Microsoft Bulutu ile Üretken Yapay Zeka Deneyimleri Oluşturma: ISV'ler için Bir Kılavuz

Microsoft Bulut ile benzersiz Üretken Yapay Zeka (GenAI) deneyimleri oluşturma kılavuzunuza hoş geldiniz. Bağımsız bir yazılım satıcısı (ISV) olarak, yenilikler yapmak ve müşterilerinize büyüleyici çözümler sunmak için GenAI'nin gücünden yararlanmak için en iyi konumdasınız.

Microsoft Cloud nedir?
Microsoft Bulut, çok çeşitli özellikler ve hizmetler sunan kapsamlı ve tümleşik bir platformdur. Azure AI, Microsoft 365, Microsoft Fabric ve daha fazlasını içerir ve bunu küresel Üretken Yapay Zeka devriminin ön saflarında yer alır.

Bu platform, milyonlarca kullanıcının erişdiği üretkenlik ve işbirliği merkezi Microsoft 365 de dahil olmak üzere özel verilerinizi ve işlevlerinizi çeşitli alanlara aktarmanızı sağlar.

Bu kılavuz, Microsoft Bulut ekosistemi genelinde sunulan kapsamlı olanaklarda gezinmenize yardımcı olur.

Yardımcı pilot nedir?
Bir yardımcı pilotu, karmaşık bilişsel görevler konusunda insanlara yardımcı olarak, bağlamsal öneriler sağlayarak ve veri açısından zengin içgörüler sağlayarak kullanıcı üretkenliğini artıran yapay zeka destekli bir sanal yardımcı olarak adlandırıyoruz. Bu yardımcı pilotlar belirli müşteri veya ISV verilerine ve bağlamlarına dayandırılabilir ve ISV'lere işletmeye özgü verileri anlayan üretken yapay zeka deneyimleri oluşturma fırsatı sunar.

Senaryolar ve yaklaşımlar

Bu kılavuz, ISV'lerin Microsoft Cloud'da GenAI'nin geniş alanında gezinmesine yardımcı olmak için senaryo liderliğinde rehberlik sağlar. Amacımız, yapay zeka deneyimleri oluşturmaya yönelik üç üst düzey yaklaşımla düzenlenmiş benzersiz gereksinimleriniz için en uygun desenleri ve teknolojileri seçmenize yardımcı olmaktır.

Yaklaşımlarımız, senaryonuza ve gereksinimlerinize en uygun yolda gezinmenize yardımcı olmak için senaryoları temel alan desenlere ayrılmıştır.

1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larına aktarın:

Bu yaklaşım, verilerini ve hizmetlerini Microsoft'un Copilot'larıyla tümleştirmek isteyen ISV'ler için tasarlanmıştır. Odak, kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için eklentileri ve Graph bağlayıcılarını kullanmaktır.

Senaryo: Son kullanıcılarımın Teams, Word, Outlook gibi Microsoft uygulamalarında iş yaptığı ve...

... doğal dil arabirimlerini kullanarak bilgilere erişiyorum ve bu Microsoft 365 uygulamaları aracılığıyla kullanılabilir hale getirmek istediğim mevcut bir hizmetim var.

Desen A: Copilot'un özelliklerini ISV verileri ve işlevselliğiyle artırmak için eklentiler oluşturma

... KULLANıCı merkezli Microsoft Graph verileri ve kuruluşlarının iş kolu verileriyle birlikte ISV veri kaynaklarımızdan içgörüler elde edin.

Desen B: ISV verilerini Copilot deneyimlerinde kullanılabilir hale getirmek için Graph bağlayıcılarını kullanın.

Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturun:

Bu yaklaşım, uygulamalarını Microsoft'un verileri ve araçlarıyla zenginleştirmeyi hedefleyen veya Azure ile kendi yapay zeka yardımcılarını oluşturmak isteyen ISV'lere yöneliktir. Microsoft Graph API'sini, Copilot Studio eklentilerini, Teams AI Kitaplığı'nı kullanmayı veya müşterilerin bağlayıcılar aracılığıyla verilerinizle kendi yardımcı pilot deneyimlerini oluşturmalarını sağlamayı içerir.

Senaryo: Son kullanıcılarımın her yerde çalıştığı bir ISV'yim...

... ve verilerimizi ve hizmetlerimizi kullanarak kendi yardımcı pilot deneyimlerini oluşturmalarını sağlamak istiyorum.

Desen C: Copilot Studio'da müşteri odaklı yardımcı pilotları etkinleştirmek için Power Platform Bağlayıcıları geliştirme

Senaryo: Son kullanıcılarımın mevcut uygulamalarımda ve kullanıcı arabirimimde çalıştığı bir ISV'yim.

... Microsoft kullanıcı merkezli Graph verilerini copilot'ım ile birleştirin.

Desen D: Yardımcı pilotlarınızda Microsoft Graph API'sini kullanma

... mevcut uygulamamda soruları yanıtlayabilecek ve konuşmaları eylemlere dönüştürebilecek bir konuşma deneyimi sunuyorum.

Desen E: Azure ile kendi yapay zeka yardımcılarınızı oluşturma

Senaryo: Copilot deneyiminin Microsoft Teams'i hedef aldığı ve...

... GenAI ile tümleşen, Teams'de bot çalıştıran ve bağlama duyarlı konuşmalara sahip olan veya Teams sohbet deneyimini kullanan ve ISV olarak karmaşık iş mantığına odaklanan akıllı Teams botları oluşturun.

Desen F: Kendi Yardımcı Pilotunuzu Oluşturmak için Teams AI Kitaplığını Kullanma

Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerini oluşturun:

Bu yaklaşım, Azure AI Studio ve Anlam Çekirdeği gibi araçları kullanarak tamamen yeni yapay zeka deneyimleri veya yardımcı pilotlar oluşturmak isteyen ISV'lere yöneliktir. Sınırsız olasılıklar sağlayan maksimum kontrol ve özelleştirme sunar.

Senaryo: Ben son teknolojiyle birlikte çalışabilen yapay zeka deneyimleri geliştirmeyi arayan bir ISV'yim.

... belirli doğruluk gereksinimlerini karşılamak için yapay zeka modellerinde ince ayarlamalar içerebilen karmaşık, çok modüllü verilerin özel olarak işlenmesini gerektirir.

... özel çözümler için ISV'nin özel yapay zeka modellerini ve hizmetlerini kullanın.

... sistem istemleri, sıcaklık, ton ve özel güvenlik gereksinimleri dahil olmak üzere konuşma deneyimi üzerinde tam denetim sağlar.

