Opzioni di integrazione per carichi di lavoro di applicazioni intelligenti
Le opzioni di integrazione per Microsoft Copilot Studio includono flussi cloud Power Automate, richieste e connettori HTTP e competenze Bot Framework. Queste integrazioni consentono agli agenti di automatizzare i flussi di lavoro, interagire con servizi esterni e migliorare le capacità di conversazione. Utilizzando queste opzioni, puoi semplificare i processi, migliorare l'efficienza e fornire un'esperienza utente senza interruzioni. Le integrazioni assicurano che il agente possa eseguire compiti complessi, accedere ai dati necessari e rispondere in modo intelligente agli input dell'utente.
Considerazioni chiave
Quando sviluppi il tuo carico di lavoro e valuti le opzioni di integrazione, prendi in considerazione:
- Bilanciare la configurazione e lo sviluppo su misura: stabilisci quando utilizzare le configurazioni predefinite rispetto allo sviluppo su misura per soddisfare esigenze organizzative specifiche.
- Monitoraggio e controllo: scopri come monitorare e verificare le integrazioni per garantire conformità e prestazioni.
- Informazioni sulle opzioni di integrazione: esplora le opzioni di integrazione disponibili utilizzando connettori e azioni in Copilot Studio.
Modelli di integrazione
I modelli di integrazione in Copilot Studio non sono esclusivi e possono essere combinati per adattarsi a diversi casi d'uso.
Prestazioni degli endpoint
Le prestazioni degli endpoint sono un fattore critico che ha un impatto diretto sull'esperienza dell'utente. Quando si valutano gli endpoint, prendere in considerazione questi fattori e strategie chiave:
Velocità di integrazione: le prestazioni degli endpoint a cui ci si connette, come database, API e altri servizi esterni, influiscono direttamente sulla velocità complessiva dell'applicazione. Endpoint lenti possono creare colli di bottiglia, con conseguenti ritardi nell'elaborazione e nella risposta alle richieste degli utenti.
Esperienza di conversazione: in un'interfaccia di conversazione, gli utenti si aspettano interazioni rapide e senza interruzioni. I ritardi di risposta possono interrompere il flusso della conversazione, con conseguente scarsa esperienza utente e potenziale frustrazione.
Prestazioni delle query: per garantire risposte rapide, ottimizza le query inviate agli endpoint. L'ottimizzazione delle query comporta:
- Recupero efficiente dei dati: riduzione al minimo della quantità di dati recuperati e garanzia che le query siano il più efficaci possibile.
- Memorizzazione nella cache: implementazione di strategie di memorizzazione nella cache per ridurre il carico sugli endpoint e accelerare i tempi di risposta.
- Bilanciamento del carico: ove applicabile, distribuzione delle richieste tra più endpoint per evitare il sovraccarico di un singolo endpoint.
Altre informazioni: Elementi consigliati per ottimizzare le prestazioni dei dati
Scalabilità e affidabilità: gli endpoint ad alte prestazioni contribuiscono alla scalabilità e all'affidabilità dell'applicazione. Con l'aumento del numero di utenti, gli endpoint ben ottimizzati sono in grado di gestire un aumento del traffico senza un degrado significativo delle prestazioni.
Monitoraggio e ottimizzazione: monitora continuamente le prestazioni dei tuoi endpoint per identificare e risolvere tempestivamente eventuali problemi. Utilizza le metriche e i log delle prestazioni per ottenere informazioni dettagliate sui colli di bottiglia e ottimizzare di conseguenza.
Logica di gestione
Assicurati che le risposte siano tempestive ed efficaci se progetti la logica per il carico di lavoro dell'applicazione intelligente, in particolare durante l'integrazione con Power Automate. Prendi in considerazione l'implementazione di strategie come:
Requisito del tempo di risposta: richiede a Power Automate di rispondere all'agente entro 100 millisecondi, il che richiede una logica altamente ottimizzata ed efficiente.
Valutazione della velocità di esecuzione: se la logica non può essere eseguita abbastanza rapidamente all'interno di Power Automate o Copilot Studio o se comporta operazioni complesse più adatte al codice, è consigliabile eseguire l'offload della logica ad altri servizi:
- API Dataverse personalizzate, endpoint personalizzati che possono essere creati all'interno di Dataverse per gestire una logica specifica. Hanno un limite di timeout di 2 minuti, che offre più tempo per operazioni complesse. Le API personalizzate possono essere richiamate tramite connettori o richieste HTTP, offrendo flessibilità nell'integrazione.
- Plug-in Dataverse con poco codice, simili alle API personalizzate ma che possono essere creati con una codifica minima. Hanno anche un limite di timeout di 2 minuti e possono essere richiamati in modo simile.
- Funzioni di Azure, funzioni serverless in grado di eseguire codice in risposta a eventi. Offrono un'elevata scalabilità e sono in grado di gestire la logica complessa in modo efficiente. Funzioni di Azure possono essere attivate tramite richieste HTTP, rendendole facili da integrare con Power Automate e Copilot Studio.
