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Configurare l'ottimizzazione di Copilot per la generazione di documenti

Le bozze iniziali dei nuovi documenti possono essere generate usando un modello di generazione di documenti personalizzato sottoposto a training con Ottimizzazione copilot. I modelli di generazione di documenti copilot Tuning usano un documento di input originale e le modifiche specificate per creare una bozza di file di output.

La generazione di documenti funziona meglio quando il processo di stesura segue modelli riconoscibili e richiede l'incorporazione di modifiche coerenti in tipi simili di documenti. Questo approccio semplifica la creazione delle prime bozze, riducendo il tempo di modifica manuale e promuovendo la coerenza tra i documenti.

Nota

L'ottimizzazione copilot è attualmente disponibile per i primi Access Preview (EAP). Per informazioni dettagliate sui requisiti e su come eseguire la registrazione, vedere la guida per l'amministratore.

Alcuni casi d'uso di esempio includono:

  • Risorse umane: genera nuovi elenchi di processi corrispondenti al tono e alla struttura dell'organizzazione in base ai modelli di elenco di processi esistenti e alle informazioni sui nuovi processi.
  • Legale: progetti di contratti ricorrenti in modo rapido e coerente in base ai contratti precedenti e alle condizioni contrattuali nuove o aggiornate.
  • Conformità: creare nuovi moduli di conformità basati su un modello di modulo approvato e informazioni personalizzate per nuovi clienti, trattative o giurisdizioni.
  • Approvvigionamento: consente di creare ordini di acquisto bozza usando ordini di acquisto precedenti e informazioni sui nuovi acquisti.
  • Documentazione: creare una bozza di nuovi prodotti o funzionalità in base ai modelli di documentazione esistenti e alle informazioni sui nuovi prodotti o funzionalità.

Prerequisiti

  • È necessario disporre dell'autorizzazione per usare l'ottimizzazione di Copilot in Copilot Studio.
  • Raccolta di documenti originali e documenti bozza finale corrispondenti archiviati in SharePoint.
  • Raccolta di log delle modifiche o specifiche archiviate in SharePoint.
  • Una versione strutturata delle modifiche necessarie da fornire nel campo supplementare all'interno di Copilot Tuning.
  • Almeno 20 coppie ben allineate di documenti di riferimento a coppie di destinazione che riflettono un intervallo rappresentativo di modifiche che si prevede vengano gestite dal sistema.

Importante

La generazione di documenti supporta l'uso dei formati di file seguenti: .doc, .docx, .html, md o .pdf. L'ottimizzazione copilot usa solo le informazioni trovate nel testo. La generazione di documenti di Ottimizzazione copilot non usa informazioni in immagini, tabelle o contenuti Web non strutturati nei documenti.

Creare un modello di generazione di documenti

Di seguito sono riportati i passaggi generali per configurare un modello di generazione di documenti personalizzato usando l'ottimizzazione copilot.

Preparare un file di mapping

L'origine conoscenze deve avere almeno 20 coppie di esempio di file originali e file finali (bozza) corrispondenti. In questo passaggio si prepara un file CSV che fornisce almeno 20 esempi di file originali ai documenti finali (bozza). Copilot Tuning usa questi esempi per ottimizzare la logica di generazione, consentendo al modello di apprendere come l'organizzazione modifica o adatta in genere i documenti.

Creare un file denominato mapping.csv e archiviarlo nella directory radice dell'origine conoscenze. Questo file deve avere due colonne:

  • La prima colonna è denominata precedent e contiene il percorso di un file originale nell'origine dati.
  • La seconda colonna è denominata target e contiene il percorso del file bozza finale nell'origine dati creata usando il file originale come base.
precedent,target
"https://contoso.sharepoint.com/sites/ProductSpecs/Shared%20Documents/Mark-8-FAQ.docx", "https://contoso.sharepoint.com/sites/ProductSpecs/Shared%20Documents/mark-8-faq.md"

Personalizzare il modello

Per personalizzare il modello:

  1. Aprire Copilot Studio nel browser. Nella barra di spostamento a sinistra selezionare i puntini di sospensione (...) e quindi selezionare Ottimizzazione copilot.
  2. Selezionare Crea nuovo.
  3. Immettere un nome per il modello e fornire una descrizione delle operazioni eseguite dal modello. Assicurarsi che il nome e la descrizione del modello siano descrittivi e descriva chiaramente lo scopo del modello.
  4. Selezionare Aggiungi informazioni per selezionare il percorso di SharePoint che contiene i dati di training.
  5. In Autorizzazioni è possibile immettere gruppi di sicurezza o indirizzi di posta elettronica degli utenti che devono essere in grado di usare questo modello. L'ottimizzazione copilot garantisce che tutte le informazioni non accessibili da questi gruppi di sicurezza selezionati vengano filtrate. Se non si assegnano autorizzazioni in modo esplicito, il modello è accessibile solo all'utente.
  6. Impostare il tipo di attività su Generazione documento.
  7. Fornire istruzioni sul modello per lo scenario. Le istruzioni garantiscono che Copilot Tuning usi la terminologia usata dall'organizzazione e valuti l'output dei modelli usando i criteri che uno degli utenti userebbe per valutare il documento. È importante rispondere accuratamente a queste domande perché queste informazioni spiegano al sistema come interpretare i dati sottostanti.
  8. Selezionare Preparare i dati di etichettatura.

