Power Platform AI: Entwicklung von wiederverwendbaren Architekturlösungen

In der heutigen schnelllebigen digitalen Welt wird Künstliche Intelligenz (KI) für den Geschäftsbetrieb immer wichtiger. Die Power Platform von Microsoft bietet eine leistungsstarke Umgebung für die Einbindung von KI in verschiedene Anwendungen. In diesem Artikel wird beschrieben, wie wiederverwendbare KI-Architekturen innerhalb der Power Platform aufgebaut werden können, wobei der Schwerpunkt auf Effizienz, Skalierbarkeit und langfristiger Wartung liegt. Durch die Verwendung einer architektonischen Designstrategie können wir einen erheblichen Wert freisetzen und die KI-Bereitstellung in verschiedenen Initiativen rationalisieren.

Wichtige Punkte

Entwerfen Sie ein KI-Framework für eine wiederverwendbare Architektur unter Verwendung der Power Platform.

Konzentrieren Sie sich auf den Entwurf und die Überprüfung der Architektur, um belastbare KI-Lösungen zu entwickeln.

Entwickeln Sie wiederverwendbare Services und UI-Muster, um Doppelarbeit zu vermeiden.

Optimieren Sie Power Automate-Flows für eine effiziente Automatisierung von Geschäftsprozessen.

Protokollieren Sie KI-Transaktionen, um die Fehlersuche zu vereinfachen und die Leistung zu verfolgen.

Entwerfen eines wiederverwendbaren AI-Frameworks

Die Bedeutung des architektonischen Designs

Bevor Sie sich mit den Details der KI-Implementierung in der Power Platform befassen, sollten Sie den Wert einer gut definierten Architektur verstehen. Ein robuster Architekturentwurf macht Ihre KI-Lösungen nicht nur einsatzfähig, sondern auch wiederverwendbar, skalierbar und wartbar. Ohne eine solche Architektur stoßen Unternehmen häufig auf Probleme wie redundanten Code, zunehmende Komplexität und Schwierigkeiten bei der Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen. In diesem Abschnitt wird eine strukturierte Methode zur Erstellung eines erfolgreichen Blueprints für die Entwicklung wiederverwendbarer KI-Frameworks vorgestellt.

Wir werden wesentliche Designprinzipien wie Modularität, Abstraktion und Trennung von Belangen diskutieren. Indem Sie von Anfang an eine umfassendere Vision in Betracht ziehen, schaffen Sie eine Grundlage für eine einfachere Integration von KI in wichtige Geschäftsabläufe und verringern die Schwierigkeiten bei der unternehmensweiten Bereitstellung von KI-Lösungen.

Erstmalige Erstellung vs. wiederverwendbare Dienste

Beim Start von KI-Projekten auf der Power Platform ist es von grundlegender Bedeutung, den Unterschied zwischen der Erstellung einer einmaligen Lösung und der Erstellung wiederverwendbarer Komponenten zu erkennen. In der Anfangsphase müssen häufig bestimmte Dienste von Grund auf neu erstellt werden.

Diese ersten Builds bilden die Grundlage für die spätere Wiederverwendung. Ziel ist es, einen gut strukturierten Microservice oder eine modulare Komponente mit loser Kopplung zu erstellen. Diese Elemente können dann in verschiedenen Anwendungen verwendet werden, was die Effizienz steigert und die Entwicklungszeit verkürzt. Wiederverwendbare Services beschleunigen die Entwicklung und fördern die Konsistenz und Standardisierung Ihrer KI-gestützten Lösungen.

Identifizierung des Ausgangspunkts

Um eine hocheffektive und wertvolle KI-Lösung zu entwickeln, müssen Sie zunächst die wichtigsten geschäftlichen Anforderungen und Möglichkeiten ermitteln. Dies beinhaltet in der Regel die Identifizierung von Bereichen, in denen eine KI-Serviceschicht oder eine Microservices-Architektur für die KI-Implementierung auf der Power Platform fehlt.

