Copilot エージェント内でプロンプトを使用すると、特定のロジックを設定してドキュメントの情報を抽出および拡張できます。 次のことに役立ちます。

• Copilot ユーザーごとに特定のデータの抽出、拡張、書式設定をすべて手動で行う必要がなく、時間の節約になります。
• 1 回または 2 回のチャット対話のみで、まったく同じドキュメント処理ロジックを要求する各 Copilot ユーザーに対してそれを実行します。
• 複数のエージェント、アプリ、自動フローでプロンプトを再利用します。

この機能を使用するには、Power Apps または Copilot Studio の Power Automate でプロンプトを作成します。 次に、入力の種類 (画像やドキュメントなど) を追加します。 サポートされている種類は PNG、JPG、JPEG、PDF です。 これで、トピックを使用して Copilot エージェントにプロンプトを含める準備が整います (アクションはまだサポートされていません)。 最後に、エージェントをテストし、準備ができたら公開します。

この機能は、管理者が構成しなくても既定で有効になります。

事前設定された監視レポートを使用して、AI Builder のモデルが使用される場所、使用される頻度、それに関連するクレジットの消費を追跡できます。 これにより、追跡機能が改善され、AI Builder のモデルを運用環境により簡単に展開できます。 Power Automate フロー、Power Apps 内のアプリ、その他の Microsoft Power Platform 製品が生成する履歴データを効果的に管理することで、Dataverse 環境の効率性とコスト効率を維持します。

AI Builder アクティビティ ページを使用して、Power Apps で生成されたアクティビティや、GPT テキスト生成モデルの入力と出力の追加追跡など、AI モデルのアクティビティを表示します。 時間枠またはモデルのフィルターを適用することで、このデータをカスタマイズできます。 AI Builder アクティビティ ページのデータは、AI モデルの使用状況を監視したい作成者にとって役立ちます。 また、環境内のすべてのアクティビティとクレジット消費を監視したい環境管理者にとっても役に立ちます。

ループ内の担当者機能は、次の 4 つの側面に対応します。

• フィードバックの提供: AI プロンプトの応答が正確でない場合、ユーザーと作成者はそれについてのフィードバックを提供できます。
• レビューの通知の受け取り: 新しいフィードバックがあると、作成者に通知されます。
• レビューの一覧表示: 作成者は、特定の AI プロンプトに対して送信されたフィードバックをレビューできます。
• 数ショット学習: 作成者は、受け取ったフィードバックを使用したり、サンプルを作成したりして、AI プロンプトの応答を操作し、正確さを高めることができます。

プロンプト フラグメントは AI Builder の新機能です。ユーザーは再使用できる事前構築済みのプロンプト要素を組み合わせて、複雑なプロンプトを迅速に構築できます。 これらのフラグメントは、レポート パーツのように組み立てることができる一般的な命令、形式、またはフレーズを取り込むように設計されています。 これにより、毎回ゼロから作成する必要なしに、洗練されたプロンプトを作成できます。 プロンプト フラグメントを使用すると、プロンプトの作成プロセスを合理化できるため、一貫性を確保し、時間を節約できます。 これを行うには、感情分析、要約、データ変換など、特定のビジネス ニーズに合わせて調整、テスト、最適化が行われたプロンプトや Power Fx 関数を使用します。 この機能は、プロンプト エンジニアリングにモジュラー アプローチを提供することにより、プロンプトの精度と効率を高めます。 このアプローチにより、信頼性の高い AI 出力を推進する正確な指示を作成することが容易になります。

Azure Document Intelligence 4.0 は、光学式文字認識 (OCR) の改善、自然言語理解、レイアウト検出などの高度な機能を提供し、構造化されたフォームから複雑な非構造化コンテンツまで、さまざまな種類のドキュメントを AI Builder で処理できるようにします。 この統合により、AI Builder ユーザーは Azure の最新の進歩した機械学習モデルをワークフロー内で直接活用できるようになり、抽出の精度が向上します。 新しい統合では、テーブル、行、セルの信頼度スコアを返すこともできます。

ドキュメント処理エージェントは、Copilot Studio に統合されており、さまざまなドキュメントの種類からデータの収集、抽出、分類、検証を自動化できるので、ビジネス ワークフローを強化できます。 AI 機能を活用して、請求書、契約、領収書をシームレスに処理し、従来の手動タスクを効率的な自動化されたアクションに変換します。 ドキュメント処理 エージェントには、事前構成済みのフローと検証ステーションが付属しています。 これにより、すぐに機能するドキュメント処理ワークフローを簡単に設定できます。

検証ステーションは、ドキュメント処理の対話形式の機能であり、最終的な送信または統合の前に、ドキュメントから抽出されたデータを確認、検証、修正できます。 AI 推進の抽出によって請求書、領収書、契約書、その他のドキュメントからデータがキャプチャされた後、検証ステーションはこのデータをユーザー フレンドリなインターフェイスで表示します。 これは、人手で確認できるよう、信頼度スコアが低いフィールドやエラーの可能性があるフィールドを強調して表示することにより行われます。 抽出されたフィールドをすばやく検査し、必要に応じて修正したうえでデータを承認できるため、正確性とコンプライアンスを確保できます。 この機能は、重要なポイントで人が介入できるようにして、自動化されたドキュメント ワークフローでのエラーを減らし、ドキュメント処理システムに対する全体的な信頼性を高めることで、品質管理を強化します。 合理的なナビゲーションと直感的なレイアウトを備えた検証ステーションは、AI の結果を確認するための効率的な方法を提供します。 これにより、ドキュメント処理の結果の信頼性と精度が向上します。

