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स्वचालन गतिविधि का विश्लेषण करने और उत्पाद संबंधी प्रश्न पूछने के लिए Copilot का उपयोग करें

  • आलेख

स्वचालन गतिविधि और प्रदर्शन को समझना परिचालन उत्कृष्टता और विश्वसनीयता लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण है, भले ही स्वचालन क्षेत्र, टीम या संगठन के भीतर भूमिका का आकार कुछ भी हो। इन लक्ष्यों तक पहुंचने के लिए उन्नत और गतिशील निगरानी क्षमताओं की आवश्यकता होती है जो आपको बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं, सफलता के क्षेत्रों पर प्रकाश डालती हैं और संभावित बाधाओं, प्रवृत्तियों और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करती हैं। अधिक विस्तृत जानकारी होने से आप सूचित निर्णय ले सकते हैं जो आपकी स्वचालन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करता है, जिससे दक्षता और प्रभावशीलता में वृद्धि होती है।

स्वचालन केंद्र पृष्ठ के भाग के रूप में सह-पायलट अनुभव का स्क्रीनशॉट.

महत्त्वपूर्ण

पूर्वावश्यकताएँ

  • संयुक्त राज्य अमेरिका में स्थित किसी वातावरण तक पहुँच वाला कार्य या विद्यालय खाता। Power Automate
  • अधिक जानकारी के लिए ज्ञात सीमाएँ जाँचें. ...

यह कैसे काम करता है?

स्वचालन केंद्र में सह-पायलट निम्नलिखित चार कौशलों से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम है:

अनुक्रमणिका निपुणता ऐसे प्रश्न जिनका उत्तर कौशल दे सकता है
1 क्लाउड फ्लो रन लॉग क्लाउड फ्लो रन स्थिति, ट्रिगर प्रकार, रन अवधि, विफलता दर।
2 डेस्कटॉप प्रवाह रन लॉग डेस्कटॉप प्रवाह रन स्थिति, प्रयुक्त मशीन, रन मोड, विफलता दर।
3 कार्य पंक्ति डेटा कार्य पंक्ति आइटम की स्थिति, सेवा स्तर अनुबंध (SLA) प्राप्ति, प्रोसेसर गणना।
4 दस्तावेज़ीकरण (जनरेटिव उत्तर - पूर्वावलोकन) सामान्य Power Automate विशेषता वाले प्रश्न जैसे कोपायलट के साथ गतिविधि का विश्लेषण कैसे करें।

पूर्व तालिका में पहले तीन कौशल उपयोगकर्ताओं द्वारा दर्ज प्राकृतिक भाषा क्वेरीज़ (प्रश्नों) को क्वेरी सिंटैक्स में अनुवाद करते हैं। Microsoft Dataverse FetchXML यह अनुवाद उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछकर अपने स्वचालन डेटा के बारे में आसानी से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। इसके अतिरिक्त, कोपायलट उपयोगकर्ता के लिए अंतर्दृष्टि और जानकारी को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने के लिए सबसे उपयुक्त आउटपुट विज़ुअलाइज़ेशन, जैसे तालिका, पाई चार्ट, बार चार्ट या लाइन चार्ट, निर्धारित करता है।

सहपायलट कौशल चयनकर्ता

जब सह-पायलट पहली बार (प्रति सत्र) खुलता है, तो "क्लाउड फ्लो" कौशल पूर्व-चयनित होता है। आप प्रश्न के बारे में वाक्यांश के आगे ड्रॉपडाउन चुनकर और अपना पसंदीदा कौशल चुनकर कौशल को संशोधित कर सकते हैं। जब भी आप कौशल बदलते हैं, तो वार्तालाप इतिहास रीसेट हो जाता है।

कोपायलट में एक अनुभव का स्क्रीनशॉट जहां उपयोगकर्ता कौशल की सूची में से चयन कर सकते हैं।

