Veelgestelde vragen over deep reasoning

Deze veelgestelde vragen beschrijven het AI-effect van de functie deep reasoning in Copilot Studio.

Wat is deep reasoning?

Deep reasoning-modellen zijn geavanceerde, grote taalmodellen die zijn ontworpen om complexe problemen op te lossen. Ze overwegen elke vraag zorgvuldig en genereren een gedetailleerde interne gedachtenketen voordat ze de gebruiker een antwoord geven.

Hoe kunt u deep reasoning-modellen inzetten in Copilot Studio?

Deep reasoning-modellen in Copilot Studio bieden krachtige functies voor het ontwikkelen van geavanceerde agenten. Modellen zoals Azure OpenAI o3 gebruiken deep reasoning om agentbeslissingen te verbeteren en nauwkeurigere antwoorden te geven.

Bij het bouwen van agents kunt u instructies toevoegen die de taken van de agent definiëren en hoe deze worden uitgevoerd. Deze taken kunnen variëren van eenvoudig tot zeer complex en vereisen een grondige analyse.

Makers kunnen redeneermodellen toepassen op specifieke stappen in de instructies van de agent. Hierdoor kan de agent geavanceerder redeneren en nauwkeurigere en inzichtelijkere resultaten leveren. U kunt deep reasoning-modellen inzetten voor taken die wetenschappelijk onderzoek, complexe vraagstukken en grondige analyse van ongestructureerde gegevens vereisen. Deze modellen bieden inzichten die verder gaan dan de mogelijkheden van eenvoudigere modellen.

Om redeneermodellen te gebruiken, voegt u het trefwoord redeneren toe aan specifieke stappen van de instructies van de agent. Bijvoorbeeld: gebruik redeneren om het volgende item in een wiskundige reeks te bepalen, bijvoorbeeld 2, 5, 10, 17. Hiermee wordt het redeneermodel geactiveerd tijdens de runtime van de agent voor die specifieke stap. Copilot Studio gebruikt momenteel het Azure OpenAI o3-model voor de geavanceerde redeneermogelijkheden.

Waarvoor worden modellen voor deep reasoning gebruikt?

 Deep reasoning-modellen zijn ontworpen om complexe taken uit te voeren die logisch redeneren, probleemoplossing en stapsgewijze analyse vereisen. U kunt bijvoorbeeld modellen voor deep reasoning gebruiken om:

• Evalueer markttrends en adviseer over de beste investeringsmogelijkheden. Met deep reasoning-modellen kunt u marktgegevens opsplitsen in kleinere, beheersbare stappen, trends analyseren en de beste investeringsmogelijkheden aanbevelen. Ze kunnen rekening houden met verschillende factoren, zoals historische gegevens, huidige marktomstandigheden en toekomstige prognoses, om goed onderbouwde beleggingsaanbevelingen te doen.

• Analyseer de toegenomen vraag en adviseer strategieën voor voorraadbeheer. Modellen kunnen patronen in vraag en aanbod analyseren, toekomstige voorraadbehoeften voorspellen en strategieën aanbevelen voor effectief voorraadbeheer. Door rekening te houden met factoren als seizoensgebonden trends, marktschommelingen en de dynamiek van de toeleveringsketen, kunnen deep reasoning-modellen bedrijven helpen hun voorraadbeheer te optimaliseren.

• Los differentiaalvergelijkingen op en geef stapsgewijze uitleg. Modellen kunnen complexe wiskundige problemen, zoals differentiaalvergelijkingen, oplossen en de oplossing stap voor stap uitleggen. Door het probleem op te delen in kleinere stappen en logisch redeneren toe te passen, kunnen deep reasoning-modellen heldere en gedetailleerde oplossingen bieden voor wiskundige uitdagingen.

Hoe worden deep reasoning-modellen geëvalueerd en welke meetmethoden worden gebruikt om de prestaties te meten?

Deep reasoning-modellen die in Copilot Studio worden gebruikt, worden geëvalueerd op onderbouwing, verantwoorde AI en nauwkeurigheid. Met 'groundedness' wordt ervoor gezorgd dat het model alleen inhoud retourneert die is gegrondvest in een specifieke, realistische context. Verantwoorde AI controleert op bescherming tegen gevaren zoals jailbreak-aanvallen, domeinoverschrijdende promptinjecties-aanvallen en schadelijke content.

Om de resultaten op deze dimensies te meten, worden modellen getest in een reeks uiteenlopende scenario's en worden ze op elk van deze dimensies beoordeeld. Alle modellen voor deep reasoning worden geëvalueerd voordat ze worden vrijgegeven.

Wat zijn de beperkingen van modellen voor deep reasoning? Hoe kunnen makers de impact van deze beperkingen minimaliseren?

• Gebruik van redeneermodellen: een agent kan alleen deep reasoning-modellen gebruiken als de mogelijkheden van deep reasoning-modellen in de instellingen van de agent zijn ingeschakeld.

• Reactietijd: vanwege de tijd die nodig is voor analyse, zijn de reacties van redeneermodellen doorgaans trager vergeleken met die van andere taalmodellen die geen deep reasoning gebruiken.

Om de impact van deze beperkingen te minimaliseren, kunt u:

• Zorg ervoor dat de mogelijkheden van deep reasoning-modellen alleen worden ingeschakeld voor agents die ze nodig hebben.

• Gebruik het trefwoord redeneren in agentinstructies alleen voor stappen die baat hebben bij deep reasoning-modellen.

• Gebruik modellen voor deep reasoning voor taken die langere reactietijden vereisen. Laat gebruikers indien nodig weten dat het voor sommige agentreacties langer kan duren voordat ze een reactie krijgen.

Welke operationele factoren en instellingen zorgen voor een effectief en verantwoord gebruik van modellen voor deep reasoning?

Deep reasoning-modellen bevatten verschillende beveiligingsmaatregelen om ervoor te zorgen dat beheerders, makers en gebruikers een veilige, conforme ervaring hebben:

• Sta alleen deep reasoning-modellen toe voor agenten die complexe redeneerstappen vereisen. Dit verzekert dat de modellen alleen worden ingezet waar ze het meest waardevol zijn.

• Voeg het trefwoord redeneren toe in de instructies om het model tijdens runtime te activeren voor specifieke taken, maar niet voor alle taken waarvoor mogelijk geen complexe redenering nodig is.

• Test de agent grondig om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de uitvoer van het deep reasoning-model te garanderen. Door te testen kunt u bovendien mogelijke problemen identificeren en ervoor zorgen dat het model naar behoren functioneert.

• Gebruik de activiteitenkaart om te bekijken waar uw agent tijdens een sessie gebruikmaakt van modellen voor deep reasoning. Het deep reasoning-knooppunt uitbreiden in de kaart om de stappen te bekijken die het model heeft genomen en de uitvoer van het model. Hiermee kunt u bepalen of het redeneermodel voldoet aan de gewenste functionaliteit.

• Vergelijk de uitkomsten met en zonder gebruik van een deep reasoning-model door uw instructies tijdens het testen bij te werken.