Copilot을 사용하여 데스크톱 흐름 활동 분석(프리뷰)

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자동화 성능을 이해하는 것은 조직 내 자동화 영역, 팀 또는 역할의 규모에 관계없이 운영 우수성과 안정성 목표를 달성하는 데 핵심입니다. 이러한 목표를 달성하려면 성공 영역을 강조하고 잠재적 병목 현상, 추세 및 개선 영역을 식별하는 귀중한 인사이트를 제공하는 고급 동적 모니터링 기능이 필요합니다. 보다 상세한 인사이트를 확보하면 자동화 프로세스를 최적화하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어 효율성과 효과가 향상됩니다.

AI의 최신 발전은 단순한 데이터 탐색부터 변칙 검색, 스마트 추천, 자가 치유 봇까지 모든 것을 포함할 수 있는 새로운 자동화 상태 모니터링 사용 사례를 탐색할 수 있는 전례 없는 기회를 제공합니다.

이제 Copilot이 데스크톱 흐름 활동을 분석할 수 있게 되면서 새로운 방향으로의 첫 번째 단계를 밟게 되었습니다. 즉, 자연어를 사용하여 Copilot 데스크톱 흐름 활동별 질문을 하여 인사이트에 대한 액세스를 민주화할 수 있게 되었습니다.

전제 조건

• 미국에 기반을 둔 Power Automate 환경에 대한 액세스 권한이 있는 회사 또는 학교 계정.
• 초기 프리뷰 중에 이 기능을 사용하려면 미국 지역에 환경이 있어야 합니다. 미국에 기반을 둔 환경에 대한 액세스 권한이 없는 경우 관리자에게 Power Platform 관리 센터에서 새 환경을 생성하고 해당 지역으로 미국을 선택하도록 요청할 수 있습니다.
• 자세한 내용은 알려진 제한 사항을 확인하세요.

작동 방식

이 Copilot 환경은 Azure Open AI 서비스를 기반으로 하며, 사용자 프롬프트를 유효한 Dataverse FetchXML 쿼리로 변환할 수 있습니다. 처음에 이러한 쿼리는 실행, 흐름, 오류 및 기계와 같은 데스크톱 흐름 활동에 초점을 맞추고 최적화됩니다.

고급 프로세스

1. 사용자가 유효한 프롬프트를 입력하면 Copilot는 입력을 기반으로 유효한 FetchXML 쿼리를 생성합니다.
2. 생성된 FetchXML 것이 유효하면, 현재 사용자의 보안 컨텍스트에서 백엔드에 대해 쿼리가 실행되어 일치하는 데이터를 검색합니다. Dataverse 이렇게 하면 사용자는 이미 액세스 권한이 부여된 데이터만 볼 수 있습니다.
3. 그런 다음 Copilot은 테이블, 파이차트, 막대형 차트, 또는 꺾은선형 차트와 같은 가장 적합한 출력 시각화를 결정하여 사용자에게 인사이트와 데이터를 효과적으로 제공합니다.

FetchXML 쿼리란 무엇인가요?

Microsoft Dataverse FetchXML Dataverse 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 데 사용되는 언어입니다. 쉽게 만들고, 사용하고, 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어 Dataverse에 특정 흐름에 대한 모든 흐름 실행 목록을 제공하도록 요청할 수 있습니다. FetchXML 쿼리는 데이터베이스가 질문을 이해하고 올바른 결과를 제공할 수 있도록 질문을 표현하는 방식입니다.

프롬프트 모범 사례

• 구체적으로 설명하세요. 프롬프트가 구체적일수록 AI가 더 잘 이해하고 응답할 것입니다. AI가 원하는 결과를 내지 못하더라도 걱정하지 마세요. 프롬프트를 조정하여 다시 시도해 보세요.
• 프롬프트로 실험: 기대한 결과를 얻지 못한 경우 프롬프트를 다시 표현하거나 더 많은 컨텍스트를 제공해보세요.
• 피드백 제공: AI가 훌륭하거나 만족스럽지 못한 반응을 얻은 경우 아래에 표시되는 이 기능에 대해 마음에 드는 점을 Microsoft에 알려주세요 링크를 통해 더 많은 피드백을 제공하는 옵션과 함께 좋아요 또는 싫어요를 선택하여 알려주십시오.

