문서 요약 에이전트 템플릿을 사용하면 organization의 목소리, 우선 순위 및 품질 표준을 반영하는 요약을 생성할 수 있습니다. Copilot 조정을 사용하면 매번 프롬프트를 다시 작성하지 않고도 특정 대상 그룹, 목적, 톤 및 길이에 맞게 요약을 조정하도록 에이전트를 구성할 수 있습니다.
이 기능은 경영진 브리핑, 법률 및 규정 준수 검토, 교육, 의료 문서, 내부 커뮤니케이션 및 비즈니스 개발과 같은 시나리오에 유용합니다. 팀이 요약을 생성하는 방법을 표준화함으로써 시간을 절약하고 의사 결정을 개선하며 일관된 결과를 제공할 수 있습니다.
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.
에이전트가 할 수 있는 일
문서 요약 에이전트 템플릿을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 톤, 대상 그룹, 목적, 길이 및 초점 영역에 대해 제공한 지침에 따라 지원되는 파일에서 요약을 생성합니다.
- 목표와 컨텍스트를 조정하여 전문 요약 에이전트를 만듭니다.
- 시나리오의 관련성, 일관성 및 요약 품질을 개선하기 위해 organization의 자체 데이터를 사용하여 에이전트를 추가로 미세 조정합니다.
미세 조정을 사용하도록 설정하면 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 수준 높은 예제를 통해 가장 중요한 정보가 무엇인지 알아봅니다.
- 요약 목표와 루브릭을 문서 전체에 일관되게 적용합니다.
지원되는 입력 및 출력
에이전트는 다음과 같은 입력 및 출력을 지원합니다.
- 지원되는 파일 형식: Word(.docx) 및 PDF(.pdf)
- Input scope: 단일 파일 또는 여러 파일이 포함된 폴더
-
출력:
- Copilot 대화에서 생성된 요약
- 이메일로 전달되는 초안 요약 문서
유추에 에이전트 사용
에이전트를 미세 조정하기 전에 샘플 프롬프트를 사용하여 유추를 실행하여 테스트합니다. 프롬프트는 하나 이상의 입력 파일을 참조해야 합니다.
예제 프롬프트:
EarningsStatement2024.docx 및 EarningsStatement2025.docx를 기반으로 주요 수익 동인 및 성장 영역을 요약합니다.
지원되는 프롬프트 패턴
문서 요약 에이전트 템플릿은 단일 파일 및 다중 파일 프롬프트 패턴을 지원합니다.
단일 파일: ProjectStatus.docx를 기반으로 리더십 검토의 주요 하이라이트와 단점을 요약합니다.
여러 파일: TeamA_Status.docx, TeamB_Status.docx 및 TeamC_Status.docx를 기반으로 프로젝트 위험을 요약합니다.
튜닝하는 이유
팀마다 다양한 결과에 최적화되는 요약이 필요합니다. 예를 들어 경영진은 의사 결정에 도움이 되는 간결한 브리핑을 원할 수 있고, 법무팀은 위험에 초점을 맞춘 정확한 요약을 원할 수 있으며, 프로젝트 관리자는 실행 지향적인 요약을 원할 수 있습니다. 튜닝은 에이전트가 시나리오에 가장 중요한 세부 정보를 학습하고 해당 우선 순위를 일관되게 적용하는 데 도움이 됩니다.
에이전트는 두 단계로 조정할 수 있습니다. 시나리오에 따라 적절한 단계를 선택합니다.
- 컨텍스트 조정: 모델 교육 없이 요약에 대한 지속적인 목표, 루브릭 및 기대치를 정의합니다.
- 모델 조정: organization의 데이터를 사용하여 관련성과 일관성을 더욱 개선합니다.
조정 가능한 에이전트는 목표 기반 평가를 지원하므로 일반적인 품질 점수가 아닌 organization의 요약 우선 순위에 맞는 메트릭을 사용하여 성공을 측정할 수 있습니다.
필수 구성 요소
문서 요약은 목표 및 루브릭 기반 교육 접근 방식을 사용합니다. 다른 튜닝 레시피와 달리 이상적인 출력 예제를 미리 제공할 필요가 없습니다.
컨텍스트 튜닝을 시작하기 전에 다음 항목을 준비합니다.
- 양질의 요약이 어떤 모습이어야 하는지 설명하는 명확한 목표.
- 목적, 대상, 길이, 톤 및 초점 섹션과 같은 컨텍스트 입력입니다.
