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Cet article explique les invites et l'ingénierie des invites en tant que concepts clés pour vous aider à créer de puissantes fonctionnalités d'intelligence artificielle génératives qui peuvent être utilisées dans Copilot Studio.
Important
- Les instructions utilisent des modèles alimentés par Azure Foundry.
- Cette fonctionnalité pourrait être soumise à des limites d’utilisation ou à une limitation de capacité.
Prerequisites
- Votre environnement figure dans la liste des régions disponibles.
- Vous avez besoin de Copilot Crédits.
- Microsoft Dataverse est installé sur l’environnement.
Qu’est-ce qu’un prompt
Une invite est principalement composée d’une instruction en langage naturel qui demande à un modèle d’IA générative d’effectuer une tâche. Le modèle suit l’invite pour déterminer la structure et le contenu du texte qu’il doit générer. L’ingénierie des invites est le processus de création et d’affinement de l’invite utilisée par le modèle.
Une expérience de générateur d’invites permet aux créateurs de concevoir, tester et enregistrer des invites réutilisables. Dans cette expérience, vous pouvez également utiliser des variables d’entrée et des données de connaissances pour fournir des données contextuelles dynamiques à l’exécution. Vous pouvez partager ces prompts avec d’autres et les utiliser comme agents, workflows ou applications.
Ces invites peuvent être utilisées pour plusieurs tâches ou scénarios métier, par exemple résumer un contenu, catégoriser des données, extraire des entités, traduire des langues, évaluer des sentiments ou formuler une réponse à une plainte. Par exemple, vous pouvez créer une invite pour sélectionner des éléments d’action à partir des e-mails de votre entreprise et l’utiliser dans un flux de travail Power Automate pour créer une automatisation du traitement des e-mails.
Dans Copilot Studio, les invites peuvent être utilisées en tant qu’outils d’agent pour améliorer l’expérience de conversation ou activer des automatisations avancées de l’IA ou des nœuds de flux de travail pour infuser des actions IA dans des automatisations déterministes.
Surveillance humaine
La supervision humaine est une étape importante lorsqu’on travaille avec du contenu généré à partir d’un modèle d’IA générative. Ces modèles sont entraînés sur d’énormes quantités de données et peuvent contenir des erreurs et des biais. Un humain doit l’examiner avant de le publier en ligne, de l’envoyer à un client ou de l’utiliser pour prendre une décision métier. La supervision humaine vous aide à identifier les erreurs et les biais potentiels. Cela permet également de s’assurer que le contenu est pertinent par rapport au cas d’utilisation prévu et qu’il s’aligne sur les valeurs de l’entreprise.
L’évaluation humaine peut également aider à identifier tout problème lié au modèle lui-même. Par exemple, si le modèle génère du contenu qui n’est pas pertinent pour le cas d’utilisation prévu, vous devrez peut-être ajuster l’invite.
Intelligence artificielle responsable
Nous nous engageons à créer une IA responsable par conception. Notre travail est guidé par un ensemble de principes fondamentaux : équité, fiabilité et sécurité, confidentialité et sécurité, inclusivité, transparence et responsabilité. Nous mettons ces principes en pratique dans toute l’entreprise pour développer et déployer une IA qui a un impact positif sur la société. Nous adoptons une approche globale, combinant une recherche innovante, une ingénierie exceptionnelle et une gouvernance responsable. En parallèle aux recherches de pointe d’OpenAI sur l’alignement de l’IA, nous avançons un cadre pour le déploiement sûr de nos propres technologies d’IA qui vise à guider le secteur vers des résultats plus responsables.
En savoir plus sur la transparence dans la Note de transparence pour Azure OpenAI.