Початок роботи із ШІ в Dynamics 365
Microsoft Copilot і пов’язані з ним рішення зі ШІ захоплюють, оскільки відкривають новий світ можливостей. Інколи на початку роботи користувачі стикаються з труднощами. Служба Copilot доступна майже в кожному продукті Microsoft, зокрема в програмах Dynamics 365, а інформація про доступ до ШІ-функцій для вашої галузі та їхнє використання знаходяться в різних бібліотеках документації.
У цій статті ми пояснюємо деякі особливості Copilot, з якими у вас можуть виникнути проблеми. Ми також надаємо посилання на ресурси, де ви знайдете додаткову інформацію.
Увага!
З часом ця стаття доповнюватиметься. Якщо ви хотіли б щось додати до неї або змінити, повідомте нам про це. Або, що ще краще, зробіть свій внесок. Подробиці див. в статті Доповнення документації з Dynamics 365.
Я новачок в області ШІ. З чого почати?
Перегляньте відео про загальні принципи роботи Copilot у Dynamics 365 і Power Platform. З нього ви дізнаєтеся, як Copilot захищає ваші бізнес-дані, а також дотримується вимог щодо конфіденційності та принципів відповідального використання генеративного ШІ.
Як у програмах Dynamics 365 використовується ШІ?
Можливості ШІ в Dynamics 365 надають виключно служби Microsoft Azure. Ми обрали хмару Azure, оскільки служби Azure створено відповідно до стандартів Microsoft у сфері відповідального ШІ, а також оснащено інструментами корпоративної безпеки, конфіденційності й відповідності вимогам, яких потребують наші клієнти.
Як генеративний ШІ співвідноситься з тим, що Microsoft пропонує в Azure?
Генеративний ШІ – це різновид штучного інтелекту, який може створювати новий контент або дані на основі введеної інформації або запиту. Наприклад, генеративний ШІ може писати тексти, генерувати зображення, складати музику або синтезувати мову. Корпорація Microsoft пропонує в Azure широкий спектр моделей і служб на базі ШІ, як-от Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning і Служба Azure OpenAI. Служба Azure OpenAI – це варіація генеративного ШІ, яка дає змогу використовувати моделі OpenAI, як-от GPT-4 та DALL-E, для виконання різних завдань і сценаріїв. У програмах Dynamics 365 Служба Azure OpenAI надає можливості генеративного ШІ, здатні допомагати бізнес-користувачам у роботі. Наші партнери також можуть інтегрувати Службу Azure OpenAI у свої рішення.
Дізнайтеся більше з допису про прискорення інновацій за допомогою генеративного ШІ в Службі Azure OpenAI.
Чим генеративний ШІ може допомогти бізнесу?
Термін генеративний ШІ інтригує, але яка його користь для компаній? Ознайомтеся з цим дописом: Служба Azure OpenAI: десять способів трансформувати бізнес за допомогою генеративного ШІ. У ньому ви знайдете кілька цікавих прикладів, які можуть стати для вас джерелом натхнення.
Також перегляньте короткий огляд можливостей генеративного ШІ в програмах Dynamics 365: Microsoft Copilot у Dynamics 365.
Порада
Наступні два розділи призначено для організацій, які розглядають можливість самостійно надавати генеративний ШІ, тобто не для користувачів, які хочуть використовувати вбудовані можливості генеративного ШІ в Dynamics 365. Якщо ви бізнес-користувач, переходьте до одного з інших розділів – використовуйте посилання в розділі У цій статті вгорі, щоб знайти теми, які вас цікавлять.
Як отримати доступ до Служби Azure OpenAI, а також вибирати та розгортати моделі ШІ?
Щоб отримати доступ до Служби Azure OpenAI, потрібно оформити передплату на Azure й створити обліковий запис Служби Azure OpenAI. Зробити це можна на порталі Azure. Обліковий запис дає змогу створити ресурс Служби Azure OpenAI й отримати ключ API, який можна використовувати для доступу до моделей Служби Azure OpenAI. Ви можете вибирати різні моделі відповідно до областей і цілей. Наприклад, для генерації та аналізу тексту й зображень, а також розмовних ШІ-ботів.
Моделі можна налаштовувати, навчати та розгортати, надаючи власні дані й параметри. Однак зазвичай цей дорогий і часозатратний процес можна пропустити. Модель Служби Azure OpenAI вже навчено на величезних обсягах даних.
У таблиці нижче наведено огляд завдань і ресурсів.
| Що потрібно | Де | Докладніше |
|---|---|---|
| Оформити передплату на Azure: платну або безкоштовну. | azure.microsoft.com | |
| Надіслати запит на надання передплаті доступу до Служби Azure OpenAI. Наразі доступ до цієї служби надається лише після подання заявки. | https://aka.ms/OAIapply | Відомості про Службу Azure OpenAI |
| Отримати для облікового запису дозволи на розгортання моделей і створення ресурсів Azure OpenAI. | Портал Azure | Керування доступом на основі ролей у Службі Azure OpenAI |
| Створити ресурс Служби Azure OpenAI і розгорнути модель. | Портал Azure та Студія ШІ Azure | Створення й розгортання ресурсу Служби Azure OpenAI |
Після завершення цього кроку ви можете приступати до розробки свого рішення Copilot. Для цього потрібна наведена нижче інформація про ресурс і розгорнуту модель.
| Що потрібно | Де знайти |
|---|---|
| Ключ API та кінцева точка (URL) Azure OpenAI | Сторінка Ключі та кінцева точка для ресурсу на порталі Azure. |
| Ім’я розгортання для моделі | Сторінка Розгортання в Студії ШІ Azure. |
Скільки це коштує? Чи є інструменти для прогнозування та вимірювання витрат?
