Gunakan Copilot untuk menganalisis aktivitas otomatisasi dan mengajukan pertanyaan produk

Memahami aktivitas dan kinerja otomatisasi adalah kunci untuk mencapai keunggulan operasional dan tujuan keandalan, terlepas dari ukuran estat, tim, atau peran otomatisasi dalam organisasi. Untuk mencapai tujuan tersebut memerlukan kemampuan pemantauan lanjutan dan dinamis yang memberi Anda wawasan berharga yang menyoroti area keberhasilan dan mengidentifikasi potensi hambatan, tren, dan area untuk perbaikan. Memiliki wawasan yang lebih rinci memungkinkan Anda membuat keputusan yang tepat yang mengoptimalkan proses otomatisasi Anda, yang mengarah pada peningkatan efisiensi dan efektivitas.

Prasyarat

• Akun kerja atau sekolah dengan akses ke lingkungan Power Automate yang berlokasi di Amerika Serikat.
• Periksa batasan yang diketahui untuk informasi selengkapnya.

Bagaimana cara kerjanya?

Copilot di pusat otomasi mampu menjawab pertanyaan tentang empat keterampilan berikut:

Tiga keterampilan pertama dalam tabel sebelumnya menerjemahkan kueri bahasa alami (pertanyaan) yang dimasukkan oleh pengguna ke dalam Microsoft Dataverse FetchXML sintaks kueri. Terjemahan ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengambil informasi tentang data otomatisasi mereka dengan mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami. Selain itu, Copilot menentukan visualisasi output yang paling sesuai, seperti tabel, diagram lingkaran, diagram batang, atau diagram garis, untuk menyajikan wawasan dan informasi secara efektif kepada pengguna.

Pemilih keterampilan kopilot

Saat Copilot dibuka (per sesi) pertama kali, keterampilan "alur cloud" telah dipilih sebelumnya. Anda dapat memodifikasi keterampilan dengan memilih dropdown di sebelah frasa Pertanyaan tentang dan memilih keterampilan pilihan Anda. Riwayat percakapan diatur ulang setiap kali Anda mengubah keterampilan.

Proses tingkat tinggi

1. Setelah pengguna memasukkan perintah yang valid, Copilot membuat FetchXML kueri berdasarkan input.
2. Jika yang dihasilkan FetchXML valid, kueri kemudian dijalankan terhadap Dataverse backend di bawah konteks keamanan pengguna saat ini untuk mengambil data yang cocok. Mengambil data sebagai pengguna memastikan bahwa pengguna hanya melihat data yang sudah diizinkan untuk diakses.
3. Copilot kemudian menentukan visualisasi output yang paling sesuai, seperti tabel, diagram lingkaran, diagram batang, atau diagram garis, untuk menyajikan wawasan dan data secara efektif kepada pengguna.

Apa itu FetchXML kueri?

Microsoft Dataverse FetchXML adalah bahasa yang digunakan untuk mengambil data dari Dataverse database. FetchXML dirancang agar mudah dibuat, digunakan, dan dipahami. Misalnya, Anda mungkin ingin meminta Dataverse untuk memberi Anda daftar semua eksekusi alur untuk alur tertentu. Kueri FetchXML adalah cara Anda mengungkapkan pertanyaan itu sehingga database memahaminya dan dapat memberi Anda hasil yang tepat.

Praktik terbaik yang cepat

• Jadilah spesifik:
  • Semakin spesifik Anda dengan prompt Anda, semakin baik AI memahami dan merespons.
  • Jika AI tidak menghasilkan output yang diinginkan, jangan khawatir. Coba lagi dengan menyesuaikan perintah Anda.
• Bereksperimen dengan petunjuk:
  • Jika Anda tidak mendapatkan hasil yang Anda harapkan, coba ubah perintah Anda atau berikan lebih banyak konteks.
• Berikan umpan balik:
  • Jika AI menghasilkan respons yang bagus atau tidak memuaskan, beri tahu kami dengan memilih jempol ke atas atau ke bawah dengan opsi untuk memberikan lebih banyak umpan balik melalui tautan Beri tahu Microsoft apa yang Anda sukai tentang fitur ini yang muncul di bawahnya.

Contoh prompt

Bagian ini memberikan contoh perintah yang dapat Anda gunakan sebagai perintah awal untuk kasus penggunaan Anda sendiri. Beberapa perintah ini mungkin tidak berlaku atau mengembalikan hasil yang salah. Pemahaman model atau perintah aktual dan data yang tersedia untuk Anda berdasarkan izin Anda dapat memengaruhi akurasi. Kami menyarankan Anda meninjau dan memvalidasi hasil dan FetchXML kueri yang dikembalikan.

