Copilot Tuning ist ein Dienst, der die Anpassung von Microsoft 365 Copilot Agents verbessert, indem Inhalte, Tools und Modelle für mandantenspezifische Daten optimiert werden. Mit den Von Copilot Tuning bereitgestellten Funktionen können Organisationen ihre proprietären Daten verwenden, um die Relevanz und Genauigkeit von von KI-Agent generierten Ausgaben zu verbessern. Diese Optimierung hilft Agents dabei, die einzigartige Terminologie, Workflows und Geschäftsprozesse der organization zu verstehen und einzuhalten.
Copilot Tuning werden im Agent-Generator abstimmbare Vorlagen eingeführt, die benutzerdefinierte aufgabenspezifische Rückschlussrezepte bereitstellen. Mit verschiedenen Optimierungsoptionen (Optimieren des Kontexts, Optimierungsmodells, Optimierungstools) verwenden die Vorlagen andere aufgabenspezifische Rezepte. Diese Agents können hochwertige Aufgaben ausführen, z. B. Dokumenterstellung, Expertenantworten, Zusammenfassung, Validierung, Stilbearbeitung und Optimierung. Diese Aufgaben werden innerhalb der Sicherheits- und Compliancegrenzen von Microsoft 365 ausgeführt.
Wichtig
Microsoft 365 Copilot Tuning ist derzeit für eine begrenzte Anzahl von Kunden über Frühzugriffsprogramme verfügbar. Der Zugriff über Frontier ist für April 2026 geplant. Features und Anforderungen können sich ändern.
Copilot Tuning-Funktionen
Welche Funktionen bietet Copilot Tuning?
Copilot Tuning erweitert Microsoft 365 Copilot Agents, indem eine bessere Anpassung und Kontrolle über das Verhalten und die Ausgaben des Agents für bestimmte Aufgaben ermöglicht wird.
Mit Copilot Tuning können Organisationen Agents an ihre Terminologie, Workflows und Geschäftsprozesse anpassen, indem sie Kontext, Tools oder Modelle optimieren. Diese aufgabenspezifische Optimierung verbessert die Relevanz und Genauigkeit von Agent-Antworten, während sie innerhalb der Sicherheits-, Datenschutz- und Compliancegrenzen von Microsoft 365 ausgeführt wird.
Was sind die beabsichtigten Verwendungsmöglichkeiten von Copilot Tuning?
Copilot Tuning unterstützt aufgabenspezifische Agent-Vorlagen, die für hochwertige Geschäftsszenarien entwickelt wurden, einschließlich:
- Schreiben von Dokumenten : Generieren Sie strukturierte Entwürfe, die organisationsbezogene Vorlagen, Standards und Formatierungsanforderungen erfüllen.
- Dokumentzusammenfassung : Erstellen Sie Zusammenfassungen, die auf Zielgruppe, Ton und Zweck zugeschnitten sind.
- Expertenantworten : Stellen Sie domänenspezifische Antworten bereit, die auf Organisationswissen basiert.
- Dokumentüberprüfung : Überprüfen Sie Dokumente auf Einhaltung von Richtlinien, Richtlinien oder behördlichen Anforderungen.
- Stilbearbeitung : Verfeinern Sie Entwürfe, um sie an den Standards für Markenstimme und Schrift anzupassen.
- Optimierungsszenarien : Unterstützung bei Der Planung oder Optimierung von Aufgaben basierend auf definierten Zielen und Einschränkungen.
Vorlagen und Agents
Was ist der Unterschied zwischen einer Agent-Vorlage und einem Agent?
Agent Builder stellt vordefinierte Vorlagen bereit, die definieren, wie ein Agent einen bestimmten Tasktyp ausführt. Diese Vorlagen enthalten integrierte Orchestrierung und aufgabenspezifische Logik.
Ein Agent wird aus einer Vorlage erstellt und kann dann mit Anweisungen, Datenquellen und optionaler Optimierung angepasst werden, um eine bestimmte Geschäftsanforderung zu erfüllen.
Wie unterscheiden sich abstimmbare Vorlagen von anderen Vorlagen?
Abstimmbare Vorlagen verwenden standardmäßig aufgabenspezifische Orchestrierung und unterstützen zusätzliche Anpassungen über Copilot Tuning.
Im Gegensatz zu Standardvorlagen können Sie mit abstimmbaren Vorlagen das Verhalten des Agents weiter ausrichten, indem Sie den Kontext, die Tools oder das zugrunde liegende Modell basierend auf Ihren Daten, Zielen und Bewertungskriterien optimieren.
Verantwortungsvolle Verwendung und Einschränkungen
Was sollten Agent-Ersteller bei der Anwendung von Copilot Tuning beachten?
Obwohl die Optimierung die Agentqualität verbessern kann, können KI-generierte Ausgaben weiterhin Fehler enthalten. Wenn Sie Copilot Tuning verwenden, sollten Sie:
- Definieren Sie klare, szenariogerechte Ziele und Bewertungskriterien.
- Verwenden Sie hochwertige, repräsentative Daten.
- Stellen Sie sicher, dass ein menschlicher Überprüfungsprozess für alle Ausgaben vorhanden ist.
Richten Sie für Frage-Antwort- oder Dienstszenarien Eskalationspfade für die Behandlung falscher oder unangemessener Antworten ein.
Gibt es Einschränkungen beim Copilot Tuning?
Ja. Die Wirksamkeit von Copilot Tuning hängt von der Qualität, Abdeckung und Relevanz der verwendeten Daten ab. Die Ergebnisse können je nach Szenario, Datenverfügbarkeit und regionaler Unterstützung variieren.
Copilot Tuning dürfen nicht verwendet werden, um KI-Sicherheitsschutz auf Plattformebene zu umgehen oder schädliche oder risikoreiche Anwendungen zu ermöglichen, z. B. die Erzeugung von toxischen Inhalten oder das Erzeugen von Ausgaben, die zu erheblichen Schäden für Einzelpersonen oder die Gesellschaft führen könnten.
Verbesserung von Qualität und Leistung
Was kann ich tun, um die Leistung zu verbessern oder Probleme zu beheben?
Wenn die Antworten des Agents nicht den Erwartungen entsprechen, überprüfen und passen Sie die Ziele, Daten und Bewertungskriterien an, die während der Optimierung verwendet werden.
Generierte Ausgaben sollten immer als Entwürfe behandelt werden. Ein Mensch sollte die Ergebnisse vor der Verwendung auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Angemessenheit überprüfen.
Benötigt ein Agent immer eine Modelloptimierung?
Nein Sie können beginnen, indem Sie eine abstimmbare Vorlage verwenden, ohne eine Optimierung anzuwenden. Wenn die Ergebnisse Ihren Anforderungen entsprechen, ist keine weitere Aktion erforderlich.
Wenn Verbesserungen erforderlich sind, beginnen Sie mit der Optimierung des Kontexts. Bei Bedarf können Sie die Tools optimieren und schließlich die Modelloptimierung anwenden.
Wie sollten aufgabenspezifische Agents ausgewertet werden?
Definieren Sie nach dem Erstellen eines Agents klare Ziele, Daten und Bewertungskriterien. Copilot Tuning liefert Auswertungsergebnisse basierend auf diesen Eingaben.
Überprüfen Sie die Auswertungsausgabe, und passen Sie Ihre Eingaben nach Bedarf an. Die Optimierung ist ein iterativer Prozess, und es können mehrere Zyklen erforderlich sein, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.