Cuando se utilizan indicaciones en los agentes de Copilot, se establece una lógica específica para extraer y aumentar la información de los documentos. Con esta característica, puede hacer lo siguiente:

• Ahorre horas para cada usuario de Copilot que no necesite extraer, aumentar y formatear manualmente datos específicos.
• Realice exactamente la misma lógica de procesamiento de documentos para cada usuario de Copilot en una o dos interacciones de chat.
• Reutilice el mensaje en varios agentes, aplicaciones y flujos automatizados.

Para usar esta característica, cree un mensaje en Power Apps o Power Automate de Copilot Studio. A continuación, agregue un tipo de entrada, como imagen o documento. Los tipos admitidos son PNG, JPG, JPEG y PDF. Ahora está listo para incluir el mensaje en un agente de Copilot mediante temas (no se admiten acciones todavía). Por último, pruebe el agente y publíquelo.

Esta característica está habilitada de manera predeterminada sin ninguna configuración de administración.

En el generador de solicitudes, la funcionalidad de selección de modelos proporciona una conexión segura a un modelo personalizado implementado en Azure AI Foundry. Con esta integración, puede agregar sin problemas sus propios modelos ajustados y optimizados adaptados a necesidades comerciales específicas directamente en sus flujos de Power Automate o agentes de Copilot.

Cuando se utilizan modelos entrenados con datos específicos del dominio, como información legal, financiera o de servicio al cliente, se pueden crear acciones de IA altamente especializadas que van más allá de las capacidades genéricas del lenguaje. Este enfoque abre nuevas oportunidades para una automatización y experiencias conversacionales más inteligentes y conscientes del contexto que reflejen el conocimiento y el tono únicos de su organización.

En el generador de solicitudes, puede elegir el modelo de lenguaje grande (LLM) que prefiera para cada solicitud. En esta versión, puede ejecutar sus solicitudes con GPT-4 o GPT-3.5. También puede establecer la temperatura del modelo para el LLM con el fin de personalizar lo creativo de la respuesta generada.

GPT-4 es más capaz y tiene mejores habilidades multilingües. Tiene una ventana de contexto más grande, por lo que puede manejar el equivalente a más de 300 páginas de texto en un solo mensaje. GPT-4 también funciona mejor que los modelos anteriores en tareas que requieren un seguimiento cuidadoso de instrucciones, como la generación de formatos específicos, como el formato JSON.

La función de "humano en el bucle" cubre cuatro aspectos:

• Proporcionar comentarios: los usuarios y los creadores proporcionan comentarios sobre las respuestas rápidas de la IA cuando las respuestas no son precisas.
• Recibir notificaciones de reseñas: los creadores reciben notificaciones cuando hay nuevos comentarios disponibles.
• Listado de revisiones: los creadores pueden revisar los comentarios enviados para un mensaje de IA determinado.
• Aprendizaje con pocos ejemplos: los creadores utilizan los comentarios que reciben o crean muestras para impulsar las respuestas de la IA y aumentar la precisión.

Esta capacidad ayuda a su organización a comprobar el funcionamiento de las acciones de mensajes de IA generativa en agentes, aplicaciones y flujos de trabajo. Al crear conjuntos de datos de prueba, establecer criterios de evaluación y ejecutar pruebas por lotes en acciones de solicitud, puede comprobar los resultados y tomar decisiones basadas en datos sobre la madurez o el desarrollo de estas solicitudes. Las acciones rápidas actúan como operaciones inteligentes dentro de los flujos de trabajo, por lo que mantienen los resultados consistentes y confiables. La detección temprana de problemas reduce los riesgos, minimiza las interrupciones y mejora la confiabilidad. Esta capacidad también acelera los tiempos de implementación y simplifica los flujos de trabajo. Con esta capacidad, obtiene soluciones más inteligentes impulsadas por IA que aumentan la satisfacción del usuario, mejoran la eficiencia operativa y respaldan los objetivos de su organización.

Esta característica hace que las solicitudes sean procesables con fuentes externas mediante el uso de registros para validaciones y un mejor control de excepciones. Esta característica también ayuda a superar las limitaciones de un modelo de lenguaje grande (LLM) nativo. La experiencia nativa del generador de mensajes de Microsoft Copilot Studio se basa en Fluent UI 9 (experiencia que no es de iFrame). Quita el asistente para acciones rápidas mediante la integración de elementos de intérprete de código para que funcionen con la nueva experiencia del generador de mensajes.

Estas son algunas tareas que puede realizar con esta función: Puede activar el interruptor para generar el código desde la configuración de Adv. Puede desactivar el interruptor para detener la generación de código. Puede seleccionar la casilla de verificación para escribir datos en tablas de Dataverse en Configuración de Adv. Puede abrir el código de vista previa para generar automáticamente código Python y ejecutarlo. Puede editar el código de Python y volver a ejecutarlo. Puedes copiar y pegar el código en un intérprete de código que encuentres en Internet. Puede deshacer los cambios de código mediante el botón Deshacer . Al activar la configuración para escribir datos en tablas de Dataverse, puede usar el botón Ejecutar para escribir acciones en tablas de Dataverse.

