Vanlige spørsmål om instruksjoner

Disse vanlige spørsmålene (FAQ) beskriver AI-innvirkningen av Prompt Builder.

Hva er spørringer?

Spørringsfunksjonen i Prompt Builder gir brukere en allsidig mulighet til å utvikle AI-drevne arbeidsflyter, applikasjoner, datatransformasjon og tilpasning av kopiloter. Den tillater oppretting av arbeidsflyter og programmer som oppsummerer dokumenter, oppretter utkast til svar, klassifiserer tekst og oversetter språk. Denne funksjonen drives av Azure OpenAI-tjeneste, som bruker GPT-teknologi (Generative Pre-trained Transformer). Disse modellene er lært opp med store mengder tekstdata, slik at de kan generere tekst som ligner innhold skrevet av mennesker.

Finn ut mer i Merknad om innsikt for Azure OpenAI Service.

Hva er tiltenkte brukstilfeller av spørringer?

Instrukser i Prompt Builder gjør det mulig å bygge intelligente applikasjoner, arbeidsflyter og utvide kopiloter. De benytter egenskapene til forhåndsopplærte GPT-modeller og fjerner behovet for egendefinert modellopplæring. Hensikten med dette kan for eksempel være å bygge en arbeidsflyt som oppsummerer innkommende klager fra kunder. Deretter opprettes en billett i et verktøy for hendelsesbehandling basert på kategorien for den innkommende klagen. Utviklere kan i dette eksemplet instruere modellen til å kategorisere og oppsummere den innkommende klagen for å opprette en ny hendelse.

Følgende liste inneholder de mest populære brukstilfellene for denne tjenesten:

• Sammendrag av e-poster, diskusjoner, utskrifter, dokumenter osv.
• Forslag til svarutkast på kundespørringer, klager, e-post osv.
• Uttrekking av informasjon fra kontrakter, e-poster, faktura, ordrer osv.
• Klassifisering av innhold i ønskede kategorier (for eksempel om en e-post er en ordre, en kommentar eller en retur).
• Sentimentanalyse av en angitt tekst (for eksempel identifisering av sentiment for en produktgjennomgang).

I alle disse tilfellene er brukerne ansvarlige for det endelige resultatet av systemet. De må gjennomgå det genererte innholdet for mulige unøyaktigheter før de brukes.

Hvordan ble beredskapen for spørringsfunksjonen evaluert? Hvilke målinger brukes til å måle ytelse?

Evalueringen av denne egenskapen innebærer omfattende testing på tvers av en rekke sikkerhetsparametere. Denne testingen sikrer at funksjonen er i tråd med organisasjonens standarder og prinsipper for ansvarlig KI. Tjenesten blir også kontinuerlig vurdert for mulige sårbarheter. Ytelsesmetrikkene vi bruker, innebærer primært effektiviteten ved innholdsfiltrering og avtalegraden mellom menneske og maskin om filtrert i forhold til ufiltrert innhold.

Hvilken type innholdsmoderering implementeres for spørringer?

De store språkmodellene trenes på internettdata, noe som er gunstig for å bygge en generell verdensmodell. Samtidig kan den arve skadelig, støtende og ensidig innhold fra de samme kildene. Modellene er lært opp til å fungere trygt og ikke produsere skadelig innhold (hat og rettferdighet, seksuell vold, selvskading), men av og til kan den generere upassende innhold. Instruksjoner lagd i Instruksjonsverktøyet utnytter tjenesten Azure AI Content Safety for å integrere toppmoderne innholdsmoderasjonsfunksjoner i AI-instruksjonene. Dette omfatter tjenester for å analysere det genererte innholdet med skannere for skadelig innhold med flere alvorlighetsgrader og beskyttelse mot spørsmål-injeksjonsangrep. Utdataene er også tilgjengelige for regenerering av beskyttet materiale.

Produsenter kan konfigurere innholdsmodereringsnivået kun for skadelig innhold. Lavere moderasjon øker risikoen for skadelig innhold i instruksens svar. Høyere moderasjon reduserer risikoen, men kan føre til færre svar.

Les mer i Innholdsmodereringsnivå.

Hva er begrensningene til spørringsfunksjonen? Hvordan kan brukere minimere virkningen av spørringsbegrensninger når de bruker systemet?

