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आपने इसलिए क्लिक किया क्योंकि पॉड्कास्ट में कहा गया था कि Azure AI Foundry एक जाल है, है ना? अब सही जेगा पर है, यह रहा मेरा वादा.

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ग्राउनिंग के बिना कोपाइरेट विफल हो जाते हैं, लेकिन Retrieval Augmented Generation RAG जैसे Tool, Azure AI Search Hybrid और Semantic के साथ और Groundedness प्रसंगिकता था सुसंगता के लिए Evaluators ही वे वास्त्विक समधान हैं, जो आपको उत्रों के भेश में भ्रहम, Hallucinations भेजने से रोखते हैं.

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हम मार्केटिंग के बातों से हट कर आपको फिल्ट के वास्त्विक उधानों के साथ सर्वाइवल प्लेबुक दिखाएंगे, M365 शोनुजलेटर को सब्सक्राइब करें और Mvp के साथ लाइव स्ट्रीम को फॉलो करें, वही परानभव और समाधान चिपे होते हैं, और च�

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जादू जैसा लगता है, लेकिन जिस पर आप किसी वास्त्विक कंपनी के अंदर वही कोशिश करते हैं, तो उसका आकाशन जल्दी खतम हो जाता है, डेमो इदम साथ सुतर इंपूर के चलते हैं, यही असली अंतर है, प्रोडक्शन में, कोई भी आपके मॉडल को सावधा

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करने के लिए अच्छी तरह से अनुकरमेट डेटा और रेट्रिवल की आउशकता होती है, आने था आप बस मॉडल को कच्टे पर मन गढ़न पाती करने के लिए करें, कच्चरा अंदर कच्च कर लें, कच्चरा अंदर, कच्चरा बाहर, कारबज और किसनों से ठीक, यही प

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अपनी की Q3 Discount Policy है, जो वास्ताव में मौजूद ही नहीं है, वो चेतर नहीं हो गया, उसने बस कलर डेटा निकाला था,

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Azure AI Studio और Azure AI Foundry दोनों ही इस पैटर्न पर निर्बर हैं, और वे सभी प्रकार की,

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Modality, भाशा, Vision, Speech यहां तक की Video Retrieval का भी समर्थन करते हैं, लेकिन पहन्च यह है कि आरेजी उतना ही अच्छा है जितना कि उसका डेटा,

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जब मुख्य बात हैं, जिसे ज़्यादा तर्टी में नजर अंदास का, आपके वले एक Retrieval विधी को प्लग इन करके काम पुरा नहीं मान सकते हैं,

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यदि आप चाहते हैं कि परिणाम सटीक रहें, तो आपको Azure AI सर्च में निर्मित Hybrid Keyword और Vector Search के साथ Semantic Re-Ranker की आवशकता होगी,

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ये सिस्टम को शाबदिक Keyword Hits और Semantic Karth के भी संतुनन बनाने देता है, और फिर परिणामों को फिर से विवसित करता है, ताकि सही संदर्स सबसू पर रहें,

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इसे अपने Multimodal सेटप में शामिल करें और अचानक मॉडल, टेड़ेमेड़, स्कैन और धुंदी छम्यों को भी समझ सकेगा, बजाइस कि वह आपके अन्पालन, नीती मनगडन तरीके से तयार करें,

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अब बात करते हैं कि इतने सारे रोल आउट विफल क्यों हो जाते हैं,

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उद्यम पहले दिन से ही भेतरीन परिनामों की उमीद करते हैं, लेकिन वे मुल्यांकर लूप के लिए बजट नहीं रखते,

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प्रासंगिक्ता और सुसंगिक्ता की जांच के बिना आपको समस्या का पता तब तक नहीं चलता,

00:02:46.760 --> 00:02:48.160
जब तक उप्यों करता परेशान नहीं हो जाएं,

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कई शुरुवाती डिप्लाइमेंट इसी कारेंट से जल्दी वेफल हो जाते हैं,

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आउटपुट सही लगता है, लेकिन किसी ने भी जिमूल सत्री के साथ सत्यापित नहीं की,

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सोचे, आप बिना मोनेटरिंग के कभी भी कोई डिटाबेज डिप्लाइन नहीं करेंगे,

00:02:57.520 --> 00:03:01.100
फिर भी मल्टी मोडल AI के साथ अधिकारी से ऐसे प्रोडक्शन में डाल देते हैं,

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जैसे कि ये कोई प्लग इंट ले मैजिक बॉक्स हो, इसका अंत विफलता में होना ज़रूरी नहीं,

00:03:04.700 --> 00:03:07.900
करवाना उन फाउंडरी ग्रहक कहानियों में से एक है जो इस बिन्दू को साबित करती है,

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उन्होंने रेट्रीवल को ट्यून करके, अपने एजेंट्स को ठीक से ग्राउंड करके,

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और अब्जर्विल्टी में निवेश करके सेल्फ सर्विस AI को वास्तव में उपयोगी बनाया,

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इसने उसे एक और खिलोना बॉट बनने से बचा कर कुछ ऐसा बना दिया,

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जिस पर ग्रहक भरोसा कर सकें,

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आप उन कंपणियों की स्थिती देखे,

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जिनों पिना ग्राउंडिंग या मुल्यांकन के अपने सपोर्ट पेज पर एक साधरन चैट बॉट लगा दिया,

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आपने परिणाम देखाई है,

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वारंटी दावे सेल्स लीट की रूप में दर्ज हो गए,

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सपोर्ट कतारे भर गए और विश्वस नियता खत्म हो गए,

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एक ही एजोर स्टैक लेकिन विप्रीत परिणाम,

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तो यहां सपश्ट निश्कर्श है,

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मल्टी मॉडल इसलिए नहीं ढहता है क्योंकि AI पर्याप्त स्मार्ट नहीं है,

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यह इसलिए ढहता है क्योंकि डेटा तैयार अनुक्रमित या मॉनिटर नहीं किया गया है,

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मुरिट्वल सिस्टम में कचरा डालें,

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मुल्यांकन छोड़ दें और विश्वास को नस्ट होते देखें,

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लेकिन हाइब्रिट सर्च, सेमेंटिक री रैंकिंग और निरंतर मुल्यांकन के साथ,

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आप चलान, अनुबन तस्वीरें, यहां तक किरफ आडियो नोर्स को भी ऐसे उत्रों के साथ प्रोसेस कर सकते हैं,

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जो कल्पना के बज़ाए वास्तविक्ता पर अधारित हों,

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तो एक बार जब ग्राउंडिंग व्यस्तित हो जाती है, तो एक और जोखिम सामने आता है,