Integrazione di livello intermedio
L'integrazione del livello intermedio è un approccio strategico in grado di migliorare in modo significativo la funzionalità, la sicurezza e l'efficienza del carico di lavoro delle applicazioni intelligenti.
Arricchimento dei dati: migliora la qualità e il valore dei dati prima che raggiungano il carico di lavoro integrando origini dati esterne o applicando la logica di business per aggiungere contesto o informazioni aggiuntive ai dati. L'arricchimento dei dati può aiutare a fornire dati più completi e approfonditi per l'elaborazione, portando a un migliore processo decisionale e interazioni con l'utente.
Mascheramento dei dati: proteggi le informazioni sensibili offuscando o rendendo anonimi i dati. Applica tecniche di mascheramento a campi sensibili come identificatori personali, informazioni finanziarie o dati proprietari. Il mascheramento dei dati può contribuire a migliorare la sicurezza e la privacy dei dati, garantendo la conformità a normative come GDPR (Regolamento generale sulla protezione dei dati) o HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
Trasformazione dei messaggi: modifica la struttura o il formato dei messaggi utilizzando la logica di trasformazione per convertire i formati dei dati, normalizzare i dati o aggregare le informazioni. La trasformazione dei messaggi può contribuire a garantire la compatibilità e la coerenza dei dati, riducendo gli errori e migliorando l'efficienza dell'elaborazione.
Validazione dei dati: garantisci l'integrità e l'accuratezza dei dati prima che vengano elaborati aggiungendo regole di validazione per verificarne la completezza, la correttezza e la coerenza. La validazione dei dati può aiutare a prevenire errori e garantisce che vengano elaborati solo dati di alta qualità, migliorando l'affidabilità dell'applicazione.
Ottimizzazione delle prestazioni: migliora la velocità e l'efficienza dell'elaborazione dei dati usando la memorizzazione nella cache, o elaborazione asincrona, per gestire grandi volumi di dati in modo efficiente. Questa strategia può aiutare a ridurre la latenza e garantire risposte tempestive, migliorando l'esperienza utente complessiva.
Paragonare criteri di integrazione
I modelli di integrazione non sono esclusivi e possono essere combinati. Valuta le opzioni di integrazione per allinearle alle esigenze e ai vincoli specifici del carico di lavoro dell'applicazione intelligente, come i requisiti di prestazioni, la scalabilità, la sicurezza e la gestibilità. Riduci i rischi, ottimizza l'utilizzo delle risorse e garantisci un'integrazione solida e senza soluzione di continuità valutando i modelli di integrazione disponibili.
| Flussi cloud di Power Automate | Richieste e connettori HTTP | Competenze di Bot Framework | |
|---|---|---|---|
| Pro | Nessun codice/poco codice. Netta separazione tra integrazione e logica conversazionale. Può essere monitorato separatamente. I flussi cloud esistenti possono essere aggiornati per l'integrazione con Copilot Studio. |
Nessun codice/poco codice. Sincrono. Può essere monitorato come parte dell'integrazione di Application Insights di Copilot Studio. Può usare variabili, incluse variabili di ambiente e segreti. Variabili, condizioni, parametri e così via possono usare formule Power Fx. Supporto per l'analisi e la gestione degli errori. |
Esecuzione sincrona. Supporto per endpoint privati. Gli investimenti Bot Framework esistenti possono essere riutilizzati. |
| Svantaggi | L'esecuzione asincrona può causare latenza e lentezza (sia per richiamare che per eseguire flussi complessi). Se la scalabilità/le prestazioni sono un problema, è possibile valutare il piano "Power Automate Process" di livello superiore. "Power Automate Process" necessario per la proprietà dell'entità servizio. È necessario restituire i risultati entro 100 secondi. |
Combina la logica conversazionale e la logica di integrazione, ma gli argomenti di integrazione possono essere isolati, in quanto possono essere configurati per input e output. È necessario restituire i risultati entro 100 secondi. |
Pro-code (ad esempio, C#). Viene eseguito in Servizio di Azure AI Bot. I costi aggiuntivi devono essere coperti da un abbonamento Azure. La gestione del ciclo di vita dell'applicazione è diversa da Power Platform |
Integrazioni dei connettori Power Automate e HTTP
Power Automate offre funzionalità di integrazione estese con oltre 1.000 connettori nativi e opzioni per creare connettori personalizzati per le API. Per un'esperienza utente positiva, assicurati che i flussi cloud attivati da Copilot Studio vengano eseguiti rapidamente, poiché devono restituire una risposta entro 100 secondi per evitare il timeout.
Per ottimizzare le prestazioni, effettua richieste HTTP o usa connettori direttamente da Copilot Studio, ignorando i flussi cloud quando possibile. Ottimizza i flussi cloud e le richieste HTTP/connettore filtrando i risultati in modo da restituire solo i dati essenziali. Inoltre, gestisci i timeout dei flussi cloud implementando rami paralleli che restituiscono risultati entro il limite di 100 secondi, assicurandoti che agente gestisca i timeout in modo corretto.
Queste strategie aiutano a mantenere interazioni efficienti e reattive nel carico di lavoro dell'applicazione intelligente.