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Opciones de integración para cargas de trabajo de aplicaciones inteligentes

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Las opciones de integración para Microsoft Copilot Studio incluyen Power Automate flujos en la nube, solicitudes HTTP y conectores, y Bot Framework capacidades. Estas integraciones permiten a Copilot automatizar flujos de trabajo, interactuar con servicios externos y mejorar las capacidades de conversación. Al utilizar estas opciones, puede optimizar procesos, mejorar la eficiencia y brindar una experiencia de usuario perfecta. Las integraciones garantizan que Copilot pueda realizar tareas complejas, acceder a los datos necesarios y responder de forma inteligente a las entradas del usuario.

Consideraciones clave

A medida que desarrolla su carga de trabajo y evalúa las opciones de integración, considere lo siguiente:

  • Equilibrio entre la configuración y el desarrollo personalizado: determinar cuándo utilizar configuraciones listas para usar frente a desarrollo personalizado para satisfacer necesidades organizacionales específicas.
  • Monitoreo y auditoría: comprenda cómo monitorear y auditar las integraciones para garantizar el cumplimiento y el rendimiento.
  • Comprender las opciones de integración: Explore las opciones de integración disponibles usando conectores y acciones de complementos en Copilot Studio.

Patrones de integración

Los patrones de integración en Copilot Studio no son excluyentes y se pueden combinar para adaptarse a diferentes casos de uso.

Rendimiento de punto de conexión

Punto de conexión El rendimiento es un factor crítico que impacta directamente en la experiencia del usuario. Tenga en cuenta estos factores y estrategias clave al evaluar los puntos finales:

  • Velocidad de integración: el rendimiento de los puntos finales a los que accede, como bases de datos, API y otros servicios externos, afectan directamente la velocidad general de su aplicación. Los puntos finales lentos pueden crear cuellos de botella, lo que genera demoras en el procesamiento y la respuesta a las solicitudes de los usuarios.

  • Experiencia conversacional: En una interfaz conversacional, los usuarios esperan interacciones rápidas y fluidas. Los retrasos en respuesta pueden interrumpir el flujo de la conversación, lo que genera una mala experiencia del usuario y una posible frustración.

  • Rendimiento de las consultas: para garantizar respuestas rápidas, optimice las consultas enviadas a los puntos finales. La optimización de consultas implica:

    • Recuperación de datos eficiente: minimizar la cantidad de datos obtenidos y garantizar que las consultas sean lo más eficientes posible.
    • Almacenamiento en caché: Implementar estrategias de almacenamiento en caché para reducir la carga en los puntos finales y acelerar los tiempos de respuesta.
    • Equilibrio de carga: cuando corresponda, distribuir las solicitudes entre múltiples puntos finales para evitar sobrecargar cualquier punto de conexión.

    Obtenga más información: Recomendaciones para optimizar el rendimiento de los datos

  • Escalabilidad y confiabilidad: los puntos finales de alto rendimiento contribuyen a la escalabilidad y confiabilidad de su aplicación. A medida que crece el número de usuarios, los puntos finales bien optimizados pueden manejar un mayor tráfico sin una degradación significativa del rendimiento.

  • Monitoreo y optimización: monitoree continuamente el rendimiento de sus puntos finales para identificar y abordar cualquier problema rápidamente. Utilice métricas y registros de rendimiento para obtener información sobre los cuellos de botella y optimizar en consecuencia.

Lógica de manejo

Asegúrese de que las respuestas sean oportunas y eficientes cuando diseñe la lógica para la carga de trabajo de su aplicación inteligente, especialmente al integrarla con Power Automate. Considere implementar estrategias como:

  • Requisito de tiempo respuesta: Requiere Power Automate responder a Copilot dentro de 100 milisegundos, lo que requiere una lógica altamente optimizada y eficiente.

  • Evaluación de la velocidad de ejecución: si la lógica no se puede ejecutar lo suficientemente rápido dentro de Power Automate o Copilot Studio, o si implica operaciones complejas que se adaptan mejor al código, considere descargar la lógica a otros servicios:

    • Dataverse API personalizadas, puntos finales personalizados que se pueden crear dentro de Dataverse para manejar lógica específica. Tienen un límite de tiempo de espera de 2 minutos, lo que proporciona más tiempo para operaciones complejas. Se pueden invocar API personalizadas a través de conectores o solicitudes HTTP, lo que ofrece flexibilidad en la integración.
    • Dataverse Complementos Conectar, similares a las API personalizadas pero que se pueden crear con una codificación mínima. También tienen un límite de tiempo de espera de 2 minutos y pueden invocarse de manera similar.
    • Azure Functions, funciones sin servidor que pueden ejecutar código en respuesta para eventos. Ofrecen alta escalabilidad y pueden manejar lógica compleja de manera eficiente. Las funciones de Azure se pueden activar a través de solicitudes HTTP, lo que hace que sea fácil integrarlas con Power Automate y Copilot Studio.