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क्योंकि भले ही डेटा पाइपलाइन साफ हो, उन्हीं चलाने वाला सिस्टम अभी भी लड़खडा सकता है,

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क्या इन सब का समन्वय करने वाला एजिन्ट वास्तों में आपके व्यसाई की मदद कर रहा है,

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या चुपचाप आपके IT बजट को बरबाद कर रहा है, उप्योगी एजिन्ट या महगा शोपीस,

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एक एजिन्ट मॉडल डेटा है, ट्रिगर और क्रियाओं का समन्वय करता है,

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इसे अपने 140 वर्कफलो के लिए ट्राफिक पुलिस की तरह समझे,

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कभी-कभी ये सब कुछ सुचारू रूप से निर्देशित करता है,

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कभी-कभी ये विवस्ता पैदा कर देता है, और फिर लंज के लिए चला जाता है,

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इस्परश परिभाशा और अस्थवेस्ट वास्त्विक्ता के बीच का वो अंतर ही है, जहां अधिकांश्टी में चूप जाती है,

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कागजों पर एक एजिन्ट भैतरी निदिता है,

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इसे निरदेश ने, इसे अपने डेटा और अप से जोड़ें, और ये प्रक्रियाओं को चला सकता है, जवाब धून सकता है, और वक्फलो शुरू भी कर सकता है, और वक्फलो शुरू भी कर सकता है,

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टेकनी कोई आधर सहकर मी नहीं है

00:04:40.720 --> 00:04:44.000
इरात के दो बजे किसी परानी समस्या को हल करने की जितनी संभावना रखता है

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उतनी ही संभावना ये भी है कि गलत लॉक पढ़ने के कारणी आपकी कतार को सौफर्जी टिक्टों से फढ़ दे

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जब इसका दायरा सीमित होता है तो AI के वास्तिक समस्याओं के लिए ही टिकट बनाता है और इंसानों के घंटों बचाता है

00:04:54.600 --> 00:05:00.500
खुला छोड़ देने पर ये हेल्पडेस को सही सलामत हार्डवेर पर प्रिंटर खराब होनी जैसी फरजी चेतावनियों के ठेर में डिबो सकता है

00:05:00.500 --> 00:05:03.120
ऐसी प्रोड़क्टिवटी बूश्ट को अपने CIO को समझा कर देखिए

00:05:03.120 --> 00:05:04.700
जैसे बहुत से लोग समझ नहीं बाते

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को पाइलिट और एजेंट्स एक समान नहीं होते

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एक को पाइलिट मुलूप से एक प्रॉम्ट बड़ी है

00:05:08.500 --> 00:05:11.100
आप पूछते हैं वो जवाग दिता है वो नियंतर आपके पास रहता है

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दूसरी और एजेंट्स आपके इंतजार किये बिना खुद नेरना लेते है

00:05:14.340 --> 00:05:17.140
वे आपके एसबस्ट निर्देशों का खशर शेह पालन करते हैं

00:05:17.140 --> 00:05:18.480
भले ही परिणाम का कोई अर्थ नहूँ

00:05:18.480 --> 00:05:21.040
तभी आटोमेशन या तो असली समय बचाता है

00:05:21.040 --> 00:05:23.860
या एसी राजकता फहलाता है जिसे ठीक करने में आप दोगना समय खर्च करेंगे

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सच तो ये है कि कई टीमें अपने एजेंट को ऐसा जॉब डिस्क्रिप्शन देती है

00:05:26.920 --> 00:05:28.200
जो चुनाओं के वादू जैसा लगता है

00:05:28.200 --> 00:05:29.880
प्रक्रियाओं को अनुकुलित करें

00:05:29.880 --> 00:05:31.840
अंतरदश्ची प्रदान करें लोगों की मदद करें

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बधाई हो आपने मूलूप से बॉट को मनमानी करने की छुड़ दे दी

00:05:34.460 --> 00:05:37.000
बिना दाइरे वाले एजेंट्स अपनी सीमा में विनमुरता से नहीं रहते

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अगरबड़ी करते

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विहल करने के लिए नहीं समस्याँ पैदागते

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रिकॉर्ड्स को डुक कीट कर देते हैं

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अंतिहीं लूप में फच जाते

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और फिर नेतरद तो सोचता है कि एक शांदार डेमो कोड़क्शन में दर्द क्यों बन गया

00:05:45.240 --> 00:05:47.140
अब इस्तिती स्पष्ट कर लेते हैं

00:05:47.140 --> 00:05:50.340
ऐसा नहीं कि अधिकान संगठन पहले दो महीनों में विफल हो जाते हैं

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ऐसा शोध में नहीं

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जो वास्तों में जल्दी होता है वो यह है कि कई संगठन शुरुवात में ही बाधाओं का सामना करते हैं

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क्योंकि उन्होंने कभी अपने एजेंट्स का दायरा तैनी किया

00:05:57.020 --> 00:06:00.640
नहीं वैलिडेशन स्टेप्स जोड़े और नहीं टेलिडेशन स्टेप्स जोड़े और नहीं टेलिमेट्री को इस्ट्रुमेट किया

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आपका नया चमकदा टू रैड में अधिकारोवाला एक लापरवा एंटर्ण मात रहे और यहीं पर Microsoft Stack आपको वास्ता में व्यावशे कुप करने देता है

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कुपाली स्टूडियो वो लोकोड स्थान है जहां मेकर्स एजेंट के विवहार, फ्लो, प्रॉंप्स और इविंट ट्रिगर्स को डिजाइन करते हैं

00:06:13.320 --> 00:06:19.580
फिर आपका AI Foundry का Agent Service वो Enterprise धाचा है जो उन एजेंट्स को Observability के साथ प्रॉडक्शन में डालता है

00:06:19.580 --> 00:06:23.360
Agent Service वो जगा है जहां आप Monitoring, Longs और Matrix जोडता है

00:06:23.360 --> 00:06:27.500
इसे जान बुचकर मानवी निगानी के साथ Automation के लिए सिमित किया गया है

00:06:27.500 --> 00:06:31.360
क्योंकि Microsoft रनता है कि यदि आप एक Untested Agent पर फरोसा करेंगे तो क्या होगा

00:06:31.360 --> 00:06:34.020
आप कैसे जानेगे कि आपका Agent पास्तों में उप्योगी है

00:06:34.020 --> 00:06:36.220
इसे एक सरल लिटमेस चेक्लिस से गुजारें

00:06:36.220 --> 00:06:40.320
पहला, क्या ये मानवी घंटों को कम करता है या आपके करमचारियों को डिपगिंग के कामों में उलचा देता है

