กำหนดสถาปัตยกรรมโซลูชันของคุณ

สถาปัตยกรรมโซลูชันที่ชัดเจนมีความสำคัญต่อการทำความเข้าใจว่าเอเจนต์ Copilot Studio ของคุณทำงานอย่างไรภายในบริบทธุรกิจและเทคนิคที่กว้างขึ้น สถาปัตยกรรมจะระบุองค์ประกอบหลักของเอเจนต์ของคุณ ความสัมพันธ์กับระบบอื่น และวิธีการปรับขนาดเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ

Copilot Studio ให้รากฐานที่ยืดหยุ่นซึ่งผสานความสามารถที่หลากหลายเข้าด้วยกัน

วงจรชีวิตของเอเจนต์ Copilot Studio

Copilot Studio รองรับวงจรชีวิตแบบ end-to-end ที่สมบูรณ์สำหรับการออกแบบ ปรับปรุง และจัดการเอเจนต์จากประสบการณ์ที่ใช้ Software as a Service (SaaS) แบบครบวงจรเดียว

ในระหว่างขั้นตอนการสร้างและเผยแพร่ คุณ

• ออกแบบ ปรับปรุง และจัดการเอเจนต์: สร้างเอเจนต์และเผยแพร่ได้อย่างรวดเร็วจากแพลตฟอร์ม SaaS เดียวที่ใช้งานง่าย
• สนทนาเกี่ยวกับข้อมูลความรู้ด้วย AI สร้างสรรค์: รับคำตอบที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับองค์กรโดยใช้ไฟล์ เว็บไซต์ Dataverse แอปที่ไม่ใช่ของ Microsoft และอื่นๆ
• สร้างหัวข้อเฉพาะ: เสริมการตอบสนอง AI เชิงกำเนิดด้วยหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงและคัดสรรมาเพื่อเมื่อคุณต้องการการควบคุมเพิ่มเติม
• สร้างการดำเนินการ: สร้างการดำเนินการและใช้ตัวเชื่อมต่อสำเร็จรูปหรือโฟลว์เอเจนต์เพื่อเรียกใช้งานแบ็กเอนด์และ API ของคุณ หรือดำเนินงานที่ใช้เวลานานให้เสร็จสมบูรณ์
• เผยแพร่ไปยังหลายช่องทาง: เผยแพร่ในกว่า 20 ภาษา และนำไปใช้งานกับช่องทางที่คุณเลือกด้วยการเลือกเพียงครั้งเดียว รวมถึง Microsoft 365 Copilot

ในระหว่างขั้นตอนการวิเคราะห์และปรับปรุง คุณ:

• ตรวจสอบและปรับปรุง: เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ที่พร้อมใช้งานทันที
• ผสานรวมกับบริการ AI: ผสานรวมกับ Microsoft Foundry, Azure Cognitive Services, Bot Framework และบริการสนทนาอื่น ๆ ของ Microsoft

ทั้งสองขั้นตอนทำงานร่วมกันอย่างไร

• สร้างและเผยแพร่ช่วยให้เข้าสู่การใช้งานจริงได้อย่างรวดเร็วด้วยสถาปัตยกรรมที่เหมาะสม การกำกับดูแล และช่องทางที่ถูกต้อง
• วิเคราะห์และปรับปรุงช่วยให้คุณรักษาความมีคุณค่าโดยเรียนรู้จากการใช้งานและปิดช่องว่างด้านคุณภาพ
• เมื่อรวมกันแล้ว ทั้งสองเฟสจะสร้างกระบวนการวงปิด: จัดส่งอย่างมั่นใจ วัดผลอย่างเข้มงวด และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทั้งหมดนี้อยู่ภายในประสบการณ์ SaaS แบบครบวงจรเดียว