उच्च स्तरीय प्रक्रिया

  1. जब उपयोगकर्ता कोई वैध प्रॉम्प्ट इनपुट करता है, तो कोपायलट इनपुट के आधार पर एक क्वेरी तैयार करता है। FetchXML
  2. यदि उत्पन्न FetchXML मान्य है, तो मिलान डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए वर्तमान उपयोगकर्ता के सुरक्षा संदर्भ के तहत Dataverse बैकएंड के विरुद्ध क्वेरी निष्पादित की जाती है। उपयोगकर्ता के रूप में डेटा पुनर्प्राप्त करने से यह सुनिश्चित होता है कि उपयोगकर्ता केवल वही डेटा देख पाएंगे जिस तक पहुंचने के लिए वे पहले से अधिकृत हैं।
  3. इसके बाद कोपायलट सबसे उपयुक्त आउटपुट विज़ुअलाइज़ेशन निर्धारित करता है, जैसे कि तालिका, पाई चार्ट, बार चार्ट या लाइन चार्ट, ताकि उपयोगकर्ता के लिए अंतर्दृष्टि और डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत किया जा सके।

प्रश्न क्या हैं? FetchXML

Microsoft Dataverse FetchXML एक भाषा है जिसका उपयोग डेटाबेस से डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है। Dataverse FetchXML इसे बनाना, उपयोग करना और समझना आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उदाहरण के लिए, आप किसी विशिष्ट प्रवाह के लिए सभी प्रवाह रन की सूची देने के लिए कह सकते हैं। Dataverse FetchXML क्वेरी वह तरीका है जिससे आप प्रश्न को लिखते हैं ताकि डेटाबेस उसे समझ सके और आपको सही परिणाम दे सके।

सर्वोत्तम प्रथाओं का सुझाव दें

  • विशिष्ट रहो:
    • आप अपने संकेत के साथ जितने अधिक विशिष्ट होंगे, AI उतना ही बेहतर समझेगा और प्रतिक्रिया देगा।
    • यदि AI वांछित आउटपुट नहीं दे रहा है, तो चिंता न करें। अपना संकेत समायोजित करके पुनः प्रयास करें.
  • संकेतों के साथ प्रयोग करें:
    • यदि आपको अपेक्षित परिणाम नहीं मिल रहे हैं, तो अपने संकेत को पुनः लिखने का प्रयास करें या अधिक संदर्भ प्रदान करें।
  • राय देने:
    • यदि AI ने बहुत अच्छी या असंतोषजनक प्रतिक्रिया दी है, तो नीचे दिए गए लिंक Microsoft को बताएं कि आपको इस सुविधा के बारे में क्या पसंद आया के माध्यम से अधिक प्रतिक्रिया प्रदान करने के विकल्प के साथ अंगूठे को ऊपर या नीचे का चयन करके हमें बताएं।

संकेत उदाहरण

यह अनुभाग उदाहरण संकेत प्रदान करता है, जिसका उपयोग आप अपने स्वयं के उपयोग के मामलों के लिए प्रारंभिक संकेत के रूप में कर सकते हैं। इनमें से कुछ संकेत संभवतः लागू न हों या गलत परिणाम दें। मॉडल की समझ या वास्तविक संकेत और आपकी अनुमतियों के आधार पर आपके लिए उपलब्ध डेटा सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं। हम अनुशंसा करते हैं कि आप लौटाए गए परिणामों और क्वेरी की समीक्षा करें और उन्हें सत्यापित करें। FetchXML

क्लाउड फ़्लो रन

नोट

Dataverseमें क्लाउड फ्लो रन इतिहास, जो कि नए इलास्टिक टेबल फीचर पर बनाया गया है, में डेस्कटॉप फ्लो रन इतिहास की तुलना में डेटा क्वेरी करने और एकत्र करने के लिए अलग-अलग ज्ञात सीमाएँ हैं। ये अंतर कोपायलट की प्रतिक्रियाओं को प्रभावित कर सकते हैं। आप इन ज्ञात सीमाओं के बारे में अधिक जानकारी यहां पा सकते हैं।

  • पिछले माह कितने रन अन्य क्लाउड प्रवाह द्वारा ट्रिगर किये गये थे?
  • पिछले महीने के दौरान फ्लो रन की शुरुआत किसने की?
  • कल कितने प्रवाह असफल हुए?

