Microsoft Copilot용 문서 유효성 검사 에이전트 템플릿은 조직이 내부 지침, 정책, 브랜딩 표준 및 규정 요구 사항을 준수하기 위해 문서를 검토하는 데 도움이 됩니다. 규정을 준수하지 않는 콘텐츠를 식별하고, 위반을 위험별로 분류하고, 문서 내에서 직접 실행 가능한 수정 지침을 제공하여 수동 검토 워크플로를 자동화합니다.
이 에이전트는 정확성, 일관성 및 감사 가능성이 중요한 중요하고 위험성이 높고 반복 가능한 검토 시나리오용으로 설계되었습니다.
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.
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿이 하는 일
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿:
- 제공된 규칙서 또는 지침 문서에서 규칙을 자동으로 추출합니다.
- 해당 규칙에 따라 문서의 유효성을 검사합니다.
- 위험 수준(위험 또는 권고)별로 위반을 식별하고 분류합니다.
- 설명과 제안된 수정 사항을 제공합니다.
- Word 문서에 결과를 메모로 삽입합니다.
문서 검토를 표준화함으로써 에이전트는 검토 시간을 줄이고 일관성을 개선하며 팀 전체의 규정 준수 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
일반적인 시나리오
문서가 다음과 같은 엄격하거나 반복 가능한 규칙을 따라야 하는 워크플로에서 문서 유효성 검사 에이전트 템플릿을 사용합니다.
- 계약 검토(공급업체 계약, 작업 명세서)
- 법률 및 규정 준수 검토
- 규제 공개
- 재무 또는 의료 규정 준수 확인
- 고객 대면 콘텐츠에 대한 브랜드 및 정책 준수
지원되는 기능 및 제한 사항
템플릿은 다음 기능을 지원합니다.
- 사용자가 제공한 규칙록에 대한 유효성 검사.
- 인적 검토를 통한 자동 규칙 추출
- 설명이 포함된 위험 기반 분류.
- 제안된 수정 사항이 포함된 인라인 주석입니다.
- 프롬프트당 단일 문서 유효성 검사입니다.
템플릿은 다음 기능을 지원하지 않습니다.
- 다중 모달 분석(이미지, 차트, 스캔한 문서).
- 단일 프롬프트에서 여러 문서의 유효성 검사
- 제공된 규칙서 없이 유효성 검사.
템플릿은 다음 파일 형식을 지원합니다.
- .docx
- .txt
- .html
템플릿은 PowerPoint, 이미지, 필기 문서 및 스캔한 파일을 포함한 다른 형식을 지원하지 않습니다.
시작
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿을 사용하려면 유효성 검사에 대해 사용할 규칙서 또는 지침 문서(.docx 또는 .txt)가 필요합니다.
Microsoft Copilot Chat에서 문서 유효성 검사 에이전트 템플릿을 사용하여 새 채팅을 시작합니다.
제안된 프롬프트 중 하나를 사용하거나 직접 프롬프트를 입력하여 유효성을 검사할 지침 또는 규칙서(.docx 또는 .txt) 및 문서(.docx 또는 .txt)를 제공합니다.
나머지 작업은 에이전트가 알아서 합니다. 규칙서에서 규칙을 체계적으로 추출하고 각 규칙에 대해 문서의 유효성을 검사하여 규정 위반을 식별하고 수정을 제안합니다.
에이전트는 설명, 각 위반에 대한 위험(위험/권고) 수준 및 제안된 수정 사항과 함께 위반을 강조 표시하는 주석이 삽입된 문서로 응답합니다.
조정 가능한 에이전트 개요
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿을 조정하여 organization의 특정 검토 및 규정 준수 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 튜닝을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 에이전트가 고유한 표준에 따라 문서의 유효성을 검사할 수 있도록 규칙서와 지침을 포함하세요.
- 메모와 요약에 대한 규칙의 톤과 중요성을 제어합니다.
- 도메인별 예제에 대해 에이전트를 교육하여 정확도를 개선합니다.
- 시나리오 목표에 따라 에이전트의 품질을 평가합니다.
에이전트를 조정하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 세션 간에 규칙 및 지침을 유지합니다.
- 피드백의 톤과 심각도를 사용자 지정합니다.