00:06:40.320 --> 00:06:44.560
दो, क्या आप Groundedness, Fluency और Coherence चैसे Matrix को कैप्चिर कर रहे हैं

00:06:44.560 --> 00:06:46.640
या सिर्फ Marketing के दिखावटी Dashboard देख रहे हैं

00:06:46.640 --> 00:06:52.180
तीन, क्या आपके पास Telemetry मौजूद है ताकि आप उप्योग करता हूँ कि शिकायते शुरू होने से पहले ही कमयोग को पकड़ सके

00:06:52.180 --> 00:06:54.120
तो आपके पास कोई Intelligent Agent नहीं है

00:06:54.120 --> 00:06:55.460
तो आपके पास कोई Intelligent नहीं है

00:06:55.460 --> 00:06:57.020
आपके पास बस एक महंगा स्कीन से वर है

00:06:57.020 --> 00:07:01.640
इसका उपाए Azure AI Foundry की Observability सुविधाओं और Inbuilt Evaluators का उप्योग करना है

00:07:01.640 --> 00:07:03.520
यह विकल्पिक चीज़ नहीं है

00:07:03.520 --> 00:07:07.400
यह Groundedness, प्रासंगेकता, सुसंगता और स्रोत की सत्यता को मापने का प्रमानित तरीका है

00:07:07.400 --> 00:07:12.840
इनके बिना आपके वल अंदाजा लगा रहे हैं कि आपका Agent Smart है या विनमरी लहजे में मन गढ़नत बाते बना रहा है

00:07:12.840 --> 00:07:17.080
इनके साथ आप Output में विचलन होने पर आत्मिश्वास के साथ हस्तक्षिप कर सकते हैं उसे ठीकर सकते हैं

00:07:17.080 --> 00:07:19.100
तो हाँ Agent Game Changer साबित हो सकते हैं

00:07:19.100 --> 00:07:23.020
अगर इनका दाइरा गला थे तो यह अराजकता बढ़ाते हैं और बचाने के वज़ाए समय अधिक बरबात करते हैं

00:07:23.020 --> 00:07:30.140
सही दाइरे, इसपष्ट सीमाओ, वास्तवी टेलिमेट्री और सठीक उत्रों के साथ वे काम संभाल सकते हैं जबकि इनसान उच मूले वाले कारियों पर ध्यान के इंदित कर सकते हैं

00:07:30.140 --> 00:07:32.860
जैसे ही आपको लगता है कि आपने संत्वर मना लिया, इस्तिती फिर से बढ़ जाती है

00:07:32.860 --> 00:07:37.140
Microsoft पहले से autonomous agent को बढ़ावा दे रहा है, जो काम करने से पहले आपको इंतजार नहीं करते

00:07:37.140 --> 00:07:41.980
यह मददगार या बेकार होने के दाओं को पूरी तरह से अलग स्रेणी में ले जाता है

00:07:41.980 --> 00:07:45.260
क्योंकि अब हम ऐसे system की बात कर रहे हैं, जो किसी के न देखने पर भी चलते हैं

00:07:45.260 --> 00:07:47.520
Autonomous agent का जाल

00:07:47.520 --> 00:07:50.740
Autonomous agent वहाँ होते हैं, जहां परचार खतरनाक हो जाता है

00:07:50.740 --> 00:07:52.520
काज़ों पर भी एक सपना है

00:07:52.520 --> 00:07:57.220
AI को अपने लिए काम करने दे, महनत कम करने और टिकेट कतारों को संभालने के लिए

00:07:57.220 --> 00:07:59.100
रात के दो बज़े बिस्तर से उठना बंद करें

00:07:59.100 --> 00:08:00.540
बॉर्ड रूमें इसा बहुत अच्छा लगता है

00:08:00.540 --> 00:08:02.860
जाल से रल है, अनुमती का इंतिजार नहीं करता है

00:08:02.860 --> 00:08:04.180
को पाइलेट आपके लिए रुखते है

00:08:04.180 --> 00:08:08.100
और जब ये कोई गलत फैसला लेते हैं तो नुकसान तुरंथ होता है

00:08:08.100 --> 00:08:09.380
और आपके पूरे टैनिट में फैल जाता है

00:08:09.380 --> 00:08:10.680
इसका कॉंसिप्ट काफी असान है

00:08:10.680 --> 00:08:11.880
को पाइलेट परतिकराशी होते है

00:08:11.880 --> 00:08:13.060
एजेंट से क्रिप्रक्टिव होते है

00:08:13.060 --> 00:08:15.500
किसी के प्रॉंट टाइप करने तक चुप चाप बैटने के बजाए

00:08:15.500 --> 00:08:17.200
आप एजेंटों को सर्विस हल देखने

00:08:17.200 --> 00:08:18.380
सुरक्षा संकेतों को समालने

00:08:18.380 --> 00:08:20.280
या वर्कफ्लो को सचालित रूप से चनाने का दायरह देते है

00:08:20.280 --> 00:08:23.060
Microsoft इसे दक्षता, कम मानवी बरबादी

00:08:23.060 --> 00:08:25.360
तेज पहचान और सुचारूस इंचालन के रूप में पेश करता है

00:08:25.360 --> 00:08:28.100
वादा वास्तिवेक है लेकिन यहां महत्पूर संदरब है

00:08:28.100 --> 00:08:30.120
आज को पाइलो स्टूडियो में

00:08:48.380 --> 00:08:51.160
पाँच उपियो करताओं के डेमो में यह पूरी तरह से काम करता है

00:08:51.160 --> 00:08:52.780
अलर्ट मिलते हैं खाते परवंदित होते

00:08:52.780 --> 00:08:54.880
नोग प्रड़क्शन में शोर वरे इंपूर्ट सामने आते है

00:08:54.880 --> 00:08:58.040
इंतजार करने के बजाए यह गलत परणामों के आधार पर

00:08:58.040 --> 00:09:00.020
सेकड़ों को मांस रिसेट करना शुरू कर देता है

00:09:00.020 --> 00:09:02.480
परिनाम कोई कालपनिक आउटेज नहीं है

00:09:02.480 --> 00:09:05.060
यह वास्ता में महिने के अंत के कामकाज को ठब कर सकता है

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यह विज्ञान करता नहीं है

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कि यदि आप दाइरे को सीमित नहीं करते हैं तो यह वही विफलता है

00:09:08.800 --> 00:09:11.060
समाधान तकनीक को छोड़ना नहीं है

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समाधान ने पहले सुर्क्षा को उस्तियार करना

