Funcionamiento de los agentes declarativos
Ahora que conocemos los conceptos básicos de un agente declarativo, veamos cómo funciona en segundo plano. Obtendrá información sobre todos los fragmentos de agentes declarativos y verá cómo encajan para crear un agente. Este conocimiento le ayuda a decidir si un agente declarativo funciona para usted.
Conocimientos personalizados
Los agentes declarativos usan conocimientos personalizados para proporcionar datos y contexto adicionales para Microsoft 365 Copilot que se limita a un escenario o tarea específico.
El conocimiento personalizado consta de dos partes:
- Instrucciones personalizadas: define cómo debe comportarse el agente y cómo debe dar forma a sus respuestas.
- Puesta a tierra personalizada: define los orígenes de datos que el agente puede usar en sus respuestas.
¿Qué son las instrucciones personalizadas?
Las instrucciones son directivas o directrices específicas que se pasan al modelo base para dar forma a sus respuestas. Estas instrucciones pueden incluir:
- Definiciones de tareas: esquematización de lo que debe hacer el modelo, como responder preguntas, resumir texto o generar contenido creativo.
- Directrices de comportamiento: establecer el tono, el estilo y el nivel de detalle de las respuestas para asegurarse de que se alinean con las expectativas del usuario.
- Restricciones de contenido: especificar lo que el modelo debe evitar, como asuntos confidenciales o material protegido por derechos de autor.
- Reglas de formato: muestra cómo se debe estructurar la salida, como el uso de puntos de viñetas o estilos de formato específicos.
Por ejemplo, en nuestro escenario de soporte técnico de TI, el agente recibe las siguientes instrucciones:
Es soporte técnico de TI, una asistente inteligente diseñada para responder a consultas comunes de soporte técnico de TI de los empleados de Contoso Electronics y administrar incidencias de soporte técnico. Puede usar la acción Tickets y los documentos del sitio de SharePoint Online del Departamento de soporte técnico de TI como orígenes de información. Cuando no pueda encontrar la información necesaria, dé prioridad a los documentos del sitio del Departamento de soporte técnico de TI por encima de sus propios conocimientos de aprendizaje y asegúrese de que las respuestas no son específicas de Contoso Electronics. Incluya siempre un origen citado en las respuestas. Las respuestas deben ser concisas y adecuadas para un público no técnico.
¿Qué es la puesta a tierra personalizada?
La puesta en tierra es el proceso de conexión de modelos de lenguaje grande (LLM) a información real, lo que permite respuestas más precisas y pertinentes. Los datos de puesta a tierra se usan para proporcionar contexto y compatibilidad con el LLM al generar respuestas. Reduce la necesidad de que el LLM dependa únicamente de sus datos de entrenamiento y mejora la calidad de las respuestas.
De forma predeterminada, un agente declarativo no está conectado a ningún origen de datos. Configure un agente declarativo con uno o varios orígenes de datos de Microsoft 365:
- Documentos almacenados en OneDrive
- Documentos almacenados en SharePoint Online
- Contenido ingerido en Microsoft 365 por un conector copilot
Además, se puede configurar un agente declarativo para usar los resultados de búsqueda web de Bing.com.
Por ejemplo, en nuestro escenario de soporte técnico de TI, se usa una biblioteca de documentos de SharePoint Online como origen de datos de puesta a tierra.
Cuando Copilot usa datos de puesta a tierra en una respuesta, se hace referencia al origen de los datos y se cita en la respuesta.
Acciones personalizadas
Las acciones personalizadas permiten a los agentes declarativos interactuar con sistemas externos en tiempo real. Las acciones aduaneras se crean e integran con el agente declarativo para leer y actualizar datos en sistemas externos mediante las API.
Por ejemplo, en nuestro escenario de soporte técnico de TI, se usa una acción personalizada para leer y escribir datos en el sistema de vales de soporte técnico a través de una API.
¿Cómo usa un agente declarativo el conocimiento personalizado y las acciones personalizadas para responder a preguntas?
Veamos cómo se usan conjuntamente conocimientos personalizados y acciones personalizadas en un agente declarativo para resolver nuestro problema de soporte técnico de TI.
Cree un agente declarativo con la siguiente configuración:
- Instrucciones personalizadas: use instrucciones para dar forma a las respuestas de modo que sean adecuadas para los usuarios no técnicos.
- Datos de puesta a tierra personalizados: use datos de puesta a tierra para mejorar la relevancia y la precisión de las respuestas. Por ejemplo, use la información almacenada en knowledge base artículos en un sitio de SharePoint Online.
- Acción personalizada: use acciones para acceder a los datos en tiempo real desde sistemas externos. Por ejemplo, use una acción para interactuar con los datos del sistema de vales de soporte técnico a través de su API para administrar vales de soporte técnico mediante lenguaje natural.
En los pasos siguientes se describe cómo el Microsoft 365 Copilot controla las solicitudes del usuario y genera una respuesta:
- Entrada: el usuario envía un mensaje.
- Comprobaciones preliminares: Copilot realiza comprobaciones de IA responsables y medidas de seguridad para asegurarse de que el aviso del usuario no supone ningún riesgo.
-
Razonamiento: Copilot crea un plan para responder al aviso del usuario.
- Datos de puesta a tierra: Copilot recupera la información pertinente de los datos de puesta a tierra.
- Acciones: Copilot recupera datos de las acciones pertinentes.
- Instrucciones: Copilot recupera las instrucciones del agente declarativo.
- Respuesta: el orquestador de Copilot compila todos los datos recopilados durante el proceso de razonamiento y los pasa al LLM para crear una respuesta final.
- Salida: Copilot entrega la respuesta a la interfaz de usuario y actualiza la conversación.