डेस्कटॉप फ़्लो रन

  • पिछले सप्ताह कौन सा प्रवाह सबसे अधिक चला?
  • कल पूरे हुए रनों की संख्या के अनुसार शीर्ष पांच प्रवाह क्या थे?
  • प्रवाह रन स्थितियों का वितरण क्या है?

Errors

  • मुझे पिछले महीने की सबसे अधिक बार हुई त्रुटियाँ दिखाइए।
  • मुझे पिछली तिमाही में सफल बनाम असफल प्रवाहों का वितरण दिखाएं।
  • पिछले सप्ताह से पहले असफल रनों की संख्या कितनी थी?

कार्य क्यू

  • मुझे उन आइटमों की संख्या दिखाएं जो होल्ड पर हैं।
  • मुझे उन वस्तुओं की संख्या दिखाएं जो SLA का उल्लंघन करने के जोखिम में हैं।
  • प्रति प्रोसेसर (मशीन) और क्यू का औसत हैंडलिंग समय क्या है?

मशीनें

  • आज किस बॉट्स को सबसे अधिक असफलताएं मिलीं?
  • कौन सी मशीनें रखरखाव मोड में हैं?
  • सबसे अधिक विफलता वाली मशीनें कौन सी हैं?

निर्माता

  • मुझे रनों की संख्या के आधार पर शीर्ष प्रवाहों को उनके मालिकों की जानकारी सहित दिखाएं।
  • पिछले महीने प्रवाह चलाने वाले शीर्ष 10 उपयोगकर्ता कौन थे?
  • पिछले सप्ताह डेस्कटॉप फ़्लो कब और किसके द्वारा संशोधित किए गए थे?

दस्तावेज़ीकरण (जनरेटिव उत्तर - पूर्वावलोकन)

  • मैं डेस्कटॉप में शर्त कैसे जोड़ सकता हूँ? Power Automate
  • क्या क्लाउड प्रवाह अनुमोदन और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को संभाल सकता है?
  • मैं Power Automate में हटाए गए प्रवाह कहां पा सकता हूं?

मल्टी-टर्न प्रॉम्प्ट

एआई के संदर्भ में, मल्टी-टर्न प्रॉम्प्ट आपको कोपायलट के साथ निरंतर बातचीत करने की अनुमति देता है, जहां यह बातचीत में पिछले संदेशों के संदर्भ को याद रखता है। यह केवल एकबारगी प्रश्नों का उत्तर देना नहीं है; यह आपके साथ संवाद करना है, जहां प्रत्येक उत्तर पहले कही गई बातों पर आधारित होता है।

नोट

  • जनरेटिव उत्तर (दस्तावेज़ीकरण कौशल - पूर्वावलोकन) अभी तक मल्टी-टर्न वार्तालापों का समर्थन नहीं करता है।
  • बहु-मोड़ वार्तालाप में संलग्न होने पर, सह-पायलट केवल 10 सबसे हाल के प्रश्नों पर ही नज़र रखता है। इसका अर्थ यह है कि कोपायलट पहले दर्ज किए गए संकेतों को साफ करना शुरू कर देता है और केवल नवीनतम 10 को ही रखता है। प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए, हम आपके अनुवर्ती प्रश्नों को सीमित करने या अधिक बार चैट को पुनः आरंभ करने का सुझाव देते हैं। अधिक जानकारी के लिए, देखें फिर से शुरू करने के लिए पिछला प्रॉम्प्ट संदर्भ साफ़ करें.