Copilot Tuning inizia ad analizzare gli ACL dei documenti di training. In base alle dimensioni del set di dati, questo passaggio potrebbe richiedere fino a 24 ore. Copilot Tuning invia un messaggio di posta elettronica quando è pronto per passare al passaggio successivo del processo di creazione del modello. Nel frattempo, è possibile controllare lo stato del modello dalla pagina di destinazione Ottimizzazione copilot.

Esaminare l'analisi dell'ACL di ottimizzazione di Copilot

Copilot Tuning analizza gli elenchi di controllo di accesso (ACL) dei documenti di training e quindi filtra tutte le informazioni non accessibili ai gruppi di sicurezza selezionati nel passaggio precedente. L'ottimizzazione copilot potrebbe suggerire più gruppi di sicurezza in base alla relativa analisi per garantire l'accesso ai dati di training.

In base alle dimensioni del set di dati, questo passaggio potrebbe richiedere fino a 24 ore. Copilot Tuning invia un messaggio di posta elettronica quando è pronto per passare al passaggio successivo del processo di creazione del modello. Nel frattempo, è possibile controllare lo stato del modello dalla pagina di destinazione Ottimizzazione copilot.

Etichettare i dati di training

La preparazione di set di dati di alta qualità per l'ottimizzazione può richiedere molto tempo e spesso richiede più iterazioni e input da data scientist. Copilot Tuning semplifica questo processo identificando automaticamente quali delle coppie di documenti fornite sono più efficaci per l'ottimizzazione. Questo processo di apprendimento è iterativo e, a volte, Copilot Tuning potrebbe inviare un messaggio di posta elettronica che chiede di etichettare i file per migliorare la sua comprensione di ciò che costituisce un obiettivo di alta qualità. Quando si riceve un messaggio di posta elettronica che indica che i dati sono pronti per l'etichettatura, seguire questa procedura per completare il processo.

  1. Aprire Copilot Studio nel browser. Nella barra di spostamento a sinistra selezionare i puntini di sospensione (...) e quindi selezionare Ottimizzazione copilot.
  2. Selezionare il modello pronto per l'etichettatura per aprire il modulo di etichettatura.
  3. Il modulo di etichettatura fornisce documenti di esempio identificati da Copilot Tuning come documenti bozza finale di esempio. Esaminare ogni documento e etichetta se si ritiene che il documento sia o meno un buon documento di esempio. Dopo aver etichettato tutti i documenti, inviare il modulo di etichettatura.

Copilot Tuning continua a preparare i dati di training in base all'input. In base alle dimensioni del set di dati, questo passaggio potrebbe richiedere fino a 24 ore. È possibile tornare alla pagina di destinazione di Copilot Tuning e visualizzare lo stato della configurazione del modello. La configurazione del modello potrebbe richiedere di etichettare più dati, elaborare i dati nell'origine conoscenze oppure essere pronti per ottimizzare il modello. Copilot Tuning invia un messaggio di posta elettronica quando è pronto per passare al passaggio successivo del processo di creazione del modello.

Eseguire il training e valutare i risultati

Quando Copilot Tuning prepara dati sufficienti, è possibile procedere con il training del modello. L'ottimizzazione del modello avviene in Fonderia Azure AI. Dopo aver ottimizzato il modello, l'ottimizzazione copilot genera risultati che è possibile esaminare per valutare se il modello è di qualità sufficiente per la distribuzione.

  1. Aprire Copilot Studio nel browser. Nella barra di spostamento a sinistra selezionare i puntini di sospensione (...) e quindi selezionare Ottimizzazione copilot.
  2. Selezionare il modello pronto per il training per aprire il modulo della finestra di dialogo di configurazione del modello.
  3. Selezionare Avvia training del modello per iniziare l'ottimizzazione del modello personalizzato.

In base alle dimensioni del set di dati, il passaggio di ottimizzazione potrebbe richiedere fino a 24 ore. È possibile tornare alla pagina di destinazione Copilot Tuning e visualizzare lo stato del modello.

Se i risultati non soddisfano le aspettative, è possibile passare ai passaggi precedenti del flusso per aggiungere altre origini dati, modificare le istruzioni del modello o fornire altri esempi nel file di mapping. Ripetere il training del modello fino a quando i risultati della generazione del documento non soddisfano le aspettative.

Pubblicare il modello

Quando il modello genera risultati che soddisfano gli standard qualitativi, è possibile pubblicare il modello tramite l'interfaccia di ottimizzazione copilot. Pubblicare il modello selezionando il pulsante Pubblica modello . Il modello viene distribuito in un ambiente isolato e protetto. È accessibile solo ai gruppi di sicurezza o agli utenti selezionati durante la personalizzazione del modello.

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