프롬프트 예시

자신의 사용 사례에 대한 시작 프롬프트로 사용할 수 있는 프롬프트의 예가 이 섹션에 설명되어 있습니다. 이러한 프롬프트 중 일부는 적용 가능하지 않거나 잘못된 결과를 반환할 수 있습니다. 정확성은 모델 이해나 실제 프롬프트 및 권한에 따라 제공되는 데이터에 의해 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 반환된 결과를 검토하고 검증하고 FetchXML 쿼리하는 것이 좋습니다. 자세한 정보: Copilot에 의해 생성된 쿼리 결과를 검증합니다. FetchXML

실행

• 지난주에 가장 많이 실행된 흐름은 무엇입니까?
• 완료된 실행 수를 기준으로 어제의 상위 5개 흐름은 무엇이었나요?
• 지난 학기 동안 '[여기에 흐름 이름 삽입]' 흐름의 평균 실행 기간은 얼마나 됩니까?

오류

• 지난달에 가장 자주 발생한 실행 오류를 보여주세요.
• 지난 분기 동안 성공한 흐름과 실패한 흐름의 배포를 보여주세요.
• 마지막 실행 이전 주 동안 실패한 실행 횟수는 얼마였습니까?

머신

• 오늘 가장 많은 실행 실패가 발생한 봇은 무엇입니까?
• 어떤 기계가 유지 관리 모드에 있나요?
• 실행 실패가 가장 많은 기계는 무엇입니까?

제작자

• 담당자 정보와 함께 실행 횟수별 상위 흐름을 표시합니다.
• 지난달에 흐름을 실행한 상위 10명의 사용자는 누구였습니까?
• 지난주에 데스크톱 흐름은 언제, 누구에 의해 수정되었습니까?

멀티 턴 프롬프트

AI의 맥락에서, 멀티 턴 프롬프트를 사용하면 Copilot과 지속적인 대화를 나눌 수 있으며, 여기서 대화의 이전 메시지 컨텍스트를 기억할 수 있습니다. 일회성 질문에만 대답하는 것이 아닙니다. 사용자와의 대화에 참여하는 것이며, 각 응답은 이전에 말한 내용을 기반으로 합니다.

예

턴	프롬프트 및 응답
	사용자: 지난 분기 동안 성공한 흐름과 실패한 흐름의 배포를 보여주세요
	Copilot: 지난 분기 동안 성공한 흐름과 실패한 흐름의 배포 비교는 다음과 같습니다.
	사용자: 실패한 것 중 가장 큰 오류는 무엇이었나요?
	Copilot: 실패한 오류 중 가장 큰 오류는 다음과 같습니다.
	사용자: 가장 많이 실패한 기계의 이름은 무엇입니까?
	Copilot: 오류가 가장 많이 발생한 시스템 이름은 다음과 같습니다.
	사용자: 성공한 흐름의 평균 실행 시간은 얼마나 됩니까?
	Copilot: 다음은 성공한 흐름의 평균 실행 기간입니다.

출력 형식에 영향 미치기

"실패한 흐름 실행 배포와 성공한 흐름 실행 배포를 막대형 차트로 표시"와 같은 명시적 출력 유형을 요청하여 Copilot의 출력 형식에 영향을 줄 수 있습니다. 이렇게 하면 다음과 같은 결과가 발생할 가능성이 높습니다.

이전 프롬프트 컨텍스트를 지우고 다시 시작하기

Copilot과의 대화를 재설정하려면 Copilot 이름 옆에 있는 세 개의 점 ...을 선택한 다음 새 채팅을 선택하세요.

Copilot에서 생성된 쿼리 결과 검증 FetchXML

다음 단계를 통해 가이드 클라우드 흐름에서 FetchXML 쿼리를 검증하고(잠재적으로 재사용)하는 프로세스를 안내합니다. Power Automate

단계 1: FetchXML 쿼리의 복사본을 만드세요

Copilot에게 쿼리를 제출하면 코드 표시라는 링크가 포함된 응답을 받게 됩니다. 이 링크를 선택한 다음 FetchXML 상자의 오른쪽 상단에 있는 복사 아이콘을 선택하여 코드를 복사합니다.

