Začínáme s AI v Dynamics 365
Microsoft Copilot a související prostředí s AI jsou zajímavé a otevírají zcela nové světy možností. Protože však existuje Copilot pro téměř každý produkt Microsoftu, včetně aplikací Dynamics 365, a informace o tom, jak získat a používat funkce AI ve vaší firmě, jsou roztroušeny v různých knihovnách dokumentace, může být obtížné zjistit, kde začít.
V tomto článku objasníme některé aspekty funkce Copilot, které jsou pro mnoho lidí matoucí. Uvádíme také odkazy na zdroje, kde se můžete dozvědět více podrobností.
Důležité
Tento článek se bude časem měnit. Pokud si myslíte, že něco chybí, nebo jste si všimli, že se něco změnilo, dejte nám vědět. Nebo ještě lépe, přispějte k tomuto článku. Další informace najdete na stránce Přispívání do dokumentace pro Dynamics 365.
V AI jsem nováček. Kde mám začít?
Začněte obecným video přehledem toho, jak Copilot funguje v řešeních Dynamics 365 a Power Platform. Zjistěte, jak Copilot zabezpečuje vaše firemní data a dodržuje požadavky na ochranu osobních údajů nebo jak zodpovědně využívá generativní AI.
Jak aplikace Dynamics 365 využívají AI?
Možnosti AI v Dynamics 365 používají výhradně služby Microsoft Azure. Vybrali jsme si cloud Azure, protože služby Azure jsou vytvořeny podle standardů odpovědné AI Microsoftu a s podnikovým zabezpečením, ochranou soukromí a kontrolou dodržování předpisů, které naši zákazníci očekávají.
Jak souvisí generativní AI s tím, co společnost Microsoft nabízí na platformě Azure?
Generativní umělá inteligence je typ umělé inteligence, který za vás může vytvářet nový obsah nebo data na základě vašeho vstupu nebo výzvy. Generativní AI může například psát text, generovat obrázky, skládat hudbu nebo syntetizovat řeč. Microsoft nabízí řadu modelů a služeb AI v Azure, například Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning a Azure OpenAI Service. Azure OpenAI Service je varianta generativní umělé inteligence, která vám umožňuje přistupovat k modelům OpenAI, jako jsou GPT-4 a DALL-E, a používat je pro různé úkoly a scénáře. Aplikace Dynamics 365 využívají službu Azure OpenAI Service k poskytování funkcí generativních AI, které pomáhají podnikovým uživatelům v jejich práci. Naši partneři mohou také integrovat službu Azure OpenAI Service do svých řešení.
Další informace najdete v blogovém příspěvku na adrese Rychlejší inovace pomocí generativní AI v Azure OpenAI Service.
Jak může generativní AI pomoci podnikům?
Termín generativní AI zní zajímavě, ale jak ji mohou firmy využít, aby dosáhly pokroku? Zde je blogový příspěvek obsahující několik zajímavých příkladů, které by vás mohly inspirovat: Azure OpenAI Service: Deset způsobů, jak generativní AI transformuje podniky.
Stručný přehled o možnostech generativní AI v aplikacích Dynamics 365 můžete získat také na stránce Microsoft Copilot v Dynamics 365.
Tip
Následující dvě části jsou určeny organizacím, které chtějí generativní AI poskytovat samy, tedy nikoli lidem, kteří chtějí používat funkce generativní AI integrované do aplikací Dynamics 365. Pokud jste firemní uživatel, přejděte do některé z dalších sekcí – pomocí odkazů v sekci V tomto článku nahoře najdete vhodné téma pro vás.
Jak získám přístup ke službě Azure OpenAI Service a jak vyberu a nasadím modely AI?
Pokud chcete získat přístup ke službě Azure OpenAI Service, musíte mít předplatné Azure a účet Azure OpenAI Service. K oběma možnostem se můžete zaregistrovat na portálu Azure Portal. Váš účet vám umožní vytvořit prostředek služby Azure OpenAI Service a získat klíč rozhraní API, který můžete použít pro přístup k modelům ze služby Azure OpenAI Service. Můžete si vybrat z různých modelů pro různé oblasti a účely. Například generování textu, analýza textu, generování obrázků, analýza obrázků a konverzační AI.
Modely můžete přizpůsobit, trénovat a nasadit zadáním vlastních dat a parametrů. Tento nákladný a časově náročný proces však můžete obvykle vynechat. Model Azure OpenAI Service je již natrénován na obrovském množství dat.
Následující tabulka obsahuje přehled úkolů a zdrojů.
| Co | Kde | Další informace |
|---|---|---|
| Získejte předplatné Azure. Zaregistrujte se k placenému plánu nebo začněte zdarma. | azure.microsoft.com | |
| Požádejte o přístup ke službě Azure OpenAI Service pro vaše předplatné. V současné době je přístup k této službě umožněn pouze na základě žádosti o přístup. | https://aka.ms/OAIapply | Co je služba Azure OpenAI Service? |
| Získejte na svém účtu oprávnění k vytváření prostředků Azure OpenAI a nasazování modelů. | Azure Portal | Řízení přístupu na základě rolí pro službu Azure OpenAI Service |
| Vytvořte prostředek Azure OpenAI Service a nasaďte model. | Azure Portal/ a Azure AI Studio | Vytvořte a nasaďte prostředek služby Azure OpenAI Service |
Po dokončení tohoto kroku můžete začít vytvářet prostředí Copilota, které vyžaduje následující informace o prostředku a nasazeném modelu:
| Co | Kde to najít |
|---|---|
| Klíč rozhraní API Azure OpenAI a koncový bod (URL) | Stránka Klíče a koncový bod pro prostředek na portálu Azure Portal. |
| Název nasazení pro model | Stránka Nasazení v Azure AI Studio. |
Kolik to stojí a existují nástroje pro předvídání a měření nákladů?
