přehled Ladění Microsoft 365 Copilota (předběžný přístup ve verzi Preview)

Ladění Microsoft 365 Copilota je funkce přizpůsobení AI, která organizacím umožňuje vytvářet agenty Copilotu specifické pro konkrétní úlohy laděním velkých jazykových modelů (LLM) pomocí vlastních organizačních dat. Ladění umožňuje agentům vytvářet odpovědi, které odrážejí znalosti, terminologii, tón a standardy kvality organizace.

Na rozdíl od prostředí AI pro obecné účely jsou vyladění agenti navržení pro konkrétní opakovatelné úlohy. Vzhledem k tomu, že data organizace fungují výhradně v rámci tenanta Microsoftu 365, zůstávají chráněná stávajícími ovládacími prvky zabezpečení, dodržování předpisů a zásad správného řízení.

Tento článek poskytuje přehled Ladění Copilota, včetně klíčových funkcí, podporovaných scénářů, konceptů ladění a zásad správného řízení.

Důležité

Ladění Microsoft 365 Copilota je v současné době k dispozici omezené skupině zákazníků prostřednictvím programů pro dřívější přístup. Přístup přes Hranice je plánován na duben 2026. Funkce a požadavky se můžou změnit.

Klíčové funkce

Ladění Copilota umožňuje organizacím vytvářet prostředí AI, která jsou v souladu s jejich obchodními potřebami. Nabízí následující funkce:

  • Přizpůsobení bez kódu – vytvářejte vyladěné agenty pomocí šablon v Agent Builderu bez odborných znalostí o kódování nebo datových vědách. Firemní uživatelé a odborníci na domény můžou ladit s využitím kurátorovaných příkladů a obsahu organizace.

  • Agenti pro konkrétní úlohy – sestavte agenty optimalizované pro scénáře s vysokou hodnotou, jako jsou odpovídání na otázky, psaní dokumentů, shrnutí, ověřování a úpravy stylu psaní. Vyladění agenti vytvářejí výstupy, které odrážejí slovní zásobu, strukturu a očekávání organizace.

  • Vylepšená efektivita a konzistence – díky vložení organizačních znalostí do Copilotu můžou vyladění agenti zkrátit čas potřebný k úkolům složitého obsahu a zároveň zlepšit konzistenci a dodržování interních standardů.

  • Integrace s daty Microsoftu 365 – Vyladění agenti můžou prostřednictvím Microsoft Graphu používat vybraný obsah organizace a důvod k živým podnikovým datům, což pomáhá zajistit, aby odpovědi byly založené na aktuálních informacích.

  • Zabezpečení na podnikové úrovni – Všechny operace ladění probíhají v rámci hranice důvěryhodnosti Microsoftu 365. Vyladění agenti respektují seznamy řízení přístupu (ACL) z trénovacích dat a vracejí pouze informace, ke kterým mají uživatelé oprávnění.

Snímek obrazovky znázorňující Ladění Copilota klíčových funkcí

Podporované scénáře

Ladění Copilota podporuje sadu šablon agentů orientovaných na úlohy.

Psaní dokumentu

Agenti pro psaní dokumentů generují strukturované dlouhé dokumenty založené na organizačních šablonách, příkladech a standardech. Tito agenti můžou vytvářet první koncepty obsahu, jako jsou návrhy, smlouvy, zásady a technická dokumentace, a současně dodržovat požadavky na formátování a dodržování předpisů.

Další informace najdete v tématu Šablona agenta pro psaní dokumentů.

Souhrn dokumentu

Agenti souhrnu dokumentů generují přizpůsobené souhrny na základě tónu, cílové skupiny, účelu a délky. Organizace můžou tyto agenty vyladit tak, aby odrážely interní standardy souhrnu a zdůraznily informace, které jsou pro jejich případy použití nejrelevantní.

Další informace najdete v tématu Šablona agenta souhrnu dokumentů.

Odborné odpovědi (Q&A)

Agenti expertních odpovědí poskytují odpovědi specifické pro doménu tím, že zakují odpovědi v obsahu organizace. Tito agenti podporují scénáře, které vyžadují hloubkové vyhledávání ve velkých datových sadách, striktní mantinely zásad nebo specializovanou terminologii.

Další informace najdete v tématu Šablona agenta Expert Answers.

