció, la resposta a preguntes i la creació de contingut. DALL-E és un model d'imatge a gran escala que pot generar imatges realistes i diverses a partir d'indicacions de text o d'imatge, com ara dibuixos, logotips, icones i escenes.
Ambdós models són bons per genera resultats rellevants i d'alta qualitat que poden millorar les vostres aplicacions i els vostres fluxos de treball. No obstant això, ambdós models també tenen algunes limitacions i problemes que hauríeu de tenir en compte. Per exemple, pot ser que els models no generin sempre resultats exactes o factuals, que no respectin les normes ètiques i socials o que no protegeixin la privadesa i la seguretat de les dades.
Per obtenir més informació sobre els punts forts i febles dels models populars, aneu Models de l'Azure OpenAI.
Quins són els inconvenients i les pràctiques recomanades per a les sol·licituds?
Una sol·licitud és l'entrada que proporcioneu al model per generar una sortida. Una sol·licitud pot ser text, imatge o una combinació de tots dos. La manera d'escriure una sol·licitud pot afectar la qualitat i la rellevància de la sortida. Per tant, és important seguir algunes directrius i pràctiques recomanades quan escriviu sol·licituds. Alguns dels inconvenients i pràctiques recomanades són:
- Sigueu clar i específic sobre què voleu que faci el model i quin tipus de sortida espereu.
- Proporcioneu prou context i informació perquè el model pugui entendre la tasca i el domini.
- Utilitzeu exemples, paraules clau i format per guiar el model i restringir la sortida.
- Eviteu sol·licituds ambigües, vagues o enganyoses que puguin confondre el model o generar sortides no desitjades.
- Proveu i avalueu les sortides en diferents sol·licituds i escenaris per comprovar el rendiment i la fiabilitat del model.
- Reviseu i verifiqueu les sortides per comprovar-ne l'exactitud, rellevància, qualitat i ètica abans d'utilitzar-les a les vostres aplicacions o als vostres fluxos de treball.
Obteniu més informació sobre com redactar sol·licituds eficaces i quins són els problemes i les pràctiques recomanades a L'art de la sol·licitud: com obtenir els millors resultats de l'IA generativa.
Com puc administrar les sortides i la incertesa de les sol·licituds?
Les sortides que genera el model no sempre són perfectes ni predictibles. Els models poden generar sortides que siguin inexactes, irrellevants, incompletes, incoherents o fins i tot inapropiades. Per tant, necessiteu una estratègia per gestionar els resultats i la incertesa.
- Utilitzeu els paràmetres i la configuració del model per controlar el format, la longitud i la diversitat de la sortida.
- Utilitzeu les mètriques del model i les puntuacions per mesurar la qualitat de la sortida, la confiança i la similitud.
- Utilitzeu els comentaris i els registres del model per supervisar i millorar el rendiment i la fiabilitat de la sortida.
- Utilitzeu els filtres i les mesures de seguretat del model per evitar i detectar els errors i els problemes de sortida.
- Utilitzeu la revisió humana per validar i corregir els resultats de la sortida.
Obteniu més informació sobre com administrar les sortides i la incertesa a Com controlar els models de l'Azure OpenAI Service. Obteniu més informació sobre les sol·licituds del Copilot a Més informació sobre les sol·licituds del Copilot.
Informació relacionada
- Copilots i IA generativa al Dynamics 365
- Ús de Microsoft Copilot: treballar amb sol·licituds i IA generativa
- Centre d'aprenentatge del Copilot
- Adoptar, ampliar i crear experiències del Copilot al Microsoft Cloud
- L'art i la ciència de treballar amb IA
- Certificat per Microsoft: fonaments de l'IA de l'Azure