00:09:12.880 --> 00:09:14.560
तो चीवित रहनी के लिए चेकलिस क्या है

00:09:14.560 --> 00:09:16.820
किसी भी दिखावटी आटोमेशन से पहले तीन काम ज़रूरी है

00:09:16.820 --> 00:09:19.220
पहला पहचान और एक्सेस का दायरा तैय करना

00:09:19.220 --> 00:09:22.520
अपने एजेंट को नियूंता मधिकार दे नक सभी एड्मिन रोल

00:09:22.520 --> 00:09:24.140
दूसरा लॉगिंग और रोल बैक

00:09:24.140 --> 00:09:26.680
हर कारवाई का एक निशान होना चाहिए जिसे आप आडिट कर सके

00:09:26.680 --> 00:09:30.120
और हर गंभीर कारवाई के लिए एक रिवर्सल रास्ता चाहिए जब एजेंट कलती करे

00:09:30.120 --> 00:09:32.240
तीसरा कंटेंट और वेवार फिल्टर

00:09:32.240 --> 00:09:36.160
माइक्रोसोफ यसे एज़र एज़र एज़र एजेंट सेफटी और नॉलेज कंफिगरेशन के साथ असपष्ट करता है

00:09:36.160 --> 00:09:41.620
वे फिल्टर जो एक उज़साही बाट को अनुचे तुत्तर देने या स्क्रिप्ट से भटकने से रोकते हैं

00:09:41.620 --> 00:09:44.720
आपके एज़िंट की चत्राई आपके काम को आगे बढ़ाने के बजाए बिगार देगी

00:09:44.720 --> 00:09:46.900
एथिक्स लेयर इसे और भी महत्तमून बनाती है

00:09:46.900 --> 00:09:51.200
कलपना करें कि एक HR एज़ेंट स्वचालित रूप से करमचारियों को जोखिम भरा पता दे

00:09:51.200 --> 00:09:54.180
या फाइनेंस एज़ेंट सप्लायर के भुकतान को धोखा धड़ी मान कर रोक दे

00:09:54.180 --> 00:09:56.000
यहानिरीत कम्या नहीं है

00:09:56.000 --> 00:09:58.960
यह मानवे प्रभावाली विफलता हैं जिनका कानूनी और अनुपालब परिणाम होता है

00:09:58.960 --> 00:10:02.020
ट्रेनिंग डेटा या रेट्रिवर में पूरवाग रहे हैं केवल इसलिए कायब नहीं होता

00:10:02.020 --> 00:10:04.040
क्योंकि आप अब अब एंटर्प्राइस प्रिव्यू में काम कर रहे हैं

00:10:04.040 --> 00:10:10.500
फिल्टर जांच और मानवी हस्तक शेप के बिना आप ऐसे निने किसी अन्सुपर्वाइज़ अल्गूर्दम को सौप रहे हैं जिन्हें आपके वकील कभी नहीं चाहेंगे

00:10:10.500 --> 00:10:13.720
इगनाइट में माइक्रसॉफ्ट का अपना संदेशिस पर बिलकुल स्पष्ट था

00:10:13.720 --> 00:10:19.000
गाड़ेल्स, लाइफ साइकल मैनेजमेंट, मॉनिटरिंग और को पाइलिट कंट्रोल सिस्टम अच्छे विकल्प नहीं बल्कि अनिवारे हैं

00:10:19.000 --> 00:10:23.740
आज का प्रिव्यू चमकदार डेमों के बारे में कम है और परिश्कों के लिए कम या खुजने के बारे में अधिक है

00:10:23.740 --> 00:10:31.680
यदि आप stage testing, approval workflow और audit के बिना live जाते हैं तो आप agent नहीं चला रहे हैं बलकि अपने tenant का stress test कर रहे हैं

00:10:31.680 --> 00:10:33.160
इसलिए observability वेकल्पिक नहीं है

00:10:33.160 --> 00:10:40.060
आपको ऐसे dashboard चाहिए जो agent का हर कदम दिखाएं और जाचे कि क्या उसका output आपकी नीती के अनुरूप और प्रासंगिक है

00:10:40.060 --> 00:10:42.180
और आपको human in the loop विकलप के अवशब

00:10:42.180 --> 00:10:43.580
Microsoft इसे च्पाता नहीं है

00:10:43.580 --> 00:10:46.880
वे ऐसे pattern का उलेक करते हैं जहाँ इनसान अंतिम सुरक्षा का बच बना रहे है

00:10:46.880 --> 00:10:48.900
इसे flight autopilot की तरह समझे

00:10:48.900 --> 00:10:52.500
बहद उपियोगी लेकिन हमेशा manual override के साथ design किया गया

00:10:52.500 --> 00:10:54.880
यदि board को लगता है कि सबसे अच्छी रैंडिंग जील में है

00:10:54.880 --> 00:10:57.020
तो आप दुरगटना से पहले नियंतरन अपने हाथ में लेना चाहेंगे

00:10:57.020 --> 00:11:00.000
यहाँ सही उधारन किसी किशोर को driving सिखाने जैसा है

00:11:00.000 --> 00:11:02.620
संभावना बास्तरिक है गती प्रभावशाली है

00:11:02.620 --> 00:11:05.880
लेकिन आप चाविया सौप कर गाड़ी से उतर करके वह अच्छी उमीद नहीं करते हैं

00:11:05.880 --> 00:11:07.620
आप बगल में बैठते हैं, सीमाय तैय करते हैं

00:11:07.620 --> 00:11:09.380
और ऐसे ब्रेक लगाते हैं जिनने आप खुद दबा सकें

00:11:09.380 --> 00:11:11.340
यही वेवार में life cycle governance है

00:11:11.340 --> 00:11:13.920
जब तक आप से निश्चित नहों कि सिस्टम रास्ती से नहीं भठकेगा

00:11:13.920 --> 00:11:14.800
तब तक ट्रेडिंग इसका स्था

00:11:14.800 --> 00:11:17.060
और यह हमें उस बड़े factory floor पे ले आता है

00:11:17.060 --> 00:11:20.060
जहां agents को pilots और आपके दार टेस्ट कियेगे सब भी work flow एक साथ आते है

00:11:20.060 --> 00:11:23.220
Microsoft रसे Azure AI Foundry कहता है जो सभी tools के साथ

00:11:23.220 --> 00:11:24.780
एक one-stop AI निर्मानस थल है

00:11:24.780 --> 00:11:29.700
यह production का powerhouse बने गए आपके project के आत्मिनाश की जगे यह पूरी तरह से इसमें निर्भर करता है

00:11:29.700 --> 00:11:30.880
कि आप इसके साथ वेभार करते है

00:11:30.880 --> 00:11:34.660
Azure AI Foundry आपकी factory यह आपका minefield

00:11:34.660 --> 00:11:39.100
Azure AI Foundry Microsoft की नहीं flagship पेशकरश है जिसे AI के हर काम के लिए

