Пользовательские и готовые модели ИИ в Power Platform: что выбрать?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Сравнение пользовательских и готовых моделей ИИ в Power Platform. Узнайте, когда использовать готовые функции AI Builder, а когда обучать собственные модели на ваших данных.

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

Выбор между пользовательскими и готовыми моделями ИИ в Microsoft Power Platform полностью зависит от конкретных бизнес-требований. Готовые модели сразу работают со стандартными форматами документов, например с обычными счетами-фактурами, а пользовательские модели особенно хорошо извлекают данные из уникально оформленных корпоративных документов, опираясь на ваши исторические данные.

Главное

• Готовые модели ИИ не требуют обучения и оптимизированы для стандартных задач, таких как обработка обычных чеков и извлечение текста.
• Пользовательские модели ИИ обучаются на особенностях ваших документов, их структуре и корпоративных нюансах, что обеспечивает более высокую точность на нестандартных файлах.
• Для обучения базовой пользовательской модели обработки документов в AI Builder нужно всего пять образцов документов.
• «Пользовательская» не означает автоматически «лучшая»; это означает, что модель более точно решает конкретную бизнес-задачу.
• Оба типа моделей бесшовно интегрируются в Power Apps и Power Automate через low-code действия и формулы Power Fx.

Суть различия

Когда вы начинаете внедрять искусственный интеллект в повседневные рабочие процессы с помощью low-code экосистемы Microsoft, одним из первых архитектурных решений становится выбор типа модели. Главное различие между готовыми и пользовательскими моделями сводится к тому, чьи данные участвуют в обучении и насколько стандартизированы ваши входные данные.

Многие citizen-разработчики и ИТ-администраторы теряются при выборе вариантов машинного обучения, потому что связывают их с масштабными проектами data science. Однако AI Builder упрощает задачу, разделяя возможности на два понятных пути. Понимание того, когда применить готовое решение, а когда создать собственную модель под конкретную задачу, может сэкономить вашей организации значительное время и ресурсы.

Готовые модели: эффективность с первого дня для типовых задач

Готовые модели — это ИИ-движки, которые Microsoft уже обучила на больших наборах данных для задач, встречающихся практически в любой отрасли. Поскольку основная работа по обучению уже выполнена в среде Microsoft, вы можете сразу переходить к внедрению.

Типичные примеры: сканирование стандартных визиток, распознавание обычных чеков, базовое распознавание текста и анализ тональности отзывов клиентов, то есть определение, являются ли комментарии позитивными или негативными. Если ваша компания получает стандартные формы, которые выглядят одинаково независимо от отправителя, готовые модели сразу распознают суммы, налоги и даты, не требуя ни одного обучающего документа от вашей команды.

Пользовательские модели: под уникальные процессы

На другом конце спектра находятся пользовательские модели. Для этапа обучения им нужны ваши собственные бизнес-данные, документы и исторические записи. Они созданы, чтобы точно повторять особенности и нюансы внутренних процессов вашей организации.

Например, если ваш основной поставщик печатает счета, где номера счетов спрятаны в нестандартной таблице в нижнем колонтитуле, универсальная готовая модель, скорее всего, их пропустит. Создав пользовательскую модель обработки документов, вы обучаете систему распознавать именно этот макет. Примечательно, что для старта пользовательской модели достаточно всего пяти реальных документов, что делает автоматизацию корпоративного уровня доступной для команд малого и среднего бизнеса.

Когда выбирать пользовательские модели вместо готовых

Главное правило для разработчиков Power Platform: оценивайте уникальность входных данных. Если задача типовая и универсальная, например обработка стандартных налоговых форм или определение языка, готовая модель поможет уже в первый день. Если задача уникальна для вашей компании, например разбор собственных инженерных схем или фирменных форм поставщиков, только пользовательская модель обеспечит высокую точность данных.

Интеграция с Power Apps и Power Automate

Независимо от того, выберете ли вы готовый или пользовательский подход, развернуть эти модели несложно. В Power Automate достаточно добавить действие AI Builder в облачные потоки, чтобы обрабатывать входящие документы в фоновом режиме. В Power Apps модели доступны напрямую через формулы Power Fx, и интерфейсы могут извлекать данные динамически по мере заполнения форм.

Чтобы лучше понять, как эти инструменты низкокодового ИИ вписываются в общую облачную экосистему, послушайте полный выпуск: в нём экспертные советы, практические рекомендации и простые объяснения, которые делают облачные технологии Microsoft понятными.

Часто задаваемые вопросы

Нужен ли мне опыт в data science, чтобы использовать пользовательские модели AI Builder?

Нет. AI Builder рассчитан на низкокодовых разработчиков и бизнес-пользователей: вы обучаете пользовательские модели через пошаговый интерфейс «указать и щёлкнуть», не написав ни строки кода.

Сколько документов нужно для обучения пользовательской модели обработки документов?

Можно начать всего с пяти образцов документов, что позволяет быстро протестировать рабочие процессы в формате проверки концепции.

Готовые модели всегда дешевле в эксплуатации, чем пользовательские?

Потребление кредитов зависит от сложности модели. Пользовательская обработка документов, как правило, расходует больше кредитов на страницу, чем базовые готовые модели распознавания текста, поскольку требует целевого разбора.

Можно ли использовать пользовательские модели в автоматизированных облачных потоках Power Automate?

Да. После обучения и публикации пользовательская модель интегрируется прямо в облачные потоки и автоматизирует обработку файлов и ввод данных в фоновом режиме.