หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
มอบข้อมูลเชิงลึก AI เฉพาะโดเมนให้แก่ผู้ใช้แบบเรียลไทม์ โดยการรวมตัวแทน Microsoft Copilot Studio ลงในฟอร์มของแอปแบบจําลองโดยตรง สถาปัตยกรรมนี้ใช้ Power Apps Component Framework (PCF) ควบคุมการเรียกใช้ API ตัวแทน Copilot Studio ทําให้สามารถสนับสนุนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสําหรับสถานการณ์เช่น การประเมินทางคลินิก คําแนะนําการลงทุน และคําแนะนําตามบริบท
เคล็ดลับ
บทความนี้แสดงตัวอย่างสถานการณ์และการแสดงภาพของวิธีการส่งมอบข้อมูลเชิงลึก AI ตามบริบทภายในฟอร์มของแอปแบบจําลองข้อมูล โซลูชันนี้เป็นสถาปัตยกรรมตัวอย่างทั่วไป สถานการณ์ ซึ่งสามารถใช้ได้กับสถานการณ์และอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย
แผนภาพสถาปัตยกรรม
ลำดับงาน
เวิร์กโฟลว์นี้อธิบายวิธีการที่ตัวควบคุม Power Apps Component Framework (PCF) รวมเข้ากับ API ตัวแทน Copilot Studio เพื่อส่งมอบคําแนะนําที่ชาญฉลาดตามโดเมนตามคําแนะนําแก่ผู้ใช้โดยตรงภายในฟอร์มแอปแบบจําลอง
การโต้ตอบกับผู้ใช้: ผู้ใช้เปิดฟอร์มแอปแบบจําลองข้อมูลที่ฝังตัวควบคุม PCF แบบกําหนดเอง
เหตุการณ์ถูกทริกเกอร์: มีการเรียก
Xrm.Copilot.executeEvent()ตัวควบคุม PCF เพื่อสร้างเหตุการณ์แบบกําหนดเองที่มีชื่อเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ํากัน ตัวควบคุมจะส่งผ่านบริบทเรกคอร์ดและเมตาดาต้า รวมถึงรหัสเรกคอร์ด คอลัมน์ที่เลือก และตัวแปรผู้ใช้และสภาพแวดล้อมการดำเนินการหัวข้อของเอเจนต์: เหตุการณ์นี้จะทริกเกอร์หัวข้อของเอเจนต์ Copilot Studio ที่กำหนดไว้ โดยใช้ชื่อเหตุการณ์ที่ไม่ซ้ำกัน ตัวแทนประเมินบริบทโดยใช้พรอมพ์เฉพาะโดเมน ตรรกะ และปลั๊กอิน
การให้เหตุผลของ AI: ตัวแทนประมวลผลข้อมูลป้อนเข้าและสร้างคําแนะนําการตอบสนองที่มีโครงสร้าง อะแดปทีฟการ์ด สรุป หรือข้อมูลเชิงลึกอัจฉริยะ
การตอบสนองที่ส่งกลับ: PCF รับโหลดข้อมูลการตอบสนองจากเอเย่นต์แบบอะซิงโครนัส
การตรวจทานผู้ใช้: PCF แสดงข้อมูลเชิงลึกภายในฟอร์ม UI สําหรับการตรวจสอบ
การดําเนินการทางเลือก: ผู้ใช้สามารถนําคําแนะนํากลับไปยัง Dataverse ผ่านทางฟอร์ม เช่น อัปเดตเขตข้อมูล หรือทริกเกอร์โฟลว์
ใช้รายละเอียดกรณี
สถาปัตยกรรมนี้สนับสนุนสถานการณ์ที่ผู้ใช้ในรูปแบบแอปแบบจําลองข้อมูลต้องการข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนแบบเรียลไทม์หรือการสนับสนุนการตัดสินใจ แทนที่จะนําทางออกไปหรือรวบรวมข้อมูลด้วยตนเอง พวกเขาได้รับคําแนะนําที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในบริบท
กรณีตัวอย่างการใช้
- การดูแลสุขภาพ: แพทย์ได้รับคําแนะนําในการรักษาผู้ป่วยตามอาการที่สําคัญและประวัติทางการแพทย์
- การเงิน: ที่ปรึกษามีคำแนะนำการลงทุนที่สอดคล้องกับพอร์ตการลงทุนปัจจุบันและระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้
มูลค่าทางธุรกิจ
- เร่งการตัดสินใจด้วย AI แบบฝังตัว
- ทําให้ผู้ใช้อยู่ในบริบท —ไม่มีการสลับไปมาระหว่างแอปหรือแดชบอร์ด
