Copilot Studio vs Azure AI Foundry

RAG, நிர்வாகம் & சரியான நிறுவன AI தளத்தைத் தேர்வு செய்வது எப்படி

பெரும்பாலான AI பாட்கள் டெமோவில் அசத்தலாகத் தெரிந்தாலும், நிறுவனக் கொள்கைகள் அல்லது திட்ட நிலை போன்ற உண்மையான கேள்விகளில் தோல்வியடைகின்றன, ஏனெனில் அவை உங்கள் டெனன்ட் தரவுடன் இணைக்கப்படவில்லை. Retrieval Augmented Generation (RAG) ஒரு ‘கிளி’யை உண்மையான உதவியாளராக எப்படி மாற்றுகிறது என்பதை இந்த எபிசோட் விளக்குகிறது, மேலும் Copilot Studio-வை Azure AI Foundry-யுடன் ஒப்பிடுகிறது: துணைச் சக்கரங்களுடன் விரைவான வெற்றிகள் எதிர் முழுக் கட்டுப்பாடும் நிர்வாகமும்.

▶ Copilot Studio vs Azure AI Foundry: RAG, நிர்வாகம் & சரியான நிறுவன AI தளத்தைத் தேர்வு செய்வது எப்படி (AI டப்பிங்)

நீங்கள் கற்றுக்கொள்வது:

1. RAG (தேடல் + LLM) மற்றும் அடையாள அடிப்படையிலான அணுகல் கட்டுப்பாடு, SharePoint, OneDrive அல்லது Dataverse-இலிருந்து அனுமதிகளின்படி வடிகட்டப்பட்ட பதில்களை ஏன் தருகின்றன
2. Copilot Studio: லோ-கோடு, 1,000-க்கும் மேற்பட்ட கனெக்டர்கள், இரண்டு வாரங்களுக்குள் ஹெல்ப்டெஸ்க் பாட்கள் – ஆனால் டெம்பரேச்சர், Top-P, ப்ராம்ப்ட் பதிப்பு மேலாண்மை, மதிப்பீட்டு வரம்புகள் இல்லை
3. Azure AI Foundry: 11,000-க்கும் மேற்பட்ட மாடல்கள், MLOps, CI/CD, டெலிமெட்ரி, தணிக்கைத் தடங்கள் கொண்ட கோடு-ஃபர்ஸ்ட் அணுகுமுறை, உணர்திறன் மிக்க தரவுக்காக
4. ஆராய், விரிவாக்கு, நிர்வகி என்ற மூன்று கட்ட மாதிரியும் Foundry-க்கு மாற வேண்டிய மூன்று அறிகுறிகளும்
5. மறைந்திருக்கும் ஆபத்துகள்: மறைக்கப்பட்ட மாடல் அமைப்புகள், டோக்கன் பயன்பாட்டைச் சார்ந்த செலவுகள், தனிப்பயனாக்கம் தேவைப்படும் கனெக்டர்கள்

இந்த எபிசோட் Microsoft MVP மிர்கோ பீட்டர்ஸின் M365 Show அனிமேஷன் வீடியோவின் AI டப்பிங் செய்யப்பட்ட தமிழ்ப் பதிப்பு.