Integración media capa

La integración es un enfoque estratégico que puede mejorar significativamente la funcionalidad, la seguridad y la eficiencia de la carga de trabajo de su aplicación inteligente.

  • Enriquecimiento de datos: mejore la calidad y el valor de los datos antes de que lleguen a su carga de trabajo integrando fuentes de datos externas o aplicando lógica empresarial para agregar contexto o información adicional a los datos. Realizar un enriquecimiento de datos puede ayudar a proporcionar datos más completos y esclarecedores para su procesamiento, lo que conduce a una mejor toma de decisiones e interacciones del usuario.

  • Enmascaramiento de datos: proteger información confidencial mediante la ofuscación o anonimización de los datos. Aplicar técnicas de enmascaramiento a campos sensibles como identificadores personales, información financiera o datos de propiedad. El enmascaramiento de datos puede ayudar a mejorar la seguridad y la privacidad de los datos, garantizando el cumplimiento de regulaciones como RGPD (Bot Service) o HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico).

  • Transformación de mensajes: modificar la estructura o el formato de los mensajes utilizando la lógica de transformación para convertir formatos de datos, normalizar datos o agregar información. La transformación de mensajes puede ayudar a garantizar la compatibilidad y la consistencia de los datos, reduciendo errores y mejorando la eficiencia del procesamiento.

  • Validación de datos: asegúrese de la integridad y precisión de los datos antes de procesarlos agregando reglas de validación para verificar su integridad, exactitud y consistencia. La validación de datos puede ayudar a prevenir errores y garantizar que solo se procesen datos de alta calidad, mejorando la confiabilidad de la aplicación.

  • Optimización del rendimiento: mejore la velocidad y la eficiencia del procesamiento de datos mediante el uso de almacenamiento en caché o procesamiento asincrónico para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esta estrategia puede ayudar a reducir la latencia y garantizar respuestas oportunas, mejorando la experiencia general del usuario.

Comparar patrones de integración

Los patrones de integración no son excluyentes y pueden combinarse. Evalúe las opciones de integración de alinear con las necesidades y limitaciones específicas de la carga de trabajo de la aplicación inteligente, como requisitos de rendimiento, escalabilidad, seguridad y capacidad de mantenimiento. Mitigue los riesgos, optimice el uso de recursos y garantice una integración fluida y sólida mediante la evaluación de los patrones de integración disponibles.

Flujos de nube de Power Automate Solicitudes HTTP y conectores Bot Framework capacidades
Pro Sin código / con poco código.
Clara separación de la lógica de integración y conversacional.
Se puede monitorizar por separado.
Los flujos de nube existentes se pueden actualizar para integrarse con Copilot Studio.		 Sin código / con poco código.
Sincrónico.
Se puede monitorear como parte de la Copilot Studio Application Insights integración.
Puede utilizar variables, incluidas las variables ambiente y secretos.
Las variables, condiciones, parámetros, etc. pueden utilizar fórmulas. Power Fx
Soporte para análisis y manejo de errores.		 Ejecución sincrónica.
Soporte para puntos finales privados.
Las inversiones existentes se pueden reutilizar. Bot Framework
Estafa La ejecución asincrónica puede provocar latencia y lentitud (tanto para invocar como para ejecutar flujos complejos).
Si la escala/rendimiento es una preocupación, se puede evaluar el plan de "Proceso" de nivel superior.Power Automate
"Power Automate Proceso" requerido para la propiedad del principal del servicio.
Es necesario devolver los resultados en 100 segundos.		 Mezcla lógica conversacional y lógica de integración, pero los temas de integración se pueden aislar, ya que se pueden configurar para entradas y salidas.
Es necesario devolver los resultados en 100 segundos.		 Pro-código (por ejemplo, C#).
Se ejecuta en Azure AI capa.
Los costos adicionales deben cubrirse mediante una suscripción a Azure.
La gestión del ciclo de vida de las aplicaciones difiere de Power Platform.

Power Automate y integraciones HTTP/conector

Power Automate ofrece amplias capacidades de integración con más de 1000 conectores nativos y opciones para crear conectores personalizados para sus API. Para una experiencia de usuario positiva, asegúrese de que los flujos de nube activados desde se ejecuten rápidamente, ya que deben devolver un respuesta dentro de los 100 segundos para evitar que se agote el tiempo de espera. Copilot Studio

Para optimizar el rendimiento, considere realizar solicitudes HTTP o usar conectores directamente desde, evitando los flujos de la nube cuando sea posible. ... Copilot Studio Optimice sus flujos en la nube y solicitudes de conector/HTTP filtrando los resultados para devolver solo datos esenciales. Además, controle los tiempos de espera de flujo de nube implementando ramas paralelas que devuelvan resultados dentro del límite de 100 segundos, lo que garantiza que el copiloto maneje los tiempos de espera con elegancia.

Estas estrategias ayudan a mantener interacciones eficientes y receptivas en la carga de trabajo de su aplicación inteligente.