ความสามารถหลักของ Copilot Studio

สร้างประสบการณ์ AI เชิงสนทนา

การสร้างประสบการณ์ AI สำหรับการสนทนาที่มีประสิทธิภาพนั้นเป็นมากกว่าการสร้างแชทบอท การสร้างประสบการณ์ AI สนทนาที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องผสานเทคโนโลยี การออกแบบ และศักยภาพการดำเนินงานเข้าด้วยกัน เพื่อส่งมอบประสบการณ์การโต้ตอบที่ไร้รอยต่อ ปลอดภัย และอัจฉริยะ องค์ประกอบสำคัญมีดังนี้:

1. ความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาและการประสานงาน: หัวใจของ AI เชิงสนทนา คือความสามารถในการเข้าใจความหมายของผู้ใช้ ความสามารถนี้ประกอบด้วย:

   1. ทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้พูด (เจตนา) และกำหนดวิธีการตอบสนองอย่างเหมาะสม
   2. การสกัดข้อมูลหลัก (เอนทิตี) จากข้อความของผู้ใช้

2. ความสามารถด้านการจัดการบทสนทนา: การสนทนาต้องมีโครงสร้าง การสนทนาควรดำเนินตามขั้นตอนที่กำหนดหรือเปิดกว้าง การจัดการบทสนทนาช่วยให้มั่นใจได้ว่า:

   1. การเปลี่ยนระหว่างหัวข้ออย่างราบรื่น
   2. การจัดการกับการขัดจังหวะและการชี้แจง
   3. การรักษาบริบทในการโต้ตอบแบบหลายขั้นตอน

3. ความสามารถของ AI ในการสร้างคำตอบหรือดำเนินการ:AI สร้างสรรค์ขับเคลื่อนการตอบที่หลากหลายและมีความไดนามิก และช่วยให้สามารถ:

   1. การค้นหาความรู้ขององค์กร
   2. การสรุปเนื้อหา
   3. ทริกเกอร์การดำเนินการผ่าน API และตัวเชื่อมต่อสำหรับกระบวนการแบบครบวงจร

4. การผสานรวมกับระบบอื่น: กระบวนการทางธุรกิจครบวงจรมักเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อกับระบบและแหล่งข้อมูลหลากหลาย

5. การปรับใช้และรันไทม์: เมื่อสร้างขึ้นแล้ว ประสบการณ์จะต้องเข้าถึงผู้ใช้งานผ่านช่องทางที่ผู้ใช้งานอยู่:

   1. ปรับใช้ในหลายช่องทาง เช่น เว็บไซต์, Teams หรือแอปพลิเคชัน
   2. รองรับการเผยแพร่หลายภาษาและหลายช่องทาง

6. ความปลอดภัยและการรับรองความถูกต้อง: ปกป้องจุดเชื่อมต่อและยืนยันตัวตนของผู้ใช้ปลายทางเพื่อสร้างความมั่นใจในการโต้ตอบที่น่าเชื่อถือ

   1. ใครสามารถเรียกใช้เอเจนต์ได้บ้าง
   2. ผู้ใช้จำเป็นต้องลงชื่อเข้าใช้หรือไม่

7. การวิเคราะห์และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ประสิทธิภาพไม่สิ้นสุดเมื่อเปิดตัว

   1. ใช้การวัดและส่งข้อมูลทางไกล ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก และการถอดความเพื่อวัดประสิทธิภาพ
   2. ระบุช่องว่างและเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

8. การจัดการวงจรชีวิตแอปพลิเคชัน (ALM): การจัดการสภาพแวดล้อมและเวอร์ชันเป็นกุญแจสำคัญ

   1. ย้ายเอเจนต์ผ่านขั้นตอนการพัฒนา การทดสอบ และการใช้งานจริง
   2. ปรับใช้โดยอัตโนมัติและรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ประสบการณ์ AI การสนทนาที่ประสบความสำเร็จผสมผสานการเข้าใจภาษาอย่างชาญฉลาด การผสานรวมที่ปลอดภัย และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทั้งหมดนี้ได้รับการสนับสนุนโดยการปรับใช้และการกำกับดูแลที่แข็งแกร่ง แพลตฟอร์มอย่าง Copilot Studio ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้โดยนำเสนอสภาพแวดล้อม SaaS แบบครบวงจรที่คุณสามารถออกแบบ ปรับปรุง และจัดการเอเจนต์ได้อย่างไร้รอยต่อ

