Power Platform AI：开发可重复使用的架构解决方案

在当今快节奏的数字世界中，人工智能（AI）对业务运营越来越重要。微软的 Power Platform 为将人工智能融入各种应用提供了一个强大的环境。本文将详细介绍如何在 Power Platform 中构建可重复使用的人工智能架构，强调效率、可扩展性和长期维护。通过使用架构设计策略，我们可以在各种计划中释放大量价值并简化人工智能部署。

要点

使用 Power Platform 为可重复使用的架构设计人工智能框架。

专注于架构设计和审查，以构建弹性人工智能解决方案。

开发可重复使用的服务和用户界面模式，以减少重复。

优化 Power Automate 流程，实现高效的业务流程自动化。

记录人工智能事务，简化故障排除并跟踪性能。

设计可重复使用的人工智能框架

架构设计的重要性

在探索 Power Platform 中的人工智能实施细节之前，了解定义明确的架构的价值至关重要。强大的架构设计不仅能使您的人工智能解决方案具有可操作性，还能使其具有可重用性、可扩展性和可维护性。如果没有架构设计，企业就会经常遇到代码冗余、复杂性不断增加以及难以适应不断变化的业务需求等问题。本节概述了在开发可重用人工智能框架时创建成功蓝图的结构化方法。

我们将讨论模块化、抽象化和关注点分离等基本设计原则。从一开始就考虑到更广阔的愿景，您的人工智能计划将为更简单地将人工智能集成到关键业务工作流程中奠定基础，并降低在全公司范围内部署人工智能解决方案的难度。

首次构建与可重复使用的服务

在 Power Platform 上启动人工智能项目时，认识到构建一次性解决方案与创建可重用组件之间的区别至关重要。初始工作通常需要从头开始构建特定服务。

这些首次构建构成了未来重用所需的基础组件。这样做的目的是创建一个结构良好、耦合松散的微服务或模块化组件。这些元素随后可用于各种应用程序，从而提高效率并缩短开发时间。可重复使用的服务可加快开发速度，并促进人工智能解决方案的一致性和标准化。

确定起点

要开发高效、有价值的人工智能解决方案，首先要明确核心业务需求和机遇。这通常包括确定缺少人工智能服务层或微服务架构的领域，以便在 Power Platform 上实施人工智能。

这是关键的一步，因为这是可以跨部门共享的初始层。例如，这可能是缺乏人工智能集成来解决特定业务流程或用例的问题。通过解决这些差距，您可以优先构建可重复使用的人工智能组件，从而为企业带来快速、可衡量的价值。选择一个合适的项目后，将其需求作为创建可重复使用服务的基础。数据是第一个需要研究的领域。实现业务目标需要哪些信息？

使用案例：与会议集成的项目仪表板

为了演示如何应用可重复使用的人工智能框架，请看一个集成了会议功能的项目仪表盘的例子。

该仪表盘是所有项目相关数据（包括项目、会议、团队和需求）的中心位置。在项目部分，用户可以访问会议选项卡，查看过去的会议并创建新的会议记录。该方案提供了一个实际案例，展示了 Power Platform 中可重复使用的人工智能组件的设计和执行。

许多项目和用例的主要目的是减少用户处理所接收信息的步骤和工作量。以会议集成为例，一个人必须参加会议、聆听讨论、手动处理信息并在公司内部共享。通过实施人工智能服务，我们可以将所有这些步骤浓缩为一个 "保存 "操作。

构建人工智能服务层

第 1 阶段：输入会议记录

构建人工智能服务层的第一阶段是让用户能够将会议记录输入 Power Platform。

用户可以使用直观的对话框复制和粘贴记录稿。该对话框包括一个文本输入框和保存/取消按钮，用于管理整个过程。这种简单明了的设计可确保用户及时、轻松地提供启动人工智能处理工作流程所需的数据。这样做的目的是简化初始上传流程，以便人工智能即使在人类启动时也能执行任务。

在 SharePoint 中存储会议记录

用户输入会议记录后，下一步就是将数据保存到 SharePoint 列表中。

SharePoint 列表将作为所有会议记录的集中存储，便于访问、管理和进一步分析。每个会议条目都将作为新行存储在列表中，并为会议标题、类别、关键决策、任务、后续项目和处理状态等元数据设置专门的列。这种有条理的方法可确保所有相关信息都可用于人工智能分析和报告。最关键的一点是，我们必须让人工智能能够利用这些数据。

Power Automate 和人工智能业务层

为了使人工智能处理工作流程自动化，我们采用了 Power Automate。

Power Automate 的功能是作为业务层，将 SharePoint 列表与人工智能服务连接起来。在本方案中，它被命名为 "人工智能会议创建器"，负责管理人工智能功能，以优化用户工作。通过使用 Power Automate，企业可以自动从会议记录中获取见解、分配任务并生成后续项目。Power Automate 减少了所需的人工操作。