- 요약하려는 문서를 나타내는 샘플 입력 파일입니다.
- 질문 및 평가 메트릭을 명확히 검토하고 구체화하는 프로세스입니다.
참고
이 레시피는 추론 기반 미세 조정을 사용합니다. 튜닝하는 동안 모델은 목표를 명확히 하고 질문, 평가 메트릭 및 대표적인 예제를 품질에 대한 루브릭으로 사용하여 입력 콘텐츠에 대해 추론하는 방법을 학습합니다.
컨텍스트 튜닝
컨텍스트 튜닝을 사용하면 런타임 프롬프트에 관계없이 에이전트의 기본 동작을 설정할 수 있습니다.
목표 및 작업 정의
요약 목표를 정의하는 것부터 시작합니다. 이러한 목표는 상담원의 역할, 우선순위, 품질 기대치를 기술합니다.
다음 예제에서는 목표를 보여 줍니다.
- Contoso의 전문 프로젝트 관리자입니다. 주요 위험과 완화 조치에 관심이 있는 바쁜 독자를 위해 목적 중심의 대상 그룹에 적합한 요약을 작성하세요.
필요에 따라 루브릭 역할을 할 다음과 같은 지침을 포함할 수 있습니다.
- 모든 사용자 지침을 따릅니다.
- 요약의 명시된 목적을 존중합니다.
- 지정된 대상 그룹에 맞게 콘텐츠를 조정합니다.
- 요청된 어조(예: 중립 또는 합법)와 일치합니다.
- 대략적인 길이 요구 사항을 존중합니다.
- 지정된 대로 섹션을 포함하거나 제외합니다.
- 사용자 지침의 전체 의도를 반영합니다.
비즈니스 범주 선택
하나 이상의 비즈니스 범주 또는 산업(예: 프로젝트 관리, 법률 또는 HR)을 지정합니다. 이러한 범주는 시스템이 목표와 컨텍스트를 더 잘 해석하는 데 도움이 됩니다.
샘플 입력 파일 업로드
이 에이전트에 대한 일반적인 입력을 나타내는 하나 이상의 파일을 업로드합니다. 시스템은 이러한 파일을 사용하여 튜닝 중에 평가를 시뮬레이션합니다. 이 단계에서는 샘플 요약을 제공할 필요가 없습니다.
질문을 명확히 하는 검토
시스템은 사용자의 목표와 입력에 따라 명확한 질문을 생성합니다. 이러한 질문을 검토하고 편집하여 에이전트가 수행하려는 작업과 일치하는지 확인합니다.
메트릭 검토
에이전트의 성능을 평가하는 데 사용되는 메트릭을 검토합니다. 시스템은 샘플 입력을 사용하여 벤치마크를 생성하고 출력 품질을 추정합니다.
메트릭을 추가, 제거 또는 편집하여 실제 성공 기준을 더 잘 반영합니다.
컨텍스트 조정 완료
평가가 완료되면 전자 메일 알림을 받게 됩니다. 메트릭이 기대치를 충족하면 에이전트를 게시하거나 모델 튜닝을 진행하여 결과를 더욱 개선할 수 있습니다.
모델 조정
모델 조정은 문서 요약 에이전트 템플릿에 대한 가장 고급 사용자 지정 옵션입니다. 에이전트가 우선 순위를 지정할 정보, 대상 그룹 및 목적에 맞게 요약을 조정하는 방법, 문서 전반에 걸쳐 요약 루브릭을 보다 일관되게 적용하는 방법을 더 잘 배울 수 있도록 organization의 데이터를 사용하여 기본 모델을 미세 조정합니다.
Tune 모델 사용은 다음과 같습니다.
- 복잡하거나 위험성이 큰 문서에서 보다 일관된 요약 품질이 필요합니다.
- 시나리오는 컨텍스트 조정만으로는 확실하게 달성할 수 없는 미묘한 우선순위에 따라 달라집니다.
- 에이전트가 organization을 위한 대표적인 고품질 요약 결과를 통해 학습하도록 하려고 합니다.
- 시나리오에 적합한 고품질 학습 데이터가 충분합니다.
필수 데이터
Tune 모델을 사용하려면 시나리오에 이상적인 요약을 나타내는 각 파일 길이가 최소 한 페이지 이상인 20개 이상의 고품질 예제 출력 파일이 포함된 폴더를 준비합니다.
- 개별 파일이 아닌 폴더를 선택합니다.