Las indicaciones son el lenguaje de instrucciones para los agentes. Un agente utiliza mensajes cuando se ejecuta directamente desde un mensaje o como un flujo que se ejecuta en segundo plano. Estas instrucciones desempeñan un papel fundamental en la forma en que el agente lleva a cabo sus diversos pasos. Use solicitudes para realizar tareas de generación de datos en flujos de nube de Power Automate o aplicaciones de Power Apps.

Esta función permite que las indicaciones utilicen datos de conector. Anteriormente, las solicitudes solo podían usar datos en Dataverse. Esta mejora hace que sus agentes, flujos de nube y aplicaciones sean más funcionales y flexibles.

Seleccione + Agregar o escriba / para insertar campos de tabla de conexiones existentes. O bien, use fórmulas de Power Fx en el generador de mensajes para consultar datos.

Para crear y usar mensajes en Power Automate, seleccione AI Hub>Cree su propio mensaje en el menú de navegación de la izquierda o seleccione Crear texto con acción GPT al crear un flujo de nube.

Puede acceder al diseñador de Power Fx desde el generador de mensajes. Defina una expresión y asígnele un nombre para su inserción integrada en el mensaje. El mensaje incluye dinámicamente información de la ejecución de la expresión, lo que permite respuestas más específicas.

Para filtrar su conocimiento, use expresiones de Power Fx junto con la selección actual de atributos y valores. Con este enfoque, se obtiene más control sobre los datos utilizados como contexto de la solicitud.

La función de puntuación de precisión de solicitudes del generador de solicitudes de AI Builder te ayuda a crear un conjunto de pruebas y a comprobar el rendimiento de las solicitudes en diferentes versiones del desarrollo de solicitudes. Con estas evaluaciones detalladas, puede tomar decisiones informadas sobre el uso de indicaciones en agentes, aplicaciones y flujos, implementar las capacidades en producción y mejorar las indicaciones. Esta información sobre la eficacia de las indicaciones de IA te ayuda a optimizar la claridad y la precisión.

A medida que crea o perfecciona las solicitudes, la función analiza la estructura de la solicitud, el idioma y la relevancia para la tarea. Asigna una puntuación de confianza a cada predicción de caso de prueba que muestra el rendimiento esperado del indicador. La puntuación proviene de factores como la especificidad, la complejidad, la alineación y las aserciones personalizadas. Con esta puntuación, obtiene información procesable para mejorar la redacción rápida o reducir la ambigüedad.

Al proporcionarle una medida clara y cuantificable de la calidad de los mensajes, la característica de puntuación de precisión simplifica el proceso de ingeniería de mensajes. Mejora los resultados del modelo y reduce el tiempo de iteración. Con esta función, se obtienen interacciones de IA más eficientes y fiables en todos los casos de uso.

Con las indicaciones, puede crear fácilmente capacidades de IA sofisticadas y personalizadas para agentes comerciales, aplicaciones y flujos de trabajo utilizando instrucciones en lenguaje natural. El modelo de razonamiento de Azure OpenAI (a partir del modelo o1) está disponible en el generador de solicitudes, por lo que puede usar el razonamiento profundo para las solicitudes de IA avanzadas. Con este modelo, puede analizar grandes conjuntos de datos, generar pronósticos precisos, extraer información significativa y realizar análisis detallados.

Borrador con Copilot es una función que te ayuda a escribir o reescribir tus mensajes con Copilot. El generador de mensajes facilita el inicio de Copilot para que pueda ayudarte a crear tu mensaje. Copilot convierte su intención en un mensaje eficaz y sofisticado que sigue las prácticas recomendadas para la ingeniería de mensajes. Además de sugerencias de redacción, Copilot le ofrece consejos de optimización, una puntuación de integridad y datos de prueba de muestra para ayudarle a ejecutar validaciones más rápido.

Con el generador de solicitudes, puede crear y probar formatos de salida específicos directamente en la experiencia del generador de solicitudes de AI Builder. Mediante el uso del generador de solicitudes, puede abordar varios escenarios que van más allá de la generación de texto. Estos escenarios incluyen extensiones de automatización, contexto o comportamiento de la aplicación, donde el formato de datos confiable es crucial. Durante la versión preliminar pública, el formato JSON es el primer formato de salida admitido. Los mensajes de AI Builder que generan un formato JSON están disponibles en Power Automate, Power Apps, incluidos los controles PCF, y asistentes personalizados.

Con esta capacidad, puede agregar registros de datos de Dataverse como origen de entrada a sus mensajes de GPT de AI Builder. Al agregar datos de Dataverse a las solicitudes de GPT, personaliza el conocimiento de GPT con datos empresariales almacenados en Dataverse.

