Microsoft 365 Copilot Ayarlamaya genel bakış (önizleme)

2025-05-20

Microsoft 365 Copilot Ayarlama, kuruluşların kendi kiracı verilerini kullanarak büyük dil modellerine (LLM) ince ayar yapmasına olanak tanır. Bu ince ayarlı modeller, kuruluşun benzersiz bilgilerine göre etki alanına özgü görevler gerçekleştirebilen güç aracıları sunar. Tüm eğitim ve yapay zeka işlemleri Microsoft 365 kiracınızda gerçekleşir, bu nedenle verileriniz güvenli kalır ve mevcut uyumluluk denetimleriniz tarafından yönetilir. Sonuç olarak, uzman bir ekip üyesi gibi davranan ve kuruluşunuzun içeriği ve kuralları doğrultusunda özel yardım sağlayan bir yapay zeka yardımcı elde edilir.

Bu makalede kuruluşların göreve özgü hassas ayarlı LLM'ler oluşturmak için Copilot Tuning'i nasıl kullanabileceği, kullanıcıların bu hassas ayarlı modellerde aracılar nasıl oluşturabileceği ve BT yöneticilerinin özelliği nasıl yönetebileceği açıklanmaktadır.

Not

Copilot Tuning şu anda Erken Access Önizlemesi (EAP) için kullanılabilir. Gereksinimler ve nasıl kaydedilecekleri hakkında ayrıntılı bilgi için yönetici kılavuzuna bakın.

Temel özellikler ve senaryolar

Copilot Tuning, sezgisel bir kodsuz kullanıcı arabirimi aracılığıyla LLM'lerde ince ayar yapılmasını sağlar. İş analistleri veya konu uzmanları, ilgili kiracı verileri üzerinde LLM'lere ince ayar yaparak modelin kuruluş için özel olan benzersiz ses ve yordamlarını öğrenmesini sağlamak için etki alanı bilgilerini kullanabilir. Örneğin bir hukuk departmanı analisti, firmanın benzersiz stilini ve terminolojisini kullanarak belgeler yazan bir sözleşme taslağı aracısı oluşturmak için firmanın geçmiş servis talebi özetlerini ve şablonlarını kullanarak bir modele ince ayar yapabilir.

Copilot Tuning aşağıdaki temel özellikleri ve avantajları sağlar:

Kodsuz model ince ayarı - Microsoft Copilot Studio sezgisel bir arabirim kullanarak iç verilerdeki LLM'lere ince ayar yapın.
Etki alanına özgü aracılar - İş görevlerine uyarlanmış ince ayarlı modelleri temel alan özel Copilot aracıları oluşturun. Uzman Q&A, teklif oluşturma veya bu etki alanındaki bir uzman gibi davranan rapor özetleme gibi senaryolar için aracılar oluşturabilirsiniz. Aracı, kuruluş için uygun ton, sözcük dağarcığı ve ayrıntı düzeyiyle sonuçlar üretir.
Daha sezgisel içgörüler ve otomasyon - Kuruluşunuzun iş bilgi biçimini Copilot olarak kodlamak, kuruluşunuza göre ayarlanmış analiz ve içerik oluşturmaya olanak tanır. Günler boyunca el ile çaba gerektiren görevler (belge arama, veri derleme, taslak yazma) aracı tarafından dakikalar içinde yapılabilir. Bu, analistlerinizin ve konu uzmanlarınızın daha yüksek değerli işlere odaklanmasını sağlarken Copilot rutin veya yoğun bilgi içeren görevleri işler.
Veri kaynaklarıyla tümleştirme - Copilot Tuning, Microsoft 365 ekosisteminizde bulunan zengin içeriği kullanabilir. Bilgi kaynaklarını seçersiniz; ardından model, aracının yanıtlarının kuruluş bilgilerine dayandırıldığından emin olmak için bu kiracı verilerinden öğrenir. Copilot, Microsoft Graph ile tümleşik olduğundan, aracı canlı kurumsal verileri gerekçelendirerek Microsoft 365'ten güncel bilgileri sorgulamanız ve özetlemeniz için size güçlü bir araç sağlar.