Náklady na používání služby Azure OpenAI Service závisí na typu a množství využívaných prostředků, které zase závisí na modelu. Pomocí kalkulačky cen platformy Azure můžete odhadnout náklady na používání služby Azure OpenAI Service na základě předpokládaného využití a konfigurace.
Vzhledem k tomu, že funkce AI jsou připojeny ke klíči služby Azure OpenAI Service, nesete odpovědnost za provozní náklady prostředků Azure OpenAI během vývoje a testování. Pokud vaši zákazníci používají funkci v produkčním nebo sandboxovém prostředí, zůstáváte za ni zodpovědní. Například funkce AI, která poskytuje majitelům firem několik návrhů měsíčně, pravděpodobně spotřebuje méně prostředků a stojí méně. Naproti tomu funkce AI, která denně generuje dvoustránkové shrnutí projektů pro každého zaměstnance, pravděpodobně spotřebovává více prostředků a stojí více.
Ke sledování a kontrole výdajů na službu Azure OpenAI Service můžete volitelně použít nástroje Microsoft Cost Management. Můžete nastavit rozpočty, výstrahy a zásady pro sledování a optimalizaci nákladů. Můžete si také prohlížet a stáhnout podrobné sestavy a faktury, které ukazují využití a poplatky.
Další informace o tom, kolik služba Azure OpenAI Service stojí a jaké jsou nástroje pro předpovídání/měření nákladů, najdete na stránce Ceny služby Azure OpenAI Service.
Přináší s sebou používání oblíbených modelů nějaké výhody a nevýhody?
Mezi oblíbené modely, které jsou dnes k dispozici ve službě Azure OpenAI Service, patří GPT-4 a DALL-E. GPT-4 je rozsáhlý jazykový model, který dokáže generovat přirozený a souvislý text pro různé úkoly či oblasti, jako je souhrn, překlad, odpovídání na dotazy a vytváření obsahu. DALL-E je rozsáhlý obrazový model, který dokáže generovat realistické a různorodé obrázky z textových nebo obrazových výzev, jako jsou kresby, loga, ikony či scény.
Oba modely umí vytvářet vysoce kvalitní a relevantní výstupy, které mohou vylepšit vaše aplikace i pracovní postupy. Oba modely však mají také určitá omezení a problémy, kterých byste si měli být vědomi. Modely například nemusí vždy generovat přesné nebo věcné výstupy, respektovat etické a společenské normy nebo chránit soukromí a zabezpečení dat.
Další informace o tom, jaké jsou výhody a nevýhody populárních modelů, najdete na stránceModely Azure OpenAI Service.
Jaké jsou nástrahy a osvědčené postupy pro výzvy?
Výzva je vstup, který zadáváte modelu za účelem vygenerování výstupu. Výzva může mít podobu textu, obrázku nebo kombinace obojího. Způsob, jakým napíšete výzvu, může ovlivnit kvalitu a relevanci výstupu. Proto je při psaní výzev důležité dodržovat zásady a osvědčené postupy. Mezi nástrahy a osvědčené postupy patří:
- Jasně a konkrétně určete, co chcete, aby model dělal, a jaké výstupy očekáváte.
- Poskytněte modelu dostatek souvislostí a informací, aby porozuměl úkolu a oblasti.
- Použijte příklady, klíčová slova a formátování, abyste model navedli správným směrem a omezili výstup.
- Vyhněte se nejednoznačným, nejasným nebo zavádějícím výzvám, které by mohly model zmást nebo vést k nežádoucím výstupům.
- Otestujte a vyhodnoťte výstupy na různých výzvách a scénářích, abyste ověřili výkon a spolehlivost modelu.
- Před použitím výstupů v aplikacích nebo pracovních postupech je zkontrolujte a ověřte z hlediska přesnosti, relevance, kvality a etiky.
Další informace o tom, jak psát efektivní výzvy a jaká jsou nástrahy a osvědčené postupy, naleznete na stránce Umění výzvy: Jak z generativní AI dostat to nejlepší.
Jak mohu řídit výstupy a nejistotu výzev?
Výstupy, které model generuje, nejsou vždy dokonalé nebo předvídatelné. Modely mohou generovat nepřesné, irelevantní, neúplné, nekonzistentní nebo dokonce nevhodné výstupy. Proto potřebujete strategii pro řízení výstupů a nejistoty.
- Pomocí parametrů a nastavení modelu můžete řídit formát, délku a diverzitu výstupu.
- K měření kvality, důvěryhodnosti a podobnosti výstupu použijte metriky a skóre modelu.
- Pomocí zpětné vazby a protokolů modelu můžete sledovat a zlepšovat výkon i spolehlivost výstupu.
- Pomocí filtrů a ochranných opatření modelu lze předcházet chybám či problémům na výstupu a odhalovat je.
- K ověření a opravě výstupních výsledků a výstupů použijte kontrolu člověkem.
Další informace o tom, jak řídit výstupy a nejistotu, naleznete v tématu Jak řídit modely Azure OpenAI. Další informace o výzvách Copilota najdete na adrese Informace o výzvách Copilota.