Desen G: Azure AI Studio kullanarak mevcut API'lerinizi kullanarak birlikte çalışabilir yeni yapay zeka deneyimleri veya yardımcı pilotlar oluşturma

Desen H: Anlam Çekirdeği ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma

Microsoft Copilot yığını üç ayrı katmandan oluşur: arka uç (ilgili depolarda bulunan veriler ile), ortada bir yapay zeka düzenleme katmanı ve ön uç (yardımcı pilotunuzun kullanıcı arabirimi deneyimi). Her katmanda, bir yardımcı pilot oluştururken dikkate alınması gereken önerilen katmanlar vardır.

ISV'ler Yaklaşım 1'den Yaklaşım 3'e geçtikçe, daha büyük geliştirme sorumlulukları varsayılarak her katmanla daha derin etkileşim kurarlar. Örneğin, Yaklaşım 1'in altında eklenti oluşturmak, Microsoft'un veri tümleştirmesi ve Sorumlu yapay zeka dahil olmak üzere yapay zeka düzenlemesini işlediği anlamına gelir. Buna karşılık, özel bir yardımcı pilot geliştirmek için kullanıcı deneyimi, düzenleme katmanı, veri yönetimi ve Sorumlu yapay zeka üzerinde tam denetim gerekebilir.

Microsoft Copilot Stack bileşenlerini gösteren kare diyagram. Blokların kaplanması "yapay zeka güvenliği ve güvenliği" etiketidir. Kutunun içinde, bir bağlayıcıyla ayrılmış iki bölüm vardır. Üstteki kutu Copilot Studio, Microsoft Copilot, copilots ve Microsoft uygulamalarını bir araya toplayarak "AI orchestration" etiketli orta bağlayıcıya bağlanır. Alttaki kutu verilerinizi, temel modellerinizi, yapay zeka araç zincirinizi ve yapay zeka altyapınızı yığarak orta bağlayıcıya "AI düzenleme" etiketli oklar ekler. Tüm yığının en altında Microsoft Cloud tüm ürünleri kapsıyor.

Her seçenek karmaşıklık ve çabaya göre değişir. Mevcut Microsoft Copilot'ları benimsemek basittir, eklentilerle genişletmek çok az çaba gerektirir ve yeni bir copilot deneyimi oluşturmak için tasarım, bilim ve mühendislik gerekebilir.

Yapay zeka çözümünün modellerinizi temel alan ve bağlam olarak kullandığınız veriler kadar iyi olduğunu unutmamanız önemlidir. Kullanıma hazır Microsoft Copilot'lar zaten çeşitli senaryoları destekler ve verileriniz, işlevleriniz ve işlemleriniz ile genişletilebilir. Ancak kullanıcı arabirimi genişletilemiyor. Bu nedenle, özel senaryonuzu, GenAI algoritmalarını nasıl uygulayabileceğinizi ve kullanıcınızın (pilot) copilot özelliğinizden nasıl yararlanabileceğini dikkatle göz önünde bulundurmanız önemlidir.

1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larında ortaya çıkar

Mevcut hizmetlerini, verilerini ve işlemlerini Microsoft'un Copilots veya Microsoft 365 uygulamalarına aktarmak isteyen ISV'ler, eklentiler ve bağlayıcılar oluşturarak bunu yapabilir.

Bu yaklaşım, örneğin Microsoft 365 Copilot'ın diğer yazılım ve hizmetlerdeki API'lerle etkileşim kurmasına, güncel bilgileri eklemesine, eylemleri yürütmesine ve yeni işlem türleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

Desen A: Mevcut bir Copilot'un işlevselliğini geliştirmek için eklentiler oluşturma

Eklentiler, mevcut bir Copilot'un özelliklerini geliştirerek ISV uygulamaları ve hizmetleriyle etkileşim kurmasına olanak sağlayan uzantılardır. Api'lerinizle doğal dil konuşması aracılığıyla etkileşimi etkinleştirerek kullanıcının özelliklerini genişletebilir. Örneğin, bir eklenti Copilot'un yararlı bilgileri almasına, yeni hesaplamalar gerçekleştirmesine veya kullanıcı adına eylemleri güvenli bir şekilde yürütmesine izin verebilir.

Microsoft Copilot'un dört bileşenini ve bağlı dokularını gösteren diyagram. İlk olarak, Microsoft Graph verileri Microsoft Copilot'u gösterir. Microsoft Copilot daha sonra ISV uygulamasına bağlanan bir eklenti bileşeninden çift yönlü bir ok işaretine sahiptir. ISV uygulaması bir ISV veri kaynağına bağlıdır.

ISV'ler Copilot Studio aracılığıyla Teams İleti Uzantıları ve Power Platform eklentileri de dahil olmak üzere çeşitli araçları kullanarak eklentiler oluşturabilir. Yeni eklentiler İş Ortağı Merkezi aracılığıyla Microsoft'un Copilot ekosistemine yayımlanabilir ve BT yöneticileri bu eklentileri son kullanıcılar tarafından kullanılmak üzere onaylayabilir.

ISV senaryoları:

• Mevcut hizmetlerini Microsoft 365 istemci uygulamalarında ortaya çıkarabilmek isteyen ISV'ler
• Kullanıcılar Bir ISV uygulamasında veya Teams, Outlook, Word gibi Microsoft 365 istemci uygulamalarından herhangi bir dış sistemde arama yapabilir, güncelleştirebilir ve eylemler gerçekleştirebilir.
• Teams'de bir kullanıcı, isteğe bağlı olarak sistem içinde kullanıcı adına eylemler yürütmek de dahil olmak üzere, müşterilerinizin kullandığı bir dış bilet oluşturma veya CRM sisteminden ilgili bilgileri bulabilir

İş ortağı avantajı:

• Microsoft 365 istemci uygulamalarını kullanan milyonlarca kullanıcı ve şirkete hizmet sağlayın, kullanıcılarla şu anda çalıştıkları yerde tanışın.
• Microsoft 365 istemci uygulamalarında bunları kullanarak çözüm hizmetinizin görünürlüğünü artırın.
• Birden çok uygulama ve tuval arasında gezinme gereksinimini ortadan kaldırarak kullanıcılarınızın uyuşmalarını azaltın.
• Microsoft 365 uygulamalarında evrensel tümleştirme ve Süreklilik ile Microsoft 365 uygulamalarında tutarlı bir kullanıcı deneyimi.
• Örneğin Contoso kullanıcısı, Teams'ten çıkmadan Outlook, SharePoint ve Fabrikam'ın dış sisteminden gelen verilerle özetlenmiş en son müşteri hesabını bulur.