承認メールまたは独自のエントリ ポイントから検証ステーションにアクセスして、抽出および処理された内容を監視および検証します。 この機能はパッケージに付属しているため、手動で有効にする必要はありません。

Copilot を使った下書きは、Copilot を使用してプロンプトを作成したり書き換えたりできる機能です。 プロンプト ビルダーを使用すると、Copilot を簡単にトリガーして、プロンプトの作成に役立てることができます。 Copilot は、意図を、プロンプト エンジニアリングのベスト プラクティスに従った効果的で洗練されたプロンプトに変えることができます。 Copilot は、作成の提案と共に、最適化のヒント、完全性スコアを提供し、検証をより速く実行するのに役立つサンプル テスト データを生成します。

プロンプト ビルダーから Power Fx デザイナーにアクセスできます。 式を定義して名前を付け、プロンプトにインラインで挿入できます。 式の実行結果の情報は、より具体的な応答を提供するために実行時にプロンプトに追加されます。

また、現在の属性と値の選択に加え、Power Fx 式を使用してナレッジをフィルター処理することもできます。 これにより、プロンプトのコンテキストとして使用するデータをより詳細に制御できます。

数ショット学習とは、以前に見たオブジェクトの新しい例にすばやく適応するために、モデルに少数の例 (通常は 2 個から 5 個) を提供する、プロンプト エンジニアリング手法です。 この新しい機能は、プロンプト ビルダーにデータ入力の具体的な例を直接提供して、最適な出力を生成する正しいプロンプトを作成するのに役立ちます。

プロンプトは、プロンプトから直接実行されるか、バックグラウンドのフローとして実行されるかに関わらず、エージェントの指示言語です。 これらの指示は、エージェントがさまざまな手順を実行する方法において重要な役割を果たします。 この機能により、コネクタ データをプロンプトで使用できるようになり、Dataverse 内のデータのみという現在の制限を超えて拡張されます。 この機能強化により、エージェントの機能と柔軟性が向上し、より効率的かつ効果的になります。

この機能を許可するには、設定メニューに移動し、統合を選択して、プロンプト内のコネクタ データ オプションを切り替えます。 これにより、エージェントはより幅広いデータ ソースを利用できるようになり、パフォーマンスと機能が向上します。

AI Builder のプロンプト ビルダーのプロンプト正確性スコアリング機能を使用すると、テスト スイートを構築し、プロンプト開発のさまざまなイテレーションでプロンプトのパフォーマンスを検証できます。 これらの詳細な評価により、エージェント、アプリ、フローでのプロンプトの使用、運用環境への機能の移行、プロンプトの改善について、正しい判断を下せるようになります。 AI プロンプトの有効性に関するこの包括的なフィードバックは、明確さと正確性を最適化するのに役立ちます。 プロンプトを作成または調整するとき、この機能によってプロンプトの構造、言語、目的のタスクとの関連性が分析され、プロンプトの予想されるパフォーマンスに反映される信頼度スコアが各テスト ケースの予測に割り当てられます。 このスコアは、特異性、複雑さ、配置、カスタム アサーションなどの要素に基づいて生成されます。 したがって、プロンプトの言い回しを改善したり、あいまいさを減らしたりするための実用的な分析情報を導き出すことができます。 正確性スコアリング機能は、プロンプトの品質の明確で定量化可能な尺度を提供することにより、プロンプト エンジニアリング プロセスを合理化し、モデルの結果を向上させ、イテレーション時間を短縮します。 これにより、ユース ケース全体でより効率的で信頼性の高い AI との対話が可能になります。

この機能は、検証とよりよい例外処理のためのログの助けを借り、外部ソースを使用してプロンプトを実用的にします。 この機能は、ネイティブの大規模言語モデル (LLM) の制限に対処するのにも役立ちます。 Microsoft Copilot Studio の内部にあるネイティブのプロンプト ビルダーのエクスペリエンスは、Fluent 9 (非 iFrame エクスペリエンス) に基づいて構築されており、新しいプロンプト ビルダー エクスペリエンスで動作するようにコード インタープリター要素を統合することで、プロンプト アクションのためのウィザードを不要にします。

この機能内で実行できるタスクを次に示します。詳細設定からコードを生成するためにトグルを有効または無効にできます。 また、詳細設定には、Dataverse テーブルにデータを書き込むためのチェックボックスもあります。 Python コードを自動生成して実行するには、プレビュー コードを開きます。Python コードを編集してコードを再実行する機能があります。 インターネット上にあるコード インタープリターにコードをコピーして貼り付けることができます。元に戻すボタンを使用してコードの変更を元に戻すことができます。 最後に、Dataverse テーブルへの書き込み設定がオンになっている場合は、実行ボタンを使用して Dataverse テーブルにアクションを書き込むことができます。

AI Builder のプロンプトのバージョン管理は、ユーザーが複数のバージョンのプロンプトを作成、管理、追跡できる機能です。これにより、必要に応じた反復的な改善と以前の反復への簡単なロールバックが可能になります。 各バージョンを保存すると、ユーザーは変更の完全な履歴を維持しながら、さまざまなプロンプト構造を試したり、言語を調整したり、新しいアプローチをテストしたりできます。 この機能により、プロンプトの最適化に関する柔軟性と制御が向上し、企業がプロンプトのバージョンの有効性を比較して、運用環境で最もパフォーマンスの高いバージョンを実装することで、AI のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。