00:11:39.100 --> 00:11:40.940
एक factory कहा जाता है

00:11:40.940 --> 00:11:42.180
नमस्य क्या है

00:11:42.180 --> 00:11:44.380
बहुत साथिटी में इसमें आपके साई के आई के जैसे ट्रीट करने लिए

00:11:44.380 --> 00:11:46.580
वे एक catalog देखकर चकाच वांथ हो जाते हैं

00:11:46.580 --> 00:11:48.540
कुछ चमकदार large language model उठा लेते हैं

00:11:48.540 --> 00:11:52.220
कुछ connectors जोडते हैं और फिर बिना किसी निर्देश के कुछ भी तियार कर देते हैं

00:11:52.220 --> 00:11:54.500
अंत में उन्हें जो मिलता है वो कोई enterprise AI system नहीं

00:11:54.500 --> 00:11:57.220
बलकि एक demo grade खिलाना होता है जो पहली बार किसी असली user द्वारा

00:11:57.220 --> 00:11:59.080
एक ULGV PDF डालने पर ही धराशाई हो जाता है

00:11:59.080 --> 00:12:01.360
यहां बताएगे कि Foundry वास्तम में क्या प्रतान करती है

00:12:01.360 --> 00:12:02.360
सीधे आधिकारी क्वलेबुक से

00:12:02.360 --> 00:12:04.820
एक model catalog जिसमें Microsoft ओपन आई

00:12:04.820 --> 00:12:06.500
Meta, Mistral, DeepSeek और अनिशामिल है

00:12:06.500 --> 00:12:08.660
Retrieval Augmented Generation

00:12:08.660 --> 00:12:10.400
RAG, Fine Tuning और Distillation जैसे

00:12:10.400 --> 00:12:11.600
Customization, Vicalp

00:12:11.600 --> 00:12:14.340
orchestration के लिए एक agent service

00:12:14.340 --> 00:12:16.500
Muliankan और debugging के लिए prompt flow जैसे

00:12:16.500 --> 00:12:18.560
tool, security, baseline features

00:12:18.560 --> 00:12:20.740
identity और access control, content safety filter

00:12:20.740 --> 00:12:21.820
और observability dashboard

00:12:21.820 --> 00:12:24.620
संगशेप में, copilots, agents, autonomous flow बनाने

00:12:24.620 --> 00:12:26.020
और उन्हें अनुपालन के दायरे में रखने के लिए

00:12:26.020 --> 00:12:27.580
आपको जिन भी पूर्जों की object आवे सकता है

00:12:27.580 --> 00:12:28.440
यह inventory

00:12:28.440 --> 00:12:30.660
समस्या यह नहीं है कि toolbox खाली है

00:12:30.660 --> 00:12:32.040
बलकि यह है कि बहुत सारे adminis से

00:12:32.040 --> 00:12:34.400
GPT-4 turbo switch को चालू करने और उसे production के लिए

00:12:34.400 --> 00:12:35.580
तयार बताने जैसा समझते है

00:12:35.580 --> 00:12:37.800
सच तो यह है कि foundry एक factory floor है

00:12:37.800 --> 00:12:39.360
निकि आपके hackthorn का खिलानों का डिबबा

00:12:39.360 --> 00:12:41.560
इसका मतलब है identity की सीमा इताय करना

00:12:41.560 --> 00:12:43.520
ताकि कि वज़ सही लोगी सही models को access कर सके

00:12:43.520 --> 00:12:46.840
इसका मतलब हर pipeline के चारो और content safety सुरक्षा लगाना है

00:12:46.840 --> 00:12:49.060
इसका मतलब observability का उपयोग करना है

00:12:49.060 --> 00:12:51.080
ताकि आप जान सकें कि कब जवाब तथ्यात्मक है

00:12:51.080 --> 00:12:53.200
और कब model खुद से company की निती गड़ रहा है

00:12:53.200 --> 00:12:56.060
और इसका मतलब काम के हिसाब से सही model चुनना है

00:12:56.060 --> 00:12:58.820
न कि कि वह सबसे बड़ा model चुनने न क्योंकि वो सुनने में smart लगता है

00:12:58.820 --> 00:13:01.760
इन steps को छोड़िये और राजकता पिछले दरवाजे से अंदर आजे

00:13:01.760 --> 00:13:04.560
मैंने एक team को SharePoint पर Foundry को बाहरी सेटप करते देखा

00:13:04.560 --> 00:13:07.460
जिसने अंजाने में 20 intern के सामने प्रतिबंदित HR डेटा हुजा कर कर दिया

00:13:07.460 --> 00:13:09.700
ये चाला की नहीं थी ये एक अनुपालन आपदा थी

00:13:09.700 --> 00:13:11.820
जैसे inbuilt access नियमों से टाला जा सकता था

00:13:11.820 --> 00:13:13.860
चलिए वास्ति भी फलता मोड फिल में बात करें

00:13:13.860 --> 00:13:16.920
एक संगठन ने एक बार प्रोड़क्ट फोटो टेगिंग के लिए GPT-4 टर्बो चलाया

00:13:16.920 --> 00:13:19.600
लैब में इसने डेमों में बहुत अच्छा पताशन किया

00:13:19.600 --> 00:13:22.980
साफ श्टूडियो फोटो, सटीक टैग्स, सबने तारीफ की

00:13:22.980 --> 00:13:26.100
प्रोडक्शन में इन्पूट्स ग्लॉसी जेपेजी जेपेग नहीं

00:13:26.100 --> 00:13:27.620
बलकि वेरहाउस की धुंदली फोन तस्वीर है थी

00:13:27.620 --> 00:13:30.640
AI ने स्टूलर को ओफिस चेयर की रूप में

00:13:30.640 --> 00:13:33.460
गर टैक कर दिया और UPC डेवल को नकली सीरियल नंबर में बदल दिया

00:13:33.460 --> 00:13:37.060
भरोस्य को लगे जटके के अलावा लागत भी बढ़ने लगी

00:13:37.060 --> 00:13:38.960
और ये 0.0 की कहानी नहीं है

00:13:38.960 --> 00:13:43.160
फांडरी की कीमत खपत पर अधारित है और आपके द्वारा उप्योग की जाने वाली विशिस च्वां से जुड़े

00:13:43.160 --> 00:13:47.200
हर कनेक्टर, हर रिटरिवल कॉल, हर मैसेज मीटर का बिल आपके टैनेंट के खाते में जाता है

