Dynamics 365'te AI kullanmaya başlayın

Microsoft Copilot ve AI ile ilgili deneyimler heyecan vericidir ve yepyeni olasılıkların kapılarını açarlar. Ancak Dynamics 365 uygulamaları da dahil olmak üzere hemen hemen her Microsoft ürünü için bir Copilot ve işletmenizde yapay zeka özelliklerini nasıl edineceğiniz ve kullanacağınız hakkında çeşitli belge kitaplıklarına dağılmış bilgiler varken, nereden başlayacağınıza karar vermek zor olabilir.

Bu yazıda, Copilot'un birçok kişinin kafa karıştırıcı bulduğu bazı yönlerini açıklığa kavuşturuyoruz. Ayrıca, daha fazla ayrıntı istiyorsanız daha derine inebileceğiniz kaynaklara bağlantılar da sağlıyoruz.

Yapay zeka konusunda yeniyim. Nereden başlamalıyım?

Copilot'un Dynamics 365 ve Power Platform uygulamasında nasıl çalıştığına ilişkin video formatında üst düzey bir genel bakışla başlayın. Copilot'un nasıl çalıştığı, iş verilerinizi nasıl güvende tuttuğu ve gizlilik gereksinimlerine nasıl bağlı kaldığı ve üretken AI'yı nasıl sorumlu bir şekilde kullandığı hakkında bilgiler edineceksiniz.

Dynamics 365 uygulamaları AI'yı nasıl kullanır?

Dynamics 365'teki AI özellikleri yalnızca Microsoft Azure hizmetlerini kullanır. Azure hizmetleri, Microsoft'un Sorumlu AI standartlarına ve müşterilerimizin beklediği kurumsal güvenlik, gizlilik ve uyumluluk denetimlerine uygun olarak oluşturulduğu için Azure bulutunu seçtik.

Üretken AI ile Microsoft'un Azure'da sundukları arasında nasıl bir ilişki var?

Üretken AI, giriş veya isteminize bağlı olarak sizin için yeni içerik veya veri oluşturabilen bir tür yapay zekadır. Örneğin, üretken AI metin yazabilir, görüntüler oluşturabilir, müzik besteleyebilir veya konuşmayı sentezleyebilir. Microsoft, Azure'da Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning ve Azure OpenAI Service gibi bir dizi AI modeli ve hizmeti sunar. Azure OpenAI Service, çeşitli görevler ve senaryolar için GPT-4 ve DALL-E gibi OpenAI modellerine erişmenize ve kullanmanıza olanak veren üretken bir AI türüdür. Dynamics 365 uygulamaları, iş kullanıcılarına işlerinde yardımcı olacak üretken AI özellikleri sağlamak için Azure OpenAI Service platformunu kullanır. İş ortaklarımız da Azure OpenAI Service platformunu kendi çözümleriyle tümleştirebilir.

Azure OpenAI Service öğesinde üretken AI ile daha hızlı yenilik başlıklı blog gönderisinde daha fazla bilgi edinin.

Üretken AI işletmelere nasıl yardımcı olabilir?

Üretken AI terimi kulağa ilgi çekici geliyor, ancak işletmeler ilerlemek için bunu nasıl kullanabilir? İşte size ilham verebilecek bazı ilginç örnekler sunan bir blog gönderisi: Azure OpenAI Service: Üretken AI'ın işletmeleri dönüştürmesinin on yolu.

Ayrıca, Dynamics 365'te Microsoft Copilot içinde Dynamics 365 uygulamasındaki üretken AI özelliklerine hızlı bir genel bakış elde edebilirsiniz.

Azure OpenAI Service platformuna nasıl erişebilirim, AI modellerini nasıl seçebilir ve dağıtabilirim?

Azure OpenAI Service platformuna erişmek için bir Azure aboneliğiniz ve bir Azure OpenAI Service hesabınız olmalıdır. Azure portalda her ikisine de kaydolabilirsiniz. Hesabınız, bir Azure OpenAI Service kaynağı oluşturmanıza ve Azure OpenAI Service modellerine erişmek için kullanabileceğiniz bir API anahtarı almanıza olanak tanır. Farklı alan adları ve amaçlar için çeşitli modeller arasından seçim yapabilirsiniz. Örneğin, metin oluşturma, metin analizi, görüntü oluşturma, görüntü analizi ve konuşmaya yönelik AI.

Kendi verilerinizi ve parametrelerinizi sağlayarak modelleri özelleştirebilir, eğitebilir ve dağıtabilirsiniz. Ancak, genellikle bu pahalı ve zaman alıcı süreci atlayabilirsiniz. Azure OpenAI Service modeli zaten çok büyük miktarlarda veri üzerinde eğitilmiştir.

Aşağıdaki tabloda, görevlere ve kaynaklara genel bir bakış sunulmaktadır.

Bu adım tamamladıktan sonra, kaynak ve dağıtılan model hakkında aşağıdaki bilgileri gerektiren Copilot deneyiminizi geliştirmeye başlayabilirsiniz:

Bunun maliyeti nedir ve maliyeti tahmin etmek ve ölçmek için araçlar var mı?

Azure OpenAI Service platformunu kullanmanın maliyeti, kullandığınız kaynakların türüne ve miktarına bağlıdır ve bu da dolayısıyla modele bağlıdır. Beklenen kullanımınıza ve yapılandırmanıza bağlı olarak Azure OpenAI Service platformunu kullanmanın maliyetini tahmin etmek için Azure fiyatlandırma hesaplayıcısı öğesini kullanabilirsiniz.

