Power Platform-ഉം Azure OpenAI-ഉം ഉപയോഗിച്ച് എന്റർപ്രൈസ് AI

ചാറ്റ്ബോട്ട് ഡെമോയ്ക്കപ്പുറം ആർക്കിടെക്ചർ, സുരക്ഷ, ഗവേണൻസ്

Power Platform-ലെ പല AI ഡെമോകളും ചാറ്റ്ബോട്ടിൽ നിന്നുപോകുകയും latency, hallucination, ഡാറ്റ ചോർച്ച, കുതിച്ചുയരുന്ന ചെലവ് എന്നിവ കാരണം യഥാർത്ഥ ബിസിനസ് പ്രക്രിയകളിൽ പരാജയപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്? സുരക്ഷ, പ്രകടനം, ഗവേണൻസ് എന്നിവ നിയന്ത്രണത്തിൽ നിർത്തിക്കൊണ്ട് Azure OpenAI-യെ Power Apps, Power Automate, Dynamics 365 എന്നിവയുമായി ശരിയായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ഈ എപ്പിസോഡ് കാണിക്കുന്നു.

▶ Power Platform-ഉം Azure OpenAI-ഉം ഉപയോഗിച്ച് എന്റർപ്രൈസ് AI: ചാറ്റ്ബോട്ട് ഡെമോയ്ക്കപ്പുറം ആർക്കിടെക്ചർ, സുരക്ഷ, ഗവേണൻസ് (AI ഡബ്ബിംഗ്)

നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത്:

1. ഏതൊരു ഗൗരവമുള്ള പരിഹാരത്തിന്റെയും നാല് ഘടകങ്ങൾ: Power Apps അല്ലെങ്കിൽ Dynamics 365, Power Automate, Azure OpenAI endpoint, Azure API Management
2. Sentiment analysis, summary, text generation എന്നിവ വ്യത്യസ്ത അളവിൽ tokens, സമയം, പണം എന്നിവ ചെലവാക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്, prompt engineering-ന്റെ പങ്ക്
3. പ്രായോഗിക ചെലവ് നിയന്ത്രണം: usage quotas, token monitoring, അനുയോജ്യമായ ഏറ്റവും ചെറിയ മോഡൽ, പരമാവധി tokens പരിധി
4. പരിചയായി Azure API Management: authentication, rate limiting, IP നിയന്ത്രണങ്ങൾ, logs – ചോർന്ന API key-യുടെ ഉദാഹരണത്തോടെ
5. Azure Cost Management, resource tags, Center of Excellence Starter Kit, പതിവ് access reviews എന്നിവയിലൂടെ ഗവേണൻസ്

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