Kuruluşunuz aşağıdaki senaryolar için Copilot Tuning'i kullanabilir:

Q&A - .docx, .pdf ve .html gibi biçimlerde kiracıya özgü içeriği (düzenlemeler, vergi kodları veya bilimsel raporlar gibi) anlayan ve bunlar üzerinde neden olan etki alanı özel aracıları oluşturun. Kuruluşun tonunu, terminolojisini ve uyumluluk dilini yansıtacak şekilde ayarlanmış olan Q&A aracıları yan tümceye duyarlı yanıtlar, özetler ve belgeler arası karşılaştırmalar (örneğin, bölgeler arasındaki mevzuat farklılıkları) sağlar. Bu aracılar, duyarlık ve bağlam açısından önemli olan derin etki alanı temelli iş akışlarında kararlı, metin ağırlıklı içerik için iyileştirilmiştir.
Belge oluşturma - Aksi takdirde birden çok istem ve model çıkışı gerektirecek karmaşık belgelerin ilk taslaklarını oluşturmak için modeli belge şablonlarında ve geçmiş raporlarda eğitin. Örneğin, satış tekliflerini bir araya getiren veya yasal sözleşmeleri şirket onaylı biçimde ve tonda hazırlayan bir Teklif Yazıcı aracısı oluşturabilirsiniz.
Özetleme - Kuruluşunuzun tonlarını, biçimlendirmesini ve içerik önceliklerini yansıtan karmaşık belgelerin yüksek kaliteli, yapılandırılmış özetlerini oluşturun. Yasal, mevzuat veya yönetici raporlama gibi yüksek hacimli veya yüksek riskli kullanım örnekleri için ideal olan özetleme aracıları tutarlılığı güvence altına alır, el ile çabayı azaltır ve tercih ettiğiniz özet stiline uyum sağlar. LLM'nizi örnek çiftlerle eğiterek net, eyleme dönüştürülebilir ve iç standartlarınıza uygun özetler üretin.

LLM'de ince ayar yapma

Kuruluşunuzun uzmanlığını yakalayan göreve özgü aracıyı başarıyla oluşturmak için LLM'de ince ayar yapmanız gerekir.

LLM'yi ayarlamak için aşağıdaki en iyi yöntemleri uygulayın:

Net hedeflerle başlayın - Aracının somut sonuçlar sağladığından ve zamanınızı, verilerinizi ve çalışmanızı anlamlı bir geri dönüşe yönlendiren işlere odakladığınızdan emin olmak için yüksek değerli bir görev belirleyin. Copilot Tuning şu anda üç birincil görev türünü desteklemektedir: uzman Q&A, belge oluşturma ve belge özetleme.
Kaliteli eğitim verilerini seçme - Görev için en ilgili ve en güncel belgeleri toplayın. hassas ayarlamanın etkinliği iyi verilere bağlıdır. İlke belgeleri, özel raporlar, onaylı şablonlar ve kuruluşunuzun standartlarını, biçimini ve karar mantığını yansıtan son teslim edilebilirler gibi yetkili kaynakları kullanın.

