Domande frequenti sulle richieste e sulle funzionalità di generazione di testo
Queste domande frequenti (FAQ) descrivono l'impatto dell'intelligenza artificiale della funzionalità delle richieste di AI Builder.
Cosa sono le richieste?
La funzionalità delle richieste in AI Builder offre agli utenti una funzionalità versatile per lo sviluppo di flussi di lavoro, applicazioni, trasformazione dei dati e personalizzazione dei copiloti basati sull'intelligenza artificiale. Consente la creazione di flussi di lavoro e applicazioni che riassumono i documenti, creano bozze di risposte, classificano il testo e traducono le lingue. Questa capacità è basata sul Servizio OpenAI di Azure, che utilizza la tecnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer). Questi modelli sono stati addestrati su grandi quantità di dati di testo, consentendo loro di generare testi che assomigliano a contenuti scritti da esseri umani.
Per altre informazioni, vedi Nota sulla trasparenza del Servizio OpenAI di Azure.
Quali sono i casi d'uso previsti delle richieste?
I suggerimenti AI Builder ti consentono di creare applicazioni e flussi di lavoro intelligenti ed estendere i copiloti. Sfruttano le funzionalità dei modelli GPT pre-addestrati, eliminando la necessità di eseguire il training del modello personalizzato. Ad esempio, l'intento potrebbe essere quello di creare un flusso di lavoro che riepiloghi i reclami dei clienti in arrivo. Quindi, crea un ticket in uno strumento di gestione degli incidenti in base alla categoria del reclamo in arrivo. In questo esempio, i creatori possono istruire il modello a categorizzare e riassumere il reclamo in arrivo per creare un nuovo incidente.
L'elenco seguente contiene i casi d'uso più popolari per questo servizio:
- Riepilogo di e-mail, conversazioni, trascrizioni, documenti e altro.
- Suggerimenti di bozze di risposte a domande, reclami, e-mail e altro inviate dai clienti.
- Estrazione di informazioni da contratti, e-mail, fatture, ordini e altro.
- Classificazione dei contenuti nelle categorie desiderate (ad esempio se un'e-mail è un ordine, un reclamo o un reso).
- Analisi del sentiment di un determinato testo (ad esempio, identificazione del sentiment di una recensione di un prodotto).
In tutti questi casi, gli utenti sono responsabili del risultato finale del sistema. Sono tenuti a rivedere il contenuto generato per eventuali potenziali imprecisioni o incompletezza prima di utilizzarlo.
Come è stata valutata la disponibilità della funzionalità delle richieste? Quali metriche vengono utilizzate per misurare le prestazioni?
La valutazione di questa funzionalità comporta test completi su una serie di parametri di sicurezza. Questo test garantisce che la funzionalità sia in linea con gli standard e i principi di intelligenza artificiale responsabile della nostra organizzazione. Inoltre, il servizio viene continuamente valutato per potenziali vulnerabilità. Le metriche delle prestazioni che utilizziamo riguardano principalmente l'efficienza del filtraggio dei contenuti e il grado di accordo tra uomo e macchina sui contenuti filtrati rispetto a quelli non filtrati.
Che tipo di moderazione dei contenuti viene implementata per le richieste?
I modelli GPT vengono addestrati su dati Internet, il che è ottimo per costruire un modello mondiale generale. Allo stesso tempo, può ereditare contenuti tossici, dannosi e distorti dalle stesse origini. I modelli sono addestrati a comportarsi in modo sicuro e a non produrre contenuti dannosi, ma a volte possono generare risultati tossici. Le richieste AI Builder sfruttano il servizio Sicurezza dei contenuti di Azure AI per integrare funzionalità di moderazione dei contenuti all'avanguardia all'interno delle richieste dell'intelligenza artificiale. Ciò include servizi per analizzare l'output generato con scanner di testo multi-gravità e sicurezza contro attacchi di iniezione delle richieste. L'output viene inoltre sottoposto a scansione per individuare il rigurgito di materiale protetto.
Quali sono i limiti di questa funzionalità di richieste? In che modo gli utenti possono ridurre al minimo l'impatto dei limiti delle richieste durante l'utilizzo del sistema?
L'utilizzo di questa tecnologia deve essere conforme ai requisiti del Codice di condotta per il Servizio OpenAI di Azure. Questa tecnologia non deve essere utilizzata per generare contenuti associati a propaganda politica, incitamento all'odio, disinformazione, autolesionismo, discriminazione, materiale sessuale esplicito o altri contenuti vietati dal Codice di condotta. Le applicazioni non supportate di questa tecnologia includono la fornitura di consulenza, l'uso per istruzioni legali, finanziarie, relative alla salute o previsioni future, nonché calcoli finanziari, scientifici o matematici e qualsiasi altro utilizzo non supportato menzionato nella Nota sulla trasparenza per il Servizio OpenAI di Azure. Attualmente il servizio è supportato esclusivamente negli Stati Uniti ed è disponibile solo in lingua inglese.
I contenuti generati dall'intelligenza artificiale possono contenere errori, quindi gli autori devono informare gli utenti finali della loro soluzione che la generazione di contenuti con tale modello è creata dall'intelligenza artificiale in modo trasparente. Una comunicazione chiara dei contenuti generati aiuta a evitare un'eccessiva dipendenza. L'autore deve anche prevedere la possibilità di una fase di revisione umana per assicurarsi che il contenuto generato dall'intelligenza artificiale sia accurato e appropriato prima di utilizzarlo.
Quali fattori operativi e impostazioni consentono un uso efficace e responsabile del sistema?
