Introdução à IA no Dynamics 365
O Microsoft Copilot e as experiências relacionadas com a IA são empolgantes e abrem novos mundos de possibilidades. Mas com um Copilot para praticamente todos os produtos da Microsoft, incluindo os aplicativos do Dynamics 365, e as informações sobre como obter e usar recursos de IA em sua empresa espalhadas por várias bibliotecas de documentação, pode ser um desafio saber por onde começar.
Neste artigo, esclarecemos alguns aspectos do Copilot que muitas pessoas acham confusos. Também fornecemos links para recursos onde você pode se aprofundar se quiser mais detalhes.
Importante
Este artigo evoluirá ao longo do tempo. Se você acha que algo está faltando ou você vê algo que mudou, avise-nos. Ou, melhor ainda, contribua para este artigo. Saiba mais em Contribuir para a documentação do Dynamics 365.
A IA é uma novidade para mim. Por onde devo começar?
Comece com uma visão geral de alto nível de como o Copilot funciona no Dynamics 365 e no Power Platform. Você saberá como o Copilot mantém seus dados corporativos seguros e atende aos requisitos de privacidade e a forma como usa a IA generativa com responsabilidade.
Como os aplicativos do Dynamics 365 usam IA?
As capacidades de IA no Dynamics 365 usam os serviços do Microsoft Azure e forma exclusiva. Escolhemos a nuvem do Azure porque os serviços do Azure são criados de acordo com os padrões da IA Responsável da Microsoft e com os controles de segurança, de privacidade e de conformidade corporativos que nossos clientes esperam.
Como a IA generativa está relacionada ao que a Microsoft oferece no Azure?
IA generativa é um tipo de inteligência artificial que pode criar novos conteúdos ou dados para você com base em sua entrada ou solicitação. Por exemplo, a IA generativa pode escrever texto, gerar imagens, compor música ou sintetizar a fala. A Microsoft oferece uma variedade de modelos e serviços de IA no Azure, como os Serviços Cognitivos do Azure, o Azure Machine Learning e o Serviço OpenAI do Azure. O Serviço OpenAI do Azure é uma versão de IA generativa que permite acessar e usar modelos OpenAI, como GPT-4 e DALL-E, para várias tarefas e cenários. Os aplicativos do Dynamics 365 usam o Serviço OpenAI do Azure para fornecer recursos de IA generativa para ajudar usuários de negócios em seu trabalho. Nossos parceiros também podem integrar o Serviço OpenAI do Azure em suas soluções.
Saiba mais na postagem no blog em Inovar mais rápido com a IA generativa no Serviço OpenAI do Azure.
Como a IA generativa pode ajudar as empresas?
O termo IA generativa parece intrigante, mas como as empresas podem usá-lo para sair na frente? Esta é uma postagem no blog que fornece alguns exemplos interessantes que podem inspirá-lo: Serviço OpenAI do Azure: dez maneiras pelas quais a IA generativa está transformando as empresas.
Você também pode obter uma visão geral rápida dos recursos de IA generativa em aplicativos do Dynamics 365 no Microsoft Copilot no Dynamics 365.
Dica
As duas seções a seguir destinam-se a organizações que desejam fornecer IA generativa, ou seja, não a pessoas que desejam usar os recursos de IA generativa integrados aos aplicativos do Dynamics 365. Se você é um usuário de negócios, vá para uma das outras seções - use os links na seção Neste artigo na parte superior para encontrar o assunto certo para você.
Como posso obter acesso ao Serviço OpenAI do Azure, escolher e implantar modelos de IA?
Para obter acesso ao Serviço OpenAI do Azure, você precisa ter uma assinatura do Azure e uma conta do Serviço OpenAI do Azure. Você pode se inscrever em ambos no portal do Azure. Sua conta permite que você crie um recurso do Serviço OpenAI do Azure e obtenha uma chave de API que pode ser usada para acessar os modelos do Serviço OpenAI do Azure. Você pode escolher entre vários modelos para diferentes domínios e finalidades. Por exemplo, geração de texto, análise de texto, geração de imagem, análise de imagens e IA conversacional.
Você pode personalizar, treinar e implantar modelos fornecendo seus próprios dados e parâmetros. No entanto, você geralmente pode ignorar esse processo caro e demorado. O modelo do Serviço OpenAI do Azure já é treinado em grandes quantidades de dados.
A tabela a seguir fornece uma visão geral de tarefas e recursos.
| O que | Onde | Saiba mais |
|---|---|---|
| Obtenha uma assinatura do Azure. Inscreva-se em um plano pago ou comece a usar gratuitamente. | azure.microsoft.com | |
| Solicite acesso ao Serviço OpenAI do Azure para sua assinatura. Atualmente, o acesso a esse serviço é concedido apenas solicitando o acesso. | https://aka.ms/OAIapply | O que é o Serviço OpenAI do Azure? |
| Obtenha permissões em sua conta para criar recursos do OpenAI do Azure e implantar modelos. | Portal do Azure | Controle de acesso baseado em função para o Serviço OpenAI do Azure |
| Crie o recurso do Serviço OpenAI do Azure e implante um modelo. | Portal do Azure/ e Estúdio de IA do Azure | Crie e implante um recurso do Serviço OpenAI do Azure |
Depois de concluir este etapa, você pode começar a desenvolver sua experiência do Copilot, que requer as seguintes informações sobre o recurso e o modelo implantado:
| O que | Onde encontrar |
|---|---|
| Chave de API e ponto de extremidade do OpenAI do Azure (URL) | Página Chaves e Ponto de Extremidade do recurso no portal do Azure. |
| Nome de implantação para o modelo | Página Implantações no Estúdio de IA do Azure. |
Quanto isso custa e existem ferramentas para prever e medir custos?