- 도메인별 예제를 사용하여 정확도를 개선합니다.
- 시나리오별 목표에 따라 에이전트 품질을 평가합니다.
튜닝하는 이유
모든 organization에는 서로 다른 규칙, 용어 및 위험 우선 순위가 있습니다. 조정하면 에이전트가 규칙을 일관되게 적용하여 organization의 검토자처럼 생각할 수 있습니다. 튜닝은 오류가 줄어들고 중요한 문서에 대한 검토 시간을 줄이고 팀과 워크플로 전반에 걸쳐 규정 준수 검사를 확장하는 데 도움이 됩니다.
다음 두 단계에서 에이전트를 조정할 수 있습니다. 시나리오에 따라 에이전트에 적합한 튜닝 단계를 선택합니다.
- 컨텍스트 조정: 전체 교육 없이 지속적인 규칙 및 어조를 빠르게 사용자 지정할 수 있습니다.
- 모델 조정: 최대 정밀도와 재현율이 필요한 사용 사례에 대한 예제를 사용하여 고급 미세 조정합니다.
조정 가능한 에이전트는 목표 기반 평가를 지원하므로 일반적인 정확도 점수뿐만 아니라 organization의 우선 순위에 맞는 메트릭을 사용하여 성공을 측정할 수 있습니다. 조정의 각 단계에서 정의한 목표에 따라 에이전트의 품질을 평가할 수 있습니다.
컨텍스트 조정
컨텍스트 조정을 사용하여 모델을 완전히 미세 조정하지 않고도 에이전트의 동작을 사용자 지정할 수 있습니다. 최소한의 설정으로 지속적인 규칙과 일관된 검토 동작을 원하는 팀에 적합합니다.
다음과 같은 경우에 Tune Context를 사용합니다.
- 반복 사용을 위해 에이전트에 규칙을 포함하려는 경우
- 추출된 규칙을 검토하고 편집하려는 경우
- 어조, 세부 수준 및 위험 수준을 구성하려고 함
- 모델 미세 조정을 위한 데이터가 충분하지 않음
Tune Context를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 규칙서, 정책 또는 지침을 영구 컨텍스트로 저장
- 추출된 규칙을 검토, 편집, 추가 또는 제거합니다.
- 위험 수준 할당(위험 또는 권고)
- 톤 구성(공식적, 친근한, 권고적)
- 시간이 지남에 따라 평가 및 컨텍스트 업데이트 다시 실행
- 바로 사용할 수 있는 유효성 검사 에이전트를 organization의 다른 사용자와 공유
규칙서 모범 사례
최상의 결과를 얻으려면 규칙서에서 다음 방법을 사용하세요.
- 명확하고 간결하며 모호하지 않은 규칙 사용
- 모호하거나 끝이 없는 지침을 피합니다.
- 가능한 경우 명시적 조건 포함
- 영향력이 큰 규칙을 위험으로 표시
- 대기 시간을 줄이기 위해 큰 규칙 집합 피하기
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿과 함께 Tune Context 사용
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿과 함께 Tune Context를 사용하려면 다음을 수행합니다.
에이전트 만들기: 문서 유효성 검사 템플릿을 사용하여 에이전트 저장소에서 새 에이전트를 만듭니다.
에이전트 조정: 새 에이전트로 이동하여 에이전트 조정 을 선택하여 오른쪽 패널에서 조정 환경을 시작합니다. 컨 텍스트 조정을 선택합니다.
목표를 제공하세요. 에이전트의 주요 목표, 비즈니스 도메인 및 에이전트가 유효성을 검사하는 일반적인 문서를 대표하는 하나 이상의 샘플 문서를 설명합니다. 이 정보는 고유한 비즈니스 요구에 맞게 에이전트를 조정하는 데 도움이 됩니다. 최상의 결과를 위해 명확한 목표와 고품질 샘플 문서를 제공합니다. 완료되면 저장을 선택합니다.
목표 및 하위 목표 검토: 에이전트는 목표를 올바르게 이해하기 위해 명확한 권장 사항을 생성합니다. 이를 검토하여 사용 사례에 대한 상담원의 목적을 정확하게 나타내는지 확인합니다.
- 이 사용 사례에 대해 organization이 따르는 고유한 규칙이나 지침을 Capture합니다.
