Modele AI niestandardowe i gotowe w Power Platform: który wybrać?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Porównaj modele AI niestandardowe i gotowe w Power Platform. Dowiedz się, kiedy używać gotowych funkcji AI Builder, a kiedy trenować własne modele na swoich danych.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Wybór między modelami AI niestandardowymi a gotowymi w Microsoft Power Platform zależy w całości od konkretnych wymagań biznesowych. Gotowe modele radzą sobie od razu z typowymi formatami dokumentów, takimi jak ogólne faktury. Modele niestandardowe natomiast świetnie sprawdzają się w wyodrębnianiu danych z nietypowo sformatowanych dokumentów firmowych, wykorzystując Twoje własne dane historyczne.

Najważniejsze wnioski

• Gotowe modele AI nie wymagają żadnego trenowania i są zoptymalizowane pod standardowe zadania, takie jak przetwarzanie typowych paragonów czy wyodrębnianie tekstu.
• Modele niestandardowe uczą się charakterystycznych dla Twojej firmy układów dokumentów, struktur i niuansów, dzięki czemu osiągają wyższą dokładność przy unikatowych plikach.
• Do wytrenowania podstawowego modelu niestandardowego do przetwarzania dokumentów w AI Builder wystarczy nawet pięć przykładowych dokumentów.
• Model niestandardowy nie oznacza automatycznie lepszego; oznacza po prostu, że jest dokładniej dopasowany do konkretnego wyzwania biznesowego.
• Oba typy modeli integrują się bezproblemowo z Power Apps i Power Automate dzięki akcjom low-code i formułom Power Fx.

Zrozumienie zasadniczej różnicy

Gdy zaczynasz wykorzystywać sztuczną inteligencję w codziennych procesach w ekosystemie low-code firmy Microsoft, jedną z pierwszych decyzji architektonicznych będzie wybór odpowiedniego typu modelu. Zasadnicza różnica między modelami gotowymi a niestandardowymi sprowadza się do tego, czyje dane biorą udział w procesie uczenia się oraz na ile znormalizowane są Twoje dane wejściowe.

Wielu citizen developerów i administratorów IT traci zapał, gdy ocenia opcje uczenia maszynowego, ponieważ kojarzą je z dużymi projektami data science. Tymczasem AI Builder upraszcza to, dzieląc możliwości na dwie wyraźne ścieżki. Zrozumienie, kiedy wdrożyć gotowe rozwiązanie, a kiedy zbudować dopasowany model wyszukujący wzorce, może zaoszczędzić Twojej organizacji sporo czasu i zasobów.

Modele gotowe: efektywność od pierwszego dnia w typowych zadaniach

Modele gotowe to silniki AI, które Microsoft wytrenował już na ogromnych zbiorach danych, pod kątem problemów występujących niemal w każdej branży. Ponieważ najcięższa praca związana z trenowaniem została wykonana w środowisku Microsoft, możesz od razu przejść do wdrożenia.

Typowe przykłady to skanowanie standardowych wizytówek, odczytywanie ogólnych paragonów, podstawowe rozpoznawanie tekstu oraz analiza sentymentu opinii klientów, pozwalająca ustalić, czy uwagi są pozytywne, czy negatywne. Jeśli Twoja firma otrzymuje standardowe formularze, które wyglądają identycznie niezależnie od nadawcy, gotowe modele rozpoznają sumy, podatki i daty od razu, bez potrzeby dostarczania choćby jednego dokumentu treningowego przez Twój zespół.

Modele niestandardowe: dopasowane do unikatowych procesów

Po drugiej stronie spektrum znajdują się modele niestandardowe. Wymagają one Twoich własnych danych biznesowych, dokumentów i rekordów historycznych, aby przeprowadzić fazę uczenia. Są zaprojektowane tak, by idealnie pasować do konkretnych cech i niuansów wewnętrznych procesów Twojej organizacji.

Na przykład jeśli Twój główny dostawca drukuje faktury z numerami kont ukrytymi głęboko w niestandardowej tabeli w stopce, ogólny model gotowy najprawdopodobniej to przeoczy. Budując niestandardowy model przetwarzania dokumentów, uczysz system rozpoznawania właśnie tego konkretnego układu. Co warte uwagi, model niestandardowy można uruchomić już na zaledwie pięciu rzeczywistych dokumentach, co sprawia, że automatyzacja klasy korporacyjnej staje się dostępna dla zespołów małych i średnich firm.

Kiedy warto wybrać model niestandardowy zamiast gotowego

Złota zasada dla deweloperów Power Platform brzmi: oceń, jak wyjątkowe są dane wejściowe. Jeśli problem jest powszechny i ogólny, jak przetwarzanie standardowych formularzy podatkowych czy wykrywanie języka, model gotowy od pierwszego dnia w zupełności wystarczy. Gdy problem jest unikalny dla Twojej organizacji, na przykład analiza zastrzeżonych schematów inżynierskich lub zastrzeżonych formularzy dostawców, jedynym sposobem na zapewnienie wysokiej dokładności danych jest model niestandardowy.

Integracja w usługach Power Apps i Power Automate

Niezależnie od tego, czy wybierzesz podejście gotowe, czy niestandardowe, wdrożenie tych modeli jest proste. W usłudze Power Automate wystarczy dodać akcję AI Builder do przepływów w chmurze, aby przetwarzać przychodzące dokumenty w nocy. W aplikacji Power Apps dostęp do modeli uzyskasz bezpośrednio za pomocą formuł Power Fx, dzięki czemu interfejsy użytkownika mogą dynamicznie wyodrębniać informacje podczas wypełniania formularzy.

Aby lepiej zrozumieć, jak te narzędzia low-code wpisują się w szerszy ekosystem chmury, posłuchaj pełnego odcinka, w którym znajdziesz eksperckie wskazówki, praktyczne porady i wyjaśnienia wolne od żargonu, dzięki którym technologie chmury Microsoft stają się przystępne.

Często zadawane pytania

Czy do korzystania z niestandardowych modeli AI Builder potrzebne jest wykształcenie w dziedzinie data science?

Nie. AI Builder zaprojektowano z myślą o deweloperach low-code i użytkownikach biznesowych. Pozwala trenować modele niestandardowe za pomocą prowadzonego, graficznego interfejsu, bez pisania jakiegokolwiek kodu.

Ile dokumentów potrzeba do wytrenowania niestandardowego modelu przetwarzania dokumentów?

Możesz zacząć już od pięciu przykładowych dokumentów, co ułatwia szybkie testowanie scenariuszy typu proof of concept.

Czy modele gotowe są zawsze tańsze w eksploatacji niż modele niestandardowe?

Zużycie kredytów zależy od złożoności modelu. Niestandardowe przetwarzanie dokumentów zazwyczaj zużywa więcej kredytów na stronę niż podstawowe gotowe modele rozpoznawania tekstu, ponieważ wymaga ukierunkowanej analizy.

Czy mogę używać modeli niestandardowych w zautomatyzowanych przepływach w chmurze Power Automate?

Tak. Po wytrenowaniu i opublikowaniu modelu niestandardowego można go zintegrować bezpośrednio z przepływami w chmurze, aby w tle automatyzować przetwarzanie plików i wprowadzanie danych.