Copilot 조정은 테넌트별 데이터에 대한 콘텐츠, 도구 및 모델을 조정하여 Microsoft Copilot 에이전트의 사용자 지정을 향상시키는 서비스입니다. Copilot 조정에서 제공하는 기능을 통해 조직은 독점 데이터를 사용하여 AI 에이전트 생성 출력의 관련성과 정확성을 개선할 수 있습니다. 이러한 조정은 상담원이 organization의 고유한 용어, 워크플로 및 비즈니스 프로세스를 이해하고 준수하는 데 도움이 됩니다.
Copilot 조정은 사용자 지정 작업별 유추 레시피를 제공하는 에이전트 빌더의 조정 가능한 템플릿을 도입합니다. 다양한 튜닝 옵션(컨텍스트 조정, 모델 조정, 도구 조정)을 통해 템플릿은 다른 작업별 레시피를 활용합니다. 이러한 에이전트는 문서 작성, 전문가 답변, 요약, 유효성 검사, 스타일 편집 및 최적화와 같은 고가치 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 작업은 Microsoft 365의 보안 및 규정 준수 경계 내에서 수행됩니다.
중요
Microsoft Copilot 튜닝은 현재 조기 액세스 프로그램을 통해 제한된 집합의 고객에게 제공됩니다. Frontier를 통한 액세스는 2026년 4월에 계획되어 있습니다. 기능 및 요구 사항은 변경될 수 있습니다.
Copilot 조정 기능
Copilot 조정의 기능은 무엇인가요?
Copilot 조정은 특정 작업에 대한 에이전트 동작 및 출력에 대한 더 많은 사용자 지정 및 제어를 가능하게 하여 Microsoft Copilot 에이전트를 확장합니다.
Copilot 조정을 통해 조직은 컨텍스트, 도구 또는 모델을 조정하여 에이전트를 용어, 워크플로 및 비즈니스 프로세스에 맞게 조정할 수 있습니다. 이 작업별 조정은 Microsoft 365 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 경계 내에서 작동하는 동안 에이전트 응답의 관련성과 정확성을 향상시킵니다.
Copilot 조정의 용도는 무엇인가요?
Copilot 조정은 다음을 포함하여 고가치 비즈니스 시나리오를 위해 설계된 작업별 에이전트 템플릿을 지원합니다.
- 문서 작성 - 조직 템플릿, 표준 및 서식 요구 사항을 따르는 구조화된 초안을 생성합니다.
- 문서 요약 - 대상 그룹, 어조 및 목적에 맞는 요약을 생성합니다.
- 전문가 답변 - 조직 지식에 기반한 도메인별 응답을 제공합니다.
- 문서 유효성 검사 - 정책, 지침 또는 규정 요구 사항을 준수하는지 문서를 검토합니다.
- 스타일 편집 - 브랜드 보이스와 글쓰기 기준에 맞게 초안을 다듬습니다.
- 최적화 시나리오 - 정의된 목표 및 제약 조건에 따라 계획 또는 최적화 작업을 지원합니다.
템플릿 및 에이전트
에이전트 템플릿과 에이전트의 차이점은 무엇입니까?
에이전트 빌더는 에이전트가 특정 유형의 작업을 수행하는 방법을 정의하는 미리 정의된 템플릿을 제공합니다. 이러한 템플릿에는 기본 제공 오케스트레이션 및 작업별 논리가 포함됩니다.
에이전트는 템플릿에서 생성된 다음 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 지침, 데이터 소스 및 선택적 튜닝을 사용하여 사용자 지정할 수 있습니다.
조정 가능한 템플릿은 다른 템플릿과 어떻게 다른가요?
조정 가능한 템플릿은 기본적으로 작업별 오케스트레이션을 사용하고 Copilot 조정을 통해 추가 사용자 지정을 지원합니다.
표준 템플릿과 달리 조정 가능한 템플릿을 사용하면 데이터, 목표 및 평가 기준에 따라 컨텍스트, 도구 또는 기본 모델을 조정하여 에이전트 동작을 더욱 정렬할 수 있습니다.
책임 있는 사용 및 제한 사항
에이전트 작성자는 Copilot 조정을 적용할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?
튜닝을 통해 에이전트 품질을 향상시킬 수 있지만 AI가 생성한 출력에는 여전히 오류가 포함될 수 있습니다. Copilot 조정을 사용하는 경우 다음을 수행해야 합니다.
- 명확하고 시나리오에 적합한 목표와 평가 기준을 정의합니다.
- 고품질의 대표 데이터를 사용합니다.
- 모든 출력에 대해 인간 검토 프로세스가 있는지 확인합니다.
질문 및 답변 또는 서비스 시나리오의 경우 부정확하거나 부적절한 응답을 처리하기 위한 에스컬레이션 경로를 설정합니다.
Copilot 조정에 제한 사항이 있나요?
예. Copilot 조정의 효과는 사용된 데이터의 품질, 범위 및 관련성에 따라 달라집니다. 결과는 시나리오, 데이터 가용성 및 지역 지원에 따라 다를 수 있습니다.
Copilot 조정은 플랫폼 수준의 AI 안전 보호를 우회하거나 독성 콘텐츠를 생성하거나 개인이나 사회에 심각한 해를 끼칠 수 있는 출력 생성과 같은 유해하거나 위험한 사용을 가능하게 하는 데 사용해서는 안 됩니다.
품질 및 성능 향상
성능을 개선하거나 문제를 resolve 위해 무엇을 할 수 있나요?
에이전트 응답이 기대에 미치지 못하는 경우 튜닝 중에 사용된 목표, 데이터 및 평가 기준을 검토하고 조정합니다.
생성된 출력은 항상 초안으로 처리되어야 합니다. 사람이 사용하기 전에 결과의 정확성, 완전성 및 적절성을 검토해야 합니다.
에이전트는 항상 모델 튜닝이 필요합니까?
아니요. 튜닝을 적용하지 않고 조정 가능한 템플릿을 사용하여 시작할 수 있습니다. 결과가 요구 사항을 충족하면 추가 조치가 필요하지 않습니다.
개선이 필요한 경우 먼저 컨텍스트를 조정합니다. 필요한 경우 도구를 조정하고 마지막으로 모델 조정을 적용할 수 있습니다.
작업별 에이전트는 어떻게 평가해야 하나요?
에이전트를 만든 후 명확한 목표, 데이터, 평가 기준을 정의합니다. Copilot 조정은 이러한 입력을 기반으로 평가 결과를 제공합니다.
평가 결과를 검토하고 필요에 따라 입력을 조정합니다. 튜닝은 반복적인 프로세스이며 원하는 결과를 얻으려면 여러 주기가 필요할 수 있습니다.