- 필요에 따라 목표 또는 하위 목표를 추가, 편집 또는 제거합니다. 완료되면 저장을 선택합니다.
평가 기준 검토: 에이전트는 에이전트에게 좋은 성과가 의미하는 바를 정의하는 평가 메트릭을 생성합니다. 에이전트의 성능은 이러한 메트릭에서 측정됩니다.
- 이러한 메트릭은 사용자가 정의하는 목표와 하위 목표에 따라 사용자 지정됩니다. 이를 검토하여 성공이 어떤 모습인지 정의하는지 확인하세요.
- 이 사용 사례에 대해 organization에서 요구하는 구체적인 기대치를 추가합니다. 이러한 기준에는 이 에이전트의 출력이 준수해야 하는 특정 요구 사항이 포함되어야 합니다.
- 필요에 따라 추가, 편집 또는 제거합니다. 완료되면 저장을 선택합니다.
규칙서 제공: 마지막 단계로 유효성 검사 에이전트에 대한 컨텍스트를 추가합니다. 문서의 유효성을 검사하는 데 사용할 규칙서 또는 지침을 제공하고 규칙 생성을 선택합니다.
생성된 규칙 검토: 에이전트는 규칙서 또는 지침 문서에서 규칙을 추출합니다. 이러한 규칙은 규칙과 하위 규칙으로 분류됩니다. 이를 검토하여 organization의 지침을 정확하게 나타내는지 확인합니다. 규칙 또는 하위 규칙을 추가, 편집 또는 제거합니다. 완료되면 저장을 선택합니다.
사용자 지정 평가: 컨텍스트 조정 이 완료되면 조정 환경에서 평가를 자동으로 시작합니다. 이 프로세스는 비동기식입니다. 오른쪽 패널을 닫고 조정된 에이전트 사용을 시작할 수 있습니다.
평가 결과: 평가 결과를 사용할 수 있을 때 이메일 알림을 받습니다. 정의한 모든 평가 메트릭에 대한 점수와 설명 인사이트가 표시됩니다. 결과 페이지 아래쪽에서 평가 파일 보기 를 선택하여 자세한 평가 결과를 검토할 수 있습니다.
에이전트 공유: 새로 튜닝된 에이전트를 organization의 사용자와 공유할 수 있습니다. 조정된 에이전트를 사용하여 조정된 지침으로 문서의 유효성을 검사할 수 있습니다.
컨텍스트 조정 에이전트 사용
컨텍스트 조정 에이전트를 사용하려면 다음을 수행합니다.
- 튜닝된 에이전트와 Chat하여 시작하고 유효성을 검사하려는 문서를 제공합니다. 튜닝된 에이전트를 사용할 때 채팅에서 규칙서를 제공할 필요가 없습니다.
- 에이전트가 문서를 검사하고 컨텍스트 조정 규칙에 따라 유효성을 검사하여 위반을 식별합니다.
- 에이전트는 위반을 강조 표시하고 설명, 각 위반에 대한 위험(위험/권고) 수준 및 제안된 수정 사항을 제공하는 주석이 삽입된 문서로 응답합니다.
- 에이전트는 유효성 검사를 위해 채팅에 업로드된 규칙서를 무시하고 사용하지 않습니다. 언제든지 에이전트를 컨텍스트 튜닝하고 평가하여 컨텍스트에서 규칙을 추가하거나 편집할 수 있습니다.
사용 사례의 예는 다음과 같습니다.
- 계약 검토: Microsoft Store는 매주 공급업체 계약 확인을 위한 SOW 플레이북을 저장합니다.
- 규정 준수: 신속한 공개 유효성 검사를 위해 규제 지침을 준비해 둡니다.
- 정책 검토: 여러 문서에 일관된 톤 및 위험 설정을 적용합니다.
모델 조정
모델 조정 은 가장 고급 사용자 지정 옵션입니다. 더 높은 정밀도와 재현율을 달성하기 위해 organization의 데이터를 사용하여 기본 모델을 미세 조정합니다.
Tune 모델 사용은 다음과 같습니다.
- 규칙은 복잡하거나 미묘합니다.
- 이 시나리오에는 높은 규제 또는 법적 위험이 수반됩니다.