AI özellikleriniz Azure OpenAI Service anahtarınıza bağlı olduğundan, geliştirme ve test boyunca Azure OpenAI kaynaklarının işletim maliyetlerinden siz sorumlusunuz. Müşterileriniz bu özelliği üretim veya korumalı alan ortamlarında kullandığında sorumluluk sizde kalır. Örneğin, işletme sahiplerine bir avuç aylık öneri sunan bir AI özelliği, muhtemelen daha az kaynak tüketir ve daha az maliyetlidir. Buna karşılık, her çalışan için günlük, iki sayfalık bir proje özeti oluşturan bir AI özelliği muhtemelen daha fazla kaynak tüketir ve daha pahalıya mal olur.

İsteğe bağlı olarak, Azure OpenAI Service platformunda harcamalarınızı izlemek ve denetlemek amacıyla Microsoft Maliyet Yönetimi ve Faturalama araçlarını kullanın. Maliyetlerinizi izlemek ve iyileştirmek için bütçeler, uyarılar ve ilkeler ayarlayabilirsiniz. Ayrıca, kullanımınızı ve ücretlerinizi gösteren ayrıntılı raporları ve faturaları görüntüleyebilir ve indirebilirsiniz.

Azure OpenAI Service maliyetlerinin ne olduğunu ve Azure OpenAI Service fiyatlandırmasında maliyeti tahmin etme/ölçme araçlarının neler olduğunu öğrenin.

Popüler modelleri kullanmanın artıları ve eksileri var mı?

Bugün Azure OpenAI Service platformunda kullanılabilen popüler modeller GPT-4 ve DALL-E'dir. GPT-4; özetleme, çeviri, soru yanıtlama ve içerik oluşturma gibi çeşitli görevler ve alanlar için doğal ve tutarlı metinler üretebilen büyük ölçekli bir dil modelidir. DALL-E; çizimler, logolar, simgeler ve sahneler gibi metin veya görüntü istemlerinden gerçekçi ve çeşitli görüntüler oluşturabilen büyük ölçekli bir görüntü modelidir.

Her iki model de uygulamalarınızı ve iş akışlarınızı geliştirebilecek yüksek kaliteli ve ilgili çıktılar üretmede iyidir. Bununla birlikte, her iki modelin de bilmeniz gereken bazı sınırlamaları ve zorlukları vardır. Örneğin, modeller her zaman doğru veya olgusal çıktılar üretmeyebilir, etik ve sosyal normlara saygı göstermeyebilir veya verilerin gizliliğini ve güvenliğini korumayabilir.

Popüler modellerin hangi konularda iyi veya daha az iyi olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için Azure OpenAI Service modelleri öğesine gidin.

İstemler için tuzaklar ve en iyi uygulamalar nelerdir?

İstem, çıktı oluşturmak için modele sağladığınız giriştir. İstem metin, resim veya her ikisinin bir kombinasyonu olabilir. İstem yazma şekliniz, çıktının kalitesini ve ilgisini etkileyebilir. Bu nedenle, istemleri yazarken bazı yönergeleri ve en iyi uygulamaları izlemeniz önemlidir. Tuzaklardan ve en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:

• Modelin ne yapmasını istediğiniz ve ne tür bir çıktı beklediğiniz konusunda net ve belirleyici olun.
• Modelin görevi ve etki alanını anlaması için yeterli bağlam ve bilgi sağlayın.
• Modele rehberlik etmek ve çıktıyı kısıtlamak için örnekler, anahtar sözcükler ve biçimlendirme kullanın.
• Modelin kafasını karıştırabilecek veya istenmeyen çıktılara yol açabilecek belirsiz veya yanıltıcı istemlerden kaçının.
• Modelin performansını ve güvenilirliğini kontrol etmek için çıktıları farklı istemlerde ve senaryolarda test edin ve değerlendirin.
• Çıktıları uygulamalarınızda veya iş akışlarınızda kullanmadan önce doğruluk, ilgi, kalite ve etik açısından gözden geçirin ve doğrulayın.

Etkili istemlerin nasıl yazılacağı ve tuzakların ve en iyi uygulamaların neler olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. İstemi sanatı: Üretken AI'dan en iyi şekilde yararlanma.

İstem çıktılarını ve belirsizliği nasıl yönetebilirim?

Modelin oluşturduğu çıktılar her zaman mükemmel veya öngörülebilir değildir. Modeller yanlış, ilgisiz, eksik, tutarsız ve hatta uygunsuz çıktılar üretebilir. Bu nedenle, çıktıları yönetmek ve belirsizliği ele almak için bir stratejiye ihtiyacınız var.

• Çıktı biçimini, uzunluğunu ve çeşitliliğini kontrol etmek için model parametrelerini ve ayarlarını kullanın.
• Çıktı kalitesini, güvenirliğini ve benzerliğini ölçmek için model ölçümlerini ve puanlarını kullanın.
• Çıktı performansını ve güvenilirliğini izlemek ve geliştirmek için model geri bildirimini ve günlüklerini kullanın.
• Çıktı hatalarını ve sorunlarını önlemek ve tespit etmek için model filtrelerini ve korumalarını kullanın.
• Çıktı sonuçlarını ve neticelerini doğrulamak ve düzeltmek için insan incelemesini kullanın.

Azure OpenAI Modellerini Denetleme bölümünde çıktıları ve belirsizliği yönetme hakkında daha fazla bilgi edinin. Copilot istemleri hakkında daha fazla bilgi edinmek Copilot istemleri hakkında bilgi edinme bölümüne bakın.

İlgili bilgiler

• Dynamics 365'te Yardımcı Pilotlar ve üretken AI
• Microsoft Copilot Kullanma: İstemler ve üretken AI ile çalışma
• Copilot öğrenim merkezi
• Microsoft Cloud'da Copilot deneyimleri benimseme, genişletme ve oluşturma
• AI ile Çalışma Sanatı ve Bilimi
• Microsoft Sertifikalı: Azure AI Temelleri