這些常見問題集 (FAQ) 說明提示產生器對 AI 的影響。
什麼是提示?
提示產生器中的提示功能，讓使用者能運用多功能的能力來開發 AI 技術支援的工作流程、應用程式、資料轉換，以及自訂副手。 它可建立匯總文件、建立草稿回應、對文字進行分類和翻譯語言的工作流程和應用程式。 此功能由 Azure OpenAI 服務提供支援，該服務是利用生成式預先訓練轉換器 (GPT) 技術建立。 這些模型在大量文本數據上進行了訓練，使它們能夠生成類似於人類編寫內容的文本。
如需詳細資訊，請參閱 Azure OpenAI 服務 透明度說明。
提示的預期使用案例是什麼？
提示產生器中的提示可讓您建置智慧型應用程式、工作流程，並擴充副手。 其可利用預先訓練 GPT 模型的功能，而無需進行自訂模型訓練。 例如，目的可能是建立一個總結所收到客戶投訴的工作流程。 然後，它會根據傳入投訴的類別在事件管理工具中建立票證。 在此示例中，製作者可以指示模型對傳入的投訴進行分類和匯總，以創建新事件。
以下清單包含此服務最熱門的使用案例：
- 電子郵件、交談、文字記錄、文件等的摘要。
- 對客戶查詢、投訴、電子郵件等的草案回覆建議。
- 從合同、電子郵件、發票、訂單等中提取資訊
- 將內容分類為所需類別 (例如電子郵件是訂單、投訴還是退貨)。
- 指定文字的情感分析 (例如，識別產品評論的情緒)。
在這些情況下，使用者都需對系統的最終結果負責。 在使用之前，他們需要檢查生成的內容是否存在任何潛在的不完整之處。
如何評估提示功能的整備程度？ 用來衡量效能的計量是什麼？
對此功能的評估涉及對一系列安全參數的全面測試。 此測試可確保該功能符合我們組織負責任的 AI 標準和原則。 該服務還會不斷評估潛在的漏洞。 我們使用的效能指標主要涉及內容篩選的效率，以及人與機器之間對篩選內容與未篩選內容的一致程度。
針對提示實作了那些內容審核？
大型語言模型是以網際網路資料訓練而成，非常適合用來建置通用世界模型。 同時，它可能會繼承同一來源有毒、有害和偏頗的內容。 這些模型經過訓練，會安全運作並避免產生有害內容 (仇恨與公平性、性、暴力、自我傷害)，但有時仍可能產生不當的輸出內容。 提示產生器的提示會運用 Azure AI 內容安全 服務，將最新的內容審核功能內建於 AI 提示中。 這包括使用多重嚴重性等級的有害內容掃描器分析產生的輸出內容，並防範提示注入攻擊的服務。 還會掃描輸出以尋找受保護材料的逆流情況。
製作者只能針對有害內容設定內容審核層級。 降低審核層級會提高提示回應中出現有害內容的風險。 較高的審核能降低風險，但可能會減少回覆數量。
如需詳細資訊，請參閱內容審核層級。
提示功能有哪些限制？ 使用此系統時，使用者如何將提示限制的影響降到最低？
使用此技術必須符合 Azure OpenAI 服務管理辦法。 此技術不得用於產生與政治宣傳、仇恨言論、錯誤資訊、自殘、歧視、露骨色情內容或「管理辦法」禁止的相關內容。 此技術不支援的應用程式包括提供建議、用於法律、財務、健康相關指導或未來預測，以及財務、科學或數學計算，以及 Azure OpenAI 服務透明度資訊中提到的其他不支援的用法。
AI 產生的內容可能有誤，因此製作者應以透明的方式，告知解決方案的使用者其內容是由此模型產生的。 清晰傳達生成的內容有助於避免過度依賴。 製作者還應注入人工審查步驟的可能性，以確保由 AI 產生的內容準確且適當地使用。
為了有效並負責任地使用系統，應顧及哪些操作因素和設定？
AI 模型產生的內容本質上是概率性的，因此對於相同的提示，模型回應可能會有所不同。 產生的回應可能不正確或具有誤導性，並可能導致流程或應用程式出現意外結果。 例如，企業客戶可能會收到錯誤或不正確的資訊、建議或支援。 製作者應在其流程和應用程式中實施有意義的人工監督，並測試其提示是否可能導致生成 Microsoft 行為準則中列出的有害行為或禁止內容。 低程式碼開發人員在其應用程式和流程中使用 AI 時，也應保持透明，告知商務使用者內容是由 AI 產生。 此外，由於長度限制、內容篩選或模型選擇，產生的回應可能不符合低程式碼開發人員的期望。
GPT 模型叫什麼，它託管在哪裡，以及如何存取它？