Belge oluşturma veya özetleme gibi görevler için modelin yapı, ton ve içerik beklentilerini öğrenmesine yardımcı olmak için yüksek kaliteli giriş/çıkış çiftleri sağlayın.
Açık yönergeler ve kısıtlamalar tanımlama - Modeli Copilot Studio yapılandırırken, aracının tonu ve davranışı için yönergeler ekleyebilirsiniz. Net yönergeler sağlayın; örneğin, "Profesyonel ve samimi bir ton kullanın" veya "Yalnızca resmi 2023 ilke kılavuzundaki bilgileri kullanın." Modelin yanıtlarını yönlendirmek için başlangıç istemleri veya örnek sorular da sağlayabilirsiniz. Bunlar, aracının bağlamı ve stili anlamasına yardımcı olur.
Önizleme ve değerlendirme araçlarını kullanma - Copilot Tuning değerlendirme adımlarını içerir. Modeliniz eğitildikten sonra örnek sorgular veya görevlerle test edin. Copilot Studio, test sonuçlarını temel yanıtlar ile karşılaştırmanıza olanak tanır. Doğruluk ve ton beklentilerinizi karşıladığından emin olmak için çıkışları gözden geçirin. Aksi takdirde eğitim verilerinizi veya yönergelerinizi geliştirin ve yeniden eğitin.
Geri bildirimle yineleme - İnce ayarlamayı yinelemeli bir işlem olarak değerlendirin. Aracının kullanımdaki performansını izleyin. Modeli doğru tutmak için yeni verilerle veya düzeltmelerle düzenli olarak güncelleştirin. Örneğin, ilkeler değişirse veya daha fazla iyileştirme fırsatı fark ederseniz, bu güncelleştirmeleri birleştirin ve başka bir ince ayar turu çalıştırın.
Copilot ile ince ayarlamanın ne zaman kullanılacağını öğrenme - Senaryonuz genişse veya bilgiler günlük olarak değişiyorsa, copilot'un sorgu zamanında içeriğinizi arayan Alma Artırılmış Neslini (RAG) kullanmak yeterli olabilir. hassas ayarlama, modelin statik içerik veya belirli bir stil hakkında ayrıntılı bilgi edinmesi gereken iyi tanımlanmış, yinelenen görevler için en iyi sonucu sağlar. Göreviniz genel başvuruya veya hafif senteze bağlıysa Copilot ile başlayın. Çıkışın kuruluşunuzun özel sesini, yapısını veya muhakemesini (özellikle yinelenebilir, yüksek değerli görevler için) yansıtması gerekiyorsa bu, ince ayarlamaya yatırım yapmaya yönelik bir sinyaldir.

LLM'lerde ayarlanmış aracıları kullanma

Modelde ince ayar yaptıktan sonra, kullanıcılar Copilot Studio aracı oluşturucu kullanarak bu modeli temel alan bir aracı oluşturabilir ve dağıtabilir.

Kullanıcılar, Teams'de veya başka bir uygulamada Microsoft 365 Copilot uygulaması veya Copilot Chat aracılığıyla Copilot ile etkileşimde bulundukları gibi hassas ayarlanmış modellere göre aracılarla etkileşim kurar. Doğal dille ilgili sorular sorabilirler ve aracı, ince ayarlı bilgilerine göre yanıt verir.

hassas ayarlı modelleri temel alan aracılar kuruluşunuza aşağıdaki avantajları sağlar:

Artan üretkenlik - Aracılar günlük işlerde akıllı yardımcılar olarak görev görür. Kullanıcılar anında yanıt alabilir veya kuruluşlarının verilerine göre içerik oluşturabilir. Kullanıcılar ayrıca özetler oluşturmak, verileri analiz etmek, taslak iletişimler ve daha fazlasını yapmak için aracılara güvenerek görevleri daha hızlı tamamlayabilir.
Tutarlılık ve doğruluk - hassas ayarlanmış bir modeli temel alan aracı yanıtları kuruluş verileriyle tutarlıdır. Bu, eski belgeler veya dış arama altyapıları nedeniyle oluşan hata riskini azaltır.
Çözüm oluşturma - Copilot Tuning, kullanıcıların belirli üretkenlik gereksinimlerini çözmek için yapay zeka destekli çözümler oluşturmalarını sağlar. Bu, kuruluşta yenilik kültürünü teşvik eder.
geliştirilmiş işbirliği - Aracılar, kuruluş uzmanlığını tüm kullanıcıların kullanımına sunmanın bir yolunu sağlar. Bu, kuruluştaki bilgi silolarını kaldırmaya ve bilgi paylaşımını ve işbirliğini artırmaya yardımcı olur.

