Copilot Studio vs Azure AI Foundry

RAG, ഗവേണൻസ്, ശരിയായ എന്റർപ്രൈസ് AI പ്ലാറ്റ്ഫോം എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം

മിക്ക AI ബോട്ടുകളും ഡെമോയിൽ മികച്ചതായി തോന്നുമെങ്കിലും കമ്പനി നയങ്ങളെക്കുറിച്ചോ പ്രോജക്റ്റ് നിലയെക്കുറിച്ചോ ഉള്ള യഥാർത്ഥ ചോദ്യങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുന്നു, കാരണം അവ നിങ്ങളുടെ ടെനന്റ് ഡാറ്റയുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിട്ടില്ല. Retrieval Augmented Generation (RAG) ഒരു ‘തത്ത’യെ യഥാർത്ഥ അസിസ്റ്റന്റാക്കി മാറ്റുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ഈ എപ്പിസോഡ് വിശദീകരിക്കുന്നു, ഒപ്പം Copilot Studio-യെ Azure AI Foundry-യുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു: സപ്പോർട്ട് വീലുകളോടെയുള്ള വേഗത്തിലുള്ള ഫലങ്ങളും പൂർണ്ണ നിയന്ത്രണവും ഗവേണൻസും.

▶ Copilot Studio vs Azure AI Foundry: RAG, ഗവേണൻസ്, ശരിയായ എന്റർപ്രൈസ് AI പ്ലാറ്റ്ഫോം എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം (AI ഡബ്ബിംഗ്)

നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത്:

1. RAG (സെർച്ച് + LLM), ഐഡന്റിറ്റി അടിസ്ഥാനമാക്കിയ ആക്സസ് കൺട്രോൾ എന്നിവ SharePoint, OneDrive, Dataverse എന്നിവയിൽ നിന്ന് അനുമതികൾ അനുസരിച്ച് ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത ഉത്തരങ്ങൾ നൽകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്
2. Copilot Studio: ലോ-കോഡ്, 1,000-ലധികം കണക്ടറുകൾ, രണ്ടാഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ ഹെൽപ്പ്ഡെസ്ക് ബോട്ടുകൾ – എന്നാൽ ടെമ്പറേച്ചർ, Top-P, പ്രോംപ്റ്റ് വേർഷനിംഗ്, ഇവാലുവേഷൻ ത്രെഷോൾഡുകൾ എന്നിവയില്ല
3. Azure AI Foundry: 11,000-ലധികം മോഡലുകൾ, MLOps, CI/CD, ടെലിമെട്രി, ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകൾ എന്നിവയുള്ള കോഡ്-ഫസ്റ്റ് സമീപനം, സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയ്ക്കായി
4. എക്സ്പ്ലോർ, സ്കെയിൽ, ഗവേൺ എന്ന മൂന്ന് ഘട്ട മോഡലും Foundry-യിലേക്ക് മാറാനുള്ള മൂന്ന് സൂചനകളും
5. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന കെണികൾ: മറച്ചുവച്ച മോഡൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ, ടോക്കൺ ഉപയോഗത്തെ ആശ്രയിച്ചുള്ള ചെലവ്, കസ്റ്റമൈസേഷൻ ആവശ്യമുള്ള കണക്ടറുകൾ

Microsoft MVP മിർക്കോ പീറ്റേഴ്സിന്റെ M365 Show ആനിമേറ്റഡ് വീഡിയോയുടെ AI ഡബ്ബ് ചെയ്ത മലയാളം പതിപ്പാണ് ഈ എപ്പിസോഡ്.