提升业务效率：Power Automate与Power Apps中的人工智能模型选择

Microsoft MCP PL-100 是 Microsoft 认证的一项考试，专注于Power Automate（原名Microsoft Flow）和Power Apps 的技能。这两款工具是Microsoft 365套件中的关键组件，用于自动化业务流程和构建用户界面应用程序。 在第一个问题中，考察的是AI Builder在Power Apps中的应用。题目要求创建一个模型来分析客户对产品的评估。选项A（Category classification model）是指分类模型，用于将数据归类到预定义类别中；B（Object detection model）是用于识别图像中的对象；C（Form processing model）适用于处理表单数据，如自动填充、解析和验证输入，这与客户评估任务相符合；D（Prediction model）则是用于预测未来趋势或行为。根据提供的信息，正确答案是C，表示应创建一个表单处理模型。 第二个问题涉及到Canvas App的设计，特别是如何有效地管理与外部数据源的交互。为了减少从数据源获取数据的开销并确保所有页面都能访问已加载的数据，需要配置一个合适的数据存储解决方案。在Power Apps中，可以使用数据集（Data View）或数据仓库（如Power BI连接），通过将数据存储在一个可复用的位置，从而实现数据共享。因此，可以考虑使用数据集（Drag and Drop选项中的“数据集”）或者数据连接（可能包括“数据连接”或“数据服务”）作为答案。 总结来说，MCP PL-100 考核的核心知识点包括Power Automate的工作流设计、Power Apps中AI Builder的使用（特别是表单处理和数据处理场景）、Canvas App的开发实践（如数据存储和管理），以及与外部数据源的有效集成。理解和掌握这些概念对于准备这项认证至关重要。