เรียนรู้เพิ่มเติม:

• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับประสบการณ์การสนทนา
• วางแผนและสร้างการทดสอบประสิทธิภาพของเอเจนต์สนทนา

ภาพรวมสถาปัตยกรรม Copilot Studio

รูปภาพนี้นำเสนอภาพรวมสถาปัตยกรรมของ Copilot Studio โดยแสดงให้เห็นว่าเอเจนต์โต้ตอบกับช่องทางต่าง ๆ การผสานรวม ความสามารถของ AI ความปลอดภัย การวิเคราะห์ และบริการระบบคลาวด์ของ Microsoft อย่างไร

ทางด้านซ้ายของไดอะแกรม ระบุจุดเข้าใช้งานของไคลเอ็นต์ ซึ่งรวมถึงการควบคุม เนื้อหาการคุยผ่านเว็บ มาตรฐาน, การควบคุมแชทของ Power Apps และ Power Pages, ไคลเอ็นต์ที่ปรับแต่งเอง เช่น Bot Framework เนื้อหาการคุยผ่านเว็บ, มิดเดิลแวร์แบบเซิร์ฟเวอร์ต่อเซิร์ฟเวอร์, Microsoft Teams, Facebook Messenger, WhatsApp, Slack, Dynamics 365 Contact Center และ Microsoft 365 Copilot ช่องทางของ Azure Bot Service และบอทของ Bot Framework ก็ถูกแสดงด้วย

ส่วนตรงกลางเน้นส่วนประกอบหลักของสถาปัตยกรรม Copilot Studio โดยจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่

• รันไทม์: ช่องทางแบบเนทีฟ การใช้เอเจนต์เป็นทักษะ และลักษณะการทำงานของช่องทาง
• Integrations: การร้องขอทาง HTTP, ตัวเชื่อมต่อ, เวิร์กโฟลว์, พร้อมท์ AI Builder และทักษะ Bot Framework
• ALM: โซลูชัน Power Platform และไปป์ไลน์ CI/CD
• การจัดการบทสนทนา: หัวข้อ การดำเนินการ อินพุต และผลลัพธ์
• ความเข้าใจภาษา: NLU แบบดั้งเดิม, NLU ที่มีมาให้ในระบบ, NLU ที่นำมาใช้เอง, และการประสานการทำงานที่สร้างโดยอัตโนมัติ
• คำตอบที่สร้างโดยอัตโนมัติ: การเขียนคิวรีใหม่, การค้นหาองค์ความรู้ในเว็บไซต์, ไฟล์, SharePoint, Dataverse, Microsoft Graph, ความรู้แบบสหพันธ์, Azure AI Search และการสรุป
• ความปลอดภัย: การจัดการความลับ, การจัดการตัวตน, การรับรองความถูกต้อง, การอนุญาต, การรักษาความปลอดภัยปลายทาง, นโยบายข้อมูล และบันทึกการตรวจสอบ
• ทริกเกอร์: ทริกเกอร์อัตโนมัติและทริกเกอร์ที่ระบบควบคุม
• การวิเคราะห์: มาตรฐานการวิเคราะห์ การวัดและส่งข้อมูลทางไกลทางเทคนิค และการถอดความการสนทนา

ในส่วนขวาของไดอะแกรม แสดงบริการระบบคลาวด์ที่ Copilot Studio สามารถใช้งานได้ เช่น Azure AI Language, Microsoft 365 Graph, Azure AI Search, Microsoft (เดิมคือ Azure AI) Foundry, Azure Monitor, Azure Storage, Azure Synapse Analytics และ Microsoft Entra ID

องค์ประกอบเหล่านี้ร่วมกันแสดงให้เห็นว่า Copilot Studio เชื่อมต่อช่องทางลูกค้า การประสานงาน การผสานรวม และบริการ Azure กับ Microsoft 365 เพื่อสร้างและใช้งาน เอเจนต์สนทนา