Bruken av denne teknologien må overholdes i henhold Regler for god oppførsel for Azure OpenAI-tjenesten. Denne teknologien må ikke brukes til generering av innhold knyttet til politiske ytringer, ytringsfrihet, feilinformasjon, selvskading, diskriminering, eksplisitt seksuelt materiale eller innhold som er ulovlig i henhold til reglene for god oppførsel. Programmer som ikke støttes av denne teknologien, omfatter rådgivning, bruk av juridiske, økonomiske og helserelaterte veiledninger eller fremtidige prognoser, i tillegg til beregning av økonomiske, vitenskapelige eller matematiske beregninger, og all annen ustøttet bruk som nevnes i Merknad om innsikt for Azure OpenAI-tjenesten.

AI-generert innhold kan inneholde feil, derfor bør makere informere sluttbrukerne om at innholdet er generert av denne modellen på en gjennomsiktig måte. Klar kommunikasjon om generert innhold bidrar til at ingen gjør seg avhengige av det. Oppretter bør også bruke muligheten for menneskelig gjennomgang for å forsikre seg om at det KI-genererte innholdet er nøyaktig og hensiktsmessig før det brukes.

Hvilke driftsfaktorer og innstillinger gjør at det går an å bruke systemet på en effektiv og ansvarlig måte?

Innhold som genereres av KI-modellen, er probabilistisk av natur, og derfor kan modellsvar variere for samme ledetekst. Det genererte svaret kan være feil eller villedende, og det kan føre til utilsiktede resultater fra flyten eller appen. Forretningskunder kan for eksempel motta feil eller feil informasjon, anbefalinger eller kundestøtte. Utviklere bør implementere meningsfylt menneskelig tilsyn i flytene og appene og teste spørsmålene deres for potensiell skadelig funksjonalitet eller forbudt innhold, slik dette er oppført i Microsofts regler for god oppførsel. Lavkode-utviklere bør også være åpne om bruken av AI i appene og flytene sine for å informere forretningsbrukeren, og tydelig angi at innholdet er generert av AI. Genererte svar samsvarer kanskje ikke med lavkodeutviklerens forventninger på grunn av lengdebegrensninger, innholdsfiltrering eller modellvalg.

Hva kalles GPT-modellen, hvor er den driftet, og hvordan får jeg tilgang til den?

Prompt Builder støtter GPT 4.1 mini, GPT 4.1 og GPT 5-modeller, som er hostet på Azure OpenAI Service. Du kan få tilgang til disse modellene via instruksene som finnes på tvers av Power Platform, i programmene, flytene og kopilotene dine.

Les mer i Hva er nytt i Azure OpenAI Service?

Blir dataene mine brukt til å trene eller forbedre de store språkmodellene som er tilgjengelige i Prompt Builder?

Instruksjoner lagd i instruksjonsverktøyet kjøres på Azure OpenAI Service driftet av Microsoft. Kundedata brukes ikke til å trene eller forbedre noen av Azure OpenAI Service Foundation-modellene. Microsoft deler ikke kundedataene med en tredjepart med mindre du har gitt tillatelse til det. Kundens spørsmål (inndata) med tilhørende grunnlagsdata og modellens svar (utdata) brukes ikke til å trene eller forbedre Azure OpenAI Service foundation models.

Er det tilføyde innholdet i handlingen Kjør en spørring offentlig tilgjengelig?

Fanen Om for handlingen sier: Denne handlingen gir tilgang til instruksene dine som bruker GPT-modellen som kjører på Azure OpenAI Service.

Spørringene du legger til handlingen Kjør en spørring i Power Automate er private som standard. De er bare synlige og kan brukes i organisasjonen din, og er ikke tilgjengelige for hele verden. Spørsmål er private og ment for intern bruk i firmaet.

Nylig opprettede ledetekster er private som standard. Dette betyr at de er synlige og kan brukes i Power Automate, Power Apps og Microsoft Copilot Studio bare av personen som opprettet dem. Dette gir brukeren tid til å teste og evaluere dem i apper eller arbeidsflyter og sikre nøyaktighet før de deles.

Hvis du vil at andre brukere av miljøet eller gruppene skal bruke ledeteksten i Power Apps eller Power Automate, må du dele den.

