클라우드 흐름의 생성 작업에 대한 FAQ
이 FAQ(자주 묻는 질문)는 Power Automate의 생성형 작업 기능이 AI에 미치는 영향에 대해 설명합니다.
생성형 작업이란 무엇입니까?
생성 작업은 AI 런타임을 통해 작성, 테스트 및 실행되는 새로운 유형의 작업입니다. 자동화의 의도만 지정하면 AI가 입력, 컨텍스트 및 의도에 따라 올바른 순서로 올바른 작업 집합을 선택합니다.
중요
- 이는 프리뷰 기능입니다.
- 프리뷰 기능은 생산용으로 만들어진 것이 아니므로 기능이 제한될 수 있습니다. 이런 기능은 공식 릴리스 전에 사용할 수 있으므로 고객이 조기에 액세스하고 피드백을 제공할 수 있습니다.
생성 작업의 기능은 무엇입니까?
생성형 작업은 세부 사양의 필요성을 줄여 자동화를 간소화하고, AI 인텔리전스를 사용하여 변화하는 시나리오에 적응하며, 여러 단계 및 통합이 포함된 복잡한 작업을 처리합니다.
생성 작업은 자연어를 통해 흐름 실행을 위한 설정된 계획을 만들 수 있습니다. 생성형 작업은 실행할 조건과 작업 세트를 지정할 필요성을 줄여 자동화 프로세스를 단순화하고 가속화할 수 있습니다. 설명된 작업을 완료하기 위해 권장되는 입력, 출력 및 행동을 표시합니다. 그런 다음 사용자는 생성 작업을 실행하기 전에 이러한 권장 사항의 유효성을 검사하라는 요청을 받고 필요한 변경을 수행할 수 있습니다.
생성형 작업은 AI 런타임의 인텔리전스 및 추론 기능을 활용하여 변화하는 시나리오와 데이터 원본에 적응할 수 있습니다. 생성형 작업은 입력 및 참조 자료 문서에 대한 추론을 기반으로 흐름 내에서 행동을 오케스트레이션할 수 있습니다. 그런 다음 흐름에 필요한 입력을 채워 계획을 실행합니다.
생성형 작업은 여러 단계, 조건, 루프, 분기 및 통합을 포함하는 복잡하고 동적인 작업을 처리할 수 있습니다. 완료되면 실행한 작업과 매개 변수 설정의 이유를 공유합니다.
생성형 작업의 용도는 무엇입니까?
생성형 작업을 사용하여 흐름 내에서 작업을 지능적으로 조정하고 매개 변수를 설정할 수 있습니다. 생성형 작업는 정의된 입력에 따라 작동할 수 있습니다.
생성 작업 기능은 어떻게 평가되었습니까? 성능을 측정하는 데 사용되는 메트릭은 무엇입니까?
생성형 작업 기능은 프로세스의 각 단계에서 엔드투엔드 품질에 대해 평가됩니다. 품질은 시스템이 사용자 프롬프트를 성공적으로 처리하는 계획을 얼마나 잘 만들고 실행하는지에 따라 측정됩니다. 다양한 사용자 쿼리, 프롬프트 및 작업에 대해 품질을 평가합니다. 또한 시스템이 사용자와 작성자의 악성 콘텐츠를 얼마나 잘 무시하는지, 유해한 콘텐츠 생성을 얼마나 잘 방지하는지도 평가합니다.
생성형 작업의 제한 사항은 무엇인가요? 시스템을 사용할 때 생성형 작업 제한 사항의 영향을 최소화하려면 어떻게 해야 합니까?
최상의 결과를 얻으려면 생성형 작업 프롬프트에 고품질 설명이 포함되어야 합니다. 생성형 작업은 제공된 입력 및 참조 문서에 대해서만 작동할 수 있으므로 최상의 성능을 위해 콘텐츠가 완전한지 확인하십시오. 또한 생성형 작업은 정의되고 인증된 작업만 오케스트레이션할 수 있습니다.
생성형 작업을 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 운영 요소 및 설정은 무엇입니까?
생성형 작업 기능은 현재 영어로만 제공됩니다. 생성형 작업을 생성한 후에는 테스트를 사용하여 시스템이 얼마나 잘 수행되는지 테스트할 수 있습니다. 테스트를 실행하고 수동으로 작업을 트리거하여 생성형 작업이 어떻게 수행되는지 이해할 수 있습니다. 언제든지 프롬프트를 편집하거나 수정하여 생성형 작업이 수행되는 방식을 변경할 수 있습니다.
생성형 작업을 사용할 때 어떤 종류의 문제가 발생할 수 있습니까?
작업이 항상 의도한 대로 작동하지 않을 수 있습니다. 작업에 대한 입력을 준비하거나 작업의 출력을 기반으로 응답을 생성할 때 오류가 발생할 수 있습니다. 생성형 작업은 주어진 작업의 오케스트레이션 중에 잘못된 작업을 호출할 수도 있습니다. 이러한 오류의 위험을 완화하려면 작업에 대해 고품질의 관련성 있고 모호하지 않은 설명이 구성되어 있는지 확인합니다. 또한 생성형 작업이 계획 실행에 사용할 수 있는 작업을 제한합니다.
Power Automate에는 책임 있는 AI를 위해 어떤 보호 장치가 마련되어 있나요?
흐름을 보호하기 위한 많은 완화 기능이 있습니다. 흐름 내에 정의된 참조 및 입력 값 집합을 사용하여 생성형 작업을 구성할 수 있습니다. 생성형 작업은 계획의 일부가 아닌 작업을 수행하지 않습니다. 생성형 작업은 조직의 DLP(데이터 손실 방지) 정책을 준수합니다. 흐름에 대해 허용되지 않는 모든 작업은 생성형 작업에서 차단됩니다.
또한 유해한 콘텐츠와 탈옥 공격을 감지하기 위해 시스템에 대한 입력을 살펴보는 분류자가 있습니다. 테스트에 따르면 이러한 분류자는 유해한 콘텐츠 및 탈옥 공격을 차단하는 데 성공률이 높으며 유해하지 않은 콘텐츠 또는 탈옥 공격을 차단하지 않는 데에도 높은 성공률을 보입니다. 그러나 분류자는 완벽할 수 없으므로 생성형 작업이 유해한 콘텐츠를 생성하거나 탈옥 공격에 대응할 위험이 있습니다. 이러한 위험에는 생성형 작업이 따르려고 시도하는 작업 또는 참조 자료 원본의 출력에 지침이 추가될 수 있는 도메인 간 프롬프트 삽입 공격이 포함됩니다.