FAQ voor uitgebreide (diepe) redenering

Deze veelgestelde vragen (FAQ) beschrijven de AI-impact van de deep reasoning-functie in Copilot Studio.

Wat is diep redeneren?

Diepe redeneermodellen zijn geavanceerde, grote taalmodellen die zijn ontworpen om complexe problemen op te lossen. Ze overwegen elke vraag zorgvuldig en genereren een gedetailleerde interne gedachteketen voordat ze de gebruiker een antwoord geven.

Hoe kunt u modellen voor diepgaand redeneren gebruiken in Copilot Studio?

Diepe redeneermodellen in Copilot Studio bieden krachtige mogelijkheden voor het creëren van geavanceerde agents. Modellen zoals Azure OpenAI o3 maken gebruik van diepgaande redenering om de besluitvorming van agents te verbeteren en nauwkeurigere antwoorden te retourneren.

Wanneer u agents bouwt, kunt u instructies toevoegen waarmee de taken van de agent worden gedefinieerd en hoe deze worden uitgevoerd. Deze taken kunnen variëren van eenvoudig tot zeer complex en vereisen een grondige analyse.

Makers kunnen redeneermodellen toepassen op specifieke stappen in de instructies van de agent. Hierdoor kan de agent geavanceerder redeneren en nauwkeurigere en inzichtelijkere resultaten leveren. U kunt diepe redeneringsmodellen toevoegen voor taken waarvoor wetenschappelijke onderzoeken, complexe vragen en diepgaande analyse van ongestructureerde gegevens nodig zijn. Deze modellen bieden inzichten die verder gaan dan de mogelijkheden van eenvoudigere modellen.

Om redeneermodellen te gebruiken, voegt u het trefwoord redenering toe aan specifieke stappen van de instructies van de agent. Bijvoorbeeld: Gebruik de reden om het volgende item in een wiskundige reeks te bepalen, zoals 2, 5, 10, 17. Hiermee wordt het redeneringsmodel geactiveerd tijdens de runtime van de agent voor die specifieke stap. Copilot Studio maakt momenteel gebruik van het Azure OpenAI o3-model voor de geavanceerde redeneringsmogelijkheden.

Waarvoor worden modellen voor diepgaand redeneren gebruikt?

 Diepe redeneermodellen zijn ontworpen om complexe taken uit te voeren die logisch redeneren, probleemoplossing en stapsgewijze analyse vereisen. U kunt bijvoorbeeld modellen voor diepgaand redeneren gebruiken om:

• Evalueren van markttrends en adviseren over de beste investeringsmogelijkheden. Met diepgaande redeneringsmodellen kunt u marktgegevens opsplitsen in kleinere, beheersbare stappen, trends analyseren en de beste investeringsmogelijkheden aanbevelen. Ze kunnen rekening houden met verschillende factoren, zoals historische gegevens, huidige marktomstandigheden en toekomstige prognoses, om goed onderbouwde beleggingsaanbevelingen te doen.

• Analyseer de toegenomen vraag en adviseer strategieën voor voorraadbeheer. Modellen kunnen patronen in vraag en aanbod analyseren, toekomstige voorraadbehoeften voorspellen en strategieën aanbevelen voor effectief voorraadbeheer. Door rekening te houden met factoren als seizoensgebonden trends, marktschommelingen en de dynamiek van de toeleveringsketen, kunnen deep reasoning-modellen bedrijven helpen hun voorraadbeheer te optimaliseren.

• Los differentiaalvergelijkingen op en geef stapsgewijze uitleg. Modellen kunnen complexe wiskundige problemen, zoals differentiaalvergelijkingen, oplossen en de oplossing stap voor stap uitleggen. Door het probleem op te delen in kleinere stappen en logisch redeneren toe te passen, kunnen diepgaande redeneermodellen heldere en gedetailleerde oplossingen bieden voor wiskundige uitdagingen.

Hoe worden deep reasoning-modellen geëvalueerd en welke meetmethoden worden gebruikt om de prestaties te meten?

De modellen voor diepgaand redeneren die in Copilot Studio worden gebruikt, worden geëvalueerd op gefundeerdheid, verantwoordelijke AI en nauwkeurigheid. Met 'groundedness' wordt ervoor gezorgd dat het model alleen inhoud retourneert die is gegrondvest in een specifieke, realistische context. Verantwoorde AI controleert op bescherming tegen gevaren zoals jailbreak-aanvallen, domeinoverschrijdende promptinjecties-aanvallen en schadelijke content.

Om de resultaten op deze dimensies te meten, worden modellen getest in een reeks uiteenlopende scenario's en worden ze op elk van deze dimensies beoordeeld. Alle modellen voor diepgaand redeneren worden geëvalueerd voordat ze worden vrijgegeven.

Wat zijn de beperkingen van modellen voor diepgaand redeneren? Hoe kunnen makers de impact van deze beperkingen minimaliseren?

• Gebruik van redeneringsmodellen: een agent kan alleen deep reasoning-modellen gebruiken als de mogelijkheden van het model voor diepe redeneringen zijn ingeschakeld in de instellingen van de agent.

• Reactietijd: Vanwege de tijd die nodig is voor analyse, zijn de reacties van redeneermodellen doorgaans trager vergeleken met die van andere taalmodellen die geen diep redeneren gebruiken.

Als u de impact van deze beperkingen wilt minimaliseren, kunt u het volgende doen:

• Zorg ervoor dat uitgebreide redeneringsmodellen alleen worden ingeschakeld voor agenten die ze nodig hebben.

• Gebruik de reden voor trefwoorden in agentinstructies alleen voor stappen die profiteren van diepgaande redeneringsmodellen.

• Gebruik modellen voor diepgaand redeneren voor taken die langere reactietijden vereisen. Laat gebruikers zo nodig weten dat sommige agentreacties langer kunnen duren.

Welke operationele factoren en instellingen zorgen voor een effectief en verantwoord gebruik van modellen voor diepgaand redeneren?

Diepe redeneringsmodellen bevatten verschillende beveiligingsmaatregelen om ervoor te zorgen dat beheerders, makers en gebruikers een veilige, conforme ervaring hebben:

• Sta alleen diepe redeneermodellen toe voor agenten die complexe redeneerstappen vereisen. Dit zorgt ervoor dat de modellen worden toegepast waar ze de meeste waarde kunnen bieden.

• Voeg het trefwoord redenering toe in de instructies om het model tijdens runtime te activeren voor specifieke taken, maar niet voor alle taken waarvoor mogelijk geen complexe redenering nodig is.

• Test de agent grondig om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de uitvoer van het diepgaande redeneermodel te garanderen. Door te testen, kunt u bovendien mogelijke problemen identificeren en ervoor zorgen dat het model naar behoren functioneert.

• Gebruik de activiteitenkaart om te bekijken waar uw agent tijdens een sessie gebruikmaakt van modellen voor diepgaand redeneren. Het diepe redeneringsknooppunt uitbreiden in de kaart om de stappen te bekijken die het model heeft genomen en de uitvoer van het model. Hiermee kunt u bepalen of het redeneringsmodel de beoogde functionaliteit levert.

• Vergelijk de uitkomsten met en zonder gebruik van een diep redeneermodel door uw instructies tijdens het testen bij te werken.