- 지원되는 파일 형식에는 Word(.docx) 및 PDF(.pdf)가 포함됩니다.
- 일반적으로 더 크고 더 대표적인 데이터 세트를 사용하면 모델 조정 결과가 향상됩니다.
- 런타임 시 예상하는 것과 동일한 대상 그룹, 목적, 어조 및 문서 유형을 반영하는 예제를 사용합니다.
모델 조정 에이전트가 할 수 있는 일
모델 튜닝 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
- organization의 우선 순위와 루브릭을 보다 일관되게 반영하는 요약을 생성합니다.
- 대표적인 예제에서 어떤 세부 정보가 가장 중요한지 학습하여 관련성을 개선합니다.
- 팀에서 사용하는 일반적인 대상 그룹 및 목적 조합에 맞게 요약을 더 잘 조정합니다.
- organization 전체에서 공유할 수 있는 재사용 가능한 조정된 요약 환경을 제공합니다.
문서 요약 에이전트와 함께 Tune 모델 사용
문서 요약 에이전트와 함께 Tune Model 사용하기:
- 에이전트 조정: 문서 요약 에이전트 템플릿에서 생성한 특수 문서 요약 에이전트에서 Tune 에이전트 를 선택한 다음 Tune Model 옵션으로 이동합니다.
- 기본 설정 출력 제공: 에이전트가 학습하고자 하는 요약 품질의 유형을 나타내는, 각각 1페이지 이상의 고품질 이상적인 요약 출력이 20개 이상 들어 있는 폴더를 선택합니다.
- 액세스 검토: 하나 이상의 Microsoft Entra 보안 그룹을 선택하거나, 미세 조정된 에이전트를 사용할 수 있는 사용자에 따라 본인에 대한 액세스를 제한합니다.
- 미세 조정 시작: 제품 내 지침에 따라 미세 조정을 시작합니다. 튜닝 프로세스는 기존 에이전트를 계속 사용하는 동안 비동기적으로 실행됩니다.
- 평가 메트릭을 검토하고 게시 결정: 미세 조정이 완료되면 업데이트된 평가 지표를 검토하고, 결과를 이전 단계와 비교한 다음, 결과가 기대에 부합하는 경우 조정된 모델을 게시합니다.
참고
먼저 컨텍스트 조정을 완료하여 모델 튜닝을 시작하기 전에 목표, 명확한 질문 및 평가 메트릭을 이미 정의합니다.
모델 조정 에이전트 사용
모델 조정 에이전트를 사용하려면 다음을 수행합니다.
- 튜닝된 에이전트와 Chat하고 하나 이상의 지원되는 입력 파일을 제공합니다.
- 조정된 모델은 학습 중에 학습한 동작을 이미 반영하므로 모든 프롬프트에서 동일한 요약 우선 순위를 다시 말할 필요가 없습니다.
- 에이전트는 여전히 런타임 지침을 따를 수 있지만 기본 동작은 학습된 요약 패턴 및 평가 목표에 따라 형성됩니다.
- 평가 결과를 검토하고 더 광범위하게 사용할 준비가 되면 조정된 모델을 게시할 수 있습니다.
모델 조정 에이전트의 제한 사항
모델 튜닝 에이전트에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.
- 모델 튜닝을 위해 개별 파일을 선택할 수 없습니다. 대신 폴더를 제공하세요.
- 모델 조정 에이전트는 제공하는 예제의 품질과 대표성에 따라 달라집니다.
- Word 및 PDF 파일 형식만 지원됩니다.
- 광범위하게 사용할 수 있도록 조정된 모델을 게시하기 전에 평가 결과를 검토해야 합니다.
조정 가능한 에이전트 평가
각 튜닝 단계에서 요약 품질에 대한 organization의 기대치를 기반으로 사용자 지정된 기준으로 에이전트를 평가할 수 있습니다.
- 목표: 에이전트의 요약 작업 및 우선 순위를 정의합니다.
- 샘플 파일: 평가를 위해 대표적인 입력 문서를 제공합니다.
- 질문을 명확히 하기: 평가 시나리오를 형성하는 생성된 질문을 검토하고 구체화합니다.
- 메트릭: 품질 측정에 사용되는 평가 기준을 추가, 제거 또는 편집합니다.
- 평가 결과: 점수와 인사이트를 검토하여 에이전트가 게시할 준비가 되었는지 또는 더 개선해야 하는지 결정합니다.