Использование интерпретатора кода для анализа структурированных данных (предварительная версия)

Note

Функции, описанные в этой статье, питаются стандартным жгутом, который использует опции выставления счетов, описанные в разделе «Лицензирование для агентов, работающих на стандартном жгуте». Узнайте, как получить доступ к стандартным функциям в стандартных агентах и потоках агентов доступа.

[Данная статья посвящена предварительному выпуску и может быть изменена.]

Используя интерпретатор кода, агенты Copilot Studio могут генерировать и запускать код на Python для ответа на запросы пользователей. Интерпретатор кода поддерживает задачи, такие как статистический анализ, соединение таблиц, прогнозирование и построение графиков. Эти задачи применяются к структурированным файлам, таким как CSV и Excel.

Important

Эта статья содержит документацию по предварительной версии Microsoft Copilot Studio и может быть изменена.

Предварительные версии функций не предназначены для использования в рабочей среде и могут иметь ограниченные функциональные возможности. Они доступны перед официальным выпуском, чтобы вы могли досрочно получить доступ и предоставить отзывы.

Если вы создаете агент, готовый для рабочей среды, см. Обзор Microsoft Copilot Studio.

Преимущества использования интерпретатора кода для анализа структурированных файлов заключаются в следующем:

• Используя детерминированные и воспроизводимые вычисления, вы можете обеспечить достоверный анализ непосредственно в агентах вместо того, чтобы полагаться на встроенные математические и логические возможности больших языковых моделей для получения ответов на аналитические вопросы.
• Снизить порог квалификации для проведения продвинутой аналитики, позволяя пользователям задавать аналитические вопросы на естественном языке.
• Программно генерировать таблицы и визуализации результатов, которые пользователи могут просматривать, скачивать и повторно использовать.

Агенты Copilot Studio могут использовать интерпретатор кода для анализа структурированных файлов, предоставляемых агенту, двумя способами:

• Как конечный пользователь, когда вы отправляете структурированные файлы во время чата с агентом.
• Как создатель, когда вы добавляете библиотеку документов SharePoint в качестве источника знаний, которая, в свою очередь, содержит структурированные файлы.

Необходимые условия

• Лицензирование: Выставление счетов и лицензирование Microsoft Copilot Studio. Генерация и выполнение кода считаются функциями текстовых и генеративных ИИ-инструментов (премиум).

• Поддерживаемые регионы: доступно для всех публичных облаков. В настоящее время независимые облака не поддерживаются.

Тщательно протестированные сценарии

Microsoft тщательно протестировала следующие сценарии с высокой степенью уверенности.

Note

• Если вашего сценария нет в приведенных таблицах, он все равно может работать. Сценарии, приведенные в таблицах ниже, отражают группу сценариев, которые Майкрософт тщательно протестировала на основе предполагаемого использования клиентами.
• Ограничение размера для каждого файла, который может анализироваться интерпретатором кода, независимо от типа файла, составляет 16 МБ. Можно отправить максимум 10 файлов.

Сценарии для Excel-файлов (.xlsx)

Category	Описание сценария	Пример 1	Пример 2	Пример 3
Поиск - один лист	Извлечение конкретного значения, метки или записи из одного листа файла Excel. Межстрочные вычисления не требуются. Ответ находится путем прямого поиска по ячейкам или строкам. Охватывает числовые значения, текстовые атрибуты (имена, роли, категории) и метки времени.	В каких матчах хотя бы одна из команд забила минимум три гола?	Каков был свободный денежный поток в четвертом квартале 2024 года?	К какому сегменту относятся оптовые продажи топлива, начиная с первого квартала 2024 года?

Note

Для поиска по содержимому файла Excel используйте интерпретатор кода вместо семантического поиска. Семантический поиск имеет ограничения для индексации ячеек.

Сценарии для CSV-файлов

Category	Описание сценария	Пример 1	Пример 2	Пример 3
Поиск в одном файле	Извлечение определенного значения, атрибута или записи из одного CSV-файла. Охватывает поиск сущностей (контакты, аэропорты, ветровые проекты), извлечение значений в определенный момент времени и поиск по небольшим таблицам. Межстрочная агрегация не требуется.	Кто разработчик проекта Sunrise Wind?	Сколько мотоциклов было зарегистрировано в Теннесси в 1970 году?	Кому принадлежит аэропорт «Horseshoe Landings» в Кинесберге, штат Колорадо?
Агрегация - один файл	Вычисление итогов, подсчетов, различий, групповых сводок или ранжированных поисков внутри одного CSV-файла. Включает финансовые агрегации, условные подсчеты, выборку максимальных и минимальных значений, а также групповые сводки, представленные в виде чисел, текста или таблиц.	Какова была общая сумма выплат от продаж нефти, добываемой на суше, в 2019 году?	На сколько больше грузовиков было зарегистрировано в Калифорнии в 2020 году по сравнению с 2010 годом?	Какова общая выручка, полученная каждым регионом в январе 2025 года?
Поиск — несколько файлов	Объедините или сопоставьте несколько CSV-файлов для получения определенного значения или списка (например, ищите информацию о запасах, сопоставляя названия деталей со списком деталей, инвентарем и прайс-листом; или запрашивайте данные о выбросах, сопоставляя названия секторов с основным файлом выбросов).	Сколько гидроабразивных резаков есть в наличии на восточном складе?	Какова цена для образовательных учреждений на токарный станок 10x24?	Сколько сверл диаметром 3/8" есть в наличии на восточном складе?
Агрегация - несколько файлов	Агрегировать или сравнивать данные, распределенные по нескольким CSV-файлам (например, суммировать рабочие часы сотрудников по ежемесячным CSV-файлам для получения квартального итога, подсчитывать сделки по ежегодным CSV-экспортам или ранжировать сектора по выбросам на основе объединенных файлов).	Сколько всего рабочих часов было зарегистрировано в третьем квартале?	В какое самое раннее время Крис пришел на работу в июле?	Какой сектор произвел наибольшее количество CO2 в 2020 году?

Используйте интерпретатор кода для анализа загруженного пользователем файла структурированных данных

1. В Copilot Studio выберите Параметры>Генеративный ИИ. В разделе Возможности обработки файлов включите переключатель Отправки файлов.

2. В разделе Возможности обработки файлов, включите переключатель Интерпретатор кода.

3. Нажмите Сохранить.

4. В тестовой панели напишите запрос, требующий от агента выполнить вычисление, используя данные из структурированного файла данных. Прикрепите файл с данными к запросу.

   

Используйте интерпретатор кода для анализа структурированного файла данных в качестве источника знаний SharePoint

1. Если у вашего агента еще нет структурированного файла SharePoint в качестве источника знаний, добавьте этот файл SharePoint в качестве источника знаний.

2. В Copilot Studio выберите Параметры>Генеративный ИИ. В разделе Возможности обработки файлов, включите переключатель Интерпретатор кода.

3. В разделе Поиск выберите Включить Work IQ.

4. Нажмите Сохранить.

5. Если вы добавили файл SharePoint согласно инструкции на первом шаге, опубликуйте свой агент.

6. Протестируйте агент, задав ему запрос, для ответа на который потребуется вычисление.