- ทําให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องกันโดยใช้กฎโดเมนผ่านหัวข้อตัวแทนที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้โดยใช้โปรแกรมพร้อมท์ที่กำหนดเอง
คอมโพเนนต์
- Model-driven app: โฮสต์อินเทอร์เฟซฟอร์มด้วยตัวควบคุม PCF แบบฝังตัว
- ตัวควบคุม PCF: ตัวควบคุมเฟรมเวิร์กคอมโพเนนต์ Power Apps แบบกําหนดเองที่เรียกใช้ API ของตัวแทน
- ตัวแทน Copilot Studio: จัดการหัวข้อที่ถูกเรียกใช้งานผ่านเหตุการณ์
- พร้อมท์แบบกําหนดเอง: ให้เหตุผลของโดเมน การค้นหาข้อมูล ตรรกะการให้คะแนน และคําแนะนําที่มีโครงสร้าง
- ตารางข้อมูล: จัดเก็บข้อมูลของแอป และอาจอัปเดตได้หลังจากตรวจสอบข้อมูลเชิงลึก
ทําไมองค์ประกอบเหล่านี้
- PCF ช่วยให้สามารถกําหนดค่า UI เชิงลึกและใส่ตรรกะได้โดยตรงภายในฟอร์มแอปแบบจําลองข้อมูล
- Copilot Studio ลดความซับซ้อนของการจัดการพร้อมท์โดเมนโดยไม่มีการปรับใช้แอปใหม่ และทําให้ใช้พารามิเตอร์เหตุการณ์ที่ได้รับเป็นส่วนหนึ่งของเหตุการณ์แบบกําหนดเอง
- API ตัวแทนช่วยให้การเชื่อมโยงที่หลวมระหว่างแอปพลิเคชันและตรรกะ AI
ข้อควรพิจารณา
ข้อควรพิจารณาเหล่านี้ใช้เสาหลักของ Power Platform Well-Architected ซึ่งเป็นชุดหลักการชี้นําเพื่อช่วยปรับปรุงคุณภาพของปริมาณงาน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Microsoft Power Platform Well-Architected
ความน่าเชื่อถือ
- ใช้นโยบายลองใหม่และการหมดเวลารอคอยสำหรับการเรียกใช้ API ของตัวแทน แสดงสถานะข้อผิดพลาดที่ไม่มีการบล็อกใน PCF
- แสดงการเสื่อมความสามารถอย่างค่อยเป็นค่อยไป ถ้าการเรียกใช้ตัวแทนล้มเหลว แสดงคําแนะนําที่แคชหรือตามกฎเพื่อให้ฟอร์มยังคงใช้งานได้
- ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อปิดใช้งานการเรียกใช้ AI หากบริการของบริษัทตัวแทนอัพสตรีมลดลง
- ตรวจสอบความสําเร็จและอัตราความล้มเหลวของการเรียกใช้ตัวแทนผ่านการวัดและส่งข้อมูลทางไกล (App Insights, ปลั๊กอิน Dataverse หรือการบันทึกแบบกําหนดเอง) เพื่อตรวจหาการถดถอย
Security
- บังคับใช้สิทธิ์การใช้งานน้อยที่สุด ส่งเฉพาะเขตข้อมูลที่จําเป็นและบริบทของผู้ใช้ ไม่ส่งส่วนข้อมูลเรกคอร์ดแบบเต็มตามค่าเริ่มต้น
- เคารพการจัดประเภทข้อมูล ยกเว้นหรือนำข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการป้องกัน (PHI) ไปใช้เป็นโทเค็น เว้นแต่นโยบายการกำกับดูแลจะอนุญาตให้ส่งข้อมูลไปที่ Copilot Studio
- ใช้การแยกสภาพแวดล้อม (พัฒนา ทดสอบ การผลิต) และโซลูชันที่มีการจัดการเพื่อควบคุมตําแหน่งที่สามารถเรียกใช้หัวข้อตัวแทนได้
- เคารพการรักษาความปลอดภัย Dataverse PCF ควรร้องขอข้อมูลผ่านบริบทแพลตฟอร์ม ดังนั้นจึงคํานึงถึงความปลอดภัยของแถวและคอลัมน์
- ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการตอบกลับของตัวแทนไม่ได้ถูกยืนยันโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้ต้องยืนยันก่อนที่จะเขียนข้อมูลเกิดขึ้น
ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน
- ข้อกําหนด PCF ของตัวควบคุมต้นฉบับและเอเจนต์ ทำกระบวนการสร้างและบรรจุด้วยงานในไปป์ไลน์ให้เป็นอัตโนมัติ
- ใช้ตัวตรวจสอบโซลูชันและการวิเคราะห์แบบคงที่เพื่อตรวจสอบคอมโพเนนต์ก่อนการปรับใช้