Витрати на службу Azure OpenAI залежать від типу та кількості використовуваних ресурсів, які зі свого боку залежать від моделі. Щоб обчислити приблизні витрати на службу Azure OpenAI відповідно до очікуваної інтенсивності використання та конфігурації, можна скористатися калькулятором цін Azure.
Функції ШІ, які ви використовуєте, пов’язано з вашим ключем Служби Azure OpenAI. Тому ви несете відповідальність за витрати на експлуатацію ресурсів Azure OpenAI протягом усього періоду розробки та тестування, а також за використання вашими клієнтами функції у виробничому й ізольованих програмних середовищах. Наприклад, функція ШІ, яка надає власникам бізнесу кілька рекомендацій на місяць, імовірно, споживатиме мало ресурсів і коштуватиме недорого. А функція ШІ, яка генерує щоденне двосторінкове зведення за проектом для кожного працівника споживатиме більше ресурсів і вимагатиме серйозніших витрат.
За бажанням ви можете використовувати інструменти керування витратами та виставлення рахунків Microsoft, щоб відстежувати й контролювати свої витрати на Службу Azure OpenAI. Ви можете встановлювати бюджети, оповіщення та політики, щоб відстежувати й оптимізувати витрати. Також ви можете переглядати та завантажувати докладні звіти та рахунки, у яких відображено ваші витрати й використання.
Докладніше дізнатися про те, скільки коштує Служба Azure OpenAI та які доступні інструменти для прогнозування й вимірювання витрат, можна на сторінці цін на Службу Azure OpenAI.
Які плюси та мінуси використання популярних моделей?
У Службі Azure OpenAI зараз доступні такі популярні моделі, як GPT-4 та DALL-E. GPT-4 – це великомасштабна мовна модель, здатна генерувати природний і зв’язний текст для різних завдань і областей, як-от зведення, переклад, відповіді на запитання та створення контенту. DALL-E – це великомасштабна модель синтезу зображень, здатна генерувати різноманітні реалістичні зображення на основі текстових і графічних запитів, наприклад малюнки, логотипи, піктограми та сцени.
Обидві моделі надають високоякісні та релевантні результати для покращення ваших програм і робочих процесів. Проте вони також мають деякі обмеження та проблеми, про які ви маєте знати. Наприклад, ці моделі не завжди генерують точні та правдиві результати, дотримуються етичних і соціальних норм або забезпечують конфіденційність і безпеку даних.
Щоб дізнатися більше про переваги та недоліки цих популярних моделей, ознайомтеся зі статтею Моделі Служби Azure OpenAI.
Які є рекомендації щодо написання запитів і можливі помилки?
Запит – це вхідні дані, які ви надаєте моделі для створення результату. Запитом може бути текст, зображення або поєднання цих типів даних. Те, як написано запит, впливає на якість і релевантність результату. Тому важливо дотримуватися певних інструкцій і рекомендацій із написання. Ось кілька рекомендації і помилок:
- Формулюйте чітко та конкретно, що має зробити модель і який результат ви очікуєте отримати.
- Надайте достатньо контексту й інформації, щоб модель могла зрозуміти завдання й область.
- Використовуйте приклади, ключові слова та форматування, щоб направити модель і обмежити результат.
- Уникайте двозначних і розпливчастих запитів або формулювань, які вводять в оману. Вони можуть заплутати модель, через що вона поверне небажані результати.
- Тестуйте й оцінюйте результати з різними запитами та сценаріями, щоб перевірити ефективність і надійність моделі.
- Переглядайте та перевіряйте результати на предмет точності, релевантності, якості й етичності, перш ніж використовувати їх у своїх програмах або робочих процесах.
Дізнайтеся більше про те, як писати ефективні запити, а також про рекомендації та помилки: Мистецтво написання запитів: як отримати максимальну користь із генеративного ШІ.
Як керувати результатами запитів і невизначеністю?
Результати, які генерує модель, не завжди досконалі й передбачувані. Вони можуть бути неточними, нерелевантними, неповними, суперечливими чи навіть непристойними. Тому вам потрібна стратегія для керування результатами та мінімізації невизначеності.
- Використовуйте параметри та налаштування моделі, щоб керувати форматом, довжиною й різноманітністю результатів.
- Використовуйте метрики та показники моделі, щоб вимірювати якість, достовірність і подібність результатів.
- Використовуйте зворотний зв’язок і журнали моделі, щоб відстежувати та покращувати якість і надійність результатів.
- Використовуйте фільтри моделі та захисні механізми, щоб виявляти помилки й проблеми в результатах і запобігати їм.
- Самостійно перевіряйте та виправляйте результати або попросіть когось це робити.
Дізнайтеся, як керувати результатами та невизначеністю: Керування моделями Azure OpenAI. Докладніше про запити Copilot можна дізнатися тут.