ग्राउंडिंग के बिना Copilot और एजेंट भरोसेमंद लगने वाले मनगढ़ंत जवाब देते हैं, जैसे तीसरी तिमाही की ऐसी डिस्काउंट नीति जो मौजूद ही नहीं है। यह एपिसोड बताता है कि मल्टीमोडल AI ऐप्स बिखरे हुए कंपनी डेटा पर क्यों विफल होते हैं और Azure AI Search, इवैल्युएटर्स और गवर्नेंस के साथ Retrieval Augmented Generation जवाबों को वास्तविकता से कैसे जोड़े रखता है।आप क्या सीखेंगे:डेमो चमकते हैं पर प्रोडक्शन क्यों विफल होता है: धुंधले पहचान पत्र, फैक्स किए गए PDF और मोबाइल की धुंधली तस्वीरें – गार्बेज इन, गार्बेज आउटRAG सही तरीके से: Azure AI Search में कीवर्ड और वेक्टर की हाइब्रिड सर्च के साथ सिमेंटिक रीरैंकरपहले दिन से Azure AI Foundry के बिल्ट-इन इवैल्युएटर्स, Prompt Flow और ऑब्ज़र्वेबिलिटी से ग्राउंडेडनेस, प्रासंगिकता और सुसंगतता मापनाCopilot, एजेंट और ऑटोनॉमस एजेंट: न्यूनतम अधिकार, रोलबैक के साथ लॉगिंग और Azure AI Content Safety वाली सर्वाइवल चेकलिस्टAzure AI Foundry खिलौनों का डिब्बा नहीं, एक फैक्ट्री है: पहचान की सीमाएँ, पहले गवर्नेंस और Azure प्राइसिंग कैलकुलेटर से उपयोग-आधारित लागत की योजनाउन IT एडमिन, डेवलपर्स और निर्णयकर्ताओं के लिए जो Azure AI Foundry और Copilot Studio से बने Copilot और एजेंट्स को सुरक्षित रूप से प्रोडक्शन में ले जाना चाहते हैं।यह एपिसोड Microsoft MVP मिर्को पीटर्स के M365 Show के एनिमेटेड वीडियो का AI से डब किया गया हिंदी संस्करण है।▶ वीडियो देखें: https://youtu.be/rQP0f_D_TUU🎧 और एपिसोड: https://www.m365.fm🎤 M365Con – मुफ़्त ऑनलाइन Microsoft कॉन्फ़्रेंस: https://m365con.net💼 LinkedIn पर मिर्को पीटर्स: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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