Ověření dokumentu

Agenti ověřování dokumentů kontrolují dokumenty z hlediska dodržování pravidel organizace, zásad, standardů brandingu a zákonných požadavků. Identifikují problémy, kategorizují rizika a poskytují akční zpětnou vazbu přímo v dokumentech.

Další informace najdete v tématu Šablona agenta ověření dokumentu.

Úpravy stylů

Agenti pro úpravu stylu upřesní koncepty tak, aby odpovídaly stylu, tónu a pokynům pro psaní značky organizace. Tito agenti pomáhají zajistit konzistenci obsahu vytvořeného různými uživateli a týmy.

Další informace najdete v tématu Šablona agenta pro úpravy stylů.

Optimalizační agent

Agenti optimalizace pomáhají s problémy s obchodní optimalizací, jako je přidělování zdrojů, přiřazení úkolů a plánování. Uživatelé definují cíle a omezení a agent vytváří vysvětlitelná řešení na základě nahraných dat a pravidel organizace.

Další informace najdete v tématu Agent optimalizace.

Ladění agentů

Ladění agentů umožňuje upřesnit agenty vytvořené z laditelných šablon v nástroji Microsoft 365 Copilot Agent Builder. Každá upravitelná šablona je navržená pro konkrétní úkol a zahrnuje předdefinovaný pracovní postup odvozování, který určuje základní model, pokyny, přístup k uzemnění, použití nástrojů a generování výstupu. Tento pracovní postup poskytuje optimalizovanou výchozí konfiguraci – připravený "recept", který pomáhá agentům načíst relevantní kontext, efektivně používat nástroje a vytvářet vysoce kvalitní výstupy od začátku.

V mnoha scénářích agenti vytvořené z těchto šablon splňují očekávání kvality bez dalších přizpůsobení. Pokud je potřeba další zpřesnění , například sladění výstupů s organizačními standardy, potřebami specifickými pro doménu nebo očekáváními uživatelů, nabízí ladění agenta strukturované způsoby, jak zlepšit chování a výkon.

Nastavitelné šablony jsou k dispozici uživatelům s licencí Copilot v oprávněných tenantech a vytvářejí se v Agent Builderu. Když vytvoříte agenta z upravitelné šablony, uživatelé můžou přizpůsobit podporované vlastnosti, jako je název agenta, pokyny a výzvy. Přístup k možnostem ladění závisí na konfiguraci správce tenanta. Pokud nejsou dostupné možnosti ladění, uživatelé možná budou muset požádat správce o přístup. Oprávnění uživatelé budou moct zobrazit možnost ladění agenta po vytvoření agenta z upravitelné šablony.

Snímek obrazovky s rozhraním Agent Builderu zobrazující možnost ladění agenta po vytvoření agenta z upravitelné šablony

Snímek obrazovky s rozhraním možností ladění zobrazující dostupné dimenze ladění pro agenta

Podporují se tři typy ladění: kontext ladění, nástroje pro ladění a model ladění. Tyto dimenze jsou navržené tak, aby spolupracovaly, a vyhodnocují se pomocí konzistentního uživatelského cíle řízeného rubrikou, aby se zajistilo, že ladění vede k měřitelným vylepšením.

Ladění kontextu

Ladění kontextu definuje cíle agenta a kritéria úspěchu zadáním primární úlohy, domény a reprezentativních příkladů. Požadavky na kontext se liší podle šablony. Například šablony pro psaní dokumentů používají příklady typů dokumentů, které by měl agent vytvořit, šablony souhrnů dokumentů vyžadují vstupy, jako je účel, cílová skupina, délka, tón a oblasti zaměření, a šablony odborných odpovědí spoléhají na ukázkové soubory, které generují hodnotící otázky a odpovědi. Na základě tohoto vstupu systém navrhuje podgoály a hodnotící rubriky, které stanoví měřitelný základ pro hodnocení výkonu agenta.

Snímek obrazovky s rozhraním pro ladění kontextu zobrazující definici cíle a konfiguraci kritérií úspěchu

Tune Tool

Ladění nástrojů rozšiřuje možnosti agenta integrací dalších agentů nebo nástrojů do pracovního postupu. Tyto nástroje se dají použít k provádění úloh, jako je vyhledávání, ověřování nebo zarovnání stylu zápisu. Vlastní pokyny pro orchestraci definují, jak se nástroje používají, a po provedení změn se výkon agenta znovu vyhodnocuje oproti zavedeným kritériím.