Eksekusi alur cloud

• Berapa banyak eksekusi bulan lalu yang dipicu oleh alur cloud lain?
• Siapa yang memulai eksekusi alur bulan lalu?
• Berapa banyak aliran yang gagal kemarin?

Eksekusi alur desktop

• Aliran mana yang paling banyak berjalan minggu lalu?
• Apa lima alur teratas kemarin berdasarkan jumlah eksekusi yang diselesaikan?
• Bagaimana distribusi status eksekusi alur?

Errors

• Tunjukkan kesalahan lari yang paling sering bulan lalu.
• Tunjukkan kepada saya distribusi alur yang berhasil versus gagal kuartal terakhir.
• Berapa jumlah lari yang gagal selama seminggu sebelum yang terakhir?

Antrean kerja

• Tunjukkan jumlah item yang ditangguhkan.
• Tunjukkan kepada saya jumlah item yang berisiko melanggar SLA.
• Berapa rata-rata waktu penanganan per prosesor (komputer) dan antrean?

Mesin

• Bot mana yang mengalami kegagalan lari paling banyak saat ini?
• Mesin mana yang dalam mode perawatan?
• Komputer mana yang paling banyak mengalami kegagalan eksekusi?

Pembuat

• Tunjukkan alur teratas berdasarkan jumlah eksekusi bersama dengan info pemiliknya.
• Siapa 10 pengguna teratas yang menjalankan alur bulan lalu?
• Kapan dan oleh siapa alur desktop diubah minggu lalu?

Dokumentasi (jawaban generatif - pratinjau)

• Bagaimana cara menambahkan kondisi di Power Automate desktop?
• Bisakah alur cloud menangani proses persetujuan dan pengambilan keputusan?
• Di mana saya dapat menemukan alur yang dihapus di Power Automate?

Perintah multi-putaran

Dalam konteks AI, perintah multi-putaran memungkinkan Anda untuk melakukan percakapan berkelanjutan dengan Copilot, di mana ia mengingat konteks pesan sebelumnya dalam percakapan. Ini bukan hanya menjawab pertanyaan satu kali; itu terlibat dalam dialog dengan Anda, di mana setiap tanggapan didasarkan pada apa yang dikatakan sebelumnya.

Contoh

Belok	Prompt dan balas
	Pengguna: Tunjukkan kepada saya distribusi alur yang berhasil vs gagal kuartal terakhir
	Copilot: Berikut adalah distribusi aliran yang berhasil vs gagal selama kuartal terakhir.
	Pengguna: Apa kesalahan teratas dari eksekusi yang gagal?
	Copilot: Inilah kesalahan teratas dari lari yang gagal.
	Pengguna: Pada nama mesin mana yang paling sering gagal?
	Copilot: Berikut adalah nama mesin di mana kegagalan paling banyak terjadi.
	Pengguna: Berapa durasi rata-rata eksekusi alur yang berhasil?
	Copilot: Berikut adalah durasi rata-rata eksekusi alur yang berhasil.

Mempengaruhi format keluaran

Anda dapat memengaruhi format output Copilot dengan meminta jenis output eksplisit seperti "tunjukkan distribusi alur yang gagal vs berhasil sebagai diagram batang." Perintah ini kemungkinan menghasilkan hasil berikut:

Hapus konteks prompt sebelumnya untuk memulai dari awal

Jika Anda ingin mengatur ulang percakapan dengan Copilot, pilih tiga titik ... di samping nama copilot, lalu pilih Obrolan baru.

Mengedit dan menjalankan FetchXML ulang kueri yang dikembalikan oleh Copilot

Anda dapat menyempurnakan kueri yang dikembalikan oleh Copilot melalui pengeditan di tempat di area kode. Cukup ubah kode agar sesuai dengan kriteria pencarian baru Anda dan pilih Jalankan. Untuk mengilustrasikan, mari kita pertimbangkan petunjuk berikut:

• "Berapa banyak aliran yang dipicu oleh jadwal dalam tiga hari terakhir?"

Hasil kueri sebelum perubahan apa pun

<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>

Hasil kueri yang diubah

<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>

Memvalidasi FetchXML hasil kueri yang dihasilkan oleh Copilot

Langkah-langkah berikut memandu Anda melalui proses untuk memvalidasi (dan berpotensi menggunakan kembali) FetchXML kueri dalam Power Automate alur cloud.

Langkah 1: Buat salinan FetchXML query

Setelah Anda mengirimkan pertanyaan Anda ke Copilot, Anda akan mendapat balasan yang menyertakan tautan berlabel Tampilkan kode. Untuk menyalin kode, pilih tautan ini lalu pilih ikon salin yang terletak di sudut kanan atas kotak FetchXML .