- 컨텍스트 조정은 충분한 정확도를 제공하지 않습니다.
- 학습 데이터가 충분합니다.
필수 데이터
Tune 모델을 사용하려면 다음이 필요합니다.
- 규칙서: 교육 및 평가에 사용되는 규칙 또는 정책을 명확하게 합니다. 규칙서는 .docx, .txt 또는 .html일 수 있습니다.
- 예: 이상적인 규정 준수를 보여주는 위반이 없는 문서 20개 이상(각각 1페이지 이상). 문서는 .docx, .txt 또는 .html일 수 있습니다.
Tune 모델은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 목표에 지정된 기본 설정에 따라 재현율 및 정확도와 균형을 이루는 매우 정확한 유효성 검사 검토를 제공합니다.
- 위험 대 권고 위반에 대한 위험 인식을 제공합니다.
- 학습 중에 학습한 지식에 대해 단일 텍스트 기반 문서의 유효성을 검사합니다.
- 반복 사용을 위해 규칙 및 톤 설정을 유지합니다. 사용할 수 있도록 organization의 사용자와 공유할 수 있습니다.
평가 루브릭
다음을 사용하여 모델에 맞게 조정된 에이전트를 평가합니다.
- 중요한 위반에 대한 리콜: 이 평가를 통해 모델이 모든 중요한 위반을 포착하고 매우 중요한 위반 누락을 최소화할 수 있습니다.
- 권고 위반에 대한 정확성: 이 평가를 통해 플래그가 지정된 위반이 관련성이 있는지 확인하고 제안된 문제 및 수정의 유용성을 극대화합니다.
- Tune Context의 사용자 정의 목표 및 메트릭.
Tune 모델 모범 사례
- 규칙서: 규칙서에 명확하고 모호하지 않은 규칙이 포함되어 있는지 확인하세요. 복잡한 규칙에 대한 구체적인 평가 기준을 포함하는 것이 좋습니다. 대기 시간을 최소화하려면 규칙서를 너무 많이 사용하지 마세요.
- 예제 문서: 예제 문서의 수가 많을수록 모델 학습이 향상됩니다. 예제가 시나리오를 대표하고 다양한 뉘앙스를 포함하는지 확인합니다. 예를 들어 다양한 유형의 계약에 대한 규정 준수를 평가하는 모델을 구축하는 경우 학습을 위해 모든 유형의 계약 문서에 대한 충분한 예제를 포함합니다.
- 규칙 중요도: 튜닝 프로세스 중에 추출된 규칙을 검토할 때 중요한 규칙을 중요로 표시합니다. 이 단계에서는 매우 중요한 규칙과 기타 규칙 간의 균형을 올바르게 조정하여 모델 성능을 향상시킵니다.
- 유효성 검사: 미세 조정이 완료된 후 새 모델을 저장하기 전에 평가 루브릭의 유효성을 검사합니다. organization에 게시하기 전에 샘플 문서의 유효성을 검사하여 튜닝된 에이전트를 테스트합니다.
문서 유효성 검사 에이전트와 함께 Tune 모델 사용
문서 유효성 검사 에이전트와 함께 Tune Model 사용하기:
에이전트를 조정합니다. 문서 유효성 검사 에이전트 템플릿에서 생성한 특수 문서 유효성 검사 에이전트에서 Tune 에이전트 를 선택합니다. 모델 조정 옵션으로 이동합니다.
참고
모델 조정 옵션의 잠금을 해제하려면 컨텍스트 조정 단계를 완료해야 합니다.
데이터를 제공합니다. 예제 문서를 업로드합니다. 이상적인 예이며 규칙서의 모든 규칙 또는 정책을 따르고 위반 사항이 없는 최소 20개의 고품질 대표 문서(각각 1페이지 이상)를 제공하십시오.
- 파일이 있는 폴더를 선택해야 합니다. 개별 파일을 별도로 업로드할 수 없습니다. 최대 20개의 폴더를 업로드할 수 있습니다.
- 문서 수가 많을수록 모델 학습에 더 나은 결과를 제공합니다.
- 튜닝은 문서를 추출하여 모델 학습을 준비합니다. 이 프로세스는 1-6시간이 소요될 수 있습니다.
