Power Platform AI: desenvolvimento de soluções de arquitetura reutilizáveis

No mundo digital acelerado de hoje, a Inteligência Artificial (IA) é cada vez mais essencial para as operações de negócios. O Power Platform da Microsoft oferece um ambiente avançado para incorporar a IA em diversos aplicativos. Este artigo detalha como criar arquiteturas de IA reutilizáveis na Power Platform, enfatizando a eficiência, a escalabilidade e a manutenção de longo prazo. Ao usar uma estratégia de projeto arquitetônico, podemos desbloquear um valor substancial e simplificar a implementação da IA em várias iniciativas.

Pontos principais

Projete uma estrutura de IA para uma arquitetura reutilizável usando o Power Platform.

Concentre-se no projeto e na revisão da arquitetura para criar soluções de IA resilientes.

Desenvolva serviços reutilizáveis e padrões de interface do usuário para reduzir a duplicação.

Otimize os fluxos do Power Automate para uma automação eficiente dos processos de negócios.

Registre as transações de IA para simplificar a solução de problemas e acompanhar o desempenho.

Projetando uma estrutura de IA reutilizável

A importância do projeto arquitetônico

Antes de explorar os detalhes da implementação da IA na Power Platform, é fundamental entender o valor de uma arquitetura bem definida. Um projeto arquitetônico robusto torna suas soluções de IA não apenas operacionais, mas também reutilizáveis, dimensionáveis e passíveis de manutenção. Sem ele, as empresas frequentemente se deparam com problemas como código redundante, complexidade crescente e desafios de adaptação às mudanças nos requisitos de negócios. Esta seção descreve um método estruturado para criar um projeto bem-sucedido ao desenvolver estruturas de IA reutilizáveis.

Discutiremos princípios essenciais de design, como modularidade, abstração e separação de preocupações. Ao considerar a visão mais ampla desde o início, suas iniciativas de IA estabelecerão uma base para uma integração mais simples da IA nos principais fluxos de trabalho de negócios e reduzirão a dificuldade de implantar soluções de IA em toda a empresa.

Criação pela primeira vez vs. serviços reutilizáveis

Ao iniciar projetos de IA na Power Platform, é fundamental reconhecer a distinção entre a criação de uma solução única e a criação de componentes reutilizáveis. Os esforços iniciais geralmente exigem a construção de serviços específicos desde o início.

Essas primeiras construções formam as peças fundamentais necessárias para reutilização futura. O objetivo é criar um microsserviço bem estruturado ou um componente modular com acoplamento frouxo. Esses elementos podem então ser utilizados em vários aplicativos, aumentando a eficiência e reduzindo o tempo de desenvolvimento. Os serviços reutilizáveis aceleram o desenvolvimento e incentivam a consistência e a padronização em suas soluções baseadas em IA.

Identificando o ponto de partida

Para desenvolver uma solução de IA altamente eficaz e valiosa, comece identificando os principais requisitos e oportunidades de negócios. Isso geralmente envolve a identificação de áreas que não possuem uma camada de serviço de IA ou uma arquitetura de microsserviços para implementação de IA na Power Platform.

Essa é uma etapa essencial porque é a camada inicial que pode ser compartilhada entre vários departamentos. Por exemplo, pode ser a ausência de integração de IA para abordar um processo de negócios ou caso de uso específico. Ao abordar essas lacunas, você pode priorizar a criação de componentes de IA reutilizáveis que forneçam valor rápido e mensurável para a organização. Depois de selecionar um projeto adequado, use seus requisitos como base para criar serviços reutilizáveis. Os dados são a primeira área a ser examinada. Quais informações são necessárias para atender ao objetivo comercial?

Caso de uso: Um painel de controle de projeto com integração de reuniões

Para demonstrar como aplicar uma estrutura de IA reutilizável, considere o exemplo de um painel de projeto com recursos de reunião integrados.

O painel funciona como um local central para todos os dados relacionados ao projeto, incluindo projetos, reuniões, equipes e requisitos. Na seção do projeto, os usuários podem acessar uma guia de reunião para analisar reuniões anteriores e criar novos registros de reunião. Esse cenário oferece um exemplo prático para mostrar o design e a execução de componentes de IA reutilizáveis na Power Platform.