Langkah 2: Buat aliran awan dan uji FetchXML kueri

1. Navigasi ke Power Automate portal dan pilih Alur saya dari menu navigasi sebelah kiri.
2. Lanjutkan dengan memilih + Aliran baru pada bilah perintah, lalu pilih Aliran cloud instan dari menu tarik-turun.
3. Masukkan nama alur, pilih Picu alur secara manual, lalu pilih Buat.
4. Perancang aliran awan muncul. Temukan lalu pilih tombol + Langkah Baru .
5. Pada bilah pencarian yang muncul, masukkan Dataverse, lalu pilih Dataverse konektor dari hasil.
6. Berbagai tindakan ditampilkan. Gulir hingga Anda menemukan dan memilih tindakan Daftar baris .
7. Di dalam tindakan Daftar baris , pilih tautan Tampilkan opsi lanjutan .
8. Bidang kueri A FetchXML muncul. Kolom ini adalah tempat Anda memasukkan FetchXML query yang disalin sebelumnya yang dibuat oleh Copilot.
9. Setelah menempelkan FetchXML, pilih Simpan.
10. Uji alur Anda dengan memilih Uji.
11. Ikuti petunjuk di layar Anda untuk memulai alur secara manual guna meninjau hasilnya.

Langkah 3: Memahami hasilnya

Misalkan Anda bertanya kepada Kopilot 'berapa banyak aliran yang gagal dan yang berhasil yang kita alami bulan lalu?' Perintah ini menghasilkan FetchXML kueri yang mirip dengan contoh berikut:

<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>

Jika data cocok dengan kueri FetchXML yang diberikan, tindakan Daftar baris Dataverse yang dikonfigurasikan dalam langkah 2 akan mengembalikan data dalam format yang disebut JSON (Notasi Objek JavaScript), yang pada dasarnya adalah metode yang digunakan untuk menyajikan data dengan cara yang terorganisasi dengan baik, sehingga mudah dibaca dan ditulis secara digital.

Untuk pertanyaan berbasis distribusi seperti yang disebutkan sebelumnya, data dikelompokkan berdasarkan satu atau beberapa bidang (statuscode), bersama dengan agregasi (count) yang mengembalikan nomor untuk setiap kelompok (yaitu, failed, succeeded, dan seterusnya).

Setiap rekaman yang dikembalikan berisi bidang-bidang seperti:

• flowsession_count: Jumlah kali alur kerja dijalankan.
• flowsession_regardingobjectid: Pengenal unik untuk aliran yang berjalan.
• flowsession_statuscode: Status aliran yang dijalankan (misalnya, gagal).
• workflow_name: Nama aliran.

Jika Anda ingin mengetahui berapa kali aliran tertentu dijalankan, lihat flowsession_count kolom catatan di mana workflow_name nama aliran Anda berada.

Memahami balasan Copilot pada prompt yang bermasalah

Tabel ini menunjukkan respons default yang dikembalikan saat Kopilot tidak dapat memahami pertanyaan Anda, maksud, atau menghasilkan jawaban yang valid.

Masalah dan batasan umum

Daftar berikut berisi batasan-batasan yang diketahui dari Copilot di pusat otomatisasi.

• Copilot merupakan teknologi baru yang masih terus dikembangkan. Dioptimalkan untuk penggunaan bahasa Inggris dan dukungan dengan bahasa lain terbatas. Dengan demikian, sebagian mungkin muncul dalam bahasa Inggris daripada bahasa pilihan Anda.
• Copilot saat ini hanya tersedia di lingkungan yang berbasis di Amerika Serikat. Dataverse
• Kopilot mungkin mengembalikan data dan FetchXML kueri yang salah atau tidak lengkap.
• Copilot awalnya hanya mampu menjawab pertanyaan tentang aktivitas alur desktop, aktivitas alur cloud, antrean kerja, dan pertanyaan umum tentang fitur produk Power Automate.
• Dalam percakapan yang berlangsung beberapa kali, Kopilot hanya mengingat konteks 10 pertanyaan terakhir. Jika Anda menemukan hasil yang salah atau tidak lengkap, pertimbangkan untuk mengatur ulang percakapan.
• Percakapan multi-giliran tidak didukung untuk jawaban generatif (keterampilan dokumentasi - pratinjau).
• Untuk kueri yang mengembalikan kumpulan hasil yang besar, Copilot mungkin tidak dapat mengembalikan atau menyajikan hasilnya.

Informasi terkait

• Memulai dengan Copilot di aliran cloud
• FAQ untuk Kopilot di pusat otomasi
• FAQ untuk Copilot dalam aktivitas aliran desktop
• FAQ untuk Copilot dalam aliran awan
• FAQ untuk Copilot dalam Proses Penambangan Power Automate
• FAQ untuk keamanan dan privasi data Copilot di Microsoft Power Platform