ระบุความท้าทายทางเทคนิค

การระบุอุปสรรคที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ ช่วยให้ทีมสามารถเตรียมกลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบได้ ความท้าทายทั่วไป ได้แก่ การเชื่อมต่อกับทรัพยากรภายในองค์กรอย่างปลอดภัย การปรับใช้เอเจนต์ไปยังช่องทางเฉพาะ เช่น WhatsApp หรือ Slack และการจัดการข้อกำหนดขั้นสูง เช่น การดาวน์โหลดการถอดความหรือรองรับผู้ใช้หลายภาษา จัดทำเอกสารและยืนยันความท้าทายเหล่านี้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อให้สถาปัตยกรรมสะท้อนถึงทั้งความต้องการปัจจุบันและอนาคต

ปริมาณงานและข้อจำกัดอัตรา

การปรับใช้ที่มีปริมาณมาก ไม่ว่าจะเป็นแบบธุรกิจกับลูกค้า (B2C) หรือแบบอัตโนมัติ จำเป็นต้องมีการวางแผนปริมาณงานควบคู่กับการเชื่อมต่อและการออกแบบช่องทาง ขีดจำกัดอัตราการใช้งานมีผลกับทุกขั้นตอนของการทำงาน รวมถึง Power Automate, Dataverse, ตัวเชื่อมต่อ และ API ที่อยู่ปลายทาง และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรม เช่น การแบ่งสภาพแวดล้อมและการออกแบบทริกเกอร์ จะส่งผลโดยตรงต่อการรักษาโซลูชันให้อยู่ภายในขีดจำกัดเหล่านี้เมื่อเกิดการรับส่งข้อมูลสูงสุด เรียนรู้เพิ่มเติมใน การวางแผนปริมาณงานและขีดจำกัดอัตรา

เป้าหมายของภาพรวมสถาปัตยกรรมคือการจัดเตรียมพิมพ์เขียวเดียวที่เชื่อมโยงความตั้งใจทางธุรกิจกับความเป็นจริงทางเทคนิค ด้วยการกำหนดโฟลว์การสนทนา ความสามารถของ AI การผสานรวม ความปลอดภัย และความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ คุณจะสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด และสร้างรากฐานที่คุณสามารถปรับขนาด กำกับดูแล และปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง

การออกแบบสถาปัตยกรรมโซลูชันเอเจนต์

เนื้อหาเกี่ยวกับการออกแบบโซลูชันเอเจนต์ ให้คำแนะนำเกี่ยวกับหลักการและรูปแบบที่สำคัญสำหรับการสร้างเอเจนต์ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ โดยมุ่งเน้นไปที่ Microsoft 365 Copilot เฟรมเวิร์กนี้มีแนวทางที่เป็นมาตรฐานสำหรับการพัฒนาเอเจนต์ เพื่อให้มั่นใจถึงผลตอบแทนจากการลงทุนสูงสุดในขณะที่ยังคงรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดระดับองค์กร

เฟรมเวิร์กนี้แบ่งออกเป็นหลายเสาหลัก:

• ประเมินความเหมาะสมต่อการใช้งาน
• กำหนดความสามารถในการใช้งาน
• ประเมินความน่าเชื่อถือ การตรวจสอบย้อนกลับ และความโปร่งใส

โดยการนำเฟรมเวิร์กนี้มาพิจารณา องค์กรสามารถรับรองคุณภาพและความน่าเชื่อถือโดยให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือ การตรวจสอบย้อนกลับ และ AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อสร้างโซลูชันที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ ระบบนี้ยังรองรับการขยายขนาดโดยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโซลูชันตามมาตรฐานที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรมและ Microsoft โดยไม่ต้องพึ่งการสนับสนุนด้านเทคนิคจาก Microsoft

