Microsoft, Business Central’de üretken yapay zekayı geliştirmek için çalışmaya devam ederken, bu basit ipuçları Azure OpenAI ile yapay zeka yolculuğunuza başlamanıza yardımcı olabilir.
Microsoft Dynamics 365 Business Central için üretken yapay zeka (generative AI) ile yolculuğunuza nasıl başlayacağınızı öğrenmek ister misiniz? Microsoft’un OpenAI ile ortaklığı, büyük ölçekli dil modellerinin (LLM) yenilikçi gücünü Business Central ekosistemine benzersiz, eksiksiz ve sorumlu bir şekilde gelmesine olanak tanıyor. Microsoft Azure OpenAI Hizmeti, OpenAI’nin GPT-4, GPT-3, Codex ve DALL-E gibi gelişmiş modellerine Azure’ın güvenlik ve kurumsal özellikleriyle erişim sağlıyor.
Microsoft, geçen birkaç ayda üretici yapay zekanın mevcut özelliklerini nasıl zenginleştirebileceği veya tamamen yeni müşteri değeri sunabileceği konusunda birçok fikri dinledi ve en çok aldığı sorulardan biri şu oldu: “AL ve Visual Studio Code’da yapay zekayı kullanmaya nasıl başlayabilirim?” Bunun üzerine Azure OpenAI’yi keşfetmeye başlamanızı ve öğrendiklerinizi toplulukla paylaşmanızı kolaylaştırmak için örnek kod da dahil olmak üzere birkaç ipucu topladı.
Üretken yapay zeka konusunda yeni misiniz?
Bu yeni ve heyecan verici teknoloji hakkında öğrenilecek çok şey var. Bu makine öğrenmesi dalında ve Azure OpenAI’de yeniyseniz bu bağlantılar, temel bilgiler için size harika bir giriş sağlayabilir:
Diğer müşterilerin Azure AI’yı nasıl kullandığını öğrenin
Azure OpenAI ve OpenAI’yi anlayın ve karşılaştırın
Azure OpenAI Hizmeti eğitim modülüne Giriş ile çalışın
Anahtar Sorumlu Yapay Zeka yönergelerini ve ilkelerini https://aka.ms/RAI adresinde keşfedin
AL kodunuza nasıl başlanır?
Microsoft, LLM’nin olanaklarını keşfetmenizi sağlayan bir uzantı olarak bazı örnek kodlar paylaştı. Bu kod, Azure OpenAI hizmetine bağlantınızı kolayca yapılandırıp test ederek başlayarak LLM deneylerini kurma ve çalıştırma sürecini basitleştirmek için tasarlandı. Bundan sonra AL mantığınızı bu kodla daha heyecan verici şeyler yapacak şekilde genişletebilirsiniz.
Örnek kod, öğe açıklama alanına dayalı olarak bir öğe kategorisi önermek için Azure OpenAI kullanıyor.
Uzantının kaynak kodu, GitHub’daki Business Central BCTech deposunda bulunuyor. Doğrudan https://aka.ms/BCStartCodingWithAI adresinden ulaşabilirsiniz. Örnek uzantıyı sanal alan ortamınıza indirebilir veya yükleyebilir ya da kendi projeleriniz için kaynak kodunu klonlayabilirsiniz.
Azure OpenAI anahtarı nasıl alınır?
Azure OpenAI Hizmetini kullanmak için bir Azure aboneliğiniz olması ve hizmete erişim için başvurmanız gerekiyor. Azure OpenAI, sorumlu kullanımı teşvik etmek ve yüksek riskli kullanım durumlarının etkisini sınırlamak için genellikle sınırlı bir erişim ilkesiyle sunuluyor. Başvurup onaylandıktan sonra, bir Azure OpenAI kaynağının nasıl oluşturulacağına ve API anahtarınızın nasıl alınacağına ilişkin talimatları içeren bir e-posta alacaksınız.
Azure OpenAI oyun alanı nasıl kullanılır?
Azure AI Studio, bir Azure OpenAI oyun alanı sunuyor. Başka bir ifadeyle üretken yapay zeka modellerinin yeteneklerini keşfetmenize ve bunları kendi bilgi istemleriniz ve verilerinizle denemenize olanak tanıyan web tabanlı bir arabirim. Oyun alanına Azure portalinden veya Azure OpenAI Studio bağlantısına tıklayarak erişebilirsiniz.
Bir geliştirici değilseniz ancak ChatGPT veya benzeri bir şeyle oynadıysanız, bu oyun alanının, örneğin, ChatGPT’nin eldeki sorunu çözmek için uygun bir araç olup olmadığını denemek ve değerlendirmek için uygun bir yer olduğunu göreceksiniz. Oyun alan, kod yazmak zorunda kalmadan veya altta yatan teknoloji hakkında derin bir anlayışa sahip olmak zorunda kalmadan deneme yapmak isteyen ürün yöneticileri, tasarımcılar ve danışmanlar için mükemmel bir alan sunuyor.
Diğer taraftan, işin daha teknik yönüne dalmaya hazırsanız, oyun alanı bir model, bir senaryo ve çıktılar oluşturmak için birkaç atış öğrenme örneği seçmenize de olanak tanıyor. Çıkışların rastgeleliğini ve çeşitliliğini kontrol etmek için sıcaklık, top-p, frekans cezası ve varlık cezası gibi parametreleri de değiştirebilirsiniz.
Hızlı mühendisliğe nasıl başlanır?
Hızlı mühendislik, istenen çıktıları üretmek hedefinde üretken modeller için etkili girdiler üretme sanatıdır. Prompt mühendisliği, modelin yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamayı, girdi için doğru biçimi ve tonu seçmeyi, ilgili örnekleri ve talimatları sağlamayı ve çıktı kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirmeyi içeriyor. Bilgi istemi mühendisliği ise Azure OpenAI Hizmetini etkin ve sorumlu bir şekilde kullanmak için çok önemli bir beceridir. Hızlı mühendislik hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilecek bazı kaynaklara göz atmak isterseniz;
Azure Açık Yapay Zeka Hizmeti için bilgi istemlerinin nasıl tasarlanacağına ilişkin kılavuzu okuyun
Çeşitli senaryolar ve modeller için örnek istemler ve çıktılar koleksiyonuna göz atın
Azure Açık Yapay Zeka Hizmeti ile sorumlu yapay zekayı uygulamaya koyun
Business Central ile işletmenizin yeni ihtiyaçlarına yanıt vermek için Pargesoft uzmanlığından faydalanabilirsiniz. Danışmanlık hizmetleri veya ek fiyatlandırma seçenekleri hakkında bilgi almak için bize info@pargesoft.com üzerinden ulaşabilirsiniz.