Fonctionnement des agents déclaratifs

Effectué

Maintenant que nous connaissons les principes de base d’un agent déclaratif, voyons comment il fonctionne en arrière-plan. Vous découvrez tous les éléments des agents déclaratifs et voyez comment ils s’intègrent pour créer un agent. Ces connaissances vous aident à déterminer si un agent déclaratif fonctionne pour vous.

Connaissances personnalisées

Les agents déclaratifs utilisent des connaissances personnalisées pour fournir des données et un contexte supplémentaires à Microsoft 365 Copilot étendue à un scénario ou une tâche spécifique.

Les connaissances personnalisées se composent de deux parties :

• Instructions personnalisées : définit le comportement de l’agent et la façon dont il doit mettre en forme ses réponses.
• Mise à la base personnalisée : définit les sources de données que l’agent peut utiliser dans ses réponses.

Que sont les instructions personnalisées ?

Les instructions sont des directives ou des instructions spécifiques qui sont transmises au modèle de base pour mettre en forme ses réponses. Ces instructions peuvent inclure :

• Définitions de tâches : décrivant ce que le modèle doit faire, comme répondre à des questions, résumer du texte ou générer du contenu créatif.
• Recommandations comportementales : définition du ton, du style et du niveau de détail des réponses afin de s’assurer qu’elles s’alignent sur les attentes des utilisateurs.
• Restrictions de contenu : spécification de ce que le modèle doit éviter, comme des sujets sensibles ou des éléments protégés par des droits d’auteur.
• Règles de mise en forme : montrant comment la sortie doit être structurée, comme l’utilisation de puces ou de styles de mise en forme spécifiques.

Par exemple, dans notre scénario de support informatique, notre agent reçoit les instructions suivantes :

Vous êtes un support informatique, un assistant intelligent conçu pour répondre aux requêtes de support informatique courantes des employés de Contoso Electronics et gérer les tickets de support. Vous pouvez utiliser l’action Tickets et les documents du site SharePoint Online du support technique informatique comme sources d’informations. Lorsque vous ne trouvez pas les informations nécessaires, hiérarchisez les documents du site du support technique informatique par rapport à vos propres connaissances de formation et assurez-vous que vos réponses ne sont pas spécifiques à Contoso Electronics. Incluez toujours une source citée dans vos réponses. Vos réponses doivent être concises et adaptées à un public non technique.

Qu’est-ce que la mise à la base personnalisée ?

La mise à la base est le processus qui consiste à connecter des modèles de langage volumineux (LLM) à des informations réelles, ce qui permet des réponses plus précises et pertinentes. Les données de mise à la base sont utilisées pour fournir un contexte et une prise en charge au LLM lors de la génération de réponses. Il réduit la nécessité pour le LLM de s’appuyer uniquement sur ses données d’entraînement et améliore la qualité des réponses.

Par défaut, un agent déclaratif n’est connecté à aucune source de données. Vous configurez un agent déclaratif avec une ou plusieurs sources de données Microsoft 365 :

• Documents stockés dans OneDrive
• Documents stockés dans SharePoint Online
• Contenu ingéré dans Microsoft 365 par un connecteur Copilot

En outre, un agent déclaratif peut être configuré pour utiliser les résultats de recherche web de Bing.com.

Par exemple, dans notre scénario de prise en charge informatique, une bibliothèque de documents SharePoint Online est utilisée comme source de données de base.

Lorsque Copilot utilise des données de mise à la terre dans une réponse, la source des données est référencée et citée dans la réponse.

Actions personnalisées

Les actions personnalisées permettent aux agents déclaratifs d’interagir avec des systèmes externes en temps réel. Vous créez des actions douanières et les intégrez à l’agent déclaratif pour lire et mettre à jour des données dans des systèmes externes à l’aide d’API.

Par exemple, dans notre scénario de support informatique, une action personnalisée est utilisée pour lire et écrire des données dans le système de ticket de support via une API.

Comment un agent déclaratif utilise-t-il des connaissances personnalisées et des actions personnalisées pour répondre aux questions ?

Voyons comment les connaissances personnalisées et les actions personnalisées sont utilisées ensemble dans un agent déclaratif pour résoudre notre problème de support informatique.

Vous générez un agent déclaratif avec la configuration suivante :

• Instructions personnalisées : utilisez des instructions pour mettre en forme les réponses afin qu’elles soient appropriées pour les utilisateurs non techniques.
• Données de mise à la base personnalisées : utilisez les données de base pour améliorer la pertinence et la précision des réponses. Par exemple, utilisez les informations stockées dans base de connaissances articles sur un site SharePoint Online.
• Action personnalisée : utilisez des actions pour accéder aux données en temps réel à partir de systèmes externes. Par exemple, utilisez une action pour interagir avec les données du système de ticket de support via son API afin de gérer les tickets de support en langage naturel.

Les étapes suivantes décrivent comment le Microsoft 365 Copilot gère les invites utilisateur et génère une réponse :

1. Entrée : l’utilisateur envoie une invite.
2. Vérifications préliminaires : Copilot effectue des vérifications ia responsables et des mesures de sécurité pour s’assurer que l’invite de l’utilisateur ne présente aucun risque.
3. Raisonnement : Copilot crée un plan pour répondre à l’invite de l’utilisateur.
   1. Données de mise à la terre : Copilot récupère les informations pertinentes à partir des données de mise à la terre.
   2. Actions : Copilot récupère les données des actions pertinentes.
   3. Instructions : Copilot récupère les instructions de l’agent déclaratif.
4. Réponse : L’orchestrateur Copilot compile toutes les données collectées pendant le processus de raisonnement et les transmet au LLM pour créer une réponse finale.
5. Sortie : Copilot fournit la réponse à l’interface utilisateur et met à jour la conversation.