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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 flujos de nube Power Automate, solicitudes y conectores HTTP y capacidades de Bot Framework. Estas integraciones permiten a los agentes automatizar flujos de trabajo, interactuar con servicios externos y mejorar las capacidades conversacionales. Al usar estas opciones, puede agilizar los procesos, mejorar la eficiencia y proporcionar una experiencia de usuario perfecta. Las integraciones garantizan que el agente 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, tenga en cuenta lo siguiente:

  • Equilibrio entre configuración y desarrollo personalizado: determine cuándo utilizar configuraciones listas para usar frente al desarrollo personalizado para satisfacer las necesidades específicas de la organización.
  • Supervisión y auditoría: comprenda cómo supervisar y auditar las integraciones para garantizar el cumplimiento y el rendimiento.
  • Descripción de las opciones de integración: explore las opciones de integración disponibles mediante conectores y acciones en Copilot Studio.

Patrones de integración

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

Rendimiento de los puntos de conexión

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

  • Velocidad de integración: el rendimiento de los puntos de conexión a los que se conecta, como bases de datos, API y otros servicios externos, afecta directamente a la velocidad general de la aplicación. Los puntos de conexión lentos pueden crear cuellos de botella, lo que provoca retrasos 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 las respuestas pueden interrumpir el flujo de la conversación, lo que da lugar a una mala experiencia de usuario y a una posible frustración.

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

    • Recuperación eficiente de datos: minimizar la cantidad de datos recuperados y garantizar que las consultas sean lo más eficientes posible.
    • Almacenamiento en caché: implementación de estrategias de almacenamiento en caché para reducir la carga en los puntos de conexión y acelerar los tiempos de respuesta.
    • Balanceo de carga: cuando corresponda, distribuir las solicitudes entre varios puntos de conexión para evitar la sobrecarga de un único punto de conexión.

    Más información: Recomendaciones para optimizar el rendimiento de los datos

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

  • Supervisión y optimización: supervise continuamente el rendimiento de sus puntos de conexión para identificar y abordar cualquier problema con prontitud. Utilice métricas y registros de rendimiento para obtener información sobre los cuellos de botella y optimizar en consecuencia.

Administrar la lógica

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

  • Requisito de tiempo de respuesta: requerir que Power Automate responda al agente en un plazo 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 en Power Automate o Copilot Studio, o si implica operaciones complejas más adecuadas para el código, considere la posibilidad de descargar la lógica a otros servicios:

    • API personalizadas de Dataverse, puntos de conexión personalizados que se pueden crear en Dataverse para administrar una lógica específica. Tienen un límite de tiempo de espera de 2 minutos, lo que proporciona más tiempo para operaciones complejas. Las API personalizadas se pueden invocar a través de conectores o solicitudes HTTP, lo que ofrece flexibilidad en la integración.
    • Complementos Dataverse de bajo código, similares a las API personalizadas pero que pueden crearse con una codificación mínima. También tienen un límite de tiempo de espera de 2 minutos y se pueden invocar de manera similar.
    • Funciones de Azure, funciones sin servidor que pueden ejecutar código en respuesta a eventos. Ofrecen una alta escalabilidad y pueden manejar lógica compleja de manera eficiente. Las funciones de Azure puede activarse mediante solicitudes HTTP, lo que facilita su integración con Power Automate y Copilot Studio.

Integración de la capa intermedia

La integración de capa intermedia es un enfoque estratégico que puede mejorar significativamente la funcionalidad, la seguridad y la eficiencia de la carga de trabajo de sus aplicaciones inteligentes.

  • Enriquecimiento de los datos: mejore la calidad y el valor de los datos antes de que lleguen a su carga de trabajo mediante la integración de orígenes de datos externos o la aplicación de lógica empresarial para agregar contexto o información adicional a los datos. Realizar el enriquecimiento de datos puede ayudar a proporcionar datos más completos y detallados para su procesamiento, lo que conduce a una mejor toma de decisiones e interacciones con el usuario.

  • Enmascaramiento de datos: proteja la información confidencial ocultando o anonimizando los datos. Aplique técnicas de enmascaramiento a campos confidenciales 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 (Reglamento general de protección de datos) o HIPAA (Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros Médicos).

  • Transformación de mensajes: modifique la estructura o el formato de los mensajes mediante 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 coherencia de los datos, reduciendo los errores y mejorando la eficiencia del procesamiento.

  • Validación de datos: garantice la integridad y precisión de los datos antes de que se procesen agregando reglas de validación para comprobar la integridad, corrección y coherencia de los datos. La validación de datos puede ayudar a evitar errores y garantiza que solo se procesen datos de alta calidad, lo que mejora la fiabilidad de la aplicación.

  • Optimización del rendimiento: mejore la velocidad y la eficiencia del procesamiento de datos mediante el 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, lo que mejora la experiencia general del usuario.

Comparar patrones de integración

Los patrones de integración no son exclusivos y se pueden combinar. Evalúe las opciones de integración para alinearlas con las necesidades y restricciones específicas de la carga de trabajo de las aplicaciones inteligentes, como los requisitos de rendimiento, la escalabilidad, la seguridad y la capacidad de mantenimiento. Mitigue los riesgos, optimice el uso de los recursos y garantice una integración fluida y sólida mediante la evaluación de los patrones de integración disponibles.

Flujos de nube de Power Automate Conectores y solicitudes de HTTP Capacidades de Bot Framework
Pro Sin código/con poco código
Separación clara de la integración y la lógica conversacional.
Se puede monitorear por separado.
Los flujos de nube existentes se pueden actualizar para integrarse con Copilot Studio.		 Sin código/con poco código
Sincrónico.
Se puede supervisar como parte de la integración de Copilot Studio Application Insights.
Puede utilizar variables, incluidas variables de entorno y secretos.
Las variables, condiciones, parámetros, etc., pueden usar fórmulas de Power Fx.
Soporte de análisis sintáctico y control de errores.		 Ejecución sincrónica.
Soporte para puntos de conexión privados.
Las inversiones existentes en Bot Framework se pueden reutilizar.
Con La ejecución asincrónica puede causar latencia y lentitud (tanto para invocar como para ejecutar flujos complejos).
Si la relación escala/rendimiento es un problema, se puede evaluar el plan «Procesar Power Automate» de nivel superior.
«Procesar Power Automate» necesario para la propiedad de entidad de servicio.
Necesita devolver resultados en 100 segundos.		 Combina lógica conversacional y lógica de integración, pero los temas de integración se pueden aislar, ya que se pueden configurar para entradas y salidas.
Necesita devolver resultados en 100 segundos.		 Código profesional (por ejemplo, C#).
Se ejecuta en el servicio de bot de IA Azure.
Los costos adicionales deben cubrirse con una suscripción Azure.
La administración del ciclo de vida de la aplicación difiere de Power Platform.

Power Automate e integraciones de conector/HTTP

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

Para optimizar el rendimiento, considere realizar solicitudes HTTP o utilizar conectores directamente desde Copilot Studio, evitando los flujos de nube cuando sea posible. Optimice los flujos de nube y las solicitudes de conectores HTTP filtrando los resultados para devolver solo los datos esenciales. Además, gestione los tiempos de espera del flujo de nube mediante la implementación de ramas paralelas que devuelvan resultados dentro del límite de 100 segundos, lo que garantiza que agente gestione los tiempos de espera correctamente.

Estas estrategias ayudan a mantener interacciones eficientes y con capacidad de respuesta en la carga de trabajo de las aplicaciones inteligentes.