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Options d’intégration pour les charges de travail d’applications intelligentes

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Les options d’intégration pour Microsoft Copilot Studio comprennent les flux de cloud Power Automate, les requêtes et connecteurs HTTP et les compétences Bot Framework. Ces intégrations permettent aux agents d’automatiser les flux de travail, d’interagir avec des services externes et d’améliorer les capacités conversationnelles. En utilisant ces options, vous pouvez rationaliser les processus, améliorer l’efficacité et offrir une expérience utilisateur transparente. Les intégrations garantissent que l’agent peut effectuer des tâches complexes, accéder aux données nécessaires et répondre intelligemment aux entrées des utilisateurs.

Considérations clés

Lorsque vous développez votre charge de travail et évaluez les options d’intégration, tenez compte des éléments suivants :

  • Équilibrage de la configuration et du développement personnalisé : déterminez quand utiliser des configurations prêtes à l’emploi par rapport au développement personnalisé pour répondre à des besoins organisationnels spécifiques.
  • Surveillance et audit : découvrez comment surveiller et auditer les intégrations pour garantir la conformité et les performances.
  • Comprendre les options d’intégration : explorez les options d’intégration disponibles à l’aide de connecteurs et d’actions dans Copilot Studio.

Modèles d’intégration

Les modèles d’intégration dans Copilot Studio ne sont pas exclusifs et peuvent être combinés pour répondre à différents cas d’utilisation.

Performances des points de terminaison

Les performances des points de terminaison sont un facteur critique qui a un impact direct sur l’expérience utilisateur. Tenez compte des facteurs et stratégies clés suivants lors de l’évaluation des points de terminaison :

  • Vitesse d’intégration : les performances des points de terminaison auxquels vous vous connectez, tels que les bases de données, les API et d’autres services externes, affectent directement la vitesse globale de votre application. Les points de terminaison lents peuvent créer des goulots d’étranglement, entraînant des retards dans le traitement et la réponse aux demandes des utilisateurs.

  • Expérience conversationnelle : dans une interface conversationnelle, les utilisateurs s’attendent à des interactions rapides et transparentes. Les retards de réponse peuvent interrompre le flux de conversation, ce qui entraîne une mauvaise expérience utilisateur et une frustration potentielle.

  • Performances des requêtes : pour garantir des réponses rapides, optimisez les requêtes envoyées aux points de terminaison. L’optimisation des requêtes implique :

    • Récupération efficace des données : réduire la quantité de données récupérées et garantir que les requêtes sont aussi efficaces que possible.
    • Mise en cache : mise en œuvre de stratégies de mise en cache pour réduire la charge sur les points de terminaison et accélérer les temps de réponse.
    • Équilibrage de charge : le cas échéant, distribution des demandes sur plusieurs points de terminaison pour éviter de surcharger un seul point de terminaison.

    Pour en savoir plus, voir Recommandations pour optimiser les performances des données

  • Évolutivité et fiabilité : les points de terminaison à hautes performances contribuent à l’évolutivité et à la fiabilité de votre application. À mesure que le nombre d’utilisateurs augmente, des points de terminaison bien optimisés peuvent gérer une augmentation du trafic sans dégradation significative des performances.

  • Surveillance et optimisation : surveillez en permanence les performances de vos points de terminaison afin d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes. Utilisez les mesures de performance et les journaux pour obtenir des informations sur les goulots d’étranglement et optimiser en conséquence.

Logique de gestion

Assurez-vous que les réponses sont rapides et efficaces lorsque vous concevez une logique pour la charge de travail de vos applications intelligentes, en particulier lors de l’intégration avec Power Automate. Envisagez de mettre en œuvre des stratégies telles que :

  • Exigence de temps de réponse : nécessite Power Automate pour répondre à l’agent dans les 100 millisecondes, ce qui nécessite une logique hautement optimisée et efficace.

  • Évaluation de la vitesse d’exécution : si la logique ne peut pas être exécutée assez rapidement dans Power Automate ou Copilot Studio, ou si elle implique des opérations complexes mieux adaptées au code, envisagez de décharger la logique sur d’autres services :

    • API personnalisées Dataverse, points de terminaison personnalisés qui peuvent être créés dans Dataverse pour gérer une logique spécifique. Elles ont une limite de délai d’expiration de 2 minutes, ce qui laisse plus de temps pour les opérations complexes. Les API personnalisées peuvent être appelées via des connecteurs ou des requêtes HTTP, offrant ainsi une flexibilité d’intégration.
    • Plug-ins low-code Dataverse, similaires aux API personnalisées, mais peuvent être créés avec un codage minimal. Ils ont également une limite de délai d’expiration de 2 minutes et peuvent être appelés de la même manière.
    • Azure Functions, fonctions serverless qui peuvent exécuter du code en réponse à des événements. Elles offrent une grande évolutivité et peuvent gérer efficacement une logique complexe. Azure Functions peut être déclenché via des requêtes HTTP, ce qui facilite son intégration à Power Automate et Copilot Studio.