Finn ut mer i Del spørringen.

Hvordan behandles bilder av personer i spørringsbyggeren?

Prompt Builder er ikke ment å brukes til å identifisere enkeltpersoner basert på ansiktstrekk eller biometriske data. Når du laster opp bilder som inneholder personer i spørsmålsbyggeren, bruker systemet automatisk en funksjon for ansiktsutvisking før bildene analyseres for å beskytte personvernet. Denne uskarphetsfunksjonen bidrar til å løse personvernproblemer, ved å forhindre identifikasjon basert på ansiktstrekk. Takket være uskarphet skjer ingen ansiktsgjenkjenning eller matching av ansiktsform. Enhver identifikasjon av velkjente personer er i stedet avhengig av kontekst, for eksempel uniformer eller unike omgivelser, ikke ansikter. Dette personverntiltaket skal ikke påvirke kvaliteten på resultatene. Det kan av og til bli henvist til ansiktsuskarphet i systemets svar.

Finn ut mer i Ansiktsuskarphet.

Potensielle skader ved bruk av bilder eller dokumenter i spørsmål

Prompt Builder reduserer de fleste risikoene forbundet med bruk av bilder eller dokumenter i instruksene, men noen risikoer krever fortsatt ekstra oppmerksomhet fra den som skriver instruksen:

• Bilder eller dokumenter kan inneholde skadelig tekst eller visualiseringer som kan påvirke prosessene nedstrøms.
• Bilder eller dokumenter kan inneholde spesielle og muligens skjulte instruksjoner som kan kompromittere eller overstyre den opprinnelige instruksen.
• Bilder eller dokumenter kan inneholde instruksjoner som kan føre til generering av innhold som er under intellektuell eiendom (IP).
• Spørringer kan generere skjevhet i kommentarer om bilder eller dokumenter.
• Å hente ut informasjon fra bilder eller dokumenter av lav kvalitet kan føre til feilaktig informasjon, også kjent som hallusinasjon.

Hvordan skiller O3-modellen seg fra GPT-modellene?

O3-modellen skiller seg ut fra GPT-modellene hovedsakelig på grunn av sine avanserte resonnementsevner. Den genererer detaljerte interne tankekjeder før den svarer, noe som gir bedre ytelse i matematikk, koding og analytiske oppgaver. Denne tilnærmingen fører imidlertid til økte beregningsbehov og tregere responstider sammenlignet med GPT-modeller. GPT-4o eller GPT-4.1 utmerker seg i generelle språkoppgaver og tilbyr raskere, kostnadseffektive svar, noe som gjør det egnet for applikasjoner hvor raske resultater er avgjørende.

Hva er instrukser og AI-funksjoner?

Spørringer

Instrukser gir opprettere frihet til å instruere den store språkmodellen (LLM) til å oppføre seg på en bestemt måte, eller utføre en spesifikk oppgave. Ved å utforme en ledetekst nøye kan du generere svar som passer dine spesielle forretningsbehov. Dette transformerer den store språkmodellen til et fleksibelt verktøy for å utføre ulike oppgaver.

Med en språkmodell kan for eksempel en instruks veilede modellen til å svare på et spørsmål, fullføre tekst, oversette språk, oppsummere et dokument og identifisere oppgaver, gjøremål og handlingselementer i tekst. Kompleksiteten til en egendefinert ledetekst kan variere fra én enkelt setning til noe mer intrikat, avhengig av oppgaven.

KI-funksjoner

Forhåndsbygde KI-funksjoner er forhåndskonfigurerte spørringer som er opprettet av Microsoft-teamet for å hjelpe utviklere med å utføre vanlige oppgaver enkelt. De tilbyr KI-funksjoner som er klar til bruk, i ulike brukssaker, noe som forenkler utvikleropplevelsen for å bruke intelligens i løsningene sine.

For eksempel kan en språkmodells forhåndsbygde instruks se slik ut:

Trekk ut som en nummerert liste over handlingspunkter fra: [TextToExtract]

I dette tilfellet trenger brukeren bare å oppgi teksten i [TextToExtract] som de vil trekke ut handlingspunkter fra. Den forhåndsbygde ledeteksten tar seg av resten.