- Tune 컨텍스트 중에 제공하는 규칙서는 모델 튜닝에도 사용됩니다. Tune Model을 시작하기 전에 Tune 컨텍스트 단계에서 규칙서를 편집할 수 있습니다.
액세스 검토. 미세 조정된 에이전트를 사용할 수 있는 사용자를 구성합니다. 이전 단계에서 선택한 파일에 따라 몇 개의 보안 그룹을 선택합니다.
- 기본 파일에 액세스할 수 있는 사용자는 미세 조정된 모델에 액세스할 수 있습니다.
- 에이전트에 액세스할 수 있는 사용자 및 그룹에 대한 권장 옵션 중 하나를 선택합니다.
- 튜닝은 선택한 액세스 그룹을 기반으로 학습 데이터를 준비합니다. 이 프로세스는 1-6시간이 소요될 수 있습니다.
미세 조정을 시작합니다. 지침에 따라 미세 조정을 시작합니다.
- 미세 조정 시작을 선택하면 프로세스를 완료하는 데 24-72시간이 걸릴 수 있습니다. 모델이 학습되면 평가가 자동으로 시작됩니다.
- 모델 학습이 완료되고 평가 결과가 준비되면 이메일 알림을 받게 됩니다.
평가 메트릭을 검토하고 게시를 결정합니다. 평가 메트릭은 새로 미세 조정된 모델로 업데이트됩니다.
- 미세 조정 전후의 메트릭 비교를 볼 수 있습니다.
- 결과를 검토하고 [예, 만족하는 경우 튜닝된 모델을 사용하겠습니다] 를 선택한 다음 [게시]를 선택합니다.
- 이 작업은 새로 미세 조정된 모델을 배포하고 새 미세 조정된 모델을 사용하도록 에이전트를 업데이트합니다.
모델 조정된 에이전트 사용
모델 튜닝된 에이전트를 사용하려면 다음을 수행합니다.
- 상담원과 Chat하고 유효성을 검사하려는 문서를 업로드합니다. 튜닝된 에이전트를 사용할 때 채팅에서 규칙서를 제공할 필요가 없습니다.
- 에이전트가 문서를 검사하고 위반을 식별하기 위해 교육 중에 학습한 규칙에 따라 유효성을 검사합니다.
- 에이전트는 설명, 각 위반에 대한 위험(위험/권고) 수준 및 제안된 수정 사항과 함께 위반을 강조하는 주석이 삽입된 문서로 응답합니다.
- 에이전트는 유효성 검사를 위해 채팅에 업로드된 규칙서를 무시하고 사용하지 않습니다.
모델 조정 에이전트의 제한 사항
모델 튜닝 에이전트에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.
- 미세 조정 후에는 규칙을 수정할 수 없습니다.
- 에이전트는 현재 재교육을 지원하지 않습니다.
- 에이전트는 다중 모드 유효성 검사를 지원하지 않습니다.
- 프롬프트당 하나의 문서만 유효성을 검사할 수 있습니다.
조정 가능한 에이전트 평가
각 튜닝 단계에서 사용자 지정 기준을 사용하여 에이전트를 평가할 수 있습니다. organization의 기대치에 따라 이러한 사용자 지정 평가 기준을 정의합니다.
목표
- 에이전트 작업에 대한 튜닝 목표를 설명합니다. 하나 이상의 목표를 가질 수 있습니다.
- 이러한 목표를 사용하여 에이전트의 동작을 정의하고 하위 목표 및 평가 메트릭을 생성합니다.
샘플 파일
- 에이전트가 유효성을 검사하는 일반적인 문서를 대표하는 샘플 문서를 제공합니다. 하나 이상의 문서가 필요합니다.
하위 목표 및 메트릭
- 하위 목표를 포함한 명확한 권장 사항이 목표에 따라 생성됩니다. 이를 검토하여 상담원의 목적을 올바르게 나타내는지 확인합니다. 목표나 하위 목표를 추가, 편집 또는 제거할 수 있습니다.
- 평가 메트릭은 하위 목표를 기반으로 생성됩니다. 메트릭을 검토하고 추가, 편집 또는 삭제할 수 있습니다.