단계 2: 클라우드 흐름를 생성하고 쿼리를 테스트합니다. FetchXML

1. Power Automate 포털로 이동하고 왼쪽 탐색 메뉴에서 내 흐름을 선택합니다.
2. 명령 모음에서 + 새 흐름을 선택하여 계속한 다음, 드롭다운 메뉴에서 인스턴트 클라우드 흐름을 선택합니다.
3. 흐름 이름을 입력하고 수동으로 흐름 트리거를 선택한 다음 만들기를 선택합니다.
4. 클라우드 흐름 디자이너가 나타납니다. + 새 단계 버튼을 찾아 선택합니다.
5. 표시되는 검색창에 Dataverse를 입력한 다음 결과에서 Dataverse 커넥터를 선택합니다.
6. 다양한 작업이 표시됩니다. 행 나열 작업을 찾을 때까지 스크롤하고 선택합니다.
7. 행 나열 작업 내에서 고급 옵션 표시 링크를 선택합니다.
8. FetchXML 쿼리 필드가 나타납니다. 여기에 이전에 Copilot가 생성한 복사된 FetchXML 쿼리를 입력하세요.
9. FetchXML을 붙여넣은 후 저장을 선택하세요.
10. 테스트를 선택하여 흐름을 테스트합니다.
11. 화면의 지시에 따라 흐름을 수동으로 시작하여 결과를 검토합니다.

3단계: 결과 해석

Copilot에 '지난달에 실패한 흐름과 성공한 흐름은 몇 개였나요?' 라고 질문했다고 가정해 보겠습니다. 그러면 다음과 유사한 FetchXML 쿼리가 생성됩니다.

<fetch version="1.0" mapping="logical" aggregate="true" count="3" page="1">
    <entity name="flowsession">
        <attribute name="flowsessionid" alias="flowsession_count" aggregate="count" />
        <attribute name="statuscode" alias="flowsession_statuscode" groupby="true" />
        <filter type="and">
            <condition attribute="completedon" operator="last-x-months" value="1" />
        </filter>
    </entity>
</fetch>

데이터가 주어진 FetchXML 쿼리와 일치하면, 단계 2 에 구성된 Dataverse 행 나열 작업은 JSON (JavaScript Object Notation)이라는 형식의 데이터를 반환합니다. 이는 본질적으로 데이터를 잘 정리된 방식으로 표현하는 데 사용되는 방법으로, 디지털 방식으로 읽고 쓰기가 쉽습니다.

앞서 언급한 분포 기반 질문의 경우 데이터는 각 그룹의 수(즉, failed, succeeded 등)를 반환하는 집계(count)와 함께 하나 이상의 필드(statuscode)로 그룹화됩니다.

반환된 각 레코드에는 다음과 같은 필드가 포함됩니다.

• flowsession_count: 워크플로가 실행된 횟수입니다.
• flowsession_regardingobjectid: 흐름 실행의 고유 식별자입니다.
• flowsession_statuscode: 흐름 실행의 상태입니다(예: 실패함).
• workflow_name: 흐름의 이름입니다.

특정 흐름이 몇 번 실행되었는지 알고 싶다면 workflow_name이 흐름 이름인 레코드의 flowsession_count 열을 확인하세요.

문제가 있는 프롬프트에 대한 Copilot 응답 해석

이 표는 Copilot이 귀하의 질문이나 의도를 이해하지 못하거나 유효한 답변을 생성할 수 없을 때 반환되는 기본 응답을 보여줍니다.

알려진 문제 및 제한 사항

다음 목록에는 데스크톱 흐름 활동에서 Copilot에 대해 알려진 제한 사항이 포함되어 있습니다.

• Copilot은 아직 개발 중인 신기술입니다. 영어 사용에 최적화되어 있으며 다른 언어에 대한 지원은 제한적입니다. 따라서 일부 내용은 귀하가 선호하는 언어가 아닌 영어로 표시될 수 있습니다.
• Copilot은 현재 미국에 기반을 둔 Dataverse 환경에서만 사용할 수 있습니다.
• 조종사는 잘못되었거나 불완전한 데이터와 FetchXML 쿼리를 반환할 수 있습니다.
• Copilot은 처음에는 오류, 기계, 과거 및 현재 실행과 같은 데스크톱 흐름 활동에 대한 질문에만 대답할 수 있습니다.
• 멀티 턴 대화에서 Copilot은 마지막 5개 질문의 컨텍스트만 유지합니다. 결과가 잘못되었거나 불완전한 경우 대화를 재설정하는 것이 좋습니다. 추가 정보: 이전 프롬프트 컨텍스트를 지우고 다시 시작하기.
• 대규모 결과 집합을 반환하는 쿼리의 경우 Copilot이 이를 반환하거나 렌더링하지 못할 수도 있습니다.

관련 정보

• 클라우드 흐름의 Copilot 시작(프리뷰)
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