Başlangıç yeri:

• Microsoft 365 için Microsoft Copilot için ileti uzantıları oluşturma | Microsoft Learn
• Copilot eklentileri oluşturma - genel bakış (önizleme) - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Eklentiler, son kullanıcıların Microsoft 365 istemci uygulamalarından ISV uygulamaları ve hizmetleriyle etkileşim kurmasına olanak sağlayan, Microsoft Copilots'ta ISV hizmetlerini ve uygulamalarını ortaya çıkarabilmenin bir yoludur.
• ISV'ler, Teams İleti Uzantıları ve Copilot Studio eklentileri gibi araçları kullanarak eklentiler oluşturabilir.
• Eklentiler İş Ortağı Merkezi aracılığıyla çözümünüzün görünürlüğünü ve bulunabilirliğini artırabilir

Desen B: Verilerinizi Copilot deneyimlerine getirmek için Graph Connecters'ı kullanma

Graph bağlayıcıları , ISV'lerin verilerini Microsoft 365 Anlam Dizini'ne bağlamasını sağlar. Verileri doğrudan Teams, Outlook ve Word gibi Microsoft 365 istemci uygulamalarından kullanıcılar için aranabilir ve eyleme dönüştürülebilir hale gelir. Microsoft Copilot, Ister bulut ister şirket içi olsun, Microsoft Graph aracılığıyla ISV verilerinde temellenir. Ayrıca ISV'ler, verilerini Microsoft Bulut'a getirmek ve kolayca Microsoft Graph'a bağlamak için SaaS ürünü olarak sunulan birleşik bir veri platformu olan Microsoft Fabric'i kullanabilir.

ISV'ler çeşitli veri kaynaklarını, dosya sistemlerini, web sayfalarını, kurumsal uygulamaları ve daha fazlasını destekleyen Microsoft Graph Bağlayıcıları API'sini kullanarak Graph bağlayıcıları oluşturabilir.

Graf bağlayıcıları ayrıca doğal dil işleme, varlık ayıklama ve görüntü analizi gibi yapay zeka destekli özelliklerle verileri zenginleştirebilir. ISV'ler Graph bağlayıcılarını kullanarak Microsoft Copilot'ı kendi verileriyle genişletebilir, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve daha kişiselleştirilmiş ve güvenli etkileşimler sağlayabilir.

Yüzlerce Graph bağlayıcısı zaten var. Örneğin Jira Bulut grafı bağlayıcısı, Jira nesnelerini Microsoft 365 Graph verileriyle aynı düzeye yükselterek kapsamlı mantık ve evrensel tümleştirmeye olanak tanıyarak gelişmiş ve daha zengin içgörüler elde edebilir. Bağlayıcı, son kullanıcıların doğal dil arabirimini kullanarak Microsoft 365 Copilot'tan Jira nesneleri aramasına olanak tanır.

ISV senaryoları:

• Müşterileri Microsoft 365'te iş yapan ve son kullanıcıların, kullanıcı merkezli Microsoft Graph verileriyle birlikte ISV veri kaynaklarından içgörüler elde etmelerini sağlamak isteyen ISV'ler.
• Kullanıcılar, e-postalar, sözcük belgeleri vb. diğer Microsoft 365 graf verileriyle birlikte ISV uygulamalarından veri alabilir, özetleyebilir ve bu verileri değerlendirebilir.
• İletişim Direktörünün, IsV grafik tasarım uygulamasından alınan içerikle zenginleştirilmiş Pr e-postalarını Outlook'ta bulması ve yeniden çizmesi gerekiyor

İş ortağı avantajı:

• Kullanıcılarla çalıştıkları yerde tanışın. Geniş bir kullanıcı tabanı Microsoft 365 istemci uygulamalarını kullanır ve artık tek bir birleşik deneyimde Kendi verilerinize ve hizmetinize erişebilir.
• ISV verilerini Microsoft Graph verileriyle birleştirerek zenginleştirilmiş içgörüler.
• Tek bağlayıcı ile Microsoft 365 uygulamaları ve Microsoft Arama, Bağlam IQ ve Viva ile evrensel tümleştirme.
• ISV verilerini göstermek için genişletilmiş kanallar, potansiyel olarak kullanıcı tabanını artırıyor.

Başlangıç yeri:

• graf bağlayıcıları hakkında daha fazla bilgi için aka.ms/graph-connectors
• Microsoft 365 için Microsoft Copilot için Microsoft Graph bağlayıcıları oluşturma makalesinde kendi graf bağlayıcınızı oluşturma | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Graph bağlayıcıları, ISV'lerin verilerini Microsoft Copilot ekosistemine getirerek kişiselleştirilmiş ve güvenli etkileşimlerle kullanıcı deneyimini geliştirmesine olanak tanır.
• ISV'ler verilerini Microsoft Bulut'a getirmek ve Microsoft Graph'a bağlamak için Microsoft Fabric'i kullanabilir.
• ISV'ler Graph bağlayıcılarını kullanarak zenginleştirilmiş içgörüler sağlamak ve Microsoft 365 uygulamalarıyla evrensel tümleştirme elde etmek için verilerini Microsoft 365 grafik verileriyle birleştirebilir.

Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturma

ISV'ler, Microsoft Graph'te bulunan araçların ve verilerin gücünü kendi uygulamalarına getirerek işlevlerini ve kullanıcı deneyimlerini geliştirebilir.

Desen C: Copilot Studio'da müşteri odaklı yardımcı pilotları etkinleştirmek için Power Platform Bağlayıcıları geliştirme

Copilot Studio, müşterilerin kuruluşlarından ve Microsoft ve iş ortağı veri kaynaklarından gelen verileri kullanarak yaygın kullanıcı sorgularına yanıt verebilen düşük kodlu yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Copilot Studio, bugün 500'den fazla bağlayıcının bulunduğu herhangi bir kaynaktan veri getirmek için Power Platform Bağlayıcıları'nı kullanır. ISV olarak, müşterilerinizin ISV verilerinde temel alınan kendi iç yardımcı pilotlarını ve yapay zeka uygulamalarını oluşturmalarını sağlamak için verilerinize ve hizmetlerinize bağlayıcılar oluşturabilirsiniz.

Microsoft Copilot Studio eklentisinin bileşenlerini gösteren diyagram. Microsoft Graph verileri, Power Platform bağlayıcıları ve diğer veri kaynakları dahil olmak üzere üç kaynak Copilot Studio eklentisine bağlanır. Ardından Copilot Studio eklentisi bir eklenti aracılığıyla ISV uygulamalarına bağlanır.

Bu yapay zeka uygulamaları web siteleri, mobil uygulamalar, Microsoft Teams veya Azure Bot Framework tarafından desteklenen herhangi bir kanal gibi çeşitli platformlarda son kullanıcılara sunılabilir.

