רוב בוטי ה-AI נראים מרשימים בהדגמה, אבל נכשלים בשאלות אמיתיות על מדיניות החברה או סטטוס פרויקטים, כי הם לא מחוברים לנתונים של הטננט שלכם. הפרק מסביר איך Retrieval Augmented Generation ‏(RAG) הופך „תוכי” לעוזר אמיתי, ומשווה בין Copilot Studio ל-Azure AI Foundry: הצלחות מהירות עם גלגלי עזר מול שליטה מלאה וממשל.מה תלמדו:למה RAG – חיפוש ועוד LLM – יחד עם בקרת גישה מבוססת זהות מספקים תשובות מ-SharePoint, ‏OneDrive או Dataverse, מסוננות לפי הרשאותCopilot Studio: ‏low-code, יותר מ-1,000 מחברים ובוטים של הלפדסק בפחות משבועיים – אבל בלי טמפרטורה, Top-P, ניהול גרסאות של פרומפטים או ספי הערכהAzure AI Foundry: גישת code-first עם יותר מ-11,000 מודלים, MLOps, ‏CI/CD, טלמטריה ומסלולי ביקורת לנתונים רגישיםהמודל התלת-שלבי: לחקור, להרחיב, לנהל – ושלושת הטריגרים למעבר ל-Foundryמלכודות נסתרות: הגדרות מודל מוסתרות, עלויות לפי צריכת טוקנים ומחברים שדורשים עבודת התאמהלמנהלי IT, ארכיטקטים, מפתחים ומקבלי החלטות שרוצים לבחור את פלטפורמת ה-AI הארגונית הנכונה ולהעלות אותה לייצור בבטחה.הפרק הזה הוא גרסה עברית בדיבוב AI של הסרטון המונפש מתוך M365 Show של Microsoft MVP מירקו פטרס.▶ לצפייה בסרטון: https://youtu.be/EA5sfnHAF7E🎧 פרקים נוספים: https://www.m365.fm🎤 M365Con – כנס Microsoft מקוון בחינם: https://m365con.net💼 מירקו פטרס ב-LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

This episode includes AI-generated content.