उदाहरण

मोड़ संकेत दें और उत्तर दें
उपयोगकर्ता: मुझे पिछली तिमाही में सफल बनाम असफल प्रवाहों का वितरण दिखाएं
सह-पायलट: पिछली तिमाही के दौरान सफल बनाम असफल प्रवाहों का वितरण यहां दिया गया है।
उपयोगकर्ता: असफल रनों में सबसे बड़ी त्रुटि क्या थी?
सह-पायलट: यहाँ असफल रनों की शीर्ष त्रुटि दी गई है।
उपयोगकर्ता: किस मशीन नाम पर वे सबसे अधिक असफल हुए?
सहपायलट: यहां उन मशीनों के नाम दिए गए हैं जिनमें सबसे अधिक विफलताएं हुईं।
उपयोगकर्ता: सफल प्रवाहों की औसत अवधि क्या थी?
सह-पायलट: यहाँ सफल प्रवाहों की औसत रन अवधि दी गई है।

विभिन्न आउटपुट डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन के साथ कोपायलट में मल्टी-टर्न चैट का स्क्रीनशॉट।

आउटपुट प्रारूप को प्रभावित करना

आप स्पष्ट आउटपुट प्रकार पूछकर कोपायलट के आउटपुट प्रारूप को प्रभावित कर सकते हैं जैसे "मुझे बार चार्ट के रूप में असफल बनाम सफल प्रवाह रन वितरण दिखाएं।" यह संकेत संभवतः निम्नलिखित परिणाम उत्पन्न करता है:

कोपायलट द्वारा उपयोगकर्ता के संकेत पर पाई चार्ट के माध्यम से दिए गए उत्तर का स्क्रीनशॉट।

पुनः आरंभ करने के लिए पिछला संकेत संदर्भ साफ़ करें

यदि आप सह-पायलट के साथ वार्तालाप को रीसेट करना चाहते हैं, तो सह-पायलट नाम के आगे तीन बिंदु ... चुनें, और फिर नई चैटचुनें।

Copilot द्वारा लौटाए गए प्रश्नों को संपादित करें और पुनः चलाएँ FetchXML

आप कोड क्षेत्र में इन-प्लेस संपादन के माध्यम से कोपायलट द्वारा लौटाई गई क्वेरीज़ को बेहतर बना सकते हैं। बस अपने नए खोज मानदंडों से मेल खाने के लिए कोड बदलें और रन का चयन करें। उदाहरण के लिए, आइए निम्नलिखित संकेत पर विचार करें:

  • "पिछले तीन दिनों में शेड्यूल के अनुसार कितने प्रवाह ट्रिगर हुए?"

किसी भी परिवर्तन से पहले क्वेरी परिणाम

<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>

परिवर्तन लागू करने से पहले उत्पन्न fetchXML क्वेरी कोड के साथ कोपायलट का स्क्रीनशॉट।

परिवर्तित क्वेरी परिणाम

<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>

परिवर्तन लागू होने के बाद उत्पन्न fetchXML क्वेरी कोड के साथ कोपायलट का स्क्रीनशॉट।

Copilot द्वारा उत्पन्न क्वेरी परिणामों को सत्यापित करें FetchXML

निम्नलिखित चरण आपको क्लाउड प्रवाह में FetchXML प्रश्नों को सत्यापित करने (और संभावित रूप से पुनः उपयोग करने) की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करते हैं। Power Automate

चरण 1: FetchXML क्वेरी की एक प्रतिलिपि बनाएँ

जब आप कोपाइलट को अपना प्रश्न सबमिट करते हैं, तो आपको एक उत्तर मिलता है जिसमें कोड दिखाएं नामक लिंक शामिल होता है। कोड को कॉपी करने के लिए, इस लिंक का चयन करें और फिर FetchXML बॉक्स के ऊपरी-दाएं कोने में स्थित कॉपी आइकन का चयन करें।