O custo de usar o Serviço OpenAI do Azure depende do tipo e da quantidade de recursos que você usa, que, por sua vez, dependem do modelo. Você pode usar a Calculadora de preços do Azure para estimar o custo de usar o Serviço OpenAI do Azure com base no uso e na configuração esperados.
Como os recursos de IA estão anexados à chave do Serviço OpenAI do Azure, você é responsável pelos custos operacionais dos recursos do OpenAI do Azure durante o desenvolvimento e os testes. Você continua sendo responsável quando seus clientes usam o recurso em ambientes de produção ou de área restrita. Por exemplo, um recurso de IA que fornece diversas sugestões mensais aos proprietários de negócios provavelmente consome menos recursos e custa menos. Por outro lado, um recurso de IA que gera um resumo diário do projeto de duas páginas para cada funcionário provavelmente consome mais recursos e custa mais.
Opcionalmente, use as ferramentas de Cobrança e Gerenciamento de Custos da Microsoft para monitorar e controlar seus gastos com o Serviço OpenAI do Azure. Você pode definir orçamentos, alertas e políticas para rastrear e otimizar seus custos. Você também pode exibir e baixar relatórios detalhados e faturas que mostram seu uso e encargos.
Saiba mais sobre quanto custa o Serviço OpenAI do Azure e quais são as ferramentas para prever/medir o custo em Preços do Serviço OpenAI do Azure.
Há prós e contras para usar os modelos populares?
Os modelos populares que estão disponíveis no Serviço OpenAI do Azure atualmente são GPT-4 e DALL-E. GPT-4 é um modelo de linguagem de grande escala que pode gerar texto natural e coerente para várias tarefas e domínios, como resumo, tradução, respostas às perguntas e criação de conteúdo. DALL-E é um modelo de imagem em grande escala que pode gerar imagens realistas e diversas a partir de solicitações de texto ou imagem, como desenhos, logotipos, ícones e cenas.
Os dois modelos são adequados para produzir saídas relevantes e de alta qualidade que podem aprimorar seus aplicativos e fluxos de trabalho. No entanto, os dois modelos também têm algumas limitações e desafios que você deve estar ciente. Por exemplo, os modelos nem sempre geram resultados precisos ou factuais, respeitam normas éticas e sociais ou protegem a privacidade e a segurança dos dados.
Para saber mais sobre no que os modelos populares são bons ou menos bons, acesse Modelos de Serviço OpenAI do Azure.
Quais são os riscos e as melhores práticas para solicitações?
Uma solicitação é a entrada que você fornece ao modelo para gerar uma saída. Uma solicitação pode ser texto, imagem ou uma combinação de ambos. A maneira como você escreve uma solicitação pode afetar a qualidade e a relevância da saída. Portanto, é importante seguir algumas diretrizes e melhores práticas ao escrever solicitações. Alguns dos riscos e das melhores práticas são:
- Seja claro e específico sobre o que você deseja que o modelo faça e que tipo de saída você espera.
- Forneça contexto e informações suficientes para que o modelo compreenda a tarefa e o domínio.
- Use exemplos, palavras-chave e formatação para orientar o modelo e restringir a saída.
- Evite solicitações ambíguas, vagas ou enganosas que possam confundir o modelo ou levar a saídas indesejadas.
- Teste e avalie as saídas em diferentes solicitações e cenários para verificar o desempenho e a confiabilidade do modelo.
- Analise e verifique as saídas quanto à precisão, relevância, qualidade e ética antes de usá-las em seus aplicativos ou fluxos de trabalho.
Saiba mais sobre como escrever solicitações eficazes e quais são os riscos e as melhores práticas em A arte da solicitação: como obter melhor proveito da IA generativa.
Como posso gerenciar as saídas e incertezas das solicitações?
As saídas geradas pelo modelo nem sempre são perfeitas ou previsíveis. Os modelos podem gerar saídas imprecisas, irrelevantes, incompletas, inconsistentes ou até inadequadas. Portanto, você precisa de uma estratégia para gerenciar os resultados e lidar com as incertezas.
- Use os parâmetros e as configurações do modelo para controlar o formato, o tamanho e a diversidade da saída.
- Use as métricas e pontuações do modelo para medir a qualidade, a confiança e a similaridade dos resultados.
- Use os comentários e os logs de modelo para monitorar e melhorar o desempenho e a confiabilidade da saída.
- Use os filtros e as proteções do modelo para evitar e detectar erros e problemas de saída.
- Use a revisão humana para validar e corrigir os resultados da saída.
Saiba mais sobre como gerenciar saídas e incertezas em Como controlar modelos do OpenAI do Azure. Saiba mais sobre solicitações do Copilot em Saiba mais sobre solicitações do Copilot.