En el generador de solicitudes, seleccione la opción para agregar conocimiento a las solicitudes de GPT. Por ejemplo, seleccione registros específicos de Dataverse para incluirlos en la solicitud. Agregue instrucciones específicas para filtrar los datos según el escenario de destino. Este enfoque potencia a GPT con conocimientos sobre datos. Use solicitudes para realizar escenarios clave como el resumen y la clasificación de datos. Puede desencadenar estos mensajes desde Copilot, Power Automate y Power Apps.

La estación de validación es una función interactiva en el procesamiento de documentos que se utiliza para revisar, verificar y corregir los datos extraídos de los documentos antes del envío final o la integración. Una vez que la extracción impulsada por IA captura datos de facturas, recibos, contratos u otros documentos, la estación de validación muestra estos datos en una interfaz fácil de usar. Resalta los campos con puntuaciones de confianza bajas o posibles errores para la confirmación manual. Puede inspeccionar rápidamente los campos extraídos, realizar correcciones según sea necesario y aprobar los datos para garantizar la precisión y el cumplimiento. Esta característica mejora el control de calidad al permitir la intervención humana en puntos críticos, reducir los errores en los flujos de trabajo de documentos automatizados y aumentar la confianza general en el sistema de procesamiento de documentos. Con una navegación optimizada y un diseño intuitivo, la estación de validación le ofrece una manera eficaz de confirmar los resultados de IA. Esta característica mejora la fiabilidad y precisión de los resultados del procesamiento de documentos.

Se llega a la estación de validación a través de un correo electrónico de aprobación o a través de su propio punto de entrada. Utilice la estación de validación para supervisar y validar lo que el sistema extrae y procesa. El paquete incluye esta función, por lo que no es necesario habilitarla manualmente.

El agente de procesamiento de documentos integrado en Copilot Studio mejora los flujos de trabajo empresariales mediante la automatización de la recopilación, extracción, categorización y validación de datos de diversos tipos de documentos. Al aprovechar las capacidades de IA, procesa sin problemas facturas, contratos y recibos. Este agente transforma las tareas tradicionalmente manuales en acciones eficientes y automatizadas. El agente de procesamiento de documentos incluye flujos preconfigurados y una estación de validación. Con estas funciones, puede configurar fácilmente flujos de trabajo de procesamiento de documentos que funcionen sin configuración adicional.

Azure Document Intelligence 4.0 ofrece características avanzadas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) mejorado, la comprensión del lenguaje natural y la detección de diseños. Con estas funciones, AI Builder puede procesar una variedad más amplia de tipos de documentos, desde formularios estructurados hasta contenido complejo no estructurado. Con esta integración, los usuarios de AI Builder pueden usar los últimos avances de Azure en modelos de aprendizaje automático directamente dentro de sus flujos de trabajo. Esta integración también admite la devolución de puntuaciones de confianza de tablas, filas y celdas.

La automatización de tareas relacionadas con documentos, como resumir informes, clasificar documentos o extraer contenido de facturas, ahorra tiempo y reduce significativamente el trabajo manual que implica la gestión de grandes volúmenes de datos. Cuando optimiza estos flujos de trabajo basados en documentos e imágenes, su organización aumenta la productividad y la eficiencia. Con la automatización, puede dedicar más tiempo a la toma de decisiones de alto nivel y a las iniciativas estratégicas en lugar de a las tareas administrativas rutinarias.

Con los avances en las herramientas impulsadas por IA, puede definir cómo procesar documentos o imágenes en un flujo de trabajo de extremo a extremo mediante el uso de comandos simples de lenguaje natural. Mediante el uso de la solicitud de AI Builder en Power Automate o Power Apps, puede establecer fácilmente parámetros para el procesamiento automático de documentos o imágenes. Algunos ejemplos de parámetros son los campos clave que se van a extraer, las categorías de documentos, los resúmenes de contenido y los elementos específicos que se van a detectar dentro de un documento o una imagen. Con estas capacidades, puede automatizar flujos de trabajo complejos sin conocimientos técnicos avanzados.

Esta innovación elimina los pasos tradicionalmente complejos y lentos de etiquetar datos y entrenar modelos de IA. No necesita habilidades especializadas en aprendizaje automático o ciencia de datos para automatizar el procesamiento de documentos. En su lugar, puede integrar sin problemas estas capacidades en sus flujos de trabajo existentes mediante el uso de instrucciones en lenguaje natural. Este enfoque hace que el proceso de configuración sea más rápido, intuitivo y accesible para una gama más amplia de usuarios. Al democratizar la automatización impulsada por IA, puede implementar rápidamente soluciones inteligentes de procesamiento de documentos e imágenes que impulsen la eficiencia operativa y mejoren la precisión y la velocidad de las tareas rutinarias.