AI Builder beschreiben
AI Builder ist eine Microsoft Power Platform-Funktion, die KI-Modelle bietet, die für die Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse entwickelt wurden. AI Builder ermöglicht es Ihrem Unternehmen, mit Intelligenz Prozesse zu automatisieren und Erkenntnisse aus Ihren Daten in Power Apps und Power Automate zu gewinnen. Mit AI Builder benötigen Sie keine Programmier‑ oder Data Science-Kenntnisse, um die Leistungsfähigkeit von KI zu verwenden. Sie können benutzerdefinierte Modelle erstellen, die auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind, oder ein vorgefertigtes Modell auswählen, das für gängige Geschäftsszenarien verwendet werden kann.
KI-Hub
KI-Hub ist ein zentraler Bereich, der Zugriff auf die verschiedenen verfügbaren KI-Elemente bietet. Vom KI-Hub aus haben Sie Zugriff auf drei Bereiche.
Eingabeaufforderungen: Erstellen Sie Eingabeaufforderungen, die genutzt werden können, um mehr Kontext bereitzustellen und in verschiedenen Elementen verwendet zu werden.
KI-Modelle: Definieren Sie verschiedene Modelle, die an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen angepasst sind.
Dokumentenautomatisierung: Ermöglicht Ihnen, vollständige Lösungen für Dokumentenautomatisierungen zu erstellen.
Ihrem Unternehmen Intelligenz hinzufügen
In AI Builder können Sie aus mehreren Modelltypen auswählen, die für unterschiedliche Geschäftsszenarien geeignet sind. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele:
Wenn Sie Ihre Produkte mit Intelligenz in Bildern erkennen möchten, können Sie ein benutzerdefiniertes AI Builder-Objekterkennungsmodell optimieren. Mit einem anpassbaren Modell erstellen, trainieren und veröffentlichen Sie es für die vorgesehene Verwendung.
Sie können eine vorgefertigte AI Builder-Modell zum Scannen von Belegen verwenden, wenn Sie Ihre Spesenabrechnungen durch Scannen und Verarbeiten von Geschäftsbelegen intelligent automatisieren möchten. Alle vorgefertigten Modelle ermöglichen es Ihnen, direkt in die Produktivität einzusteigen.
Wenn Sie eine Marketingkampagne basierend auf Mustern in Ihren historischen Daten entwerfen möchten, können Sie ein benutzerdefiniertes Vorhersagemodell verwenden, das an Ihr Unternehmen angepasst ist und Ihre eigenen historischen Daten verwendet.
Es gibt zwei primäre Arten von AI Builder-Modellen:
Vordefiniert: Dies sind Modelle, die Sie dabei unterstützen, Apps und Flows intelligenter zu machen, ohne Daten sammeln und dann das Modell erstellen, trainieren und veröffentlichen zu müssen.
Benutzerdefiniert: Dies sind Modelle, die Sie dabei unterstützen, komplexere oder gezieltere KI-Lösungen zu erstellen. Sie erstellen diese Modelle ohne Vorlage neu.
Die folgenden vordefinierten Modellen stehen zur Verfügung:
Visitenkartenleser: Extrahiert Informationen aus Visitenkartenbildern. Wenn eine Visitenkarte im Bild erkannt wird, extrahiert das KI-Modell Informationen wie Name, Position, Anschrift, E-Mail-Adresse, Unternehmen und Telefonnummern einer Person.
Kategorieklassifizierung: Es handelt sich bei dem vorgefertigten Modell zur Kategorisierung um ein einsatzbereites KI-Modell. Dieses Modell ist so konfiguriert, dass es Ihren Text in Kategorien einteilt, die für ein bestimmtes Geschäftsszenario hilfreich sind. Das erste vorgefertigte KI-Modell zur Kategorieklassifizierung basiert darauf, dass Kundenfeedback verwendet wird. Suchen Sie nach zusätzlichen vorgefertigten Modellen für die Kategorieklassifizierung, oder sehen Sie sich die Veröffentlichungspläne an, um anzuzeigen, was kommen könnte.