ประสิทธิภาพการทำงาน
- ทำการโทรของเอเจนต์ให้เป็นแบบอะซิงโครนัส อย่าบล็อกการโหลดฟอร์ม แสดงการโหลดหรือการเปิดเผยข้อมูลแบบก้าวหน้า
- แคชการตอบสนองล่าสุดในเซสชันหรือสถานะเมื่อข้อมูลไม่เปลี่ยนแปลงเพื่อลดการเรียกซ้ํา
การปรับปรุงประสบการณ์ใช้งาน
- นําเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่กะทัดรัดและสามารถสแกนได้ เช่น การ์ด ป้ายความรุนแรง และปุ่มกระตุ้นให้ดําเนินการ
- ติดป้ายชื่อเนื้อหาที่แนะนําโดย AI อย่างชัดเจนและแสดงความเชื่อมั่นหรือเหตุผลเมื่อมี
- ให้การดําเนินการยอมรับ ยกเลิก และคําติชม ไม่เขียนทับข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนโดยไม่ได้รับความยินยอม
- สนับสนุนการเข้าถึงผ่านการนําทางแป้นพิมพ์ ป้ายชื่อโปรแกรมอ่านหน้าจอ และธีมที่มีความคมชัดสูง
- แปลพร้อมท์และการตอบกลับเป็นภาษาท้องถิ่นเมื่อคุณคาดหวังฐานผู้ใช้ที่มีหลายภาษา
AI ที่รับผิดชอบ
ปริมาณงานนี้จะเรียกใช้ตัวแทน AI ที่ใช้พรอมต์ที่เกี่ยวข้องกับโดเมน และอาจรวมองค์ประกอบที่สร้างสรรค์ได้ แพลตฟอร์ม (Copilot Studio และ Power Platform) มีการกำกับดูแลพื้นฐาน แต่เจ้าของโซลูชันต้องเพิ่มขอบเขตเฉพาะโดเมนในพร้อมท์แบบกำหนดเอง นโยบายข้อมูล และกระบวนการยอมรับ ตัวอย่างนี้จะประเมินข้อมูลผู้ใช้ตามความต้องการทางธุรกิจและส่งผ่านเฉพาะบริบทที่มีขอบเขตเท่านั้น
พรอมต์ที่กำหนดเองประกอบด้วยแนวป้องกันที่เสริมด้วยหลักการ AI ที่มีความรับผิดชอบ การแก้ปัญหาดังกล่าวจะใช้หลักการเหล่านี้:
- ความเป็นธรรม: ควรหลีกเลี่ยงการใช้แอตทริบิวต์ประชากรที่ละเอียดอ่อนในพร้อมท์ เว้นแต่ว่าจำเป็นต้องใช้โดยเฉพาะเจาะจง ตรวจสอบผลลัพธ์สําหรับอคติที่ไม่ได้ตั้งใจก่อนที่จะเปิดใช้งานการเขียนกลับ
- ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย: การตอบสนองของตัวแทนจะไม่เขียนข้อความอัตโนมัติไปยัง Dataverse ผู้ใช้ต้องตรวจทานและยอมรับ (มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการ) เพิ่มค่าเกณฑ์ความเชื่อมั่นและการส่งข้อความแสดงแทนสําหรับการตอบสนองที่มีคุณภาพต่ํา
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย: ส่งผ่านเฉพาะเขตข้อมูลระเบียนขั้นต่ําที่จําเป็น ไม่รวมหรือมาสก์ข้อมูลส่วนบุคคล เว้นแต่ว่าการกํากับดูแลข้อมูลจะอนุมัติ บันทึกเฉพาะเทเลเมทรีที่ไม่รวมข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
- การรวม: แสดงผลลัพธ์ในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงได้ (ข้อความและความหมายของอะแดปทีฟการ์ด) สนับสนุนโปรแกรมอ่านหน้าจอและโหมดความคมชัดสูง มอบฮุกสำหรับการปรับให้เข้ากับท้องถิ่นในการใช้งานหลายภาษา
- โปร่ง ใส: ติดป้ายชื่อข้อมูลเชิงลึกอย่างชัดเจนว่าเป็น AI ที่สร้างขึ้น ระบุเขตข้อมูลที่คุณประเมิน และตัวแทนหรือหัวข้อใดที่สร้างคําแนะนํา ระบุลิงก์ "เรียนรู้เพิ่มเติม" ไปยังนโยบายการใช้ AI ขององค์กรของคุณ
- ความรับผิดชอบ: มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย ไม่มีการอัปเดตอัตโนมัติ
ผู้สนับสนุน
Microsoft ดูแลบทความนี้ ผู้ร่วมให้ข้อมูลต่อไปนี้เขียนบทความนี้
ผู้เขียนหลัก:
- รามากริชนันท์ รามัน, วิศวกรซอฟต์แวร์อาวุโส