टीमों और क्लासिक सह-पायलटों के लिए एआई सुविधाएँ

महत्त्वपूर्ण

Power Virtual Agents जनरेटिव एआई और उन्नत एकीकरण में महत्वपूर्ण निवेश के बाद, क्षमताएं और विशेषताएं अब इसका हिस्सा हैं। Microsoft Copilot Studio Microsoft Copilot

कुछ लेख और स्क्रीनशॉट इस बात का संदर्भ दे सकते हैं कि Power Virtual Agents जब हम दस्तावेज़ और प्रशिक्षण सामग्री को अपडेट करते हैं।

वेब ऐप में Teams या Microsoft Copilot Studio Classic copilot में ऐप में copilot के Copilot Studio साथ, आप अतिरिक्त सुविधाओं को सक्षम कर सकते हैं जो कोर AI को बेहतर बनाती हैं।

Copilot में अगली पीढ़ी की AI विशेषताएं शामिल हैं जो इस लेख में सूचीबद्ध सुविधाओं का स्थान लेती हैं या प्रतिस्थापित करती हैं।

आप इन एआई सुविधाओं का उपयोग पुराने सह-पायलटों के साथ पीछे की संगतता के लिए कर सकते हैं और कुछ परिदृश्यों का समर्थन कर सकते हैं। ज्यादातर मामलों में, आपको कई एआई प्रौद्योगिकियों का सर्वोत्तम कार्यान्वयन प्राप्त करने के लिए एकीकृत संलेखन कैनवास के साथ अपने सह-पायलट बनाना या परिवर्तित करना चाहिए ।

महत्त्वपूर्ण

जनरेटिव AI सुविधाएँ, जैसे जनरेटिव उत्तर और नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग, केवल तभी उपलब्ध होती हैं जब आप वेब ऐप में एकीकृत ऑथरिंग कैनवास का उपयोग करके को-पायलट बनाते या कनवर्ट करते Copilot Studio हैं।

पूर्वावश्यकताएँ

आप AI सुविधाओं का उपयोग कर सकते हैं यदि:

• आपका को-पायलट क्लासिक चिह्नितहै।
• आपने टीम्स ऐप में अपना को-पायलट बनाया है।
• आपने 23 मई, 2023 से पहले अपना को-पायलट बनाया था।

एआई मॉडल में Microsoft Copilot Studio - पृष्ठभूमि

Copilot Studio एक ही सेवा पर कई AI मॉडल और AI क्षमताओं को होस्ट करता है। मुख्य विशेषता एक ट्रांसफार्मर-आधारित नैचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (NLU) मॉडल है।

परंपरागत रूप से, इरादा ट्रिगरिंग- कैसे एक एआई मॉडल NLU का उपयोग करके किसी प्रश्न के इरादे को निर्धारित करता है - एक बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्या के रूप में औपचारिक रूप दिया जाता है। मॉडल अत्यधिक ज्ञात श्रेणियों के साथ जुड़ा हुआ है। लेकिन इन श्रेणियों में किसी भी बदलाव का मतलब है कि आपको एक नया एआई मॉडल बनाने की आवश्यकता है।

Copilot Studio, हालांकि, एक भाषा समझ मॉडल को नियोजित करता है जो एक उदाहरण-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है, जो एक गहरे तंत्रिका मॉडल द्वारा संचालित होता है। इस प्रकार के बड़े पैमाने के मॉडल को केवल एक बार प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, बड़ी मात्रा में डेटा के साथ, एआई सुपरकंप्यूटिंग का उपयोग करके। एआई का उपयोग बिना किसी प्रशिक्षण के कुछ उदाहरणों के साथ किया जाता है।

यह मॉडल माइक्रोसॉफ्ट द्वारा एआई एट स्केल पहल का हिस्सा है। एआई को विकसित करने और उपयोग करने का तरीका बदल रहा है। में Copilot Studio, यह मॉडल को-पायलट निर्माताओं के लिए एआई विशेषज्ञों को शामिल किए बिना आत्मविश्वास से सामग्री बनाने के लिए एक सहज तरीका प्रदान करता है।

मॉडल के Copilot Studio साथ, आप कुछ उदाहरण प्रदान करते हैं जब आप किसी विषय के लिए ट्रिगर वाक्यांशों को शिल्प करते हैं। किसी एक विषय के उदाहरण आमतौर पर 5 से 10 वाक्यांश होते हैं।

