Introduction
Microsoft 365 Copilot est un outil de productivité basé sur l’IA qui utilise des modèles de langage volumineux (LLM) et intègre vos données à Microsoft Graph et Microsoft 365 Apps.
Lorsque vous posez des questions, Copilot analyse les données de votre entreprise et utilise les informations qu’il a collectées dans sa réponse. Toutefois, selon l’intention de l’utilisateur, cette approche n’est pas toujours optimale. Que se passe-t-il si vous souhaitez que Copilot se concentre uniquement sur des données spécifiques ? Que se passe-t-il si vous souhaitez que Copilot se concentre sur une tâche spécifique ? Comment optimiser les Microsoft 365 Copilot pour ces scénarios ?
Les agents déclaratifs vous fournissent les composants permettant d’étendre Microsoft 365 Copilot pour des scénarios spécifiques.
Exemple de scénario
Supposons que vous travaillez dans une équipe de support informatique. Vous et votre équipe écrivez base de connaissances articles et les stockez dans une bibliothèque de documents SharePoint Online au format PDF. Vous gérez également les tickets de support dans un système spécialisé. Vous souhaitez créer un support informatique en libre-service assistant que les employés peuvent utiliser pour obtenir des réponses aux requêtes courantes de support informatique à l’aide des informations contenues dans les articles base de connaissances réduisant le nombre de tickets générés. Les articles base de connaissances sont de nature technique. Vous souhaitez que le assistant puisse créer des réponses en anglais simple et éviter l’utilisation du jargon. Vous souhaitez également que les employés puissent créer et mettre à jour des tickets de support à l’aide du assistant s’ils ne peuvent pas résoudre le problème eux-mêmes.
Ici, vous voyez comment un agent déclaratif peut améliorer la pertinence et l’exactitude des réponses pour répondre aux questions de support informatique. Il effectue cette tâche en utilisant des articles de la base de connaissances et en interagissant avec le système de tickets.
Qu’allons-nous faire ?
Nous analysons les principales fonctionnalités des agents déclaratifs pour vous aider à décider quand les utiliser :
- Connaissances personnalisées : quelles données voulons-nous que notre agent raisonner et comment les réponses doivent-elles être mises en forme ?
- Actions personnalisées : quelles interactions devons-nous effectuer avec les systèmes externes ?
Quel est l’objectif principal ?
À la fin de ce module, vous êtes en mesure de décider si un agent déclaratif est un bon choix pour étendre Microsoft 365 Copilot.