提示產生器支援 GPT 4.1 mini、GPT 4.1 及 GPT 5 模型，這些模型皆代管於 Azure OpenAI 服務。 您可以在應用程式、流程和副手中透過 Power Platform 中的提示存取這些模型。
如需詳細資訊，請參閱 Azure OpenAI 服務 有哪些新功能？
我的資料是否會用來訓練或改善提示產生器中提供的大型語言模型？
提示產生器的提示會在 Microsoft 代管的 Azure OpenAI 服務 上執行。 客戶資料不會用來訓練或改善任何 Azure OpenAI 服務 基礎模型。 除非您授權，否則 Microsoft 不會與第三方分享您的客戶資料。 客戶提示 (輸入) 及其基礎資料，以及模型回應 (輸出)，都不會用來訓練或改善 Azure OpenAI 服務 基礎模型。
新增至「執行提示」動作的內容是否可公開存取？
動作的關於索引標籤顯示此動作可讓您利用 Azure OpenAI 服務上執行的 GPT 模型存取您的提示。
您在 Power Automate 中新增至執行提示動作的提示，根據預設為私人。 它們僅可在您的組織中顯示和使用，外界都無法存取。 這些提示是私人的，僅供您公司內部使用。
新建立的提示預設是私人的。 這意味著它們只能由其建立者在 Power Automate、Power Apps 和 Microsoft Copilot Studio 中可見和使用。 這使得製作者有時間在應用程式或工作流程中測試和評估它們，並在共用之前確保其準確性。
如果您希望環境或群組的其他使用者在 Power Apps 或 Power Automate 中使用您的提示，則需要共用它。
有關詳細資訊，請參閱 分享您的提示。
提示產生器提示如何處理人物影像？
提示產生器並非設計用來根據臉部特徵或生物特徵資料識別個人身分。 當您在提示產生器中提交包含人物的影像時，系統會在分析影像前自動套用臉部模糊化功能，以保護個人隱私。 這一模糊步驟可以防止基於臉部特徵的識別，從而有助於解決隱私問題。 模糊處理不涉及臉部辨識或臉部範本比對。 相反，對知名人士的任何識別依賴於關聯式線索，例如制服或獨特的場景，而不是他們的面部特徵。 此隱私權措施不應影響您所獲得結果的品質。 系統回應中可能偶爾會提到臉部模糊。
如需進一步瞭解，請參閱面部模糊。
在提示中使用影像或文件時的潛在危害
提示產生器可降低在提示中使用影像或文件時涉及的大部分風險，但部分風險仍需要提示建立者額外留意：
- 影像或文件可能包含有害的文字或視覺效果，可能會影響您的下游流程。
- 影像或文件可能包含特殊的、可能隱藏的指令，這些指令可能會損害或覆寫初始提示。
- 影像或文件可能包含導致產生受智慧財產權 (IP) 保護的內容的指令。
- 提示可能會對影像或文件產生有偏見的評論。
- 從低品質的影像或文件擷取資訊，可能導致錯誤資訊，也就是所謂的幻覺。
o3 模型與 GPT 模型有何不同？
o3 模型主要因其進階推理能力而有別於 GPT 模型。 它在回應之前會產生詳細的內部思路鏈，從而提高數學、編碼和分析任務的表現。 不過，與 GPT 模型相比，這種做法會提高運算需求，並使回應時間變慢。 例如 GPT-4o 或 GPT-4.1，在一般語言工作方面表現優異，並能提供更快、更符合成本效益的回應，因此適合用於需要快速輸出的應用程式。
什麼是提示與 AI 函式？
提示
提示讓製作者能自由指示大型語言模型 (LLM) 以特定方式運作，或執行特定工作。 透過精心設計提示，您可以產生適合您特定業務需求的回應。 這將 LLM 模型轉變為完成各種工作的靈活工具。
例如，透過語言模型，提示可引導模型回答問題、完成文字、翻譯語言、摘要文件，以及識別文字中的工作、待辦事項和行動項目。 自訂提示的複雜性可以從單一句子到更複雜的內容，具體取決於工作。
AI 函式
預建 AI 函式是由 Microsoft 團隊建立的預先設定提示，可協助製作者輕鬆完成常見工作。 他們在各種使用案例中提供即用型 AI 功能，從而簡化了製作者體驗，將智慧注入其解決方案中。
例如，語言模型的預建提示可能如下所示：
從 [TextToExtract] 提取動作點作為編號清單
在這種情況下，使用者只需提供他們想要從 [TextToExtract] 中提取動作點的文字。 剩下交給預建提示就行了。