Заземление агентов ИИ с помощью Copilot Studio и Azure AI Search

Современные агенты ИИ хороши только настолько, насколько хороши данные, к которым они имеют доступ. Чтобы предотвратить галлюцинации и предоставить действительно полезные ответы, агенты должны быть заземлены в безопасных знаниях вашей организации. В этом текстовом курсе вы узнаете, как создавать и настраивать интеллектуальные агенты в Copilot Studio, которые получают точную информацию в режиме реального времени. Вы освоите основы генерации дополненного поиска (RAG) путем интеграции внешних источников данных, векторных индексов и безопасных API непосредственно в ваши потоки работы. Что вы узнаете: - Понять основные концепции заземления и шаблоны поиска-дополненного генерирования (RAG). - проводить различие между стратегиями поиска данных в реальном времени и стратегиями индексного поиска. - Настройте индексы векторов поиска Azure AI, чтобы включить поиск по семантике и ключевым словам. - Подключите разъемы Power Platform и Copilot для приема источников данных предприятия. - Внедрение безопасных потоков аутентификации для защиты конфиденциальных организационных знаний. - Публиковать и тестировать заземленные агенты для обеспечения надежных, контекстно-ориентированных взаимодействий пользователей. Курс начинается с ключевой терминологии, исследуя, как заземление повышает надежность и точность ИИ. Затем вы пройдете по четким, пошаговым письменным руководствам по настройке поиска Azure AI, сопоставлению соединителей и обеспечению доступа к данным. Этот курс предназначен для новичков, ИТ-специалистов и разработчиков с низким уровнем кодирования, без предварительного опыта работы в инфраструктуре поиска ИИ или разработки агентов. Начните читать сегодня, чтобы превратить статических ботов в безопасных агентов предприятия, обладающих знаниями.