Funktionsweise deklarativer Agents

Abgeschlossen

Nachdem wir nun die Grundlagen eines deklarativen Agents kennen, sehen wir uns an, wie er im Hintergrund funktioniert. Sie lernen alle Teile deklarativer Agents kennen und sehen, wie sie zusammenpassen, um einen Agent zu erstellen. Dieses Wissen hilft Ihnen bei der Entscheidung, ob ein deklarativer Agent für Sie geeignet ist.

Benutzerdefiniertes Wissen

Deklarative Agents verwenden benutzerdefiniertes Wissen, um Microsoft 365 Copilot zusätzliche Daten und Kontext bereitzustellen, die auf ein bestimmtes Szenario oder eine bestimmte Aufgabe zugeschnitten sind.

Benutzerdefiniertes Wissen besteht aus zwei Teilen:

• Benutzerdefinierte Anweisungen: Definieren, wie sich der Agent verhalten und wie er seine Antworten gestalten soll.
• Benutzerdefiniertes Grounding: Definiert die Datenquellen, die der Agent in seinen Antworten verwenden kann.

Was sind benutzerdefinierte Anweisungen?

Anweisungen sind spezifische Vorgaben oder Richtlinien, die an das Basismodell übergeben werden, um dessen Antworten zu steuern. Diese Anweisungen können Folgendes umfassen:

• Aufgabendefinitionen: Sie definieren, was das Modell tun soll, z. B. Beantworten von Fragen, Zusammenfassen von Text oder Generieren kreativer Inhalte.
• Verhaltensrichtlinien: Festlegen von Ton, Stil und Detaillierungsgrad für Antworten, um sicherzustellen, dass sie den Erwartungen der Benutzer entsprechen.
• Inhaltsbeschränkungen: Geben an, was das Modell vermeiden soll, z. B. vertrauliche Inhalte oder urheberrechtlich geschütztes Material.
• Formatierungsregeln: Geben an, wie die Ausgabe strukturiert sein soll, z. B. durch die Verwendung von Aufzählungszeichen oder bestimmten Formatierungsstilen.

In unserem IT-Support-Szenario erhält der Agent zum Beispiel folgende Anweisungen:

Sie sind der IT-Support, ein intelligenter Assistent, der allgemeine IT-Supportanfragen von Mitarbeitenden bei Contoso Electronics beantwortet und Supporttickets verwaltet. Sie können die Ticketaktion und Dokumente von der SharePoint Online-Website des IT-Helpdesks als Informationsquellen verwenden. Wenn Sie die erforderlichen Informationen nicht finden können, geben Sie den Dokumenten von der IT-Helpdesk-Website Vorrang vor Ihrem eigenen Trainingswissen und stellen Sie sicher, dass Ihre Antworten nicht spezifisch auf Contoso Electronics bezogen sind. Fügen Sie in Ihren Antworten stets eine zitierte Quelle ein. Ihre Antworten sollten präzise und für ein nicht technisches Publikum geeignet sein.

Was ist benutzerdefiniertes Grounding?

Grounding ist der Prozess der Verbindung großer Sprachmodelle (LLM) mit realen Informationen, um genauere und relevantere Antworten zu ermöglichen. Groundingdaten werden genutzt, um dem LLM beim Generieren von Antworten Kontext und Unterstützung zu bieten. Dadurch muss sich das LLM nicht ausschließlich auf seine Trainingsdaten verlassen, was die Qualität der Antworten verbessert.

Standardmäßig ist ein deklarativer Agent nicht mit Datenquellen verbunden. Sie konfigurieren einen deklarativen Agent mit einer oder mehreren Microsoft 365-Datenquellen:

• In OneDrive gespeicherte Dokumente
• In SharePoint Online gespeicherte Dokumente
• Von einem Copilot-Connector in Microsoft 365 erfasster Inhalt

Außerdem kann ein deklarativer Agent so konfiguriert werden, dass er Websuchergebnisse von Bing.com nutzt.

In unserem IT-Support-Szenario wird zum Beispiel eine SharePoint Online-Dokumentbibliothek als Quelle für Groundingdaten verwendet.

Wenn Copilot Groundingdaten in einer Antwort nutzt, wird die Datenquelle in der Antwort genannt und zitiert.

Benutzerdefinierte Aktionen

Benutzerdefinierte Aktionen ermöglichen es deklarativen Agents, in Echtzeit mit externen Systemen zu interagieren. Sie erstellen benutzerdefinierte Aktionen und integrieren sie in den deklarativen Agent, um Daten in externen Systemen über APIs zu lesen und zu aktualisieren.

In unserem IT-Support-Szenario wird zum Beispiel eine benutzerdefinierte Aktion genutzt, um Daten im Supportticketsystem über eine API zu lesen und zu schreiben.

Wie nutzt ein deklarativer Agent benutzerdefiniertes Wissen und benutzerdefinierte Aktionen, um Fragen zu beantworten?

Sehen wir uns an, wie benutzerdefiniertes Wissen und benutzerdefinierte Aktionen gemeinsam in einem deklarativen Agent eingesetzt werden, um unser IT-Support-Problem zu lösen.

Sie erstellen einen deklarativen Agent mit folgender Konfiguration:

• Benutzerdefinierte Anweisungen: Verwenden Sie Anweisungen, um die Antworten so zu gestalten, dass sie für nichttechnische Benutzer geeignet sind.
• Benutzerdefinierte Groundingdaten: Verwenden Sie Groundingdaten, um die Relevanz und Genauigkeit von Antworten zu verbessern. Verwenden Sie zum Beispiel Informationen aus Wissensdatenbankartikeln auf einer SharePoint Online-Website.
• Benutzerdefinierte Aktion: Verwenden Sie Aktionen, um von externen Systemen in Echtzeit auf Daten zuzugreifen. Verwenden Sie zum Beispiel eine Aktion, um über die API mit Daten im Supportticketsystem zu interagieren und Supporttickets in natürlicher Sprache zu verwalten.

Die folgenden Schritte beschreiben, wie Microsoft 365 Copilot Benutzeraufforderungen verarbeitet und eine Antwort generiert:

1. Eingabe: Der Benutzer übermittelt einen Prompt.
2. Vorabprüfungen: Copilot führt verantwortungsvolle KI-Prüfungen und Sicherheitsmaßnahmen durch, um sicherzustellen, dass die Benutzeraufforderung keine Risiken birgt.
3. Gedankengang: Copilot erstellt einen Plan, um auf die Benutzeraufforderung zu reagieren.
   1. Groundingdaten: Copilot ruft die relevanten Informationen aus Groundingdaten ab.
   2. Aktionen: Copilot ruft Daten aus relevanten Aktionen ab.
   3. Anweisungen: Copilot ruft die Anweisungen des deklarativen Agents ab.
4. Antwort: Der Copilot-Orchestrator stellt alle während des Gedankengangs gesammelten Daten zusammen und übergibt sie an das LLM, um eine endgültige Antwort zu erstellen.
5. Ausgabe: Copilot übermittelt die Antwort an die Benutzeroberfläche und aktualisiert die Unterhaltung.