Power Platform Well-Architected

Power Platform Well-Architected ให้ชุดของหลักการและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อช่วยทีมในการออกแบบ สร้าง และดำเนินการเวิร์กโหลดที่มีความปลอดภัย เชื่อถือได้ และมีประสิทธิภาพในระดับองค์กร เฟรมเวิร์กนี้ทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงตลอดวงจรชีวิตการใช้งาน โดยมั่นใจว่าการตัดสินใจแต่ละครั้งตั้งแต่สถาปัตยกรรมไปจนถึงการกำกับดูแลจะสนับสนุนทั้งผลลัพธ์ทางธุรกิจในทันทีและความยั่งยืนในระยะยาว

เฟรมเวิร์กแบ่งออกเป็นหลายเสาหลัก:

• ความน่าเชื่อถือ
• ความปลอดภัย
• ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน
• ประสิทธิภาพการทำงาน
• การปรับปรุงประสบการณ์ใช้งาน

ด้วยการปรับโครงการให้สอดคล้องกับเสาหลักเหล่านี้ องค์กรจะสามารถก้าวไปไกลกว่าการเปิดใช้งานเอเจนต์เพียงอย่างเดียว และมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบเอเจนต์ที่มีความแข็งแกร่ง ดูแลรักษาง่าย และสามารถเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจ Power Platform Well-Architected เป็นคู่มือสำหรับการตัดสินใจออกแบบที่ดีขึ้น ตรวจสอบข้อแลกเปลี่ยน และยกระดับคุณภาพโดยรวมของการออกแบบโซลูชัน Copilot Studio

แนวคิดโซลูชันที่บันทึกไว้ในศูนย์สถาปัตยกรรม Power Platform และ Copilot Studio นำเสนอแนวทางที่ชัดเจนและเป็นระบบในการจัดทำเอกสารโซลูชันที่ซับซ้อนโดยแบ่งออกเป็นบล็อคส่วนประกอบสถาปัตยกรรมที่สอดคล้องกัน ไดอะแกรมภาพ เช่นเดียวกับที่แสดงไว้ที่นี่ แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของส่วนประกอบตั้งแต่จุดเข้าใช้งานของลูกค้า ลักษณะการทำงานขณะรันไทม์ ไปจนถึงบริการ Azure พื้นฐาน โครงสร้างนี้สามารถใช้เป็นแบบจำลองสำหรับเอกสารประกอบสถาปัตยกรรมของคุณเอง: กำหนดแต่ละเลเยอร์ของโซลูชันของคุณ, แมปวิธีที่ข้อมูลและการดำเนินการไหลผ่านระบบ, แสดงว่าเอเจนต์ของคุณโต้ตอบกับระบบภายนอกหรือกระบวนการสายธุรกิจอย่างไร, และจัดทำเอกสารว่าเอเจนต์ของคุณใช้หลักการของ Power Platform Well-Architected อย่างไร เมื่อคุณดำเนินการตามแนวทางนี้ คุณจะสามารถสร้างเอกสารที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจ ดูแลรักษา และขยายได้ง่ายขึ้น พร้อมทั้งให้โซลูชันของคุณสอดคล้องกับรูปแบบมาตรฐานอุตสาหกรรมและแนวทางการออกแบบที่ Microsoft แนะนำ

ตรวจสอบแนวคิดโซลูชันสำหรับการใช้งานโซลูชันศูนย์บริการลูกค้าแบบกำหนดเองที่มีเอเจนต์ Copilot Studio

ขั้นตอนถัดไป

เรียนรู้วิธีประยุกต์ใช้หลักการ AI ที่มีความรับผิดชอบ เพื่อให้โซลูชันของคุณมีความยุติธรรม โปร่งใส ปลอดภัย และสอดคล้องกับมาตรฐาน AI ที่รับผิดชอบของ Microsoft

ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• วางแผนสำหรับปริมาณงานและขีดจำกัดอัตรา
• ภาพรวมของ Copilot Studio
• Power Platform และศูนย์สถาปัตยกรรม Copilot Studio
• รายการตรวจสอบสำหรับการเริ่มต้นการหารือสถาปัตยกรรมระบบเอเจนต์