Entitätsextraktion: Das vorgefertigte Entitätsextraktionsmodell erkennt bestimmte Daten aus Texten, die für Ihr Unternehmen interessant sind. Das Modell identifiziert Schlüsselelemente aus Text und klassifiziert sie dann in vordefinierten Kategorien. Dadurch können Sie beim Umwandeln von unstrukturierten in strukturierte Daten unterstützen, die von Computern gelesen werden können. Dann können Sie die Verarbeitung anwenden, um Informationen abzurufen, Fakten zu extrahieren und Fragen zu beantworten.
ID-Leser: Sie können das vorgefertigte Modell des ID-Lesers verwenden, um Informationen aus Pässen und US-Führerscheinen, Sozialversicherungsausweisen und Green Cards zu extrahieren. Das Modell extrahiert Informationen wie Vorname, Geburtsdatum oder Geschlecht der Person.
Rechnungsverarbeitung: Das vorgefertigte KI-Modell für die Rechnungsverarbeitung extrahiert wichtige Rechnungsdaten, um die Verarbeitung von Rechnungen zu automatisieren. Das Rechnungsverarbeitungsmodell ist optimiert, um gängige Rechnungselemente wie Rechnungs-ID, Rechnungsdatum, fälliger Betrag und mehr zu erkennen.
Schlüsselbegriffserkennung: Das vordefinierte Modell zur Schlüsselbegriffserkennung identifiziert die Hauptpunkte in einem Textdokument. Wenn zum Beispiel der Eingabetext „Das Essen war köstlich und es gab einen großartigen Service!“ gegeben wurde, gibt das Modell die wichtigsten Gesprächspunkte zurück: „Essen“ und „großartiger Service“. Dieses Modell kann eine Schlüsselphrasenliste aus unstrukturierten Textdokumenten extrahieren.
Sprachenerkennung: Das vordefinierte Modell zur Spracherkennung identifiziert die vorherrschende Sprache eines Textdokuments. Das Modell analysiert den Text und gibt die erkannte Sprache und eine numerische Bewertung von 0 bis 1 zurück. Werte nahe 1 weisen darauf hin, dass es ein höheres Vertrauen in das Ergebnis gibt. Die erkannte Sprache wird als „Skript“ der Sprache zurückgegeben. Für den Ausdruck „I have a dog“ wird zum Beispiel „en“ anstelle von „en-US“ zurückgegeben. Die Antwort für Sprachen, die nicht erkannt werden können, ist unbekannt.
Belegverarbeitung: Die Belegverarbeitung ist ein vordefiniertes Modell, das mit hochmoderner optischer Zeichenerkennung (OCR) gedruckten und handgeschriebenen Text erkennen und Schlüsselinformationen aus Belegen extrahieren kann.
Stimmungsanalyse: Das vordefinierte Stimmungsanalysemodell erkennt in Textdaten positive oder negative Stimmungen. Sie können dies verwenden, um soziale Medien, Kundenbewertungen oder beliebige Textdaten zu analysieren, an denen Sie interessiert sind. Die Stimmungsanalyse wertet Texteingaben aus und vergibt Bewertungen und Beschriftungen auf Satz‑ und Dokumentebene. Die Bewertungen und Bezeichnungen können positiv, negativ oder neutral sein. Auf Dokumentebene kann es auch eine „kombinierte“ Stimmungsbeschriftung geben, die keine Bewertung hat. Durch Aggregierung der Satzbewertungen wird die Stimmung des Dokuments bestimmt.
Texterkennung: Das vordefinierte Modell der Texterkennung extrahiert Wörter aus Dokumenten und Bildern in maschinenlesbare Zeichenfolgen. Es verwendet die neueste optische Zeichenerkennung (OCR), um sowohl gedruckten als auch handgeschriebenen Text in Bildern zu extrahieren.
Textübersetzung: Das vorgefertigte Modell zur Textübersetzung übersetzt Ihre Textdaten in Echtzeit in mehr als 60 Sprachen. Dieses vorgefertigte Modell kann dabei helfen, Sprachbarrieren in Ihrem Unternehmen zu beseitigen. Das Textübersetzungsmodell kann zudem auch die Sprache der zu übersetzenden Textdaten erkennen.