छोटे ट्रिगर वाक्यांश बेहतर हैं, और आपको प्रति वाक्यांश 2 से 10 शब्दों का लक्ष्य रखना चाहिए। ट्रिगर वाक्यांश शब्दार्थ रूप से अलग होना चाहिए। उदाहरण के लिए, किसी एक क्रिया या संज्ञा को बदलना किसी विषय के कवरेज का विस्तार करने के लिए पर्याप्त हो सकता है।

वाक्यांशों के बीच अन्य परिवर्तन या परिवर्धन हो सकते हैं:

• लेख जैसे , ए, या एक
• कैपिटलाइज़ेशन
• संकुचन जैसे कि आप हैं या नहीं

बहुवचन ट्रिगरिंग में सुधार नहीं करते हैं क्योंकि एआई मॉडल में संकुचन पहले से ही जिम्मेदार हैं।

संबंधित विषयों में उपयोग किए जाने वाले निकाय अपने ट्रिगर वाक्यांशों के साथ मिलान करने पर उपयोगकर्ता के उद्देश्यों में स्वचालित रूप से पहचान करते हैं. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता का इरादा "मैं बोस्टन के लिए टिकट बुक करना चाहता हूं" ट्रिगर फ़्रेज़ "मैं पेरिस के लिए टिकट बुक करना चाहता हूं" से मेल खाता है।

विषय ओवरलैप पहचान

विषय ओवरलैप पहचान, विषयों के बीच ओवरलैप ढूंढकर विषय ट्रिगर सटीकता को बेहतर बनाने में मदद करता है. विषय ओवरलैप को हल करने से विषय को ट्रिगर करने से पहले को-पायलट की स्पष्ट प्रश्न पूछने की आवश्यकता कम हो जाती है।

टिप

विषय ओवरलैप डिटेक्शन सामान्य उपलब्धता में है और इसमें समर्थित सभी भाषाओं का समर्थन करता है Microsoft Copilot Studio।

उन्नत AI क्षमताओं को सक्षम करने के बाद, आप ओवरलैप किए गए विषयों की सूची देख सकते हैं। नेविगेशन मेन्यू में, Analytics चुनें, फिर ट्रिगर करने वाला विषय चुनें.

सूची प्रत्येक अतिव्यापी विषय को समानता स्कोर के साथ दिखाती है। यह स्कोर किसी विषय के लिए समग्र ओवरलैप स्थिति और सूचीबद्ध विषयों के साथ ओवरलैप होने वाले विषयों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है। एआई समानता स्कोर निर्धारित करता है क्योंकि यह मूल्यांकन करता है कि अतिव्यापी ट्रिगर वाक्यांश एक दूसरे के समान कैसे हैं। एक उच्च स्कोर का मतलब है कि किसी विषय में किसी अन्य विषय के ट्रिगर वाक्यांशों के करीब एक या अधिक ट्रिगर वाक्यांश हैं।

आप सूची को उसके समान होने का स्कोर, विषय के नाम, या ट्रिगर फ़्रेज़ ओवरलैप की संख्या के आधार पर क्रमित कर सकते हैं.

यदि आप सूची में किसी आइटम का चयन करते हैं, तो ओवरलैप विवरण विषय फलक खुलता है.

इस उदाहरण में, "समर्थित भाषाएँ" विषय ( Microsoft 365किस भाषा के लिए उपलब्ध है?) में एक ट्रिगर फ़्रेज़ है, जो "अन्य भाषाओं में उपयोग करें?" विषय ( Microsoft 365 क्या मैं मूल रूप से खरीदी गई भाषा के अलावा अन्य भाषाओं में उपयोग कर सकता हूँ?) में एक ट्रिगर फ़्रेज़ के साथ अर्थगत रूप से ओवरलैप करता है। Microsoft 365 Microsoft 365 यहां, AI यह निर्धारित करता है कि दोनों ट्रिगर वाक्यांश शब्दार्थिक रूप से समान हैं। वाक्यांशों की वाक्य संरचना, शब्द और व्याकरण समान हैं।

दो अलग-अलग विषयों के लिए शब्दार्थिक रूप से समान ट्रिगर वाक्यांशों का प्रयोग करने से भ्रम की स्थिति पैदा हो सकती है। को-पायलट को यह पता नहीं होता कि कौन सा विषय खोलना है और वह को-पायलट उपयोगकर्ता से अनुवर्ती प्रश्न पूछता है।

शब्दार्थिक रूप से समान ट्रिगर वाक्यांशों की पहचान करने से आपको विषयों को समेकित करने में भी मदद मिल सकती है, यदि वे बहुत समान हैं। आप विषयों को अधिक विशिष्ट बनाने के लिए उन्हें संपादित कर सकते हैं।

विषय ओवरलैप विवरण फलक पर, आप सीधे विषय पर जाने के लिए लिंक का चयन कर सकते हैं। आप ट्रिगर फ़्रेज़ में परिवर्तन भी कर सकते हैं या उसे हटा सकते हैं। कोई भी परिवर्तन लागू करने के लिए सहेजें चुनें.