hassas ayarlı modelleri temel alan aracılar oluştururken aşağıdaki en iyi yöntemleri uygulayın:

Modelin kapsamını anlama - Aracı hangi verileri ve görevi temel alır? 2022'ye kadar İk belgeleri üzerinde eğitildi mi? Yalnızca belirli raporları özetlemek için mi? Kapsamı bilmek, doğru soruları sormanıza ve ilgisiz görevler gerçekleştirmesini beklememenize yardımcı olur.
Net istemler sağlayın - Aracıyla etkileşim kurarken net ve belirli sorular sorun. Model ince ayarlı olsa da, iyi ifade edilmiş sorgular daha iyi sonuçlar verir. Örneğin, "Avantajları anlatın" yerine "Tam zamanlı çalışanlar için doğum izni ilkesi nedir?" sorusunu sorun. hassas ayarlı aracılar karmaşık sorguları işleyebilir, ancak netlik daha kesin bilgiler sağlamasına yardımcı olur.
Başlangıç istemlerini ekle - Başlatıcı istemleri aracı kullanıcı arabiriminde görüntülenir ve kullanıcıların aracının özelliklerini anlamasına yardımcı olur. Kullanıcıların aracı bilgilerinden tam olarak yararlanmalarına yardımcı olmak için başlangıç istemlerinizi hassas ayarlı aracınıza yönelik temel senaryolara uyarlar.
İyileştirin ve yineleyin - hassas ayarlı modelleri temel alan aracılar, çok aşamalı konuşmaları destekler. Aracının yanıtı tam olarak ihtiyacınız olan şey değilse, isteminizi geliştirin veya takip soruları sorun. hassas ayarlı aracı, yanıtını ayarlamak için izleme sorularını kullanır.
En iyi güvenlik uygulamalarını uygulama - Hassas ayarlı aracılardan gizli olması gereken bilgileri sağlamalarını ve kuruluşunuzun ilkelerine uygun olarak aracı yanıtlarını işlemelerini istemeyin.
Aracıları daha fazla ayarlamak için geri bildirim sağlayın - Performansı artırmak için ince ayarlı aracıyı eğitmek veya ayarlamak için geri bildirim mekanizmasını kullanın. Düzenli geri bildirim sağlamak, aracının sürekli olarak iyileştirilmesine yardımcı olur. Copilot'ta kullanıcılar, aracının yanıtlarıyla ilgili geri bildirim göndermek için başparmak yukarı ve başparmak aşağı simgelerini seçebilir. Bu geri bildirim Microsoft'a gönderilir ve ürün ekibinin yaygın sorunları belirlemesine ve zaman içindeki model performansını geliştirmesine yardımcı olur.

ayarları ve idareyi Yönetici

Copilot Tuning, yöneticilerin ortamı uygun korumalarla ayarlamasını sağlamak için kiracı genelinde ayarlar, güvenlik ve idare özellikleri sağlar.

Copilot Tuning için aşağıdaki temel yönetici özellikleri kullanılabilir:

Erişim denetimi - Yapay zeka yöneticileri, kuruluşlarında veya belirli bir kullanıcı alt kümesinde Copilot Ayarlama'yı etkinleştirebilir. Örneğin, bir yönetici Yalnızca R&D ve Hukuk departmanları için Copilot Ayarlama'yı etkinleştirebilir ve bu ekiplerdeki belirli kullanıcıları ince ayarlı modeller ve özel aracılar oluşturmaları için belirleyebilir. Bir model eğitildikten ve dağıtıldıktan sonra yapay zeka yöneticisi eğitilen modele kimlerin erişebildiğini denetler.
Microsoft 365 yönetim merkezi idare - Yöneticiler, Microsoft 365 yönetim merkezi Copilot yönetim bölümü aracılığıyla ince ayar projelerini ve aracılarını izleyebilir. Hangi özel modellerin dağıtıldığı görüntülenebilir ve kullanımdan kaldırıldığında modeli silebilirler.
Güvenlik ve uyumluluk - Copilot Tuning, kurumsal düzeyde güvenlikle oluşturulmuştur. Model eğitimi kiracıdan yalıtılmış bir ortamda gerçekleşir ve sonuçta elde edilen model, temel alınan verilerin erişim izinlerini devralır. Eğitim sırasında dış hizmetlere müşteri verileri iletilmez; hassas ayarlama, kiracınızla ilişkili güvenli bulut içinde gerçekleşir.