Dies ist ein entscheidender Schritt, denn dies ist die erste Schicht, die von mehreren Abteilungen gemeinsam genutzt werden kann. Beispielsweise könnte es sich um das Fehlen einer KI-Integration für einen bestimmten Geschäftsprozess oder Anwendungsfall handeln. Indem Sie diese Lücken schließen, können Sie vorrangig wiederverwendbare KI-Komponenten entwickeln, die einen schnellen, messbaren Nutzen für das Unternehmen bringen. Nachdem Sie ein geeignetes Projekt ausgewählt haben, verwenden Sie dessen Anforderungen als Grundlage für die Erstellung wiederverwendbarer Dienste. Daten sind der erste zu untersuchende Bereich. Welche Informationen sind erforderlich, um das Geschäftsziel zu erreichen?

Anwendungsfall: Ein Projekt-Dashboard mit Meeting-Integration

Zur Veranschaulichung der Anwendung eines wiederverwendbaren KI-Frameworks betrachten Sie das Beispiel eines Projekt-Dashboards mit integrierten Besprechungsfunktionen.

Das Dashboard fungiert als zentraler Ort für alle projektbezogenen Daten, einschließlich Projekten, Meetings, Teams und Anforderungen. Im Projektbereich können Benutzer auf eine Besprechungsregisterkarte zugreifen, um vergangene Besprechungen zu überprüfen und neue Besprechungseinträge zu erstellen. Dieses Szenario bietet ein praktisches Beispiel für den Entwurf und die Ausführung von wiederverwendbaren KI-Komponenten in der Power Platform.

Das Hauptziel zahlreicher Projekte und Anwendungsfälle besteht darin, die Anzahl der Schritte und den Aufwand zu verringern, die eine Person unternehmen muss, um die erhaltenen Informationen zu verarbeiten. Am Beispiel der Besprechungsintegration muss eine Person an der Besprechung teilnehmen, der Diskussion zuhören und die Informationen manuell verarbeiten, um sie in ihrem Unternehmen weiterzugeben. Durch die Implementierung von KI-Diensten können wir all diese Schritte in einer einzigen "Speichern"-Aktion zusammenfassen.

Aufbau der KI-Dienstebene

Phase 1: Eingabe des Besprechungsprotokolls

Der erste Schritt beim Aufbau der KI-Serviceschicht besteht darin, den Benutzern die Eingabe von Besprechungsprotokollen in die Power Platform zu ermöglichen.

Dies kann über ein intuitives Dialogfeld erfolgen, in das der Benutzer das Protokoll kopieren und einfügen kann. Dieses Dialogfeld enthält ein Texteingabefeld und Schaltflächen zum Speichern/Abbrechen, um den Prozess zu steuern. Diese einfache Gestaltung gewährleistet, dass die Benutzer die für den Start des KI-Verarbeitungsprozesses erforderlichen Daten schnell und einfach bereitstellen können. Ziel ist es, den anfänglichen Upload-Prozess zu vereinfachen, damit die KI ihre Aufgaben erfüllen kann, auch wenn der Mensch sie initiiert.

Speichern von Besprechungsprotokollen in SharePoint

Nach der Eingabe des Sitzungsprotokolls durch die Benutzer werden die Daten in einer SharePoint-Liste gespeichert.

Diese SharePoint-Liste dient als zentraler Speicher für alle Besprechungsprotokolle und ermöglicht einen einfachen Zugriff, eine einfache Verwaltung und weitere Analysen. Jeder Besprechungseintrag wird als neue Zeile in der Liste gespeichert, mit eigenen Spalten für Metadaten wie Besprechungstitel, Kategorie, wichtige Entscheidungen, Aufgaben, Folgeaufgaben und Bearbeitungsstatus. Diese organisierte Methode stellt sicher, dass alle relevanten Informationen für KI-Analysen und Berichte zugänglich sind. Der entscheidende Punkt ist, dass wir diese Daten für unsere KI verfügbar machen müssen, damit sie genutzt werden kann.

Power Automate und der KI-Business-Layer

Zur Automatisierung des KI-Verarbeitungsworkflows wird Power Automate eingesetzt.

Power Automate fungiert als Business Layer und verbindet die SharePoint-Liste mit den KI-Diensten. In diesem Szenario wird es als "AI Meeting Creator" bezeichnet und verwaltet die KI-Funktionen zur Optimierung des Benutzeraufwands. Durch den Einsatz von Power Automate können Unternehmen automatisch Erkenntnisse aus Besprechungsprotokollen ableiten, Aufgaben zuweisen und Follow-up-Elemente erstellen. Power Automate reduziert den manuellen Arbeitsaufwand.

Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs)

Um KI erfolgreich in die Power Platform zu integrieren, ist es wichtig zu wissen, wie man mit Large Language Models (LLMs) interagiert.

Sie müssen wissen, wie man effektive Prompts formuliert, die Daten extrahieren, relevante Fragen stellen und Informationen effizient zusammenfassen können. Sie müssen all diese Daten an KI-Modelle wie GPT-3.5 oder GPT-4 weitergeben. Die grundlegende Komponente für die Bereitstellung von KI in unseren Projekten ist das Prompting, auf das wir hier näher eingehen werden.

Der Prompt enthält die Anweisungen, die dem KI-Modell vorgeben, wie es die Informationen verarbeiten soll. Dadurch wird sichergestellt, dass alle KI-Vorgänge in Ihren Projekten wie vorgesehen funktionieren. Im folgenden Schritt werden wir eine Methode zur Skalierung dieser Projekte einrichten, indem wir den Prompt in einer zentralen SharePoint-Liste speichern.

Erstellen der Dienstebene für KI-Modelle

Das letzte Ziel besteht darin, ein wiederverwendbares Muster für die an unsere KI-Modelle gesendete Eingabeaufforderung zu erstellen. Eine wichtige Technik besteht darin, die Anweisungen des KI-Modells von den Daten in unserem Power Platform-Anwendungsfall zu trennen. Um dies effektiv zu erreichen, entwerfen Sie eine Prompt-Vorlage, die die Geschäftslogik von den Eingabedaten isoliert. Wir benötigen sowohl die Daten, die die KI verarbeiten soll, als auch spezifische Anweisungen, damit sie ihre Aufgabe versteht. Tabelle 1 veranschaulicht, wie die Diensteschicht aufgebaut sein muss, um dies zu erreichen.

Tabelle 1: KI-Dienstschicht

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie trotz der Verwendung unterschiedlicher Systeme die Geschäftsregeln für jeden einzelnen Anwendungsfall beibehalten und gleichzeitig alle wichtigen Daten beibehalten können.

Überlegungen zur KI-Integration

Da KI-Modelle ständig weiterentwickelt werden, ist es wichtig, die Geschäftsschicht unabhängig von den verwendeten KI-Modellen und -Versionen zu gestalten. Durch diese Trennung geben Sie Ihrem Team die Möglichkeit, Ihre spezifische Anwendung zu verbessern. Im Folgenden finden Sie weitere wichtige Überlegungen zur KI-Implementierung:

• Führen Sie ein zentrales Repository für Vorlagen.
• Implementieren Sie einen Protokollierungsmechanismus, um verarbeitete Daten zu verfolgen.
• Vollständige Entkopplung von Daten und Vorlagen, um eine Skalierung des Projekts zu ermöglichen.
• Richten Sie ein Feedback-System ein, damit das KI-Modell aus den bereitgestellten Daten lernt und sich kontinuierlich verbessern kann.

Schritt-für-Schritt-Anleitung: Implementierung des AI Meeting Creator

Schritt 1: Einrichten des Projekt-Dashboards

Erstellen Sie zunächst ein Dashboard mit einer Registerkarte für Besprechungen. Dieses Dashboard sollte als zentrale Anlaufstelle für alle projektbezogenen Informationen dienen. Stellen Sie sicher, dass es für die Nutzung durch verschiedene Abteilungen und Benutzergruppen geeignet ist.

Schritt 2: Erstellen der AI Prompt Template List

Wir müssen eine separate SharePoint-Liste erstellen, um unsere AI Prompts zu verwalten. Diese Methode erhöht die Flexibilität des Systems und ermöglicht zahlreiche Aktualisierungen und Änderungen bei gleichzeitiger Interaktion mit den Tabellendaten. Vergewissern Sie sich, dass diese Serviceliste einen Prompt-Schlüssel, ein Nachrichten-Array und eine Token-Anzahl enthält.

