Власні та попередньо навчені моделі ШІ в Power Platform: яка вам потрібна?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Порівняння власних і попередньо навчених моделей ШІ в Power Platform. Дізнайтеся, коли варто використовувати готові можливості AI Builder, а коли навчати власні моделі на своїх даних.

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

Вибір між власними та попередньо навченими моделями ШІ в Microsoft Power Platform повністю залежить від конкретних бізнес-вимог. Попередньо навчені моделі одразу працюють зі стандартними форматами документів, як-от типові рахунки-фактури. Водночас власні моделі найкраще витягують дані з документів нестандартного формату, спираючись на ваші історичні дані.

Головне

• Попередньо навчені моделі ШІ не потребують навчання і оптимізовані для стандартних завдань, як-от обробка звичайних чеків і витягування тексту.
• Власні моделі ШІ вивчають особливості ваших документів, їхні макети та specifics вашої компанії, що забезпечує вищу точність на унікальних файлах.
• Щоб навчити базову власну модель обробки документів в AI Builder, достатньо лише п’яти зразків документів.
• «Власна» не означає автоматично «краща»; це означає лише, що модель більш точно налаштована під конкретне бізнес-завдання.
• Обидва типи моделей безшовно інтегруються в Power Apps і Power Automate через low-code дії та формули Power Fx.

Розуміння ключової різниці

Коли ви починаєте впроваджувати штучний інтелект у щоденні робочі процеси на базі low-code екосистеми Microsoft, одне з перших архітектурних рішень, яке вам доведеться прийняти, — вибір правильного типу моделі. Головна відмінність між попередньо навченими та власними моделями полягає в тому, чиї дані беруть участь у навчанні і наскільки стандартизовані ваші вхідні дані.

Багато громадян-розробників і ІТ-адміністраторів губляться, оцінюючи можливості машинного навчання, бо асоціюють їх із масштабними проєктами data science. Однак AI Builder спрощує це, поділяючи можливості на два чіткі шляхи. Розуміння того, коли варто розгорнути готове рішення, а коли створити спеціалізований інструмент пошуку закономірностей, може заощадити вашій організації значний час і ресурси.

Попередньо навчені моделі: миттєва ефективність для типових завдань

Попередньо навчені моделі — це ШІ-рушії, які Microsoft уже навчила на великих масивах даних для задач, що трапляються майже в кожній галузі. Оскільки основна робота з навчання вже виконана в середовищі Microsoft, ви можете одразу переходити до впровадження.

Типові приклади: сканування стандартних візиток, зчитування звичайних чеків, базове розпізнавання тексту та аналіз тональності відгуків клієнтів, щоб визначити, позитивні чи негативні коментарі. Якщо ваша компанія отримує стандартні форми, які однаково виглядають незалежно від відправника, попередньо навчені моделі одразу розпізнають суми, податки та дати, без жодного навчального документа від вашої команди.

Власні моделі: створені для унікальних робочих процесів

На іншому кінці спектра — власні моделі. Для етапу навчання вони потребують ваших власних даних, документів та історичних записів. Їх створюють так, щоб вони точно відповідали особливостям і нюансам внутрішніх процесів вашої організації.

Наприклад, якщо ваш основний постачальник друкує рахунки з номерами рахунків, захованими глибоко в нестандартній таблиці внизу сторінки, загальна попередньо навчена модель, імовірно, їх пропустить. Побудувавши власну модель обробки документів, ви навчаєте систему розпізнавати саме цей макет. Що особливо важливо, ви можете запустити власну модель лише на п’яти реальних документах, і це робить автоматизацію корпоративного рівня доступною для команд малого та середнього бізнесу.

Коли варто обрати власну модель замість попередньо навченої

Золоте правило для розробників Power Platform: оцінюйте унікальність вхідних даних. Якщо задача типова й універсальна, наприклад обробка стандартних податкових форм або визначення мови, готова попередньо навчена модель допоможе вже в перший день. Якщо ж задача унікальна для вашої організації, наприклад розбір власних інженерних схем або власних форм постачальників, єдиний спосіб забезпечити високу точність даних — це користувацька модель.

Інтеграція з Power Apps і Power Automate

Незалежно від того, обираєте ви готову чи користувацьку модель, їх розгортання просте. У Power Automate достатньо додати дію AI Builder до хмарних потоків, щоб обробляти вхідні документи вночі. У Power Apps моделі доступні безпосередньо через формули Power Fx, тож інтерфейси можуть витягувати інформацію динамічно, поки користувачі заповнюють форми.

Щоб краще зрозуміти, як ці низькокодові інструменти штучного інтелекту вписуються в ширшу хмарну екосистему, послухайте повний епізод: там експертні поради, практичні настанови та пояснення без зайвого жаргону, які роблять хмарні технології Microsoft зрозумілими.

Поширені запитання

Чи потрібна підготовка з data science, щоб використовувати користувацькі моделі AI Builder?

Ні. AI Builder створено для низькокодових розробників і бізнес-користувачів. Ви можете навчати користувацькі моделі через покроковий інтерфейс «вказав і клацнув» без написання коду.

Скільки документів потрібно, щоб навчити користувацьку модель обробки документів?

Можна почати вже з п’яти зразків документів, що дозволяє швидко протестувати робочі процеси proof of concept.

Чи завжди готові моделі дешевші у використанні, ніж користувацькі?

Споживання кредитів залежить від складності моделі. Користувацька обробка документів зазвичай споживає більше кредитів на сторінку, ніж базові готові моделі розпізнавання тексту, через потрібний для цього цільовий розбір.

Чи можна використовувати користувацькі моделі в автоматизованих хмарних потоках Power Automate?

Так. Щойно користувацьку модель навчено й опубліковано, її можна інтегрувати безпосередньо в хмарні потоки, щоб автоматизувати обробку файлів і введення даних у фоновому режимі.