चरण 2: क्लाउड फ़्लो बनाएँ और FetchXML क्वेरी का परीक्षण करें

  1. Power Automate पोर्टल पर जाएँ और बाएँ नेविगेशन मेनू से मेरे प्रवाह का चयन करें।
  2. कमांड बार पर + नया प्रवाह का चयन करके जारी रखें, और फिर ड्रॉपडाउन मेनू से त्वरित क्लाउड प्रवाह का चयन करें।
  3. प्रवाह नाम दर्ज करें, मैन्युअल रूप से प्रवाह ट्रिगर करें का चयन करें, और फिर बनाएँ का चयन करें.
  4. क्लाउड फ्लो डिज़ाइनर प्रकट होता है. + नया चरण बटन ढूंढें और चुनें।
  5. दिखाई देने वाले खोज बार पर Dataverse दर्ज करें, और फिर परिणामों से Dataverse कनेक्टर का चयन करें।
  6. विभिन्न क्रियाएँ प्रदर्शित की जाती हैं। तब तक स्क्रॉल करें जब तक आपको पंक्तियाँ सूचीबद्ध करें कार्रवाई न मिल जाए और उसे चुन न लें।
  7. पंक्तियाँ सूचीबद्ध करें कार्रवाई के अंतर्गत, उन्नत विकल्प दिखाएँ लिंक का चयन करें.
  8. एक FetchXML क्वेरी फ़ील्ड प्रकट होती है. यह वह फ़ील्ड है जहाँ आप कॉपी की गई क्वेरी इनपुट करते हैं जिसे Copilot ने पहले जनरेट किया था। FetchXML
  9. अपना FetchXML चिपकाने के बाद, सहेजें चुनें।
  10. टेस्ट का चयन करके अपने प्रवाह का परीक्षण करें.
  11. अपने प्रवाह को मैन्युअल रूप से शुरू करने और उसके परिणामों की समीक्षा करने के लिए अपनी स्क्रीन पर दिए गए संकेतों का पालन करें।

चरण 3: परिणामों को समझें

मान लीजिए आपने कोपायलट से पूछा 'पिछले महीने हमारे पास कितने असफल बनाम सफल प्रवाह थे?' यह संकेत निम्न उदाहरण के समान एक क्वेरी उत्पन्न करता है: FetchXML

<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>

यदि डेटा दिए गए FetchXML क्वेरी से मेल खाता है, तो चरण 2 में कॉन्फ़िगर की गई सूची पंक्तियाँ Dataverse क्रिया JSON (JavaScript ऑब्जेक्ट नोटेशन) नामक प्रारूप में डेटा लौटाती है, जो अनिवार्य रूप से डेटा को एक सुव्यवस्थित तरीके से प्रस्तुत करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक विधि है, जिससे इसे डिजिटल रूप से पढ़ना और लिखना आसान हो जाता है।

पहले बताए गए वितरण आधारित प्रश्नों के लिए, डेटा को एक या अधिक फ़ील्ड (statuscode) द्वारा समूहीकृत किया जाता है, साथ में एक एकत्रीकरण (count) होता है जो प्रत्येक समूह के लिए संख्या लौटाता है (अर्थात, failed, succeeded, इत्यादि)।

लौटाए गए प्रत्येक रिकॉर्ड में निम्नलिखित फ़ील्ड शामिल हैं:

  • flowsession_count: वर्कफ़्लो चलाए जाने की संख्या.
  • flowsession_regardingobjectid: प्रवाह रन के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता.
  • flowsession_statuscode: प्रवाह चलाने की स्थिति (उदाहरण के लिए, विफल).
  • workflow_nameप्रवाह का नाम.