00:13:47.200 --> 00:13:49.240
रतिक हिससे का अपना बिलिंग मोडल होता है

00:13:49.240 --> 00:13:54.340
इलचिलापन अच्छा है, लेकिन यदि आप एज़िवर प्राइसिंग केल्कुलिटर से अनुवान नहीं लगाते और उप्यों को ट्रैक नहीं करते हैं

00:13:54.340 --> 00:13:57.000
तो आपकी फाइनेंस टीम सर्प्राइस इन्वाइस देखकर बेहत खुश होगी

00:13:57.000 --> 00:13:58.780
यहीं बिलिंग का जाल है

00:13:58.780 --> 00:14:02.400
जब आप योजना मनाई निगरानी करें और अनुकूलन करें

00:14:02.400 --> 00:14:05.640
यदि आप ऐसा नहीं करते थी यह पिज़ा स्कूटर की रूप में स्पोर्ट्स कार चलाने जैसा है महंगा

00:14:05.640 --> 00:14:06.800
शोर से भरा और व्यार्थल

00:14:06.800 --> 00:14:10.820
हम सभी पावर बी आई जैसी चीजों के साथ ऐसा देख चुके हैं बहतरी डेमो पर बेताशा बिल

00:14:10.820 --> 00:14:13.240
फाउंडरी को आपको सिस्तिती में निला में

00:14:13.240 --> 00:14:16.660
डेवरिपर्स फाउंडरी में प्रोटोटाइपिंग करना पसंद करते हैं क्योंकि सैंडबोक्स बहुत स्मुलत

00:14:16.660 --> 00:14:18.440
और एक सैंडबोक्स में यह होता भी

00:14:18.440 --> 00:14:20.620
साथ डेमो डेटा को जंज़र नीत तुरं दिमक्रस करने वाला

00:14:20.620 --> 00:14:21.800
लेकर असली समस्चाई

00:14:21.800 --> 00:14:25.680
टीमें बिना एवालिशन पाइपलाइन के उस प्रोटोटाइप को प्रोटोटाइप को प्रोटोट्शन में डाल देती हैं

00:14:25.680 --> 00:14:30.120
यदि आप ग्राउंडेडनेस, फ्लुएंसी, रिलेवेंस और कोहरेंस की लिवेडर्स को छोड़ देते हैं तो आप अंधिरे में डिप्लॉई कर रहे हैं

00:14:30.120 --> 00:14:31.340
और फिर क्या होता है

00:14:31.340 --> 00:14:35.260
उप्योग करता आउर्टूट में बदलाओ देखते हैं, भरोसा गिरता है, एक्जग्यूटिव फंडिंग काड़ देते हैं

00:14:35.260 --> 00:14:37.680
यह फाउंडरी की विफलता नहीं है, यह टीमों की गवर्निस में विफलता है

00:14:37.680 --> 00:14:41.180
कई फाउंडरी प्रोटोटाइप इसी कारंट से प्रड़क्शन से पहले ही रूप जाते हैं

00:14:41.180 --> 00:14:45.800
कोई अब्जरबिल्टी नहीं, कोई टेलिमेटरी नहीं, चवाँ वही प्लैटफॉर्म में मौझूद है

00:14:45.800 --> 00:14:49.940
पहले दिन से ही Azure AI Foundry Observability का उप्योग करें, प्रॉमफ लो को वाइर इन करें

00:14:49.940 --> 00:14:51.900
हर टेस्ट पे इन बिल्ट एवालुएटर्स चलाएं

00:14:51.900 --> 00:14:57.420
लाइव होने के बारे में सोचने से पहले ही Hybrid Search और Semantic Re-Ranking का उप्योग करके अपने सिस्टम को Azure AI Search के साथ करांट करें

00:14:57.420 --> 00:15:00.960
Microsoft ने इन टूल्स को किसी कोने में नहीं छिपाया है, प्रोडक्शन सेफ्टी के लिए डॉकिमेंटेड है

00:15:00.960 --> 00:15:04.920
लेकिन अकसर बिल्डर्स इन्हें फुतनोट समझ कर नजर अंदाज कर देते हैं

00:15:04.920 --> 00:15:07.380
यही चेक्पाइंट वाली मान सिकता, आपको जोखिमों से दूर रखती है

00:15:07.380 --> 00:15:10.980
पाउंडरी को एक फैक्टरी के तरह देखें, गवर्नेंस को पहला कदम माने

00:15:10.980 --> 00:15:13.500
अनुपाले नीतियां जैसे कंडिशनल एक्सेस पहले से शामिल हूँ

00:15:13.500 --> 00:15:15.820
अब ज़र्विल्टी पाइप्लाइन शुरू से ही काम करती रहे

00:15:15.820 --> 00:15:19.200
और हाँ, आइडेंटिटी स्कोपिंग और कॉंटेंट सिफ्टी को बाद में जोडने की ज़रूत नहीं है

00:15:19.200 --> 00:15:20.520
वे बिल अफ मैटेरिल्स का हिस्सा है

00:15:20.520 --> 00:15:23.500
गवर्नेंस को छोड़े और आप गलत जवाब उसे कहीं अधिक का जोखिम उठाए

00:15:23.500 --> 00:15:27.980
इसके बिना आपका मर्टी मॉडल बॉट अंजाने में बाहरी उपियो करताओं को HR सेरली दिखा सकता है

00:15:27.980 --> 00:15:29.980
या इन्वोइस पर कालपनिक पॉलिसी नंबर लिख सकता है

00:15:29.980 --> 00:15:34.100
यह सिर्फ टूटा हुए AI नहीं है यह ऐसी सुर्ख्या है जिनका जवाब आपकी कंप्लाइंस टीम देना नहीं चाहेगी

00:15:34.100 --> 00:15:36.220
और यहीं पर ध्यान केंद्रित होता है

00:15:36.220 --> 00:15:38.300
क्योंकि अगली बड़ी बादा तक्नीकी बिल्कुल भी नहीं है

00:15:38.300 --> 00:15:40.740
यह है कि क्या आपका AI जिम्मेदार है

00:15:40.740 --> 00:15:43.820
हर कोई शब्दों को किनोट स्राइड में डालना पसंद करता है

00:15:43.820 --> 00:15:48.360
लेकिन वास्तों में यह audit, filter, अनुपालन और launch से पहले की जाने वाले धेड़ सारे भी कलपों के बारे में है

00:15:48.360 --> 00:15:50.020
और यहीं से असली सिर्दर शुलोद

00:15:50.020 --> 00:15:54.820
M365 पर शो निज्येटर पर सबस्क्राइब करें और हमें फॉलो करें और M365 पर हमारे साथ जोड़ें