与大型语言模型（LLM）交互

要将人工智能成功集成到 Power Platform 中，了解如何与大型语言模型 (LLM) 交互非常重要。

您需要知道如何制定有效的提示，以便提取数据、提出相关问题并有效总结信息。您必须将所有这些数据传递到 GPT-3.5 或 GPT-4 等人工智能模型中。在我们的项目中提供人工智能的基本要素是提示，我们将在这里进一步探讨。

提示包含指导人工智能模型如何处理信息的指令。这有助于确保所有人工智能操作都能在项目中发挥预期功能。在接下来的步骤中，我们将通过在集中 SharePoint 列表中存储提示，为这些项目建立一种规模化方法。

为人工智能模型创建服务层

最终目标是为发送给人工智能模型的提示建立一个可重复使用的模式。在我们的 Power Platform 用例中，一项关键技术是将人工智能模型指令与数据分开。为了有效实现这一目标，我们需要设计一个提示模板，将业务逻辑与输入数据隔离开来。我们既需要人工智能处理的数据，也需要具体的指令，以便人工智能理解其任务。表 1 演示了如何构建服务层来实现这一目标。

表 1：人工智能服务层

这可以确保尽管使用不同的系统，您也能为每个独特的用例保留业务规则，同时保留所有重要数据。

人工智能集成注意事项

随着人工智能模型的不断进步，设计独立于特定人工智能模型和版本的业务层至关重要。通过建立这种分离，您可以让您的团队增强特定应用的能力。以下是实施人工智能的其他重要考虑因素：

• 维护一个中央模板库。
• 实施日志记录机制，跟踪处理过的数据。
• 将数据与模板完全解耦，以实现项目扩展。
• 建立反馈系统，让人工智能模型从提供的数据中学习，促进持续改进。

逐步教程：实施人工智能会议创建器

步骤 1：设置项目控制面板

首先，建立一个具有会议选项卡的仪表板。该仪表盘应作为所有项目相关信息的中心枢纽。确保其设计可用于不同部门和用户组。

第 2 步：创建 AI 提示模板列表

我们必须创建一个单独的 SharePoint 列表来管理人工智能提示。这种方法提高了系统的灵活性，允许在与表数据交互时进行大量更新和修改。验证此服务列表是否包含提示密钥、消息数组和令牌计数。

步骤 3：添加会议记录输入

为用户提供从 Teams 等应用程序复制和粘贴会议记录的接口。之后，确保数据正确上传到相应的栏目。

第 4 步：发送到人工智能提示

现在是时候将工作量委托给我们的人工智能服务了。创建 Power Automate 流程，将所有数据与模板一起输入并生成会议结果。

人工智能服务层的优势和风险

优点

增强可重用性。在企业内部建立共享生态系统。

改进人工智能模型。让您的团队专注于人工智能，从而提高处理能力。

更高的灵活性。确保您的人工智能实施具有足够的灵活性，可在团队中进行分配。

缺点

初始复杂性。与临时方法相比，这种方法在首次构建时可能会更复杂。

前期投资。潜在的费用可能会让您的团队望而却步。进行成本效益分析有助于证明投资的合理性。

常见问题

使用可重复使用的人工智能架构有哪些主要好处？

可重复使用的人工智能架构可减少冗余、提高可扩展性并简化维护，从而节省长期时间和成本。

如何确定人工智能解决方案的哪些部分应可重复使用？

重点关注可用于不同项目的核心人工智能功能，如数据处理、情感分析或总结。

在 Power Platform 中处理提示的最有效方法是什么？

使用人工智能提示模板列表可将提示与特定用例分离开来，使其更易于修改和更新，而不会造成广泛影响。

精心设计的人工智能日志策略有哪些关键要素？

监控数据输入、输出和令牌消耗，以有效跟踪和增强解决方案。

相关问题

如何利用人工智能实现 Power 平台内业务流程的自动化？

人工智能可以自动执行 Power Platform 中的各种业务流程。聊天机器人在客户服务、数据分析、自动报告和内容创建方面非常有效。随着人工智能在 Power Platform 中的广泛应用，有许多工具可用于将人工智能集成到您的工作流程中。

在 Power Platform 上实施人工智能时，应考虑哪些安全性和合规性措施？

数据隐私和安全至关重要。建议采用数据丢失防护（DLP）策略来保护敏感信息。此外，确保您的解决方案符合国际和当地法规。始终对机密数据进行加密。

Power Platform 开发人员需要具备哪些技能才能有效实施人工智能解决方案？

Power Platform 开发人员需要扎实掌握数据建模、工作流自动化和人工智能原理。缩小这两个领域之间的差距对于成功实施至关重要。

人工智能能否提高 Power 平台内数据录入流程的效率和准确性？

是的，人工智能可以扫描文档、提取相关细节并自动将其输入到您的应用程序中，从而最大限度地减少手动输入和人为错误。