Intégration de la couche intermédiaire

L’intégration de la couche intermédiaire est une approche stratégique qui peut améliorer considérablement la fonctionnalité, la sécurité et l’efficacité de votre charge de travail d’applications intelligentes.

  • Enrichissement des données : améliorez la qualité et la valeur des données avant qu’elles n’atteignent votre charge de travail en intégrant des sources de données externes ou en appliquant une logique métier pour ajouter du contexte ou des informations supplémentaires aux données. L’enrichissement des données peut aider à fournir des données plus complètes et plus perspicaces pour le traitement, ce qui conduit à une meilleure prise de décision et à de meilleures interactions avec les utilisateurs.

  • Masquage des données : protégez les informations sensibles en obfusquant ou en anonymisant les données. Appliquez des techniques de masquage à des champs sensibles tels que les identifiants personnels, les informations financières ou les données propriétaires. Le masquage des données peut contribuer à améliorer la sécurité et la confidentialité des données, en garantissant la conformité avec des réglementations telles que RGPD (Règlement général sur la protection des données) ou HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

  • Transformation de messages : modifiez la structure ou le format des messages en utilisant une logique de transformation pour convertir des formats de données, normaliser des données ou agréger des informations. La transformation des messages peut contribuer à assurer la compatibilité et la cohérence des données, en réduisant les erreurs et en améliorant l’efficacité du traitement.

  • Validation des données : garantissez l’intégrité et l’exactitude des données avant leur traitement en ajoutant des règles de validation pour vérifier l’intégrité, l’exactitude et la cohérence des données. La validation des données permet d’éviter les erreurs et de garantir que seules des données de haute qualité sont traitées, ce qui améliore la fiabilité de l’application.

  • Optimisation des performances : améliorez la vitesse et l’efficacité du traitement des données en utilisant la mise en cache, ou le traitement asynchrone, pour gérer efficacement de grands volumes de données. Cette stratégie peut aider à réduire la latence et à garantir des réponses rapides, améliorant ainsi l’expérience utilisateur globale.

Comparer les modèles d’intégration

Les modèles d’intégration ne sont pas exclusifs et peuvent être combinés. Évaluez les options d’intégration pour répondre aux besoins et contraintes spécifiques de la charge de travail des applications intelligentes, telles que les exigences de performances, l’évolutivité, la sécurité et la maintenabilité. Atténuez les risques, optimisez l’utilisation des ressources et assurez une intégration transparente et robuste en évaluant les modèles d’intégration disponibles.

Flux de cloud Power Automate Requêtes et connecteurs HTTP Compétences Bot Framework
Pro No-code / low-code.
Séparation claire de l’intégration et de la logique conversationnelle.
Peut être surveillé séparément.
Les flux de cloud existants peuvent être mis à jour pour être intégrés à Copilot Studio.		 No-code / low-code.
Synchrone.
Peut être surveillé dans le cadre de l’intégration de Copilot Studio Application Insights.
Peut utiliser des variables, y compris des variables d’environnement et des secrets.
Les variables, conditions, paramètres, etc. peuvent utiliser des formules Power Fx.
Prise en charge de l’analyse et de la gestion des erreurs.		 Exécution synchrone.
Prise en charge des points de terminaison privés.
Les investissements Bot Framework existants peuvent être réutilisés.
Con L’exécution asynchrone peut entraîner une latence et une lenteur (à la fois pour appeler ou pour exécuter des flux complexes).
Si l’échelle ou les performances sont un problème, le plan « Power Automate Process » de niveau supérieur peut être évalué.
« Power Automate Process » requis pour la propriété du principal de service.
Les résultats doivent être renvoyés dans les 100 secondes.		 Mélange la logique conversationnelle et la logique d’intégration, mais les rubriques d’intégration peuvent être isolées, car elles peuvent être configurées pour les entrées et les sorties.
Les résultats doivent être renvoyés dans les 100 secondes.		 Pro-code (par exemple, C#).
S’exécute dans Azure AI Bot Service.
Les coûts supplémentaires doivent être couverts par un abonnement Azure.
La gestion du cycle de vie des applications diffère de Power Platform.

Intégration de Power Automate et de connecteur HTTP

Power Automate offre des fonctionnalités d’intégration étendues avec plus de 1 000 connecteurs natifs et des options pour créer des connecteurs personnalisés à vos API. Pour une expérience utilisateur positive, assurez-vous que les flux de cloud déclenchés à partir de Copilot Studio s’exécutent rapidement, car ils doivent renvoyer une réponse dans les 100 secondes pour éviter d’expirer.

Pour optimiser les performances, envisagez d’effectuer des requêtes HTTP ou d’utiliser des connecteurs directement à partir de Copilot Studio, en contournant les flux de cloud lorsque cela est possible. Optimisez vos flux de cloud et vos requêtes HTTP/connecteur en filtrant les résultats pour ne renvoyer que les données essentielles. En outre, gérez les délais d’expiration des flux de cloud en implémentant des branches parallèles qui renvoient des résultats dans la limite de 100 secondes, en veillant à ce que l’agent gère les délais d’expiration de manière appropriée.

Ces stratégies permettent de maintenir des interactions efficaces et réactives dans la charge de travail de votre application intelligente.