Dynamics 365의 AI 시작하기
Microsoft Copilot 및 관련 AI 경험은 흥미롭고 완전히 새로운 가능성의 세계를 열어줍니다. 하지만 Dynamics 365 앱을 비롯한 거의 모든 Microsoft 제품에 대한 Copilot이 있고 비즈니스에서 AI 기능을 얻고 사용하는 방법에 대한 정보가 여러 문서 라이브러리에 흩어져 있어 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있습니다.
이 문서에서는 많은 사람들이 혼란스러워하는 Copilot의 몇 가지 측면을 정리합니다. 또한 더 자세한 내용을 원하는 경우 이를 알아볼 수 있는 리소스에 대한 링크도 제공합니다.
중요
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AI를 처음 접합니다. 어디서부터 시작해야 할까요?
Dynamics 365 및 Power Platform에서 Copilot이 작동하는 방식에 대한 간략한 비디오 개요로 시작하세요. Copilot이 비즈니스 데이터를 안전하게 유지하고 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하는 방법과 생성형 AI를 책임감 있게 사용하는 방법을 알아봅니다.
Dynamics 365 앱은 AI를 어떻게 사용합니까?
Dynamics 365의 AI 기능은 Microsoft Azure 서비스만 사용합니다. Azure 클라우드를 선택한 이유는 Azure 서비스가 Microsoft의 책임 있는 AI 표준과 고객이 기대하는 엔터프라이즈 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 제어를 기반으로 구축되었기 때문입니다.
생성형 AI는 Microsoft가 Azure에서 제공하는 기능과 어떤 관련이 있나요?
생성형 AI는 사용자의 입력이나 프롬프트를 기반으로 새로운 콘텐츠나 데이터를 생성할 수 있는 인공 지능의 한 유형입니다. 예를 들어 생성형 AI는 텍스트를 쓰고, 이미지를 생성하고, 음악을 작곡하고, 음성을 합성할 수 있습니다. Microsoft는 Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI Service 등 다양한 AI 모델과 서비스를 Azure에서 제공합니다. Azure OpenAI Service는 다양한 작업 및 시나리오에 대해 GPT-4 및 DALL-E와 같은 OpenAI 모델에 액세스하고 사용할 수 있는 생성형 AI의 한 종류입니다. Dynamics 365 앱은 Azure OpenAI 서비스를 사용하여 비즈니스 사용자의 작업을 돕는 생성형 AI 기능을 제공합니다. 파트너는 Azure OpenAI 서비스를 솔루션에 통합할 수도 있습니다.
Azure OpenAI 서비스의 생성형 AI를 통해 더 빠르게 혁신 블로그 게시물에서 자세히 알아보세요.
생성형 AI가 기업에 어떻게 도움이 될 수 있나요?
생성형 AI라는 용어는 흥미롭게 들리지만, 기업이 이를 어떻게 활용하여 앞서나갈 수 있을까요? 다음은 여러분에게 영감을 줄 수 있는 몇 가지 흥미로운 예를 제공하는 블로그 게시물입니다. Azure OpenAI 서비스: 생성형 AI가 비즈니스를 변화시키는 10가지 방법.
Dynamics 365의 Microsoft Copilot에서 Dynamics 365 앱의 생성형 AI 기능에 대한 빠른 개요를 얻을 수도 있습니다.
팁
다음 두 섹션은 생성형 AI를 직접 제공하려는 조직을 위한 것입니다. 즉, Dynamics 365 앱에 내장된 생성형 AI 기능을 사용하려는 사람이 아닙니다. 비즈니스 사용자인 경우 다른 섹션 중 하나로 이동하세요. 상단에 있는 이 문서의 내용 섹션에 있는 링크를 사용하여 적합한 주제를 찾으세요.
Azure OpenAI 서비스에 액세스하고 AI 모델을 선택 및 배포하려면 어떻게 해야 하나요?