Örnek senaryolar:

• Mevcut uygulamalarında müşterilerine sohbet botu deneyimi sunmak isteyen ISV'ler, sorulara yanıt verebilir ve konuşmaları eylemlere dönüştürebilir.
• Uygulamanızda sorular soran ve ISV, Microsoft veya müşteri veri kaynaklarında temel alınan yanıtlar alan kullanıcılar.
• Mevcut API'lerinizden müşteri bağlayıcısı oluşturun ve Copilot Studio'yu kullanarak eklentiye dönüştürerek bu API'lerin doğal dil arabirimine sahip bir sohbet botundan çağrılmasına izin verin.
• Eylemleri gerçekleştirmek ve bilgi almak için mevcut Power Automate akışlarını Microsoft copilot sohbetinden çağrılabilen eklentilere dönüştürün.
• Power Platform'daki bu bağlayıcılar aracılığıyla Zendesk, GitHub ve Salesforce gibi kurumsal sistemlerden gelen doğal dil arabirimi aracılığıyla verilere erişin.

İş ortağı avantajı:

• Uygulamanızı zahmetsizce geliştirmek ve zenginleştirmek için mevcut Microsoft ve Microsoft dışı bağlayıcıların gücünden faydalanın.
• Hızlı ve verimli tümleştirme için Power Platform özel bağlayıcı yaklaşımını uygulayarak eklenti geliştirmeyi hızlandırın.
• Copilot Studio'nun düşük kod özellikleriyle değer elde etme süresini geliştirin.
• Yapay zeka özelliklerini en düşük kodlamayla uygulamanıza tümleştirerek rekabet avantajı elde edin.

Başlangıç yeri:

• Microsoft Copilot Studio eklenti mimarisi - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
• Sohbet botu denetimini kullanarak Power Virtual Agents denetimi ekleme | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Copilot Studio, ISV verilerinde veya işlevlerinde temel alınan sohbet botu özellikleriyle mevcut uygulamaları geliştirebilen düşük kodlu yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik bir platform sunar.
• Platform hem mevcut Power Platform Bağlayıcılarını hem de özel bağlayıcıları destekler ve ISV hizmetlerini ve veri kaynaklarını tümleştirme esnekliği sunar.
• Yapay zeka özelliklerinin tümleştirilmesi, kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştirebilir ve uygulamanıza rekabet avantajı sağlayabilir.

Desen D: Yardımcı pilotlarınızda Microsoft Graph API'sini kullanın

Microsoft Graph API'si, Takvim, Bookings, Outlook, Teams, OneDrive, SharePoint ve daha fazlasını içeren Microsoft 365 uygulamalarından kullanıcı merkezli verilere erişmek için güçlü bir uç nokta sunar. Bu API ile uygulamalarınızı Microsoft 365'ten alınan verilerle zenginleştirebilir ve kullanıcıların daha zengin içgörüler ve analizler türetebilmesini sağlayabilirsiniz.

Microsoft Copilot'un dört bileşenini ve bağlı dokularını gösteren diyagram. İlk olarak, Microsoft Graph verileri Microsoft Copilot'u gösterir. Microsoft Graph verilerinin ayrıca ISV uygulamasına bağlayan bir ok vardır ve bu ok Graph API'sini sembolize eder. ISV uygulaması bir ISV veri kaynağına bağlıdır.

ISV senaryoları:

• Microsoft kullanıcı merkezli Graph verilerini yardımcı pilotlarında taramak isteyen mevcut ISV uygulamasını kullanan müşteri ve iş ortakları.
• Proje yönetimi uygulamasına sahip bir ISV, kullanıcıların uygulama içindeki son tarihleri ve kilometre taşlarını izlemesine yardımcı olmak için Microsoft 365 takvim verilerini ve proje belgeleri verilerini dahil etmek istiyor.
• CRM uygulamasına sahip bir ISV, müşteri profillerini ve iletişim günlüklerini geliştirmek için Microsoft 365 iletişim ve e-posta verilerini birleştirmek istiyor.

Esnek bir İk paketiyle donatılmış, yetenek edinme, çalışan ödül yönetimi ve geri bildirim süreçleri gibi çeşitli iş akışlarının sorunsuz otomasyonuna güç veren çok yönlü bir İnsan Sermayesi Yönetimi (HCM) yazılımı olan Fabrikam'ı düşünün. Fabrikam, sürekli yenilik arayışında İk paketinin üstünde son teknoloji bir yardımcı pilot özelliği sunar. Artık kullanıcı merkezli graf verilerini tümleştirerek uygulamalarını daha da yükseltmeyi hedefliyorlar. Bu geliştirme, çalışanların takvimlerini birleştirmek için Graph API'sini kullanmayı, zamanlanmış izinler ve geri bildirim işlemleri için 1:1 gibi ayrıntıları kapsar.

İş ortağı avantajı:

• Verilerinizi Microsoft 365 Graph ile birleştirerek zenginleştirilmiş içgörüleri ortaya çıkarın.
• Sorunsuz Tümleştirme: Uygulamalarınızla daha kolay tümleştirme için Microsoft 365 verilerine standartlaştırılmış erişim.
• Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Uygulamanızdaki ilgili Microsoft 365 verilerine ve özelliklerine erişimle daha sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlayın.
• Gelişmiş İşlevsellik: Microsoft 365 verilerini kullanarak uygulamanıza yeni özellikler ve özellikler ekleyin.
• Ölçeklenebilirlik ve Verimlilik: Graph API'sinde veri alımı işlenirken uygulamalarınızı oluşturmaya ve geliştirmeye odaklanın.

Başlangıç yeri:

• Microsoft Graph API'lerini denemek için Graph Gezgini'ni kullanma - Microsoft Graph | Microsoft Learn
• Hızlı Başlangıç - Microsoft Graph

Anahtar paket servisi:

• Microsoft Graph API'leri, ISV'lerin uygulamalarını Microsoft 365'ten gelen kullanıcı odaklı verilerle zenginleştirmesine olanak tanır.
• Graph API'leri aracılığıyla, Copilots çağı için oluşturulmuş daha gelişmiş bir arama deneyimi olan Microsoft 365 Anlam Dizini'nden yararlanabilirsiniz.
• ISV'ler Graph API'sini kullanarak uygulamalarını daha zengin içgörüler ve analizlerle geliştirebilir.

Desen E: Azure OpenAI Yardımcıları ile uygulamalarınıza bir yardımcı pilot deneyimi getirme

ISV'ler, azure yapay zeka hizmetlerinde bu düşük kod yaklaşımını benimseyerek kendi uygulamalarına yardımcı pilot benzeri deneyimler getirebilir. Yalnızca işlevinizin yapısını JSON'da açıklayarak ve kullanıcının sorularına yanıtlar formüle etmeye yardımcı olmak için kod çalıştırmak ve yürütmek için korumalı bir python ortamı sağlayarak KENDI API'lerinizi çağırmak için GPT'nin işlev çağrısını uygulamak için hızlı bir yol sunar.

Bu özelliklerin her ikisi de basit matematik görevleri gibi, dil tabanlı olmayan zorlukları geleneksel koda veya görev için daha uygun olan mevcut sistemlere boşaltmada yararlı olabilir.

