обзор Настройка Microsoft 365 Copilot (предварительная версия раннего доступа)

Настройка Microsoft 365 Copilot — это возможность настройки ИИ, которая позволяет организациям создавать агенты Copilot для конкретных задач путем настройки больших языковых моделей (LLM) с собственными организационными данными. Настройка позволяет агентам создавать ответы, отражающие знания, терминологию, тон и стандарты качества организации.

В отличие от возможностей ИИ общего назначения, настроенные агенты предназначены для конкретных повторяемых задач. Так как они работают полностью в клиенте Microsoft 365, данные организации по-прежнему защищены существующими элементами управления безопасностью, соответствием требованиям и управлением.

В этой статье представлен обзор Настройка Copilot, включая ключевые возможности, поддерживаемые сценарии, концепции настройки и административное управление.

Важно!

Настройка Microsoft 365 Copilot в настоящее время доступно ограниченному кругу клиентов с помощью программ раннего доступа. Доступ через Frontier запланирован на апрель 2026 года. Функции и требования могут быть изменены.

Ключевые возможности

Настройка Copilot позволяет организациям создавать возможности ИИ, которые тесно соответствуют их бизнес-потребностям. Он предлагает следующие функции:

Настройка без кода . Создание настроенных агентов с помощью шаблонов в конструкторе агентов без опыта программирования или обработки и анализа данных. Бизнес-пользователи и эксперты в области могут управлять настройкой с помощью проверенных примеров и содержимого организации.
Агенты для конкретных задач . Создавайте агенты, оптимизированные для сценариев с высокой ценностью, таких как ответы на вопросы, написание документов, обобщение, проверка и изменение стиля записи. Настроенные агенты создают выходные данные, отражающие организационный словарь, структуру и ожидания.
Повышение эффективности и согласованности . Внедряя знания организации в Copilot, настроенные агенты могут сократить время, необходимое для выполнения сложных задач с содержимым, одновременно повышая согласованность и соблюдение внутренних стандартов.
Интеграция с данными Microsoft 365 . Настроенные агенты могут использовать выбранное организационное содержимое и причину, а не динамические корпоративные данные с помощью Microsoft Graph, помогая гарантировать, что ответы будут соответствовать актуальной информации.
Безопасность корпоративного уровня . Все операции настройки выполняются в пределах границы доверия Microsoft 365. Настроенные агенты учитывают списки управления доступом (ACL) из обучающих данных и возвращают только информацию, доступ к которым разрешен пользователям.

Поддерживаемые сценарии

Настройка Copilot поддерживает набор шаблонов агентов, ориентированных на задачи.

Написание документов

Агенты по написанию документов создают структурированные длинные документы на основе шаблонов, примеров и стандартов организации. Эти агенты могут создавать первые черновики содержимого, например предложения, контракты, политики и техническую документацию, при соблюдении требований к форматированию и соответствию.

Дополнительные сведения см. в разделе Шаблон агента записи документов.

Сводка по документу

Агенты сводки документов создают специализированные сводки на основе тона, аудитории, назначения и длины. Организации могут настроить эти агенты таким образом, чтобы они отражали внутренние стандарты сводных данных и уделяли особое внимание информации, которая наиболее актуальна для их вариантов использования.

Дополнительные сведения см. в разделе Шаблон агента сводки по документу.

Ответы экспертов (вопрос&A)

Агенты ответов экспертов предоставляют ответы для конкретной области, заземляя ответы в содержимом организации. Эти агенты поддерживают сценарии, требующие глубокого поиска в больших наборах данных, строгих ограничений политики или специализированной терминологии.

Дополнительные сведения см. в разделе Шаблон агента Expert Answers.

Проверка документа

Агенты проверки документов просматривают документы на соответствие организационным рекомендациям, политикам, стандартам фирменной символики и нормативным требованиям. Они выявляют проблемы, классифицируют риски и предоставляют практические отзывы непосредственно в документах.

Дополнительные сведения см. в разделе Шаблон агента проверки документов.

Изменение стиля

Агенты по редактированию стилей уточняют черновики в соответствии с фирменной символикой организации, тональность и рекомендации по написанию. Эти агенты помогают обеспечить согласованность содержимого, созданного разными пользователями и командами.

Дополнительные сведения см. в разделе Шаблон агента редактирования стилей.

Агент оптимизации

Агенты оптимизации помогают в решении проблем оптимизации бизнеса, таких как выделение ресурсов, назначение задач и планирование. Пользователи определяют цели и ограничения, а агент создает объясняемые решения на основе переданных данных и правил организации.

Дополнительные сведения см. в разделе Агент оптимизации.

Настройка агента

Настройка агента позволяет уточнять агенты, созданные на основе настраиваемых шаблонов в Microsoft 365 Copilot Agent Builder. Каждый настраиваемый шаблон предназначен для конкретной задачи и включает в себя предопределенный рабочий процесс вывода, который определяет базовую модель, инструкции, подход заземления, использование инструментов и создание выходных данных. Этот рабочий процесс предоставляет оптимизированную конфигурацию по умолчанию — готовый к использованию "рецепт", который помогает агентам извлекать соответствующий контекст, эффективно применять средства и создавать высококачественные выходные данные с самого начала.