Il contenuto generato dal modello di intelligenza artificiale è di natura probabilistica e quindi le risposte del modello potrebbero variare per la stessa richiesta. La risposta generata potrebbe essere errata o fuorviante e causare risultati imprevisti dal flusso o dall'app. Ad esempio, i clienti aziendali possono ricevere informazioni, consigli o supporto errati o non corretti. I creatori dovrebbero implementare una supervisione umana significativa nei loro flussi e app e testare le loro richieste per verificare se potrebbero portare alla generazione di comportamenti dannosi o contenuti proibiti, come indicato nel Codice di comportamento Microsoft. Gli sviluppatori con poco codice devono anche essere trasparenti sull'uso dell'IA nelle loro app e flussi per informare l'utente aziendale, indicando che il contenuto è generato dall'IA. Inoltre, le risposte generate potrebbero non corrispondere alle aspettative dello sviluppatore con poco codice a causa di limitazioni di lunghezza, filtro dei contenuti o selezione del modello.
Come si chiama il modello GPT, dove è ospitato e come posso accedervi?
AI Builder supporta la famiglia di modelli GPT 4o, ospitata nel Servizio OpenAI di Azure. È possibile accedere a questi modelli tramite i prompt in Power Platform, nelle applicazioni, nei flussi e nei copiloti.
Per altre informazioni, vedi Novità nel Servizio OpenAI di Azure
I miei dati vengono utilizzati per addestrare o migliorare i grandi modelli linguistici disponibili AI Builder?
Le richieste di AI Builder vengono eseguite sul Servizio OpenAI di Azure ospitato da Microsoft. I dati dei clienti non vengono utilizzati per eseguire il training o migliorare i modelli di base del Servizio OpenAI di Azure . Microsoft non condivide i dati dei tuoi clienti con terze parti a meno che tu non abbia dato autorizzazione in tal senso. Per addestrare o migliorare i modelli di base del Servizio OpenAI di Azure non vengono utilizzati né le richieste dei clienti (input) con i relativi dati di supporto, né le risposte del modello (output).
I contenuti aggiunti all'azione "Crea testo con GPT utilizzando una richiesta" sono accessibili al pubblico?
La scheda Informazioni per l'azione dice: Questa azione fornisce l'accesso alle tue richieste utilizzando il modello GPT in esecuzione nel Servizio OpenAI di Azure.
Le richieste che aggiungi all'azione Crea testo con GPT utilizzando una richiesta in Power Automate sono private per impostazione predefinita. Sono visibili e utilizzabili solo all'interno della tua organizzazione e non accessibili agli altri utenti. Le richieste sono private e destinate all'uso interno all'azienda.
Per impostazione predefinita, tutte le nuove richieste sono private. Ciò significa che sono visibili e utilizzabili in Power Automate, Power Apps e Microsoft Copilot Studio solo dalla persona che li ha creati. Ciò consente al produttore il tempo di testarli e valutarli in app o flussi di lavoro e garantirne l'accuratezza prima di condividerli.
Se desideri che altri utenti dell'ambiente o dei gruppi utilizzino la tua richiesta in Power Apps o Power Automate, devi condividerla.
Per altre informazioni, vedi Condividere la propria richiesta.
Come vengono elaborate le immagini delle persone nelle richieste di AI Builder?
AI Builder non è destinato all'identificazione di individui in base a caratteristiche facciali o dati biometrici. Quando invii immagini contenenti persone in AI Builder, il sistema applica automaticamente una funzione di sfocatura dei volti prima di analizzare le immagini per proteggere la privacy individuale. Questo passaggio di sfocatura contribuisce a risolvere i problemi di privacy impedendo l'identificazione basata sui tratti del volto. Con la sfocatura non è coinvolto alcun riconoscimento facciale o corrispondenza del modello facciale. Al contrario, qualsiasi identificazione di individui noti si basa su indizi contestuali, come uniformi o ambienti particolari, e non sui loro volti. Questa misura di privacy non dovrebbe influire sulla qualità dei risultati ricevuti. Occasionalmente, nelle risposte del sistema potrebbe essere menzionata la sfocatura dei volti.
Per altre informazioni, vedi Sfocatura del volto.
Cosa sono le richieste personalizzate e le funzioni di intelligenza artificiale?
Richieste personalizzate
Le richieste personalizzate offrono agli autori la libertà di istruire il modello linguistico vasto (LLM) a comportarsi in un determinato modo o a eseguire un'attività specifica. Creando attentamente una richiesta, puoi generare risposte adatte alle tue specifiche esigenze aziendali. Ciò trasforma il modello LLM in uno strumento flessibile per svolgere varie attività.
Esempio
Con un modello linguistico, una richiesta personalizzata può guidare il modello a rispondere a una domanda, completare il testo, tradurre le lingue, riepilogare un documento e identificare attività, cose da fare e azioni nel testo. La complessità di una richiesta personalizzata può variare da una singola frase a qualcosa di più complesso, a seconda dell'attività.
Funzioni di intelligenza artificiale
Le funzioni di intelligenza artificiale predefinite sono richieste preconfigurate create e ottimizzate dal team Microsoft per assistere gli autori nell'esecuzione semplice di attività comuni. Offrono funzionalità di intelligenza artificiale pronte all'uso in vari casi d'uso, il che semplifica l'esperienza del produttore per infondere intelligenza nelle loro soluzioni.
Esempio
La richiesta predefinita di un modello linguistico potrebbe avere un aspetto simile a questo:
Estrarre come elenco numerato i punti azione da: [TextToExtract]
In questo caso l'utente deve solo fornire il testo nel [TextToExtract] da cui vuole estrarre i punti azione. La richiesta predefinita si occupa del resto.