ज़्यादातर AI बॉट डेमो में शानदार दिखते हैं, लेकिन कंपनी की नीतियों या प्रोजेक्ट की स्थिति जैसे असली सवालों पर नाकाम हो जाते हैं, क्योंकि वे आपके टेनेंट के डेटा से जुड़े नहीं होते। यह एपिसोड बताता है कि Retrieval Augmented Generation (RAG) कैसे एक „तोते” को असली असिस्टेंट बनाता है, और Copilot Studio की तुलना Azure AI Foundry से करता है: सहारे वाले पहियों के साथ तेज़ नतीजे बनाम पूरा नियंत्रण और गवर्नेंस।आप क्या सीखेंगे:RAG – सर्च और LLM – के साथ पहचान-आधारित एक्सेस कंट्रोल कैसे SharePoint, OneDrive या Dataverse से अनुमतियों के अनुसार फ़िल्टर किए गए जवाब देता हैCopilot Studio: लो-कोड, 1,000 से ज़्यादा कनेक्टर और दो हफ़्ते से कम में हेल्पडेस्क बॉट – लेकिन टेम्परेचर, Top-P, प्रॉम्प्ट वर्ज़निंग या इवैल्यूएशन थ्रेशोल्ड के बिनाAzure AI Foundry: कोड-फ़र्स्ट तरीका, 11,000 से ज़्यादा मॉडल, MLOps, CI/CD, टेलीमेट्री और संवेदनशील डेटा के लिए ऑडिट ट्रेलतीन चरणों वाला मॉडल – एक्सप्लोर, स्केल, गवर्न – और Foundry पर जाने के तीन संकेतछिपे हुए जोखिम: छिपी हुई मॉडल सेटिंग्स, टोकन खपत पर आधारित लागत और ऐसे कनेक्टर जिन्हें कस्टमाइज़ेशन चाहिएIT एडमिन, आर्किटेक्ट्स, डेवलपर्स और निर्णयकर्ताओं के लिए, जो सही एंटरप्राइज़ AI प्लेटफ़ॉर्म चुनकर उसे सुरक्षित रूप से प्रोडक्शन में लाना 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/EA5sfnHAF7E🎧 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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