Schritt 3: Hinzufügen der Besprechungsprotokolleingabe

Bieten Sie den Benutzern eine Schnittstelle zum Kopieren und Einfügen von Besprechungsnotizen aus Anwendungen wie Teams. Stellen Sie anschließend sicher, dass die Daten korrekt in die entsprechende Spalte hochgeladen werden.

Schritt 4: Senden an die KI-Aufforderung

Nun ist es an der Zeit, die Arbeitslast an unseren KI-Dienst zu delegieren. Erstellen Sie den Power Automate-Flow, um alle Daten zusammen mit der Vorlage zu erfassen und die Besprechungsergebnisse zu generieren.

Vorteile und Risiken der KI-Service-Ebene

Vorteile

Verbesserte Wiederverwendbarkeit. Aufbau eines gemeinsamen Ökosystems für Ihr Unternehmen.

Verbesserte KI-Modelle. Ermöglichen Sie es Ihrem Team, sich auf KI zu konzentrieren, was zu besseren Verarbeitungsmöglichkeiten führt.

Höhere Agilität. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Implementierung flexibel genug ist, um sie über Ihr Team zu verteilen.

Nachteile

Anfängliche Komplexität. Im Vergleich zu Ad-hoc-Methoden kann dieser Ansatz beim ersten Aufbau komplizierter sein.

Vorab-Investition. Mögliche Kosten könnten Ihr Team abschrecken. Die Durchführung einer Kosten-Nutzen-Analyse kann helfen, die Investition zu rechtfertigen.

FAQ

Was sind die Hauptvorteile einer wiederverwendbaren KI-Architektur?

Eine wiederverwendbare KI-Architektur reduziert Redundanzen, verbessert die Skalierbarkeit und vereinfacht die Wartung, was langfristig zu Zeit- und Kosteneinsparungen führt.

Wie bestimme ich, welche Teile meiner KI-Lösungen wiederverwendbar gemacht werden sollten?

Konzentrieren Sie sich auf KI-Kernfunktionen wie Datenverarbeitung, Sentiment-Analyse oder Zusammenfassungen, die in verschiedenen Projekten verwendet werden können.

Wie kann ich Prompts in der Power Platform am effizientesten handhaben?

Die Verwendung einer KI-Prompt-Vorlagenliste trennt die Prompts von spezifischen Anwendungsfällen und macht es einfacher, sie ohne große Auswirkungen zu ändern und zu aktualisieren.

Was sind die Schlüsselelemente einer gut durchdachten KI-Protokollierungsstrategie?

Überwachen Sie Dateneingaben, Ausgaben und den Token-Verbrauch, um Ihre Lösungen effektiv zu verfolgen und zu verbessern.

Verwandte Fragen

Wie kann KI zur Automatisierung von Geschäftsprozessen innerhalb der Power Platform eingesetzt werden?

KI kann verschiedene Geschäftsprozesse in der Power Platform automatisieren. Chatbots eignen sich hervorragend für den Kundenservice, die Datenanalyse, die automatische Berichterstellung und die Erstellung von Inhalten. Dank der umfassenden Präsenz von KI in der Power Platform stehen zahlreiche Tools für die Integration von KI in Ihre Arbeitsabläufe zur Verfügung.

Welche Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen sollte ich bei der Implementierung von KI auf der Power Platform beachten?

Datenschutz und Sicherheit sind von entscheidender Bedeutung. Es wird empfohlen, Richtlinien zur Vermeidung von Datenverlusten (DLP) anzuwenden, um sensible Informationen zu schützen. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Lösungen die internationalen und lokalen Vorschriften einhalten. Verschlüsseln Sie vertrauliche Daten immer.

Welche Fähigkeiten müssen Power Platform-Entwickler mitbringen, um KI-Lösungen effektiv zu implementieren?

Power Platform-Entwickler müssen ein solides Verständnis für Datenmodellierung, Workflow-Automatisierung und KI-Prinzipien mitbringen. Die Überbrückung der Kluft zwischen diesen beiden Bereichen ist entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung.

Kann KI die Effizienz und Genauigkeit von Dateneingabeprozessen innerhalb der Power Platform verbessern?

Ja, KI kann Dokumente scannen, relevante Details extrahieren und diese automatisch in Ihre Anwendung eingeben, wodurch die manuelle Eingabe und menschliche Fehler im Laufe der Zeit minimiert werden.