Sistem istemine ve sıcaklığına doğrudan erişiminiz olmasa da, yardımcı pilot benzeri deneyiminizin kişiliğini ağır bir şekilde etkileyen Özel Yönergeler aracılığıyla Yardımcınızın davranışını benzer şekilde etkileyebilirsiniz.

İş ortağı avantajı:

• Azure OpenAI Yardımcıları düşük kodlu bir yaklaşım sunarak ISV'lerin kapsamlı geliştirme çabası olmadan Üretken Yapay Zeka özelliklerini uygulamalarıyla hızla tümleştirmesini sağlar.

Başlangıç yeri:

• Hızlı Başlangıç - Azure OpenAI Yardımcıları ile çalışmaya başlama (Önizleme) - Azure OpenAI | Microsoft Learn
• Azure OpenAI Hizmeti ile Yardımcı oluşturma - Azure OpenAI | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• ISV'ler, kullanıcı katılımını geliştiren etkileşimli, doğal dil arabirimleri oluşturmak için Azure OpenAI Yardımcılarını kullanabilir. Bu yardımcılar API'leri yalnızca JSON aracılığıyla açıklayarak çağırabilir.
• Azure OpenAI Yardımcısı, genAI olmayan bir sorunu çözmek için kullanıcının istemine göre korumalı alanda kod yazabilir ve yürütebilir.

Desen F: Kendi yardımcı pilotunuzu oluşturmak için Teams AI Kitaplığı'nı kullanma

ISV'ler, mevcut Teams sohbet botlarına doğal dil özelliği eklemek için Teams AI Kitaplığı'nı da kullanabilir. Bu kitaplık, ISV'lerin konuşma etkileşimlerini işlemek için Teams iskelesini kullanırken iş mantığına odaklanmasını sağlar. ISV'ler sohbet botlarını Teams'de ortaya çıkararak kullanıcılara uygulamalarıyla etkileşim kurmaları için daha doğal ve sezgisel bir yol sunar.

Microsoft Teams'in yapay zeka kitaplığı deseninin akışını gösteren diyagram. Teams AI Kitaplığı'na hızlı mühendislik akışları ekleyin. Ardından veriler Teams AI Kitaplığı'nın dışına iki kaynağa akar: ISV uygulaması ve Azure OpenAI Hizmeti. Bu iki konum verileri çift yönlü olarak akıyor.

ISV senaryosu:

• Son kullanıcılar Teams kullanıyor ve ISV iş ortağı, Bot benzeri özelliklere sahip Teams'de hizmet veya işlevlerini ortaya çıkarabilmek için arıyor.
• Graph verileriyle tümleştirme gerekmez ve ISV iş ortağı Teams Copilot özellikleriyle tümleştirme yapmadan hizmet ve iş mantığına odaklanmak istemektedir.
• Önceden oluşturulmuş Teams uygulama şablonları ve yerleşik denetim güvenliği özellikleriyle ISV iş ortağı, mevcut sohbet botlarına kolayca LLM özelliği ekleyebilir.

İş ortağı avantajı:

• Botunuza istem mühendisliği üzerinde denetim ve yerleşik güvenlik özelliklerini yeniden kullanarak sohbet deneyimleri gibi ChatGPT ekleyin.
• Aşağıdakiler gibi yeniden kullanıma hazır özelliklerin üzerine kurulmuştur
  • Teams yapay zeka mekanizması tarafından sunulan konuşma oturumu geçmişi.
  • Çok dilli destek.
  • Çok Büyük Dil Modelleri, OpenAI modellerinin ötesinde destekler.
  • Kullanıcı amacına göre eylemlerle eşlemeye yardımcı olabilecek eylem planlayıcısı.
  • Modelin parametreler veya sistem istemi değişikliği aracılığıyla yanıt verme şeklini değiştirmek için büyütme mekanizmasını kullanmaya hazır.
  • Modelden gelen yanıtları verilerinize dayandırabilecek ek mantık.

Başlangıç yeri:

• Teams AI Kitaplığına Giriş: Teams AI kitaplığı - Teams | Microsoft Learn
• Teknik özelliklerin listesi: Teams yapay zeka kitaplığı özellikleri - Teams | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Team AI kitaplığı, LLM'lerin gücüyle Teams'de geliştirilen bir ISV botunu aydınlatmak için kolay bir yol sağlar.
• Geçerli Microsoft Copilot özellikleriyle tümleştirme gerektirmez, görev odaklı bir deneyim sağlayabilir.
• Mühendislik perspektifinden birçok olasılık sunar, ancak aynı zamanda Tüm geliştirme sürecini kolaylaştıran Out of the Box özelliklerini kullanmaya hazır hale getirir.

Botunuzu LLM'lerle Teams'de desteklemek istiyorsanız, Teams Yapay Zeka Kitaplığı size yol gösterir.

Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerini oluşturma

ISV'ler, yardımcı pilot veya akıllı yardımcı olarak tamamen yeni yapay zeka deneyimleri oluşturmak için Microsoft Copilot Stack'i kullanabilir. Yığının bu orta kısmında yer alan bir ISV binası, Microsoft'un çeşitli seçenekler sunduğu ve bunların tümü Microsoft'un temel modellerini, yapay zeka araç zincirini ve yapay zeka altyapısını uygulayan yapay zeka düzenleme sorumluluğunu üstlenir.

Semantik Çekirdek , yardımcı pilotlarınızda Microsoft Copilot'ları destekleyen aynı yapay zeka düzenleme desenlerini oluşturmak için kullanılabilir. Doğrudan karşı geliştirebileceğiniz bir SDK olarak kullanılabilir.

Microsoft Copilot yığın düzenlemesinin bileşenlerini gösteren kare diyagram. İlk kutu "Uygulamalar ve Copilot Ön Ucu" olarak etiketlenmiştir ve yığın bileşenleriyle dolu "AI düzenleme" etiketli daha büyük bir kutuya çift yönlü bir okla bağlanır. Copilot Studio, Azure AI Studio'da istem akışı, değerlendirmeler, denemeler, model kataloğu, ince ayar, Anlam Çekirdeği ve Machine Learning. "Yapay zeka düzenleme" yığını , "temel modeller ve veriler" etiketli başka bir kutuya bağlanır. Tüm yığının en altında Microsoft Cloud tüm ürünleri kapsıyor.

IsV'ler, yığının ortasında bir copilot hizmeti oluşturma yatırımlarının çoğunda teams, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot, kendi uygulama yüzeyleriniz, web siteleriniz, sohbet botlarınız veya tümü dahil olmak üzere bu copilot hizmetini çeşitli yüzeylere bağlama özgürlüğüne sahiptir. Temel olarak, bir uygulama yüzeyiyle tümleştirme söz konusu olduğunda (yığınımızın üst kısmı) burada açıklanan diğer tüm desenler de bir seçenektir.