यदि आप जानना चाहते हैं कि कोई विशिष्ट प्रवाह कितनी बार चला, तो रिकॉर्ड के flowsession_count स्तंभ को देखें, जहां workflow_name आपका प्रवाह नाम है।

समस्याजनक संकेतों पर सह-पायलट के उत्तरों को समझें

यह तालिका डिफ़ॉल्ट प्रतिक्रियाएं दिखाती है जो तब लौटाई जाती हैं जब कोपायलट आपके प्रश्न, आशय को समझने में असमर्थ होता है, या कोई वैध उत्तर उत्पन्न करने में असमर्थ होता है।

सहपायलट का उत्तर विवरण
Sorry, something went wrong. Please try again. कोई अनपेक्षित त्रुटि हुई. अपना प्रश्न पुनः लिखें और पुनः प्रयास करें।
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. प्रश्न समझ लिया गया और एक वैध क्वेरी तैयार कर ली गई, लेकिन लौटाने के लिए कोई डेटा उपलब्ध नहीं है।
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. आपके प्रश्न को वैध FetchXML प्रश्न में अनुवादित नहीं किया जा सका. अपना प्रश्न पुनः लिखें और पुनः प्रयास करें।
Sorry, Copilot is at capacity and temporarily unavailable — please try again in a little while. बैकएंड पर संसाधन की कमी है। थोड़े समय बाद अपना प्रश्न पुनः पूछें।
Sorry, your message contains potentially harmful content. Please ensure your input is appropriate and try again. बैकएंड सेवा ने आपके प्रश्न को ब्लॉक कर दिया है क्योंकि इसमें संभावित रूप से हानिकारक सामग्री शामिल हो सकती है। अपने प्रश्न से संभावित रूप से हानिकारक सामग्री हटाएँ और पुनः प्रयास करें.
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. उत्पन्न FetchXML अमान्य है या जब कोपायलट ने इसे निष्पादित करने का प्रयास किया तो क्वेरी विफल हो गई। अपना प्रश्न पुनः लिखें और पुनः प्रयास करें।
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. आपकी क्वेरी पर लागू किए गए फ़िल्टर वर्तमान एकत्रीकरण सीमा से अधिक हैं . FetchXML अधिक उपयुक्त फ़िल्टर जोड़ें, जैसे कि केवल कल या पिछले महीने का डेटा, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि क्वेरी उन सीमाओं के भीतर डेटा लौटाए।

ज्ञात समस्याएँ और सीमाएँ

निम्नलिखित सूची में स्वचालन केंद्र में कोपायलट की ज्ञात सीमाएँ शामिल हैं।

  • कोपायलट एक नई तकनीक है जिसका अभी भी विकास किया जा रहा है। यह अंग्रेजी भाषा के उपयोग के लिए अनुकूलित है तथा अन्य भाषाओं के लिए समर्थन सीमित है। इस प्रकार, इसका कुछ भाग आपकी पसंदीदा भाषा के बजाय अंग्रेजी में दिखाई दे सकता है।
  • कोपायलट वर्तमान में केवल संयुक्त राज्य अमेरिका स्थित वातावरण में ही उपलब्ध है। Dataverse
  • सह-पायलट गलत या अपूर्ण डेटा और FetchXML क्वेरी लौटा सकता है।
  • कोपायलट प्रारंभ में केवल डेस्कटॉप प्रवाह गतिविधि, क्लाउड प्रवाह गतिविधि, कार्य कतार और सामान्य उत्पाद सुविधा के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम है। Power Automate
  • बहु-बारी वार्तालाप में, सह-पायलट केवल अंतिम 10 प्रश्नों का संदर्भ ही रखता है। यदि आपको गलत या अधूरे परिणाम मिलते हैं, तो वार्तालाप को रीसेट करने पर विचार करें।
  • जनरेटिव उत्तरों (दस्तावेज़ीकरण कौशल - पूर्वावलोकन) के लिए बहु-टर्न वार्तालाप समर्थित नहीं हैं।
  • बड़े परिणाम-सेट लौटाने वाली क्वेरीज़ के लिए, कोपायलट परिणाम लौटाने या रेंडर करने में सक्षम नहीं हो सकता है।