O principal objetivo de vários projetos e casos de uso é diminuir o número de etapas e o esforço que uma pessoa precisa fazer para lidar com as informações que recebe. Usando o exemplo da integração de reuniões, uma pessoa precisa participar da reunião, ouvir a discussão e processar manualmente as informações para compartilhá-las com toda a empresa. Ao implementar serviços de IA, podemos condensar todas essas etapas em uma única ação "Salvar".

Criação da camada de serviços de IA

Fase 1: Inserção da transcrição da reunião

A primeira etapa da construção da camada de serviço de IA é permitir que os usuários insiram transcrições de reuniões na Power Platform.

Isso pode ser feito usando uma caixa de diálogo intuitiva que permite aos usuários copiar e colar a transcrição. Essa caixa de diálogo inclui um campo de entrada de texto e botões de salvar/cancelar para gerenciar o processo. Esse design simples garante que os usuários possam fornecer pronta e facilmente os dados necessários para iniciar o fluxo de trabalho de processamento de IA. O objetivo é simplificar o processo de upload inicial para que a IA possa executar suas tarefas, mesmo quando os humanos o iniciarem.

Armazenamento de transcrições de reuniões no SharePoint

Depois que os usuários inserem a transcrição da reunião, a próxima etapa é salvar os dados em uma lista do SharePoint.

Essa lista do SharePoint funcionará como um armazenamento central para todas as transcrições de reuniões, permitindo fácil acesso, gerenciamento e análise posterior. Cada registro de reunião será armazenado como uma nova linha na lista, com colunas dedicadas para metadados como título da reunião, categoria, decisões importantes, tarefas, itens de acompanhamento e status de processamento. Esse método organizado garante que todas as informações pertinentes estejam acessíveis para análises e relatórios de IA. O ponto crucial é que devemos disponibilizar esses dados para que nossa IA os utilize.

Power Automate e a camada de negócios de IA

Para automatizar o fluxo de trabalho de processamento da IA, o Power Automate é empregado.

O Power Automate funciona como a camada de negócios, vinculando a lista do SharePoint aos serviços de IA. Nesse cenário, ele é chamado de "AI Meeting Creator" e gerencia as funções de IA para otimizar o esforço do usuário. Usando o Power Automate, as empresas podem obter automaticamente insights de transcrições de reuniões, atribuir tarefas e produzir itens de acompanhamento. O Power Automate reduz o trabalho manual necessário.

Interação com grandes modelos de linguagem (LLMs)

Para integrar com sucesso a IA à Power Platform, é importante saber como interagir com os modelos de linguagem ampla (LLMs).

Você precisa saber como formular prompts eficazes que possam extrair dados, fazer perguntas relevantes e resumir informações de forma eficiente. Você deve passar todos esses dados para modelos de IA como o GPT-3.5 ou o GPT-4. O componente fundamental para o fornecimento de IA em nossos projetos é o prompting, que exploraremos mais detalhadamente aqui.

O prompt contém as instruções que orientam o modelo de IA sobre como processar as informações. Isso ajuda a garantir que todas as operações de IA funcionem como pretendido em seus projetos. Na etapa seguinte, estabeleceremos um método de escalonamento desses projetos armazenando o prompt em uma lista centralizada do SharePoint.

Criação da camada de serviço para modelos de IA

O objetivo final é estabelecer um padrão reutilizável para o prompt enviado aos nossos modelos de IA. Uma técnica fundamental é separar as instruções do modelo de IA dos dados em nosso caso de uso do Power Platform. Para conseguir isso de forma eficaz, crie um modelo de prompt que isole a lógica comercial dos dados de entrada. Precisamos dos dados para a IA processar e de instruções específicas para que ela entenda sua tarefa. A Tabela 1 demonstra como construir a camada de serviço que realiza isso.

Tabela 1: Camada de serviço de IA

Isso garante que, apesar de usar sistemas diferentes, você possa preservar as regras de negócios para cada caso de uso exclusivo e, ao mesmo tempo, reter todos os seus dados importantes.

Considerações sobre integração de IA

Como os modelos de IA avançam constantemente, é crucial projetar a camada de negócios para ser independente dos modelos e versões de IA específicos que você usa. Ao estabelecer essa separação, você capacita sua equipe a aprimorar seu aplicativo específico. Abaixo estão outras considerações vitais para a implementação da IA:

• Manter um repositório central de modelos.
• Implemente um mecanismo de registro para rastrear os dados processados.
• Desacoplar completamente os dados e os modelos para permitir o dimensionamento do projeto.
• Configure um sistema de feedback para permitir que o modelo de IA aprenda com os dados fornecidos, promovendo o aprimoramento contínuo.