Azure OpenAI 서비스에 액세스하려면 Azure 구독과 Azure OpenAI 서비스 계정이 있어야 합니다. Azure Portal에서 두 가지 모두에 등록할 수 있습니다. 계정을 사용하면 Azure OpenAI 서비스 리소스를 생성하고 Azure OpenAI 서비스 모델에 액세스하는 데 사용할 수 있는 API 키를 얻을 수 있습니다. 다양한 도메인과 목적에 맞게 다양한 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 예를 들어 텍스트 생성, 텍스트 분석, 이미지 생성, 이미지 분석, 대화형 AI 등이 있습니다.
자체 데이터와 매개 변수를 제공하여 모델을 사용자 지정, 교육 및 배포할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스를 건너뛸 수 있습니다. Azure OpenAI 서비스 모델은 이미 방대한 양의 데이터를 바탕으로 학습되었습니다.
다음 표에서는 작업 및 리소스에 대한 개요를 제공합니다.
| 대상 | 위치 | 자세한 정보 |
|---|---|---|
| Azure 구독을 받으세요. 유료 플랜에 가입하거나 무료로 시작해 보세요. | azure.microsoft.com | |
| 구독을 위해 Azure OpenAI 서비스에 대한 액세스를 요청하세요. 현재 이 서비스에 대한 액세스는 액세스 신청을 통해서만 허용됩니다. | https://aka.ms/OAIapply | Azure OpenAI Service란 무엇인가요? |
| Azure OpenAI 리소스를 생성하고 모델을 배포하려면 계정에 대한 권한을 얻으세요. | Azure 포털 | Azure OpenAI Service에 대한 역할 기반 액세스 제어 |
| Azure OpenAI 서비스 리소스를 생성하고 모델을 배포합니다. | Azure Portal/및 Azure AI 스튜디오 | Azure OpenAI Service 리소스 생성 및 배포 |
이 단계를 완료한 후에는 리소스 및 배포된 모델에 대한 다음 정보가 필요한 Copilot 환경 개발을 시작할 수 있습니다.
| 대상 | 사용 가능한 곳 |
|---|---|
| Azure OpenAI API 키 및 엔드포인트(URL) | Azure Portal의 리소스에 대한 키 및 엔드포인트 페이지입니다. |
| 모델의 배포 이름 | Azure AI 스튜디오의 배포 페이지. |
비용은 얼마이며, 비용을 예측하고 측정할 수 있는 도구가 있나요?
Azure OpenAI 서비스 사용 비용은 사용하는 리소스의 유형과 양에 따라 달라지며, 이는 다시 모델에 따라 달라집니다. Azure 가격 계산기를 사용하여 예상 사용량 및 구성을 기반으로 Azure OpenAI 서비스 사용 비용을 추정할 수 있습니다.
AI 기능이 Azure OpenAI 서비스 키에 연결되어 있으므로 개발 및 테스트 전반에 걸쳐 Azure OpenAI 리소스의 운영 비용을 책임져야 합니다. 고객이 프로덕션 또는 샌드박스 환경에서 기능을 사용할 때 책임은 사용자에게 있습니다. 예를 들어, 비즈니스 소유자에게 몇 가지 월별 제안을 제공하는 AI 기능은 리소스를 더 적게 소비하고 비용도 더 적게 듭니다. 이와 대조적으로, 각 직원에 대해 매일 두 페이지 분량의 프로젝트 요약을 생성하는 AI 기능은 아마도 더 많은 리소스를 소비하고 비용도 더 많이 듭니다.
필요에 따라 Microsoft Cost Management 및 청구 도구를 사용하여 Azure OpenAI 서비스에 대한 지출을 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 예산, 알림, 정책을 설정하여 비용을 추적하고 최적화할 수 있습니다. 사용량과 요금을 보여주는 세부 보고서와 청구서를 보고 다운로드할 수도 있습니다.
Azure OpenAI 서비스 비용이 얼마인지, Azure OpenAI 서비스 가격에서 비용을 예측/측정할 수 있는 도구에 대해 자세히 알아보세요.
