Panoramica delle richieste

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Questo articolo spiega le richieste e la progettazione delle richieste come concetti chiave per aiutarti a creare potenti funzionalità di intelligenza artificiale generativa che possono essere sfruttate in Power Platform.

Una richiesta è un'istruzione in linguaggio naturale che indica a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) di eseguire un'attività. Il processo è noto anche come ottimizzazione delle istruzioni. Il modello segue la richiesta di determinare la struttura e il contenuto del testo che deve generare. Il prompt engineering è il processo di creazione e perfezionamento della richiesta utilizzata dal modello.

AI Builder fornisce un'esperienza utente di creazione rapida che consente agli autori di creare, testare e salvare istruzioni riutilizzabili.

Importante

  • Le richieste di AI Builder utilizzano modelli GPT-3.5-Turbo o GPT-4 basati sul servizio OpenAI di Azure.
  • Questa capacità è limitata ad alcune regioni.
  • Questa funzionalità potrebbe essere soggetta a limiti di utilizzo o limitazione della larghezza di banda della rete della capacità.

Prerequisiti

  • Hai una conoscenza di base di come scrivere le richieste. Per ulteriori informazioni, scarica la Guida alle richieste di AI Builder.
  • Il tuo ambiente è nell'elenco delle aree geografiche disponibili.
  • Disponi di una licenza di Power Apps o Power Automate.
  • Un database Microsoft Dataverse è installato nell'ambiente.
  • Hai un componente aggiuntivo AI Builder.

Cos'è una richiesta e come usarla

Pensa a un suggerimento come a un compito o a un obiettivo che dai al modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Con il generatore di richieste puoi compilare, testare e salvare le tue richieste personalizzate. Puoi anche utilizzare variabili di input e dati Dataverse per fornire dati di contesto dinamici in fase di runtime. Puoi condividere queste richieste con altri e utilizzarle in Power Automate, Power Apps o Copilot Studio. Ad esempio, potresti chiedere di selezionare le azioni da intraprendere dalle e-mail aziendali e utilizzarle in un flusso Power Automate per creare un'automazione dell'elaborazione della posta elettronica.

Il generatore di richieste consente ai produttori di ideare richieste personalizzate che soddisfino le loro specifiche esigenze aziendali utilizzando il linguaggio naturale. Questi suggerimenti possono essere utilizzati per una varietà di attività o scenari aziendali, come riassumere contenuti, classificare dati, estrarre entità, tradurre lingue, valutare opinioni o formulare una risposta a un reclamo.

Le richieste possono essere integrate nei flussi per creare un'automazione intelligente e senza intervento manuale. I creatori possono anche creare funzionalità avanzate di intelligenza artificiale generativa per le loro applicazioni descrivendole come istruzioni in linguaggio naturale. Queste richieste possono essere utilizzati anche per estendere l'azione e gli argomenti del copilota, semplificando così le operazioni aziendali quotidiane e aumentando l'efficienza.

Supervisione umana

La supervisione umana è un passaggio importante quando si lavora con contenuti generati da un modello GPT. Il training dei modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT viene eseguito su enormi quantità di dati. I contenuti generati dall'intelligenza artificiale possono contenere errori e pregiudizi. Un essere umano dovrebbe esaminarlo prima di pubblicarlo online, inviarlo a un cliente o utilizzarlo per prendere decisioni aziendali. La supervisione umana aiuta non solo a identificare potenziali errori e pregiudizi, ma anche a garantire che il contenuto sia pertinente al caso d'uso in questione e sia in linea con i valori dell'azienda.

La revisione umana può anche aiutare a identificare eventuali problemi con il modello GPT stesso. Ad esempio, se il modello genera contenuto non pertinente al caso d'uso previsto, potrebbe essere necessario modificare la richiesta.

Intelligenza artificiale responsabile

Ci impegniamo a creare un'intelligenza artificiale responsabile a livello di progettazione. Il nostro lavoro è guidato da una serie di principi fondamentali: equità, affidabilità e sicurezza, privacy e sicurezza, inclusività, trasparenza e responsabilità. Stiamo mettendo in pratica questi principi in tutta l'azienda per sviluppare e implementare un'intelligenza artificiale che abbia un impatto positivo sulla società. Adottiamo un approccio globale, combinando ricerca innovativa, ingegneria eccezionale e governance responsabile. Insieme alla ricerca leader di OpenAI sull'allineamento dell'intelligenza artificiale, stiamo promuovendo un framework per l'implementazione sicura delle nostre tecnologie di intelligenza artificiale che ha lo scopo di aiutare a guidare il settore verso risultati più responsabili.

Informazioni sulla trasparenza nel servizio Azure OpenAI