Во многих сценариях агенты, созданные на основе этих шаблонов, соответствуют ожиданиям качества без дополнительных настроек. Если требуется дальнейшее уточнение( например, более тесное согласование выходных данных с организационными стандартами, потребностями конкретной области или ожиданиями пользователей), настройка агента предоставляет структурированные способы улучшения поведения и производительности.

Настраиваемые шаблоны доступны пользователям с лицензией Copilot в соответствующих клиентах и создаются в конструкторе агентов. При создании агента на основе настраиваемого шаблона пользователи могут настраивать поддерживаемые свойства, такие как имя агента, инструкции и запросы. Доступ к возможностям настройки зависит от конфигурации администратора клиента. Если параметры настройки недоступны, пользователям может потребоваться запросить доступ у администратора. Соответствующие пользователи смогут просмотреть параметр "настроить агент" после создания агента из настраиваемого шаблона.

Поддерживаются три типа настройки: контекст настройки, средства настройки и модель. Эти измерения предназначены для совместной работы и оцениваются с помощью согласованной пользовательской цели, чтобы обеспечить, чтобы настройка привела к измеримым улучшениям.

Настройка контекста

Настройка контекста определяет цели и критерии успешности агента, указывая основную задачу, домен и репрезентативные примеры. Требования к контексту зависят от шаблона. Например, шаблоны для написания документов используют примеры типов документов, которые должен создавать агент, шаблонов сводных документов требуются входные данные, такие как цель, аудитория, длина, тон и области фокуса, а шаблоны ответов экспертов используют примеры файлов для создания вопросов и ответов оценки. На основе этих входных данных система предлагает подцели и оценки, которые устанавливают измеримые базовые показатели для оценки производительности агента.

Средство настройки

Настройка инструментов расширяет возможности агента за счет интеграции дополнительных агентов или средств в рабочий процесс. Эти средства можно использовать для выполнения таких задач, как исследование, проверка или выравнивание стиля записи. Пользовательские инструкции по оркестрации определяют, как применяются инструменты, а производительность агента повторно оценивается по установленным рубрикам после внесения изменений.

Настройка модели

При настройке модели основное внимание уделяется улучшению качества рассуждений и вывода за счет контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением. Высококачественные примеры из организационных данных используются в качестве входных данных для обучения, с оценками, определяющими соответствие ожиданиям организации. Во время этого процесса можно применять элементы управления доступом, разрешения файлов и метки конфиденциальности. Настройка модели выполняется асинхронно, что позволяет пользователям продолжать использовать существующий агент во время настройки. После завершения настройки результаты оценки определяют, готова ли обновленная модель к публикации.

Настройка агента — это итеративный процесс, а не одноразовая настройка. Организациям рекомендуется отслеживать реальное использование, собирать отзывы и уточнять контекст, инструменты, данные или правила по мере изменения требований. Этот жизненный цикл помогает гарантировать, что агенты остаются точными, актуальными и соответствуют изменяющимся потребностям.

Использование настроенных агентов

После создания или настройки агенты могут предоставляться соответствующим пользователям в организации. Пользователи взаимодействуют с настроенными агентами с помощью поддерживаемых Microsoft 365 Copilot интерфейсов, таких как приложение Microsoft 365 Copilot или Copilot Chat в Microsoft Teams.

Настроенные агенты предоставляют следующие преимущества:

Повышение производительности за счет ускорения создания и анализа содержимого
Повышение точности за счет заземления ответов в организационных данных
Согласованные выходные данные в соответствии с внутренними стандартами
Более широкий доступ к организационным знаниям в разных командах

Лучшие методики

Примените следующие рекомендации, чтобы наилучшим образом использовать настроенные агенты.

Изучите область и ограничения агента.
Используйте четкие, определенные запросы.
Укажите начальные запросы, чтобы помочь пользователям.
Уточняйте выходные данные с помощью многоэтапных взаимодействий.
Следуйте организационным политикам безопасности и соответствия требованиям.
Поощряйте отзывы пользователей, чтобы улучшить качество агента с течением времени.

Заявление об отказе от ответственности

Администратор ИИ отвечает за то, чтобы использование этого продукта соответствовало всем применимым законам о защите данных, конфиденциальности и интеллектуальной собственности. Это включает в себя выполнение ваших обязательств в качестве управляющего данными в соответствии с правилами, такими как GDPR или CCPA.

Обязательства по контроллеру данных

Вы несете ответственность за сбор, хранение и использование данных в среде клиента.
Вы должны убедиться, что ваши методы работы с данными соответствуют юридическим требованиям к прозрачности, согласию, доступу и удалению.
Вы несете ответственность за проверку точности, целесообразности и соответствия всех выходных данных, созданных из этой системы, перед их использованием. Может потребоваться проверка с экспертами по предмету.

Обучение по авторским правам и модели

Если вы решили обучить настраиваемую модель с использованием собственных данных, необходимо убедиться, что у вас есть соответствующие права или лицензии на любые защищенные авторским правом материалы, включенные в обучающий набор.
Защита авторских прав не применяется к моделям, обученным с использованием несанкционированного содержимого, защищенного авторским правом. Вы берете на себя полную ответственность за любое такое использование.

Удаление данных

Если пользователь, данные которого используются при обучении модели, отправляет действительный запрос на удаление в соответствии с GDPR (или аналогичными правилами), необходимо переобучить модель.
При точной настройке модели вес модели корректируется на основе обучающих данных. Точно настроенную модель можно удалить в любое время.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-04-10