인기 모델을 사용하는 데 장단점이 있나요?
현재 Azure OpenAI 서비스에서 사용할 수 있는 인기 모델은 GPT-4 및 DALL-E입니다. GPT-4는 요약, 번역, 질문 답변, 콘텐츠 생성 등 다양한 작업과 영역에 대해 자연스럽고 일관된 텍스트를 생성할 수 있는 대규모 언어 모델입니다. DALL-E는 도면, 로고, 아이콘, 장면 등 텍스트나 이미지 프롬프트로부터 사실적이고 다양한 이미지를 생성할 수 있는 대규모 이미지 모델입니다.
두 모델 모두 애플리케이션과 작업 흐름을 향상시킬 수 있는 고품질의 관련 출력을 생성하는 데 능숙합니다. 그러나 두 모델 모두 알아야 할 몇 가지 제한 사항과 과제도 있습니다. 예를 들어, 모델이 항상 정확하거나 사실에 기반한 출력을 생성하거나, 윤리적 및 사회적 규범을 존중하거나, 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 지키지 못할 수도 있습니다.
인기 있는 모델의 장점과 단점에 대해 자세히 알아보려면 Azure OpenAI 서비스 모델로 이동하세요.
프롬프트의 함정과 모범 사례는 무엇입니까?
프롬프트는 출력을 생성하기 위해 모델에 제공하는 입력입니다. 프롬프트는 텍스트, 이미지 또는 둘의 조합일 수 있습니다. 프롬프트를 작성하는 방식은 출력의 품질과 관련성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 프롬프트를 작성할 때 몇 가지 지침과 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다. 몇 가지 함정과 모범 사례는 다음과 같습니다.
- 모델이 수행하려는 작업과 기대하는 결과의 종류를 명확하고 구체적으로 설명합니다.
- 모델이 작업과 도메인을 이해할 수 있도록 충분한 컨텍스트와 정보를 제공합니다.
- 예제, 키워드 및 형식을 사용하여 모델을 안내하고 출력을 제한합니다.
- 모델을 혼란스럽게 하거나 원치 않는 결과를 초래할 수 있는 모호하거나 불명확하거나 오해의 소지가 있는 프롬프트를 피합니다.
- 다양한 프롬프트와 시나리오에서 출력을 테스트하고 평가하여 모델의 성능과 신뢰성을 확인합니다.
- 애플리케이션이나 워크플로에 사용하기 전에 출력의 정확성, 관련성, 품질 및 윤리성을 검토하고 확인합니다.
프롬프트의 예술: 생성형 AI를 최대한 활용하는 방법에서 효과적인 프롬프트를 작성하는 방법과 함정 및 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.
즉각적인 결과와 불확실성을 어떻게 관리할 수 있나요?
모델이 생성하는 출력이 항상 완벽하거나 예측 가능한 것은 아닙니다. 모델은 부정확하거나, 관련성이 없거나, 불완전하거나, 일관성이 없거나 심지어 부적절한 결과를 생성할 수도 있습니다. 따라서 결과물을 관리하고 불확실성을 처리하기 위한 전략이 필요합니다.
- 모델 매개 변수 및 설정을 사용하여 출력 형식, 길이 및 다양성을 제어합니다.
- 모델 메트릭과 점수를 사용하여 출력 품질, 신뢰도 및 유사성을 측정합니다.
- 모델 피드백과 로그를 사용하여 출력 성능과 신뢰성을 모니터링하고 개선합니다.
- 모델 필터와 보호 장치를 사용하여 출력 오류와 문제를 예방하고 감지합니다.
- 사람이 검토하여 출력 결과와 결과물을 검증하고 수정합니다.
Azure OpenAI 모델을 제어하는 방법에서 출력 및 불확실성을 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. Copilot 프롬프트에 대해 알아보기에서 Copilot 프롬프트에 대해 자세히 알아보세요.