Desen G: Azure AI Studio ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma

Azure AI Studio , ISV'lerin özel, akıllı yardımcılar veya yardımcı pilotlar oluşturması için hepsi bir arada bir platformdur. Çeşitli Azure yapay zeka hizmetlerinin özelliklerini bir araya getirerek üretken yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak için birleşik bir çalışma alanı sağlar. Veri bilimcilerinin, geliştiricilerin ve diğer paydaşların bir araya gelip birlikte çalışabileceği işbirliğine dayalı bir platform.

Azure AI Studio ile ISV'ler yardımcı pilotlarının davranışları, kişiliği ve özellikleri üzerinde tam denetim sahibi olur. İster kapsamlı kataloğumuzdan önceden eğitilmiş mevcut modelleri, verilerinizde ince ayar modellerini kullanın, ister kendi özel yapay zeka modellerinizi eğitin, Azure AI Studio karmaşık çok modüllü verileri işleyen yapay zeka deneyimlerinin geliştirilmesini hızlandırır.

Azure AI Studio'nun öne çıkan bir özelliği, çeşitli sektörlere ve kullanım örneklerine hitap eden çeşitli modelleridir. ISV'lerin benzersiz gereksinimlerini karşılamak için farklı modelleri tek bir çözümde birleştirmesine olanak tanır.

Azure AI Search ile tümleştirme, ISV'lerin doğrudan Azure AI Studio'dan yapılandırılmamış veriler için Yapay Zeka Arama'nın Tümleşik Vektörleştirme özelliğinin ek avantajıyla bir Alma Artırılmış Oluşturma (RAG) düzeni uygulamasına olanak tanır. Bu, yardımcı pilotunuzun ihtiyaç duyduğu tüm verilerin bir vektör veritabanında otomatik olarak güncel tutulabileceği ve kullanıcı istemi değerlendirmesi sırasında hızlı ve verimli bir şekilde alınmasını kolaylaştırabileceği ve dizin oluşturma, öbekleme, ekleme ve vektörleştirme deseni uygulama görevini size kaydedebileceği anlamına gelir.

Azure AI Studio'nun bir özelliği olan Prompt Flow, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), istemler ve Python araçlarıyla yürütülebilir akışları düzenlemeye yönelik görselleştirilmiş bir grafik sunar. Ekip işbirliği aracılığıyla akışlarınızda hata ayıklamayı, paylaşmayı ve yinelemeyi kolaylaştırır.

Kod öncelikli bir yaklaşımı tercih eden ISV ekipleri için Azure AI SDK'sı, Azure AI Studio projelerinin ve ilgili kaynakların kurulumu dahil olmak üzere Azure yapay zeka hizmetlerine erişmek için bir paket sunar. Bu, geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin yapay zeka bileşenlerini yönetmesine, yapay zeka modellerini, işlem hatlarını ve hizmetleri doğrudan koddan yapılandırmasına ve grafik arabirimi tercih edenlerin kullanımına sunmasına olanak tanır.

Azure AI Studio'da prototip oluşturma, Playground aracılığıyla kolaydır. Azure AI Studio'da bir proje üzerinde çalışan bir ekip için tipik bir yolculuk, bir kişinin Playground'da bir fikri doğrulamasıyla başlayabilir. Cazip sonuçlar elde edildikten sonra, bunlar Oyun Alanı'ndan Akış'a sürümlenmiş ve özelleştirilmiş bir akış olarak sorulabilir. Artık yapay zeka projesinde sürümlenmiş bir yapıt olan daha geniş ekip, Akışın Azure AI Studio kullanıcı arabirimi ve yalnızca kod aracılığıyla erişilebileceği yere katkıda bulunabilir. Bu noktada farklı LLM'lere yönelik birden çok mantık dalı test edilebilir ve değerlendirilebilir.

Geliştirme aşamasının ötesinde Azure AI Studio, geliştirme aşamasından üretime ve devam eden bakıma kadar uçtan uca istem mühendisliğinizi işleyen bir LLMOps araç zinciri de sağlar.

Azure AI Studio, Azure AI Search, Azure Open AI Service ve diğer Azure AI hizmetleriyle tümleştirmeyi destekleyerek ISV'ler için kaynak yönetimini basitleştirir. Ayrıca paylaşılan işlem, model dağıtımları ve hizmetlere karşı işbirliğini teşvik eden proje odaklı bir çalışma alanı sağlar.

ISV senaryoları:

• Teletıp platformu oluşturan bir sağlık ISV'si, tıbbi jargonu anlayan, doktorlara hastaların tanısında yardımcı olan ve ilgili tedavi önerileri sağlayan bir yardımcı pilot istiyor.
• Finansal hizmetler sağlayıcısının pazar eğilimlerini analiz eden, yatırım seçenekleriyle ilgili müşteri sorgularını yanıtlayan ve kişiselleştirilmiş finansal raporlar oluşturabilen bir yardımcı pilota ihtiyacı vardır.
• E-öğrenme platformu, öğretmenlerin öğrencilerine ders veren, karmaşık kavramları açıklayan ve bireysel öğrenme tercihlerine göre öğretim stilini uyarlayan bir yardımcı pilot ister.
• Bir sigorta şirketi, geçerli talebin sözleşme kapsamında olup olmadığını doğrulayarak talep işlemi sırasında belge analizini hızlandırır.
• Havayolu yardımcı pilotu, yolculuğu planlamanıza, bilet ve otel aramanıza yardımcı olabilir ve teklifle memnun olduğunuzda rezervasyon yapabilir.
• Restoranlar zinciri, yeni çalışanların tüm süreç boyunca onlara yol göstererek katılım sağlamalarına yardımcı olacak bir copilot uygulaması oluşturuyor.
• ISV, geliştiricilerin API'leriyle tümleştirmeyi oluşturmasına yardımcı olmak için müşterilerine bir VS Code uzantısı sunar.

İş ortağı avantajı:

• Özelleştirme ve Denetim: Uygulamanızın gereksinimleriyle tam olarak uyumlu bir yardımcı pilot oluşturun.
• Senaryo Esnekliği: Etki alanına özgü yardımcı pilotlardan görev otomasyonuna ve içerik oluşturma işlemine kadar çok çeşitli senaryoları kapsar.
• Mevcut Sistemlerle Tümleştirme: Yardımcı pilotunuzun özelliklerini geliştirmek için veritabanlarına, API'lere ve diğer hizmetlere bağlanın.
• Marka Kimliği ve Kullanıcı Deneyimi: Marka sesinizle uyumlu hale getirmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için yardımcı pilotunuzun kişiliğini şekillendirin.
• Derleme deneyimi: Açık kaynak ve yüksek oranda genişletilebilir SDK, Anlam Çekirdeği mevcut API'lerinizi çağırabilecek akıllı aracılar oluşturmanıza olanak verir. Anlam Çekirdeği ile Microsoft'un yardımcı pilotlarını kendi uygulamalarımızda destekleyen yapay zeka düzenleme desenlerini kullanabilirsiniz.
• Ölçeklenebilirlik ve Dağıtım: Yardımcı pilotunuzu aynı anda binlerce kullanıcıya hizmet veren birden çok istemciye veya uygulamaya dağıtın.