00:15:54.820 --> 00:16:01.060
उन MVPs के साथ लाइब स्ट्रीम के लिए LinkedIn पेज देखें जिनोंने प्रड़क्शन में फाउंडरी का प्रिक्शन किया है और देखा है कि क्या गलत हो सकता है

00:16:01.060 --> 00:16:03.220
जिम्यदार AI या जिम्यदार सिर्दर्द

00:16:03.220 --> 00:16:06.620
हर कोई की नोट में जिम्यदार AI का जिकर करना पसंद करता है

00:16:06.620 --> 00:16:09.520
ये निश्बक्षता और पारदर्शिदा जैसे शब्दों के बगल में अच्छा लगता है

00:16:09.520 --> 00:16:11.920
लेकिन जमनी इस तर पर ये कोई प्रेणा दायक दर्शन नहीं

00:16:11.920 --> 00:16:15.080
ये Configuration, Audit, Filter और शासन के ऐसे कदम है

00:16:15.080 --> 00:16:17.240
जो नवाचार से ज़्यादा सर्वर रखर खाओ जैसे लगते है

00:16:17.240 --> 00:16:20.280
जिम्यदार AI Seed Build है, Sports Car नहीं

00:16:20.280 --> 00:16:22.460
इसे एक बार भी छोड़ दें तो दूर कटना जल दियो

00:16:22.460 --> 00:16:25.340
Microsoft शुरू में नैतिक्ता और स्रक्षा के बारे में बात करता है

00:16:25.340 --> 00:16:27.020
लेकिन इसे लागू करने वाले एडिविंस के लिए

00:16:27.020 --> 00:16:28.500
इसका मतलब व्याव हार एक सुरक्षा हुपाया है

00:16:28.500 --> 00:16:31.180
आपको ऐसे Access नीतियों की आवशक्ता है

00:16:31.180 --> 00:16:33.200
जो दबाव में, न जुकें, ऐसे फिल्टा जो

00:16:33.200 --> 00:16:35.060
हानी कारफ प्रॉंट को वास्तों में रोकें

00:16:35.060 --> 00:16:37.500
और ऐसे लाग जो इतने विस्तरत हों की विनियमक को संतुष्ट कर सकें

00:16:37.500 --> 00:16:39.060
ये कोई आकरशक काम नी है

00:16:39.060 --> 00:16:41.400
ये HR को पाइलट को फाइनन्स डेटा से अलग करना

00:16:41.400 --> 00:16:43.260
स्कोपिंग नियम सेट करना ताकि टीम के बॉट्स

00:16:43.260 --> 00:16:45.880
शेरपॉइंट के गुपत डेटा तक न पहुँचे और लॉक्स को टैग करना है

00:16:45.880 --> 00:16:48.500
ताकि आप साबित कर सकें कि प्रत कर सकें कि प्रतिकरिया कैसे बनी

00:16:48.500 --> 00:16:51.520
इससे सही ढंग से करें तो जिम्मेदार कोई कॉर्परेट नारा नहीं

00:16:51.520 --> 00:16:52.520
बलकि अस्तित्व का सवाल है

00:16:52.520 --> 00:16:54.420
इससे न करने का बदसूरत परिनाम

00:16:54.420 --> 00:16:57.860
बिना टेनेंट स्कोपिंग के एक बॉट को सीधे अपने HR रिपॉजिटरी में प्लग करना है

00:16:57.860 --> 00:17:01.020
एक उप्योग करता भी मालावों के बारे में पूछता है

00:17:01.020 --> 00:17:04.640
बहुत मददकार तरीके से चैट में खर्मचारियों के वेतन का विवरेंट डाल देता है

00:17:04.640 --> 00:17:07.160
अब आपके पास प्राइविसी का उलंग है

00:17:07.160 --> 00:17:08.740
मनोबल की समस्या और संभवत है

00:17:08.740 --> 00:17:10.200
नियामक आपके पीछे पड़े है

00:17:10.200 --> 00:17:12.960
अडाप्शन को खतम करने का सबसे तेज तरीका खराब UX नहीं

00:17:12.960 --> 00:17:14.000
बलकि डेटा लिख होना है

00:17:14.000 --> 00:17:15.340
तो उस गरबड़ी को क्या रोखता है

00:17:15.340 --> 00:17:17.040
एजर AI कंटेंट सेफटी से सुड़ात कर

00:17:17.040 --> 00:17:22.460
यहिंसक, अश्लील और आपती जनक, प्रॉंप्स और प्रतिक्रियाओं को उप्योग करता हो तक पहुँशने से पहले ही फिल्टर करने के लिए बनाया गया है

00:17:22.460 --> 00:17:24.240
लेकिन ये के बल बुन्यादी सुचत है

00:17:24.240 --> 00:17:29.460
फाउंडरी और को पाइलर स्टूडियो मुल्यंकन पाइपलाइनों पर काम करते हैं जो अगले स्थर को संभालते हैं

00:17:29.460 --> 00:17:33.800
प्राउंडेटनेस चेक, प्रसंगिक्ता स्कोरिंग, वारदरशिता डैश्बूर्ड और व्याख्यात्मक्ता

00:17:33.800 --> 00:17:38.500
सरल शब्दों में, आप थ्रेशूर्ड को समयजित कर सकते हैं, इंपुट और आउटपुट दोनों को फिल्टर कर सकते हैं

00:17:38.500 --> 00:17:40.460
और बॉट्स को अपना काम दिखाने के लिए कह सकते हैं

00:17:40.460 --> 00:17:43.140
इनके बिना आब बैस इस बात पे जुआ खेल रहे हैं कि AI क्या जबाब देगा

00:17:43.140 --> 00:17:44.760
और यहां संसादनों की वास्तिवित है

00:17:44.760 --> 00:17:46.440
Microsoft इसका पूरा समर्थम करता है

00:17:46.440 --> 00:17:50.300
34,000 पूर्णकालिक इंजिनेर सुरक्षा के लिए समर्पित हैं