आपके द्वारा अपने परिवर्तन सहेजने के बाद, ओवरलैपिंग स्थिति स्वचालित रूप से ताज़ा हो जाती है. आप ओवरलैपिंग विषय अनुभाग में रिफ्रेश आइकन का उपयोग करके विषय ओवरलैप स्थिति को मैन्युअल रूप से रिफ्रेश कर सकते हैं।

चैट ट्रांसक्रिप्ट से विषय सुझाव (पूर्वावलोकन)

यह सुविधा आपके को-पायलट और उपयोगकर्ताओं के बीच सत्रों का विश्लेषण करती है और बेजोड़ उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर सुझाव देती है।

एक बार सक्षम होने के बाद, Analytics>विषय ट्रिगरिंग (पूर्वावलोकन) पर जाएं। संभावित विषयों की एक सूची इस विषय के बारे में को-पायलट के उपयोगकर्ताओं द्वारा की गई क्वेरी की संख्या के साथ दिखाई गई है। शीर्ष 200 सुझाव दिखाए गए हैं.

विषय सुझाव विश्लेषक स्वचालित रूप से हर एक से दो घंटे में एक बार रन होता है. विश्लेषक, विश्लेषक के अंतिम बार चलाए जाने के बाद से किए गए सभी नए प्रश्नों को स्कैन करता है। विश्लेषक उन प्रश्नों को एक साथ समूहित करता है जो मौजूदा विषय से मेल नहीं खाते हैं और उन्हें सूची में दिखाता है। प्रक्रिया को प्रारंभ करने के लिए आपके को-पायलट को पिछली बार कोई सुझाव उत्पन्न होने के बाद से कम से कम 100 नए वार्तालापों की आवश्यकता है। तीन से अधिक उपयोगकर्ता सत्रों वाले सुझाव दिखाए जाते हैं.

जब आप सुझाव सूची में कोई आइटम चुनते हैं, तो एक विषय सुझाव विंडो प्रकट होती है, जिसमें कुछ सुझाए गए ट्रिगर वाक्यांशों के साथ विषय दिखाया जाता है। सुझाए गए ट्रिगर वाक्यांश को-पायलट उपयोगकर्ताओं द्वारा की गई क्वेरी पर आधारित हैं, जो किसी मौजूदा विषय से मेल नहीं खाते हैं।

आप सुझाए गए संपूर्ण विषय को हटाना चुन सकते हैं, उदाहरण के लिए यदि विषय, को-पायलट से अप्रासंगिक है, या विषयों में जोड़ें का चयन करके उसे अपने विषयों की सूची में जोड़ सकते हैं।

जनरेटिव AI को सक्षम या अक्षम करें

महत्त्वपूर्ण

आप इन सुविधाओं को सह-पायलटों के लिए सक्षम नहीं कर सकते हैं नहीं चिह्नित क्लासिक। इसमें 23 मई, 2023 के बाद वेब ऐप में बनाए गए (या रूपांतरित) सभी सह-पायलट या एकीकृत संलेखन कैनवास के साथ नहीं बनाए गए सभी सह-पायलट शामिल हैं।

एकीकृत संलेखन कैनवास में Microsoft Copilot Studio द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI के प्रकारों में सुधार शामिल हैं। हम अनुशंसा करते हैं कि आप एकीकृत संलेखन कैनवास के साथ अपने सह-पायलट बनाएं और परिवर्तित करें.

इन पुरानी AI क्षमताओं को सक्षम करने के लिए: Microsoft Copilot Studio

1. अपना को-पायलट खोलें:
   • वेब ऐप में, को-पायलट को क्लासिक से चिह्नित किया जाना चाहिए.
   • टीम्स ऐप में, को-पायलट कोई भी को-पायलट हो सकता है.
2. नेविगेशन मेनू से, जेनरेटिव AI चुनें.
3. प्रत्येक सुविधा को चालू या बंद करने के लिए चेकबॉक्स का चयन करें.
4. टैब के शीर्ष पर सहेजें चुनें.