Используйте потенциал модели AI для перевода текста в Dynamics 365 Apps

Microsoft постоянно добавляет новые Prebuilt AI-модели, которые очень просты в использовании. Так, например, недавно были представлены несколько новых готовых моделей ИИ, включая модель перевода текстов и модель обработки квитанций. Далее речь пойдет о том, как модель AI для перевода текста может помочь вашему бизнесу за счет повышения его производительности.

Модель Text Translation AI может повысить качество общения с вашими клиентами и поставщиками в том случае, когда вы общаетесь на разных языках. Проблема языкового барьера существовала всегда, и обычно ее решали путем найма переводчика, но в этом больше нет необходимости.

Предположим, клиент (или потенциальный клиент) задал вам вопрос касательно товаров или услуг, и отправил вам электронное письмо на немецком языке. Если вы не знаете немецкого, вместо того, чтобы переводить текст с помощью обычного переводчика, вы можете воспользоваться моделью на основе ИИ, чтобы понять, чего хочет заказчик.

Прежде чем использовать ИИ-модель для перевода текста, нам нужно учесть ее ограничения, поскольку мы можем переводить только 5120 символов за раз. Вы можете обойти это ограничение, используя логику, которую мы продемонстрировали ниже.

Следуйте пошаговому процессу, чтобы узнать, как мы можем включить ИИ-модель текстового переводчика в бизнес-процесс.

Во-первых, мы создали поле в теле электронного письма с названием Translated Text.

Затем мы создали службу Power Automate с названием «Translate Email Text» и установили триггер на «Когда выбрана запись».

Здесь нам требовалось содержимое письма, которое находится внутри поля описания объекта электронной почты, и, поскольку данные находятся в формате html, мы будем использовать способ преобразования html в текст.

В результате мы получим плоский текст, указанный в поле описания.

Теперь мы определим количество итераций, которые нам потребуются для использования этой модели ИИ, поскольку мы можем выполнять перевод только до 5120 символов за раз. Инициализируйте переменную «Число итераций» и установите значение по умолчанию, равное «1», поэтому, даже если количество символов меньше 5120 символов, необходимо выполнить итерацию один раз.

Добавьте сюда пункт условия и проверьте общее количество символов, присутствующих во входящем письме.

Если символов больше 5000, мы разделим общее количество символов на 5000, и это даст нам фактическое количество итераций.

Чтобы получить количество символов, мы будем использовать функцию length () из выражения.

length(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’])

А чтобы разделить общее количество символов на 5000, воспользуемся функцией div () из выражения.

div(length(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’]),5000)

На примере ниже мы сначала проверили условие: если длина символов превышает 5000, установите переменную «Счетчик итераций» путем ее деления.

Здесь мы инициализируем еще одну переменную, чтобы сохранить текущую итерацию цикла, и значением по умолчанию для нее будет ноль («0»).

Для перехода ко всем итерациям мы будем использовать элемент управления «До тех пор, пока», как показано ниже, чтобы запускать цикл до тех пор, пока «Счетчик итераций» не станет равным нулю («0»).

И внутри цикла сначала установите значение переменной «Iteration Count» на уменьшение на единицу следующим образом:

Теперь внутри цикла мы можем использовать модель ИИ, и на данный момент вам доступны два варианта преобразования текста: либо мы можем получить его из «Прогнозировать» в Common Data Service (текущая среда), либо из конструктора ИИ, через функцию «Перевод текста на другой язык».

Мы будем использовать и то, и другое для наглядной демонстрации и установим необходимые параметры следующим образом.

1. Текст будет извлечен из сообщения на основе количества итераций и длины 5000.

В приведенном ниже выражении мы будем использовать функцию «подстрока». Тут есть два обязательных параметра и один необязательный.

В первом параметре мы предоставим вводимый текст.

Во втором параметре мы будем использовать текущую переменную итерации, которую мы инициализировали выше, и умножим ее на 5000, что означает, что на первой итерации будет «ноль», поэтому все значение будет равно «нулю». При этом значение будет как 0, 5000, 10000 и т. д.

В третьем параметре мы будем использовать проверку, если длина больше 5000.

substring(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’],mul(variables(‘Current Iteration’),5000),if(greater(length(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’]),5000),length(substring(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’],mul(add(variables(‘Current Iteration’),1),5000))),length(outputs(‘Html_to_text’)?[‘body’])))

2. Далее нужно выбрать вариант перевода на английский.

3. В поле, где указывается «с какого языка переводить», установить «определять автоматически».

Точно так же мы можем использовать Модель перевода текста из пункта Прогнозирование из CDS (Текущая среда):

1. Модель: — Выберите модель переводчика текста.

2. Переведено на: — en (английский язык).

3. Переведено с: — авто (авто, если система самостоятельно определяет исходный язык).

4. Текст: — То же, что и для модели AI.

Здесь мы почти закончили. В проведенных манипуляций в результате ИИ-модель для перевода текста предоставляет нам «текстовый результат» и «обнаруженный язык». Теперь мы заполним поле «Переведенный текст», объединив имеющиеся данные с вновь переведенным текстом, заданным моделью, используя приведенное ниже выражение.

concat(if(equals(triggerBody()?[‘entity’]?[‘new_translatedtext’],null),”,triggerBody()?[‘entity’]?[‘new_translatedtext’]),outputs(‘Predict’)?[‘body/responsev2/predictionOutput/text’])

Обновите сообщение электронной почты, добавив переведенный текст.

В конце добавьте переменную «Current Iteration» на 1 внутри самого цикла, и на этом настройку можно завершить.

Сохраните настройки службы Power Automate, и теперь можно приступать к тесту. Перейдите к объекту электронной почты и запустите вышеуказанную службу.

 

Почему и где будет использоваться ИИ-модель для перевода текста?

Microsoft предоставляет модели с платформой разработки с низким кодом/без кода для службы Power Automate. Они просты в использовании, а такие функции, как автоопределение языка, используемые при вводе, делают их очень эффективными. Достаточно только определить код языка, с помощью которого нужно перевести текст.

Кроме того, мы можно воспользоваться таким способом для перевода отзывов клиентов о наших товарах или услугах в приложениях Dynamics 365, чтобы выявить сферы, где необходимо улучшить качество услуг. В результате повысится уровень удовлетворенности клиентов.