00:17:50.300 --> 00:17:52.700
साथ ही 15,000 विशेशग्य साजेदार भी है

00:17:52.700 --> 00:17:55.640
एक किला है, जैकि निश्चन तो नहों

00:17:55.640 --> 00:17:57.680
उन में से कोई भी इंजिनियर आपके टेनिट के अंदर

00:17:57.680 --> 00:17:58.840
आपके एक्सेस नियम महीं बना रहा है

00:17:58.840 --> 00:18:01.200
Microsoft आपको सुरक्षा उपाय देता है

00:18:01.200 --> 00:18:02.800
लेकिन पहचान को सुरक्षित करना

00:18:02.800 --> 00:18:04.880
टेटा अलगाव सेट करना और नीतियों को

00:18:04.880 --> 00:18:06.380
कॉन्फिगर करना अब भी आपका काम है

00:18:06.380 --> 00:18:08.200
यदि आपके स्कोप इंठीली है

00:18:08.200 --> 00:18:09.400
तो लंधन की जिम्मिदार आप ही

00:18:09.400 --> 00:18:11.460
इसका वास्तिक समाधान Lifecycle Governance

00:18:11.460 --> 00:18:12.740
इसे उसनुस्की की तरह समझें

00:18:12.740 --> 00:18:14.420
जिसकी सिफारिश रहे Microsoft करता है

00:18:14.420 --> 00:18:18.080
टेस्ट करें, मंजूरी दें, रिलीज करें, और्डिट करें

00:18:18.080 --> 00:18:18.500
तो रहें

00:18:18.500 --> 00:18:20.720
हर चक्र पर चेक पॉइंट्स के साथ

00:18:20.720 --> 00:18:23.640
आप ड्रिफ्ट को सुर्खियों में आने से पहले ही पकड़ लेते हैं

00:18:23.640 --> 00:18:25.240
जो टीमें एक बार काम करके उसे छोड़ देती हैं

00:18:25.240 --> 00:18:26.120
वे हमेशे मसीवत में पर

00:18:26.120 --> 00:18:28.500
बॉडल विक्सित होते हैं, प्रॉम्ट बदलते हैं

00:18:28.500 --> 00:18:29.880
और आउर्पुट भटक जाते हैं

00:18:29.880 --> 00:18:31.080
गवर्निस लाल फीता शाही नहीं है

00:18:31.080 --> 00:18:35.640
ती वो तरीका जिससे आप किसी इंटर्न बॉट को सोते समय टीम्स में नई नीतिया बनाने से रोकते हैं

00:18:35.640 --> 00:18:38.060
कुछ एड्मिन शिकायत करते हैं कि जिमिदारी का मतलब सिर्फ धीमी गती है

00:18:38.060 --> 00:18:39.540
यह गलत में जरीया है

00:18:39.540 --> 00:18:42.940
जिमिदारी गती को खतम नहीं करती है बलकि यह गती को आपको खतम करने से रोकती है

00:18:42.940 --> 00:18:47.420
और ची गवर्निस का मतलब है कि आप और अडिट में डिके रह सकते हैं और प्रोजेक्ट को आगे बढ़ा सकते हैं

00:18:47.420 --> 00:18:48.840
इसे छोड़ना चट्टान से कूदने जैसा है

00:18:48.840 --> 00:18:51.460
बिना नेंतरन के गती आपको किवल एक तरह का रिकॉर्ड दिलाती है

00:18:51.460 --> 00:18:53.100
पोस्ट मॉटम तक का सबसे कम सब है

00:18:53.100 --> 00:18:55.580
भाड़ी गुमादार रास्तों पर गाड़ी चलाने को बारे मुझा

00:18:55.580 --> 00:18:56.940
अब गाड़ी चलाने को कोस्टे नहीं है

00:18:56.940 --> 00:18:58.900
जब सड़क दो से फीट नीचे जाती है तो आपको शुक्रियाद है

00:18:58.900 --> 00:19:00.440
रिस्पॉंसिबल AI भी ऐसा ही

00:19:00.440 --> 00:19:03.660
स्कोप, नीतिया, फिल्टर और लॉक्स आपकी गती को नहीं रोकते वे

00:19:03.660 --> 00:19:05.180
आपकी कार को शाम की खबरों से दूर रखते है

00:19:05.180 --> 00:19:08.040
कुल मिलाकर, Microsoft में आपको काफी ताकत दी है

00:19:08.040 --> 00:19:13.500
Content Safety, Evaluation Pipelines, Security Frameworks, SDK Guardrails

00:19:13.500 --> 00:19:18.360
लेकिन Tenants को स्कोप करना और Access Configure करना अभी भी आपका काम है

00:19:18.360 --> 00:19:20.820
ऐसा करें और आपके पास ऐसा AI होगा

00:19:20.820 --> 00:19:22.840
जो अनुपालन के बोच्ता लेद अबने के बचाए उसमें जीवित रही

00:19:22.840 --> 00:19:25.800
इसे नजर अंदास करें और ये किवला आउट इचका जोखिम नहीं

00:19:25.800 --> 00:19:26.820
बलकि करियर पर खत्रा है

00:19:26.820 --> 00:19:28.340
Responsible AI दिमा नहीं है

00:19:28.340 --> 00:19:30.120
Responsible AI टिकाओ है

00:19:30.120 --> 00:19:31.980
और टिकाओपन ही असली परिक्षा है

00:19:31.980 --> 00:19:33.300
क्योंकि आगे फीचर्स नहीं

00:19:33.300 --> 00:19:35.280
बलकि ये माइने रखता है कि आप इस प्लाटफॉर्म को

00:19:35.280 --> 00:19:37.400
Governance First Infrastructure मानते है

00:19:37.400 --> 00:19:40.820
ये अंतर तैय करता है कि कौन टिकेगा और कौन बाहर होगा

00:19:40.820 --> 00:19:42.140
निश्करश ये

00:19:42.140 --> 00:19:44.680
असली खत्रा Foundry या Copilot Studio नहीं है

00:19:44.680 --> 00:19:46.100
बलकि ये सोचना है कि वे Plug and Play है

00:19:46.100 --> 00:19:48.120
याद रखने के लिए सरल तरीका

00:19:48.120 --> 00:19:50.100
Governance पहले प्रियोग दूसरा Production आखरी

00:19:50.100 --> 00:19:52.860
Identity और Observability को छोड़ना आपके अपने जोकिन पर

00:19:52.860 --> 00:19:54.340
Tools मुझूद हैं लेकिन केवल

00:19:54.340 --> 00:19:56.600
Governancy प्रोटोटाइप को वास्तिविक प्रोडक्शन में बदलती है

00:19:56.600 --> 00:19:58.420
तो यदि आप वे उपाय चाहते हैं

00:19:58.420 --> 00:20:00.760
जो आपके talent को जीवित रखे तो पॉडकास्ट को सब्सक्राइब करें

00:20:00.760 --> 00:20:02.500
और मुझे एक review दें

00:20:02.500 --> 00:20:04.540
इसमें रुजाना महनत करता हूँ

00:20:04.540 --> 00:20:06.100
और आपका समर्थन वास्ताव में मदद करता है

00:20:06.100 --> 00:20:08.500
Tools बदलते रहेंगे, जीवित रहने के तक नहीं कामाएंगे