Tutorial passo a passo: Implementação do AI Meeting Creator

Etapa 1: Configuração do painel do projeto

Primeiro, crie um painel de controle com uma guia de reunião. Esse painel deve servir como um hub central para todas as informações relacionadas ao projeto. Certifique-se de que ele foi projetado para ser usado por vários departamentos e grupos de usuários.

Etapa 2: criação da lista de modelos de prompt de IA

Devemos criar uma lista separada no SharePoint para gerenciar nossos AI Prompts. Esse método aumenta a flexibilidade do sistema, permitindo várias atualizações e modificações durante a interação com os dados da tabela. Verifique se essa lista de serviços inclui uma chave de prompt, uma matriz de mensagens e uma contagem de tokens.

Etapa 3: adição da entrada da transcrição da reunião

Forneça aos usuários uma interface para copiar e colar notas de reunião de aplicativos como o Teams. Depois disso, verifique se os dados foram carregados corretamente na coluna apropriada.

Etapa 4: envio para o prompt de IA

Agora é hora de delegar a carga de trabalho ao nosso serviço de IA. Crie o fluxo do Power Automate para ingerir todos os dados junto com o modelo e gerar os resultados da reunião.

Benefícios e riscos da camada de serviço de IA

Prós

Reusabilidade aprimorada. Crie um ecossistema compartilhado em sua organização.

Modelos de IA aprimorados. Permita que sua equipe se concentre na IA, resultando em melhores recursos de processamento.

Maior agilidade. Garanta que sua implementação de IA seja flexível o suficiente para ser distribuída entre sua equipe.

Contras

Complexidade inicial. Essa abordagem pode ser mais complicada para uma primeira construção em comparação com os métodos ad-hoc.

Investimento inicial. As possíveis despesas podem dissuadir sua equipe. A realização de uma análise de custo-benefício pode ajudar a justificar o investimento.

PERGUNTAS FREQUENTES

Quais são os principais benefícios de usar uma arquitetura de IA reutilizável?

Uma arquitetura de IA reutilizável reduz a redundância, melhora a escalabilidade e simplifica a manutenção, resultando em economia de tempo e custo a longo prazo.

Como posso determinar quais partes de minhas soluções de IA devem ser reutilizadas?

Concentre-se nas principais funções de IA, como processamento de dados, análise de sentimentos ou sumarização, que podem ser utilizadas em diferentes projetos.

Qual é a maneira mais eficiente de lidar com prompts no Power Platform?

O uso de uma lista de modelos de prompts de IA separa os prompts de casos de uso específicos, facilitando a modificação e a atualização sem impacto generalizado.

Quais são os principais elementos de uma estratégia de registro de IA bem projetada?

Monitore as entradas e saídas de dados e o consumo de tokens para rastrear e aprimorar suas soluções com eficiência.

Perguntas relacionadas

Como a IA pode ser usada para automatizar processos de negócios na Power Platform?

A IA pode automatizar vários processos de negócios no Power Platform. Os chatbots são altamente eficazes para atendimento ao cliente, análise de dados, relatórios automatizados e criação de conteúdo. Com a ampla presença da IA na Power Platform, várias ferramentas estão disponíveis para integrar a IA em seus fluxos de trabalho.

Que medidas de segurança e conformidade devo considerar ao implementar a IA no Power Platform?

A privacidade e a segurança dos dados são essenciais. Recomenda-se aplicar políticas de prevenção contra perda de dados (DLP) para proteger informações confidenciais. Além disso, garanta que suas soluções estejam em conformidade com as normas internacionais e locais. Sempre criptografe os dados confidenciais.

Quais são as habilidades necessárias para que os desenvolvedores do Power Platform implementem soluções de IA com eficiência?

Os desenvolvedores do Power Platform precisam ter uma sólida compreensão da modelagem de dados, da automação do fluxo de trabalho e dos princípios de IA. Preencher a lacuna entre esses dois domínios é crucial para uma implementação bem-sucedida.

A IA pode melhorar a eficiência e a precisão dos processos de entrada de dados no Power Platform?

Sim, a IA pode digitalizar documentos, extrair detalhes relevantes e inseri-los automaticamente em seu aplicativo, minimizando a entrada manual e o erro humano ao longo do tempo.