Copilot Tuning, modele uygulanan güvenlik grubunun veya grupların erişim iznine sahip olmadığı tüm dosyaları dışlar. Ayrıca, bilgi birikimini en üst düzeye çıkarmak için eğitim verilerine güvenlik grupları eklemelerini önerir. Bu, model için ek bir güvenlik katmanı sağlar.

Not

Bir modelde ince ayar yaptığınızda, model ağırlıkları eğitim verilerine göre ayarlanır. Eğitim verilerindeki erişim izinlerinde yapılan değişiklikler modele otomatik olarak uygulanmaz; Yapay zeka yöneticilerinin Microsoft 365 yönetim merkezi model üzerindeki izinleri güncelleştirmeleri gerekir.

Copilot yanıtlarında döndürülen tüm Microsoft Graph verileri de belge izinlerine tabidir; yanıtlar, kullanıcının erişimi olmayan bilgileri içermez.
Dağıtım ve izleme - Model ince ayarlanıp dağıtıldığında, oluşturucular modeli bir aracıda kullanabilir ve aracıyı kuruluştaki modele erişimi olan kullanıcılarla paylaşabilir. Yöneticiler güvenlik grupları aracılığıyla aracıya kimlerin erişebileceğini denetleyebilir ve Copilot kullanım analizi panoları aracılığıyla aracı kullanımını izleyebilir.

Feragatname

Yapay zeka yöneticisi, bu ürünü kullanımınızın tüm geçerli veri koruma, gizlilik ve fikri mülkiyet yasalarına uygun olduğundan emin olmakla sorumludur. Bu, GDPR veya CCPA gibi düzenlemeler kapsamında Veri Denetleyicisi olarak yükümlülüklerinizi yerine getirmenizi içerir.

Veri Denetleyicisi Yükümlülükleri

Kiracı ortamınızda verilerin toplanması, depolanması ve kullanılması sizin sorumluluğunuzdadır.
Veri uygulamalarınızın saydamlık, onay, erişim ve silme için yasal gereksinimleri karşıladığından emin olmanız gerekir.
Kullanmadan önce bu sistemden oluşturulan tüm çıkışların doğruluğunu, uygunluğunu ve uyumluluğunu doğrulamak sizin sorumluluğunızdadır. Konu uzmanlarıyla gözden geçirmeyi gerektirebilir.

Telif Hakkı ve Model Eğitimi

Kendi verilerinizi kullanarak özel bir modeli eğitmeyi seçerseniz, eğitim kümesine dahil edilen telif hakkıyla korunan malzemeler için uygun haklara veya lisanslara sahip olduğunuzdan emin olmanız gerekir.
Telif hakkı koruması, yetkisiz telif hakkıyla korunan içerik kullanılarak eğitilen modeller için geçerli değildir. Bu tür kullanımlar için tüm sorumluluğu üstlenirsiniz.

Veri Silme

Verileri bir modeli eğitmek için kullanılan bir kullanıcı GDPR (veya benzer düzenlemeler) kapsamında geçerli bir silme isteği gönderirse modeli yeniden eğitmeniz gerekir.
Bir modelde ince ayar yaptığınızda, model ağırlıkları eğitim verilerine göre ayarlanır. hassas ayarlanmış modeli istediğiniz zaman silme seçeneğiniz vardır.