參考架構是指導使用 Power Platform 設計和實作解決方案的重要架構。 透過評估參考架構，組織可以建立強大、可靠且可擴展的解決方案，以滿足其業務需求並推動創新。
| Title | Description |
|---|---|
| 透過 AI Builder 簡化文件處理 | 簡化文件處理，並自動從各種文件 (例如表單、發票和採購單) 中提取資料。 |
| 使用 Dataverse、Fabric 和 Azure AI 服務執行預測性資料分析 | 使用 Dataverse、Microsoft Fabric 和 Azure AI 執行預測性資料分析，並學習資料擷取、模型定型和視覺化的最佳做法，讓您能夠建置強大的預測模型和可操作的見解。 |
| 將舊版資料與 Power Automate 和 SharePoint 整合 | 簡化整合舊版資料與新式平台的程序。 |
| 使用 Dataverse 背景作業 | 使用自訂 API 定義自訂訊息，並透過外掛程式實作商務規則，從而允許執行時不再需要持續連線的背景處理。 |
| 確保 Power Platform 安全存取虛擬網路內部資源 | 使用 Microsoft Azure 對 Power Platform 的虛擬網路支援，在虛擬網路內部資源不公開於公用網路的情況下，將 Power Platform 與這些資源整合。 |
| 將 Power Platform 與 SAP 整合 | 了解可用於整合 Power Platform 與 SAP 的結構、工作流程及連線方法，以確保順利完成整合程序。 |
| 使用 Dataverse 虛擬資料表整合 Microsoft Fabric Lakehouse 資料 | 將多個內部系統中的資料收集至 Microsoft Fabric 湖存放庫，並使用 Dataverse 虛擬表格在 Power Platform 應用程式和自動化中取用資料。 |
| 使用 REST API 來擴充畫布應用程式的功能 | 處理複雜演算法或許多資料來源時，將邏輯從畫布應用程式轉移至 RESTful API 是不錯的選擇，可協助讓您的公式在 Power Apps 畫布應用程式中保持簡單，同時移動更複雜的伺服器端功能。 |
| 使用 Dataverse 做為畫布應用程式的資料來源 | 建立使用 Dataverse 作為資料來源的 Power Apps 應用程式可以建立更自訂的使用者體驗。 |
| 透過在 Power Automate 中託管的 RPA 減少基礎設施挑戰 | 瞭解如何使用託管 RPA 功能來減少採購、佈建、操作和維護基礎設施所需的時間和精力，以支援機器人流程自動化。 |
| 使用 SQL Server 搭配 Canvas 應用程式 | 瞭解如何使用 SQL Server 作為資料來源來建置和發佈企業級畫布應用程式。 |
| 使用 Copilot Studio 中的自主 Agent 進行文件處理 | 了解如何在 Copilot Studio 中建置自主 Agent 進行文件處理。 |
| 將複雜關聯性與 Microsoft Dataverse 搭配使用 | 了解如何在 Microsoft Dataverse 中建立複雜的資料關聯性模型，以設計有效的商務應用程式。 |
| 擷取並分析客服人員對話逐字稿 | 學習如何利用 AI 擷取並分析客服人員對話逐字稿，發掘關鍵洞見、提升準確性並提升決策能力。 |
| 在 Power Platform 實作可擴展的通知系統 | 學習如何實施可擴展的通知系統，自動化簡訊與電子郵件提醒，並提升預約可靠性。 |
| 優化具有複雜商業邏輯的畫布應用程式效能 | 學習如何透過 Power Fx 函數或 Dataverse 自訂 API 將複雜的商業邏輯轉移到 Dataverse，優化 Power Apps 畫布應用程式的效能。 |
| 在模型驅動應用程式中使用 Copilot Studio 代理 | 了解如何在 PCF 控制中使用 Agent API 將 Microsoft Copilot Studio 與 Power Apps 整合，為使用者提供智慧且具情境性的建議。 |