FAQ de IA Responsável para Otimização do Microsoft 365 Copilot

2025-06-17

Este artigo de FAQ ajuda a responder a perguntas sobre a utilização responsável da IA no Microsoft 365 Copilot Otimização.

Nota

O Ajuste copilot está atualmente disponível para o Early Pré-visualização do Access (EAP). Para obter detalhes sobre os requisitos e como se inscrever, veja o guia de administração.

O que é Microsoft 365 Copilot Otimização?

A Otimização do Copilot é um serviço que melhora a personalização de Microsoft 365 Copilot e agentes através da otimização de modelos em dados específicos do inquilino. Com as capacidades fornecidas pela Copilot Tuning, as organizações podem utilizar os respetivos dados proprietários para melhorar a relevância e a precisão das saídas geradas pela IA. Esta otimização garante que os modelos compreendem e cumprem a terminologia, fluxos de trabalho e processos empresariais exclusivos da organização.

A Otimização do Copilot permite a orquestração de fluxos de trabalho personalizados, permitindo a automatização de processos empresariais complexos. Ao otimizar modelos em dados organizacionais, os agentes copilot podem realizar tarefas de alto valor, como a geração de documentos, respostas a perguntas melhoradas, resumo, entre outros. Estas tarefas são executadas dentro dos limites de segurança e conformidade do Microsoft 365.

Quais são as capacidades da Otimização do Copilot?

O objetivo da Otimização do Copilot é expandir as capacidades de Microsoft 365 Copilot e agentes ao fornecer uma maior personalização e controlo sobre o comportamento e a saída gerados pela IA. O processo de otimização envolve personalizar um modelo pré-preparado, preparando-o ainda mais num conjunto de dados específico que é relevante para a aplicação pretendida. Este processo permite que o modelo aprenda a terminologia exclusiva, os fluxos de trabalho e os processos empresariais da organização, o que resulta em saídas mais precisas e relevantes.

Quais são as utilizações pretendidas da Otimização de Copilot?

A Otimização do Copilot e a adaptação e ajuste que proporciona aos Microsoft 365 Copilot cenários podem ser utilizados para vários fins. As utilizações pretendidas do sistema incluem:

Para melhorar a qualidade da resposta a perguntas. Este caso de utilização inclui a melhoria da fluência de resposta, formatação, comprimento, organização, raciocínio de vários documentos e raciocínio específico do domínio. Por exemplo, garantir que as respostas seguem as diretrizes de estilo e incorporar uma lógica específica do domínio relevante.
Para criar rascunhos de documentos especializados de acordo com fluxos de trabalho padronizados. Este caso de utilização inclui a intercalação de vários documentos precedentes e informações contextuais num projecto de contrato ou relatório, ao mesmo tempo que cumpre o estilo preferencial, a organização e outras especificações relevantes.
Para resumir documentos. Este caso de utilização inclui extrair os pontos essenciais dos documentos pertinentes para uma tarefa ou objetivo específico, garantindo que as saídas são precisas e relevantes ao aderir a uma estrutura e tom pretendidos.

O que devem os criadores de modelos considerar ao aplicar capacidades a tarefas específicas?

A otimização e adaptação de Copilot Tuning melhora a qualidade da IA, mas ainda pode ocasionalmente cometer erros. Ao aplicar a Otimização do Copilot numa definição específica, os clientes devem avaliar a qualidade da Otimização do Copilot e a fiabilidade do respetivo cenário.

Ao utilizar a Otimização do Copilot para melhorar os cenários de perguntas & resposta, os dados de otimização devem ser utilizados para adaptar as respostas para serem compreensíveis e úteis para o público específico. Em cenários de serviço, como o suporte ao cliente ou cenários de RH, recomendamos que exista um caminho de escalamento para resolver potenciais erros.

Ao utilizar a Otimização do Copilot para melhorar os cenários de geração e resumo de documentos, os documentos ou resumos gerados têm de ser considerados rascunhos. Um ser humano deve rever os projectos de correcção.

Os seguintes casos de utilização não são suportados:

Utilizar a otimização da Otimização do Copilot para contornar outras restrições de segurança de IA ao nível da plataforma. Por exemplo, ajustar um modelo de linguagem para gerar conteúdo tóxico.
Utilizações ou utilizações indevidas de sistemas de IA que podem resultar num impacto adverso significativo nos indivíduos e na sociedade. Exemplos incluem impactos consequentes na posição jurídica ou oportunidades de vida, riscos de lesões físicas ou psicológicas e ameaças aos direitos humanos.

Existem limitações à Otimização do Copilot?

Sim. O processo de integração de dados e fluxos de trabalho específicos do inquilino pode ser complexo e demorado, o que requer uma colaboração estreita entre o cliente e a equipa de implementação. Além disso, a eficácia do sistema depende da qualidade e disponibilidade dos dados da organização e podem existir limitações regionais em termos de implementação e suporte.

O que podem os criadores de modelos fazer para melhorar o desempenho ou resolver erros?

Embora a otimização possa ensinar à Copilot novos conhecimentos e competências, a IA ainda pode cometer erros. É importante que um humano valide a saída para garantir a precisão e a relevância. Podem ocorrer erros devido a imprecisões nos dados de preparação, nas limitações do modelo ou na complexidade das tarefas que estão a ser executadas.

Organizar dados de preparação

A curadoria e o controlo do acesso aos dados de preparação é essencial para mitigar o potencial de ataques de envenenamento de dados e/ou a inclusão de conteúdos prejudiciais. A curadoria de dados envolve a implementação de medidas de validação de dados e de controlo de qualidade e restrições adequadas ao acesso para modificar dados de preparação. As auditorias regulares e a monitorização do pipeline de dados podem ajudar a identificar e resolver imediatamente quaisquer anomalias ou atividades maliciosas.

Melhores práticas para melhorar o desempenho

Preparar dados de preparação abrangentes e de alta qualidade é fundamental para melhorar o desempenho da Otimização do Copilot. Recomendamos que os modelos sejam atualizados regularmente com base em novos dados e comentários.

Como é que os criadores de modelos devem avaliar a Otimização do Copilot para casos de utilização específicos?

Depois de utilizar o Copilot Tuning para criar um agente específico da tarefa e específico da organização, recomendamos que os clientes efetuem uma avaliação do agente para validar que os resultados são eficazes e adequados para a tarefa. Se os resultados não corresponderem às expectativas, os clientes podem ajustar os seus dados de preparação ou modificar as instruções dadas ao Copilot Tuning e repetir o processo de otimização para alcançar os resultados pretendidos.