Используйте интерпретатор кода для анализа структурированных данных (предварительный просмотр)

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

Используя интерпретатор кода, агенты Copilot Studio могут генерировать и запускать Python-код при необходимости отвечать на пользовательские запросы. Интерпретатор кода поддерживает такие задачи, как статистический анализ, объединение таблиц, прогнозирование и генерация графиков. Эти задачи работают со структурированными файлами, такими как CSV и Excel.

Это важно

Эта статья содержит документацию для предварительного просмотра Microsoft Copilot Studio и может быть изменена.

Предварительные версии функций не предназначены для использования в рабочей среде и могут иметь ограниченные функциональные возможности. Эти функции доступны до официального релиза, чтобы вы могли получить ранний доступ и дать обратную связь.

Если вы создаёте агента, готового к производству, смотрите Microsoft Copilot Studio Обзор.

Ценность использования интерпретатора кода для анализа структурированных файлов данных такова:

• Используя детерминированные, воспроизводимые вычисления, вы можете разблокировать надёжный анализ внутри агентов, вместо того чтобы полагаться на внутренние математические и выводные возможности большой языковой модели для ответов на аналитические вопросы.
• Снизите барьер навыков для продвинутой аналитики, позволяя пользователям задавать аналитические вопросы на естественном языке.
• Генерируйте таблицы и визуализации результатов программно, которые пользователи смогут видеть, скачивать и использовать повторно.

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

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

Требования

• Лицензирование: Microsoft Copilot Studio выставление счетов и лицензирование. Генерация и выполнение кода считаются текстовыми и генеративными AI-инструментами (премиум ) функциями.

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

Широко проверенные сценарии

Microsoft тщательно протестировала следующие сценарии с высокой уверенностью.

Замечание

• Если ваш сценарий не входит в список сценариев в таблицах, он всё равно может работать. Сценарии, перечисленные в таблицах ниже, отражают набор сценариев, которые Microsoft тщательно протестировала на основе ожидаемого использования клиентами.
• Ограничение размера для каждого файла, который может анализироваться интерпретатором кода, независимо от типа файла, составляет 16 МБ. Можно загрузить максимум 10 файлов.

Сценарии для Excel (.xlsx) файлов

Category	Описание сценария	Пример 1	Пример 2	Пример 3
Поиск — один лист	Получите конкретное значение, метку или запись из одного листа файла Excel. Перекрестные вычисления не требуются. Ответ существует в виде прямого поиска по ячейкам или строкам. Охватывает числовые значения, текстовые атрибуты (имена, роли, категории) и временные метки.	В каких матчах команда забивает минимум три гола?	Каков был свободный денежный поток в четвертом квартале 2024 года?	К какому сегменту относятся оптовые топлива, начиная с первого квартала 2024 года?

Сценарии для .csv файлов

Category	Описание сценария	Пример 1	Пример 2	Пример 3
Поиск — один файл	Получите конкретное значение, атрибут или запись из одного CSV-файла. Охватывает поиск сущностей (контакты, аэропорты, ветровые проекты), получение стоимости в точке времени и поиск по малым таблицам. Агрегация поперечных строк не требуется.	Кто является разработчиком проекта Sunrise Wind?	Сколько мотоциклов было зарегистрировано в Теннесси в 1970 году?	Кому принадлежит аэропорт Horseshoe Landing в Кинесберге, штат Колорадо?
Агрегат — один файл	Вычисляйте итоги, подсчета, различия, сводки по группам или ранжированные поиски внутри одного CSV-файла. Охватывает финансовые агрегации, условные подсчёты, ранжированные извлечения (max/min) и групповые сводки, возвращаемые в виде чисел, текста или таблиц.	Какова была общая сумма роялти от продаж наземной нефти в 2019 году?	Сколько грузовиков было зарегистрировано в Калифорнии в 2020 году, чем в 2010 году?	Каков общий доход от продаж каждого региона в январе 2025 года?
Поиск — несколько файлов	Соединяйте или сопоставьте несколько CSV-файлов для получения конкретного значения или списка (например, поиск запасов путём сопоставления названий деталей по списку деталей, инвентарю и прайс-листу; или запрос по данным о выбросах, связывая названия секторов с основным файлом выбросов).	Сколько водяных резаков доступно на складе East?	Какова образовательная стоимость токарного станка 10x24?	Сколько сверлей диаметром 3/8" есть в наличии на восточном складе?
Aggregate — несколько файлов	Агрегировать или сравнивать данные, разбросанные по нескольким CSV-файлам (например, суммировать часы сотрудников по ежемесячным CSV для квартального результата, подсчитывать сделки по годовому экспорту CSV или ранжировать секторы по выбросам в объединённых файлах).	Сколько всего рабочих часов было зафиксировано в третьем квартале?	В какое раннее время Крис пришёл на работу в июле?	Какой сектор произвел наибольшее количество CO2 в 2020 году?

Используйте интерпретатор кода для анализа файла структурированных данных, загруженного пользователем

1. В Copilot Studio выберите Settings>Generative AI. В разделе «Возможности обработки файлов» включите переключатель «Загрузка файлов ».

2. В разделе «Возможности обработки файлов» включите переключатель интерпретатора кода.

3. Нажмите кнопку "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 ещё нет SharePoint структурированного файла данных в качестве источника знаний, добавьте этот SharePoint файл как источник знаний.

2. В Copilot Studio выберите Settings>Generative AI. В разделе «Возможности обработки файлов» включите переключатель интерпретатора кода.

3. В разделе «Поиск» выберите «Включить рабочий IQ».

4. Нажмите кнопку "Сохранить".

5. Если вы добавили файл SharePoint, следуя инструкциям на первом этапе, опубликуйте своего агента.

6. Проверьте своего агента, задав ему запрос, требующий вычисления для ответа.