Başlangıç yeri:

• AI Studio nedir? - Azure AI Studio | Microsoft Learn
• Azure AI Studio'da Prompt Flow ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma ve dağıtma | Microsoft Learn
• Azure AI CLI ve SDK ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma ve dağıtma | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Azure AI Studio özel, akıllı yardımcılar veya yardımcı pilotlar oluşturmak için güçlü bir platform sunar.
• ISV'ler, yardımcı pilotlarının davranışını, kişiliğini ve yeteneklerini şekillendirebilir ve gerçekten çok önemli bir çözüm oluşturabilir.
• Azure AI Studio çok çeşitli senaryoları destekler ve mevcut altyapıyla sorunsuz bir şekilde tümleşir.
• Azure AI Studio ile özel bir yardımcı pilot oluşturmak, kullanıcı deneyimini geliştirebilir ve belirli kullanım örnekleri için özel çözümler sağlayabilir.
• AI Studio size tek ölçekli uç nokta olarak ortaya çıkarılmış bir yardımcı pilot hizmeti (veya arka uç) sunar
• Daha sonra bir ISV,yukarıdaki önceki desenlerden herhangi biri dahil olmak üzere hizmeti tercih ettikleri bir uygulamaya, ön uca veya konuşma yüzeyine bağlama seçeneklerine sahiptir.
• Bu düzenin sizin özel gereksinimlerinize göre başkalarıyla birleştirilebileceğini unutmayın. Örneğin, teams'de kendi copilot botunuzu ortaya çıkarabilmek için bu deseni Desen A ve eklenti ile bir Microsoft Copilot veya Pattern F ile eşleştirmek isteyebilirsiniz.

Desen H: Anlam Çekirdeği ile kendi yardımcı pilotunuzu oluşturma

Semantik Çekirdek, geliştiricileri uygulamaları içinde gelişmiş yardımcı pilotlar oluşturma konusunda güçlendiren bir açık kaynak SDK'dır. C#, Java ve Python gibi çeşitli programlama dillerini destekleyip geniş bir geliştirici topluluğu tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Semantik Çekirdek, yapay zeka eklentilerinin düzenlenebilmesini sağlayarak Azure OpenAI ve Hugging Face gibi çeşitli yapay zeka modelleriyle tümleştirme sağlar.

AnlamSal Çekirdek, Microsoft Copilots'un yapay zeka düzenleme desenlerinin özünü kapsülleyerek geliştiricilere aracılar ve yardımcı pilotlar oluşturma araçları sağlar.

Aracılar, sorulara yanıt verebilen ve kullanıcılar için süreçleri otomatikleştirebilen yapay zeka sistemleridir. Bunlar basit sohbet botlarından tam otomatik yapay zeka yardımcılarına kadar uzanıyor. Özel bir aracı türü olan Copilots, kullanıcılarla birlikte çalışır. Tam otomatik aracılardan farklı olarak, yardımcı pilotlar kullanıcıların denetimi korumasına olanak sağlayan öneriler ve öneriler sağlar.

Eklentiler: Bunlar aracınıza beceri sağlar. E-posta gönderme, veritabanlarından bilgi alma veya yardım isteme gibi görevler için eklentiler oluşturabilirsiniz.

Planlayıcılar: Aracılar, görevleri tamamlamaya yönelik planlar oluşturmak için planlayıcıları kullanır. Örneğin, bir kullanıcının e-posta yazmalarına yardımcı olan bir yardımcı pilot, alıcı ayrıntılarını toplama ve e-postayı oluşturma gibi adımlarla bir plan oluşturur.

SDK, VS Code uzantısı, örnek Sohbet Copilot uygulaması ile birlikte, fikirlerinizi hayata geçirmeniz için size bir yapı iskelesi sunan başlatıcılarla birlikte gelir.

Anlam Çekirdeği ile çalışmaya karar verdiyseniz, kod yazmaya başlamadan önce birkaç özellik tanımlamanızı öneririz:

• Bir yardımcı pilotun kişisini ve davranışını tanımlayarak başlayın.
• Yardımcı pilotunuzun yardımcı olacağı yaygın görevler için eklentiler oluşturun.
• Yardımcı pilot eylemlerine yönelik planlar oluşturmak için planlayıcıları kullanın.
• İyileştirilmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamak için kapsamlı bir şekilde test yapmayı planlayın.
• Kullanıcılarınızdan geri bildirim topladığınızdan emin olun ve bunu aracı veya yardımcı pilotun davranışına uygulayın.

ISV senaryoları:

• Kendi uygulamanızın (müşteri geliştirme aracı veya İk sistemi) bir parçası olan bir yardımcı pilot oluşturuyorsunuz ve insanların aynı kullanıcı arabiriminin alanında kalmasını istiyorsunuz.
• Düzenleme altyapısı, RAG uygulaması, model seçimleri ve model parametreleri üzerinde tam denetime ihtiyacınız vardır.
• Copilot hizmetinizle, müşterilerinizin eklentiler aracılığıyla çözümünüzün üzerine uzantı oluşturmasına izin vermek istiyorsunuz.
• Çözümünüz yalnızca metinden başka tuvaller ve başka medyalar kullanıyor.

İş ortağı avantajı:

• Microsoft tarafından birinci taraf Copilot'lar oluşturmak için kullanılan düşünceli düzenleme altyapısına erişim sayesinde yardımcı pilot davranışınız üzerinde tam denetim.
• Modelleri kendi kurumsal verilerinize sorunsuz bir şekilde temel alın ve Microsoft Fabric OneLake kullanarak yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve gerçek zamanlı verileri tümleştirin. Bu, geliştiricilerin güç alma artırılmış nesil (RAG) uygulamaları için gelişmiş hibrit ve anlamsal arama kullanmasına olanak tanır.
• İstem mühendisliğini ve istem akışı gibi LLMOps araçlarını kullanarak yapay zeka yanıtlarını iyileştirmeye yönelik üstün araçlara erişim.