- 제공하는 하위 목표 및 샘플 파일은 메트릭에 대한 에이전트 동작을 평가하는 평가 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
규칙서: 지침 또는 표준
- 문서 유효성 검사 에이전트 템플릿에서 문서의 유효성을 검사하는 데 사용하는 규칙서 또는 지침을 제공합니다. 모델 조정을 선택하기 전에 언제든지 규칙서를 편집하거나 추가할 수 있습니다.
평가 데이터
- 시스템은 정의한 하위 목표, 샘플 파일 및 메트릭을 기반으로 평가 데이터를 자동으로 생성합니다.
- 시스템은 평가 데이터를 사용하여 튜닝된 에이전트를 평가하고 메트릭에 대해 점수를 매깁니다.
평가 결과
- 모델 튜닝된 에이전트를 게시하기 전에 정의한 평가 메트릭에 대한 점수를 확인하고 각 튜닝 단계 후에 델타 개선 사항을 검토합니다. 개선 사항을 강조하고 평가 점수의 주요 결과를 요약하는 간략한 설명 인사이트를 볼 수 있습니다.
- 시스템은 각 튜닝 단계 후에 평가 점수를 자동으로 생성하고 업데이트합니다. 이 프로세스는 비동기식입니다. 평가가 백그라운드에서 실행되는 동안 에이전트를 사용할 수 있습니다.
평가 결과는 품질 점수와 조정 단계 간의 델타 개선을 표시하여 에이전트가 게시할 준비가 된 시기를 결정하는 데 도움이 됩니다.
에이전트 공유 및 거버넌스
조정된 문서 유효성 검사 에이전트를 특수 에이전트로 저장하고 organization 전체에서 공유할 수 있습니다.
- 에이전트 소유자만 에이전트를 조정하거나 수정할 수 있습니다.
- 다른 사용자는 에이전트를 사용할 수 있지만 구성을 변경할 수는 없습니다.
- 모든 데이터는 Microsoft 365 테넌트 경계 내에 유지됩니다.
FAQ
한 번에 여러 문서의 유효성을 검사할 수 있나요?
한 번에 여러 문서의 유효성을 검사할 수 없습니다. 별도의 프롬프트에서 각 문서의 유효성을 검사해야 합니다.
튜닝 후 규칙을 업데이트할 수 있나요?
컨텍스트 조정된 에이전트를 업데이트할 수 있습니다. 미세 조정 후에는 모델 조정된 에이전트를 수정할 수 없습니다.
에이전트가 숫자 유효성 검사를 지원하나요?
문서 유효성 검사 에이전트 템플릿은 규칙에 숫자 임계값이 포함된 경우 숫자 유효성 검사를 지원합니다.
규칙서가 크면 어떻게 되나요?
규칙서가 크면 규칙 추출 및 유효성 검사 중에 대기 시간이 늘어날 수 있습니다.
Tune 컨텍스트와 Tune 모델을 언제 사용해야 하나요?
전체 모델 교육 없이 지속적인 규칙 및 톤 기본 설정을 원하는 경우 Tune Context 를 사용합니다. 세션 및 사용자 간에 빠르게 설정하고 재사용하는 데 이상적입니다.
특히 규정 및 규정 준수 시나리오에서 규칙에 대한 높은 정밀도와 재현이 필요하고 학습을 위해 각각 최소 한 페이지 길이의 20+ 예제가 있는 경우 Tune Model을 사용합니다.
어떤 파일 형식이 지원되나요?
- 지원: .docx, .txt, .html.
- 지원되지 않음: .pptx, 이미지, 스캔한 문서.
에이전트 출력이 정확하지 않은 경우 어떻게 해야 하나요?
다음 사항을 확인합니다.
- 올바른 규칙서를 업로드했습니다.
- 규칙을 검토하고 중요도 수준을 설정했습니다.
- 톤 기본 설정을 올바르게 지정했습니다.
조정된 에이전트의 경우 평가 메트릭을 검토합니다. 미세 조정된 에이전트의 경우 교육을 위한 고품질 예제 문서를 제공해야 합니다. 최상의 성능을 얻으려면 컨텍스트 조정 및 모델 조정에 대해 설명된 모범 사례를 따르세요.
내 데이터는 안전한가요?
모든 데이터는 Microsoft 365 테넌트 내에 유지되며 안전합니다. 튜닝은 완전히 자동화되어 턴키 환경에서 수행됩니다.