Snímek obrazovky s rozhraním pro ladění nástrojů zobrazující dostupné nástroje a možnosti konfigurace orchestrace

Ladění modelu

Ladění modelů se zaměřuje na zlepšení kvality odůvodnění a výstupu prostřednictvím technik pro doladění a posilování pod dohledem. Vysoce kvalitní příklady z dat organizace se používají jako trénovací vstupy s vyhodnocením, které řídí sladění s očekáváními organizace. Během tohoto procesu je možné použít řízení přístupu, oprávnění k souborům a popisky citlivosti. Ladění modelů běží asynchronně, což uživatelům umožňuje pokračovat v používání stávajícího agenta, zatímco probíhá ladění. Po dokončení ladění výsledky vyhodnocení určí, jestli je aktualizovaný model připravený k publikování.

Ladění agenta je iterativní proces, nikoli jednorázová konfigurace. Organizacím se doporučuje, aby monitorovaly skutečné využití, shromažďovaly zpětnou vazbu a upřesnily kontext, nástroje, data nebo pravidla podle toho, jak se požadavky v průběhu času vyvíjejí. Tento průběžný životní cyklus pomáhá zajistit, aby agenti zůstali přesní, relevantní a v souladu s měnícími se potřebami.

Snímek obrazovky s rozhraním pro ladění modelu znázorňující výběr trénovacích dat a průběh ladění

Použití vyladěných agentů

Po vytvoření nebo ladění je možné agenty sdílet s oprávněnými uživateli v celé organizaci. Uživatelé komunikují s vyladěnými agenty prostřednictvím podporovaných Microsoft 365 Copilot prostředí, jako je aplikace Microsoft 365 Copilot nebo Copilot Chat v Microsoft Teams.

Vyladění agenti poskytují následující výhody:

  • Vyšší produktivita díky rychlejšímu vytváření a analýze obsahu
  • Vyšší přesnost díky uzemnění odpovědí v datech organizace
  • Konzistentní výstupy v souladu s interními standardy
  • Širší přístup k organizačním znalostem napříč týmy

Snímek obrazovky znázorňující výhody používání vyladěných agentů

Osvědčené postupy

Pokud chcete co nejlépe využít vyladěné agenty, použijte následující osvědčené postupy:

  • Seznamte se s rozsahem a omezeními agenta.
  • Použijte jasné konkrétní výzvy.
  • Zadejte úvodní výzvy, které uživatele provede.
  • Upřesněte výstupy prostřednictvím interakcí s více otočeními.
  • Dodržujte zásady zabezpečení a dodržování předpisů organizace.
  • Povzbuďte zpětnou vazbu uživatelů ke zlepšování kvality agentů v průběhu času.

Prohlášení

Správce AI zodpovídá za to, aby vaše používání tohoto produktu bylo v souladu se všemi platnými zákony o ochraně osobních údajů, ochraně osobních údajů a duševním vlastnictví. To zahrnuje plnění vašich povinností jako správce údajů podle předpisů, jako je GDPR nebo CCPA.

Povinnosti správce údajů

  • Zodpovídáte za to, jak se data shromažďují, ukládají a používají v prostředí vašeho tenanta.
  • Musíte zajistit, aby vaše datové postupy splňovaly právní požadavky na transparentnost, souhlas, přístup a odstranění.
  • Před použitím všech výstupů vygenerovaných z tohoto systému zodpovídáte za ověření přesnosti, vhodnosti a dodržování předpisů. Může vyžadovat kontrolu s odborníky na danou problematiku.
  • Pokud se rozhodnete vytrénovat vlastní model pomocí vlastních dat, musíte zajistit, abyste měli příslušná práva nebo licence pro všechny materiály chráněné autorskými právy, které jsou součástí trénovací sady.
  • Ochrana autorských práv se nevztahuje na modely natrénované pomocí neoprávněného obsahu chráněného autorskými právy. Za takové použití nesete plnou odpovědnost.

Odstranění dat

  • Pokud uživatel, jehož data se používají při trénování modelu, odešle platnou žádost o odstranění podle GDPR (nebo podobných předpisů), musíte model znovu vytrénovat.
  • Když model vyladíte, upraví se hmotnost modelu na základě trénovacích dat. Vyladěný model můžete kdykoli odstranit.

Související obsah

  • Last updated on