Başlangıç yeri:

• GitHub - microsoft/semantik çekirdek: Son teknoloji LLM teknolojisini uygulamalarınızla hızlı ve kolay bir şekilde tümleştirme
• Anlam Çekirdeği ile aracılar ve yardımcı pilotlar oluşturma | Microsoft Learn
• Anlam Çekirdeği ve ötesindeki yapay zeka eklentilerini anlama | Microsoft Learn

Anahtar paket servisi:

• Semantik Çekirdek, geliştiricilerin uygulamalarına daha kolay GenAI özellikleri oluşturmasına yardımcı olan, fikir temelli bir açık kaynak çerçevesidir
• Microsoft tarafından sürdürülüyor ve geliştiriliyor ve birinci taraf ekipler tarafından Microsoft Copilot çözümleri oluşturmak için kullanılıyor.
• Bir dizi örnekle, Kendi uygulama yığınınızın içinde GenAI yolculuğunuza kolayca başlamanıza yardımcı olur.
• Bu düzenin sizin özel gereksinimlerinize göre başkalarıyla birleştirilebileceğini unutmayın. Örneğin, teams'de kendi copilot botunuzu ortaya çıkarabilmek için bu deseni Desen A ve eklenti ile bir Microsoft Copilot veya Pattern F ile eşleştirmek isteyebilirsiniz.

Sonuç

Senaryolarla başladık ve sizi üç Yaklaşımdan birinde topladığımız bir veya daha fazla ilgi çekici modele satın aldık. Her desenin bazı varyansı olsa da, her Yaklaşım için bazı ortak özellikler vardır:

	1. Yaklaşım: Verilerinizi ve hizmetlerinizi Microsoft'un Copilot'larında ortaya çıkar	Yaklaşım 2: Minimum kodlama ve isteğe bağlı Microsoft veri tümleştirmesi ile her yerde yardımcı pilotlar oluşturma	Yaklaşım 3: Tam denetim: Kendi (BYO) uçtan uca yapay zeka deneyimlerini oluşturma
Geliştirme çabası	Düşük (No/low kod)	Orta (En az kod)	Yüksek (Pro kodu)
Veri kaynakları	Microsoft Graph (Microsoft/M365 veya bağlayıcılar aracılığıyla Microsoft dışı)	Çeşitli. Power Platform bağlayıcıları, Microsoft Graph, API'leriniz.	Microsoft kiracısının içinde veya dışında birden çok veri kaynağı, hizmet ve uygulama yayılabilir
Kullanıcı Arabirimi veya konuşma yüzeyi	Copilot tarafından sağlanan genişletilmiş; örneğin, Teams, Microsoft 365 vb.	Kendi yaklaşımınızı getirmek için Microsoft tarafından sağlanan yaklaşıma göre değişir.	Kendininkini getir. Aynı copilot ile birden çok yüzey mümkündür
Yardımcı pilotun tonu, davranışı ve model parametreleri üzerindeki etkisi	Doğrudan kontrol yok. Model parametreleri, Copilot'un genişletilme sorumluluğundadır.	Metaprompt'un bir parçasını oluşturan özel yönergeler aracılığıyla, özellikle davranış ve ton için bazı etkiler. Teams AI Kitaplığı ile model parametrelerini denetleyebilirsiniz.	Sıcaklık, sistem istemleri, maksimum belirteçler gibi model parametrelerinin doğrudan denetimi. Özel yardımcı pilot davranışı.
Çoklu model özellikli	Hayır	Hayır	Evet Aynı akış içindeki çeşitli modellere birden çok çağrı
Model desteği	Sistem tarafından sağlanır	OpenAI modelleri seçimi	Herhangi bir model OpenAI ve tam model kataloğu seçimi
Sorumlu yapay zeka	Sistem tarafından sağlanır	Sistem tarafından sağlanan veya her desendeki kullanılabilir seçenekler	Her desendeki platform seçenekleriyle ISV sorumluluğu.
Sohbet geçmişi desteği	Sistem tarafından sağlanır	Sistem tarafından sağlanan veya her desendeki kullanılabilir seçenekler	Her desendeki platform seçenekleriyle ISV sorumluluğu.
Örnek senaryolar	Microsoft Copilots'taki kullanıcılar ISV verileri ve hizmetleri üzerinde eylemler gerçekleştirebilir veya bu verilerden içgörüler elde edebilir.	Müşteri veya ISV verileri üzerinde mantık oluşturmak için mevcut ISV uygulama yüzeyine bir GenAI yardımcısı tanıtın. Teams gibi mevcut bir Microsoft yüzeyinde kendi yardımcı pilotunuzu veya sohbet botunuzu Microsoft Copilots'a ayrı bir kimlik ve deneyimle sunun.	Müşterileriniz ve kullanıcılarınız markanız ve davranışınız için tamamen özelleştirilmiş bir yardımcı pilotla etkileşim kurar ve bu da birden çok kullanıcı arabirimi veya konuşma yüzeyi arasından birden çok veri kümesi ve bağlı sistem üzerinde neden olabilir.

Bu yaklaşımlar, bir ISV'nin elde edilen denetim aracılığıyla daha fazla sorumluluk almasını ve genel geliştirme çabasını artırmasını gerektiren özelleştirme olanaklarını artırmak amacıyla yapılır.

Bu nedenle, başlangıç gereksinimleriniz için pazarlamanın en hızlı yolu olabilecek Yaklaşım 1'den başlamanızı kesinlikle öneririz. Microsoft sık sık yeni birinci taraf Copilot'lar yayınlıyor. Verilerinizi ve hizmetlerinizi genişleterek yeni bir Copilot'ın kullanıcılarınızın ihtiyaçlarını daha verimli bir şekilde karşılayıp karşılamayabileceğini sürekli kontrol edin.

Gereksinimleriniz daha fazla denetim ve özelleştirme gereksinimine yol açtığından, Yaklaşımlar 2'ye ve ardından 3'e aşamalı olarak geçin.

Burada bir istisna, bir ISV'nin mevcut varlıklarla birlikte zaten mevcut bir yapay zeka özelliğine sahip olmasıdır. Örneğin, mevcut AIOps işlemlerine sahip bir GenAI ekibine sahip olan ve Python veya LangChain'de oluşturulmuş IP'ye sahip olan bir ISV, doğal olarak Yaklaşım 3'e daha iyi yönlendirilebilir.

Son önemli açıklama balonu, bu desen listesinin kapsamlı veya birbirini dışlamamış olmasıdır. BURADA ISV'ler için sinerjiler gördüğümüz ve gereksinimlerinize mükemmel bir şekilde uyan bir çözüm oluşturmak için bunların çeşitli yollarla birleştirilebileceğini anlamak önemlidir. Örneğin, Yaklaşım 3 (Desen G veya H) ile çalışırken bir ön uç gerekebilir. Bu durumda eklentileri (Desen A) veya Teams AI Kitaplığı'nı (Desen F) birlikte kullanabilirsiniz. Yapay zeka stratejinizi planlarken her zaman farklı desenler arasındaki sinerjileri göz önünde bulundurun.