Microsoft 365 Copilot Ayarlama genel bakış (erken erişim önizlemesi)

Microsoft 365 Copilot Ayarlama, kuruluşların büyük dil modellerini (LLM) kendi kuruluş verileriyle ayarlayarak göreve özgü Copilot aracıları oluşturmasına olanak tanıyan bir yapay zeka özelleştirme özelliğidir. Ayarlama, aracıların bir kuruluşun etki alanı bilgisini, terminolojisini, tonlarını ve kalite standartlarını yansıtan yanıtlar üretmesine olanak tanır.

Genel amaçlı yapay zeka deneyimlerinden farklı olarak, ayarlanmış aracılar belirli, tekrarlanabilir görevler için tasarlanmıştır. Tamamen Microsoft 365 kiracısı içinde çalıştıkları için kuruluş verileri mevcut güvenlik, uyumluluk ve idare denetimleri tarafından korunur.

Bu makalede temel özellikler, desteklenen senaryolar, ayarlama kavramları ve yönetim idaresi dahil olmak üzere Copilot Ayarlama genel bir bakış sağlanır.

Önemli

Microsoft 365 Copilot Ayarlama şu anda erken erişim programları aracılığıyla sınırlı sayıda müşteri tarafından kullanılabilir. Frontier üzerinden erişim Nisan 2026'da planlanıyor. Özellikler ve gereksinimler değiştirilebilir.

Önemli özellikler

Copilot Ayarlama kuruluşların iş gereksinimlerine uygun yapay zeka deneyimleri oluşturmasına olanak tanır. Aşağıdaki özellikleri sunar:

  • Kodsuz özelleştirme - Kodlama veya veri bilimi uzmanlığı olmadan Agent Builder'daki şablonları kullanarak ayarlanmış aracılar oluşturun. İş kullanıcıları ve etki alanı uzmanları, seçilen örnekleri ve kurumsal içeriği kullanarak ayarlamaya yol gösterebilir.

  • Göreve özgü aracılar - Soruları yanıtlama, belge yazma, özetleme, doğrulama ve yazma stilini düzenleme gibi yüksek değerli senaryolar için iyileştirilmiş aracılar oluşturun. Ayarlanmış aracılar kuruluş kelime dağarcığını, yapısını ve beklentilerini yansıtan çıkışlar üretir.

  • İyileştirilmiş verimlilik ve tutarlılık - Kuruluş bilgilerini Copilot'a ekleyerek, ayarlanmış aracılar karmaşık içerik görevleri için gereken süreyi kısaltırken tutarlılığı ve iç standartlara bağlılığı geliştirebilir.

  • Microsoft 365 verileriyle tümleştirme - Ayarlanmış aracılar, Microsoft Graph aracılığıyla seçili kurumsal içeriği ve canlı kurumsal veriler üzerindeki nedeni kullanabilir ve yanıtların güncel bilgilerle temel alınmasına yardımcı olur.

  • Kurumsal düzeyde güvenlik - Tüm ayarlama işlemleri Microsoft 365 güven sınırı içinde gerçekleşir. Ayarlanmış aracılar, eğitim verilerinden erişim denetim listelerine (ACL) göre belirlenir ve yalnızca kullanıcıların erişim yetkisine sahip olduğu bilgileri döndürür.

Copilot Ayarlama önemli özellikleri gösteren ekran görüntüsü.

Desteklenen senaryolar

Copilot Ayarlama, bir dizi görev odaklı aracı şablonunu destekler.

Belge yazma

Belge yazma aracıları, kuruluş şablonlarını, örneklerini ve standartlarını temel alan yapılandırılmış, uzun biçimli belgeler oluşturur. Bu aracılar, biçimlendirme ve uyumluluk gereksinimlerine uyarken teklifler, sözleşmeler, ilkeler ve teknik belgeler gibi ilk içerik taslaklarını oluşturabilir.

Daha fazla bilgi için bkz. Belge Yazma aracısı şablonu.

Belge özeti

Belge özeti aracıları tona, hedef kitleye, amaca ve uzunluğa göre uyarlanmış özetler oluşturur. Kuruluşlar bu aracıları iç özetleme standartlarını yansıtacak şekilde ayarlayabilir ve kullanım örnekleri için en uygun bilgileri vurgulayabilir.

Daha fazla bilgi için bkz . Belge Özeti aracı şablonu.

Uzman yanıtları (Q&A)

Uzman yanıt aracıları, kurumsal içerikteki yanıtları temel alarak etki alanına özgü yanıtlar sağlar. Bu aracılar büyük veri kümelerinde derin arama gerektiren senaryoları, katı ilke korumalarını veya özel terminolojiyi destekler.

Daha fazla bilgi için bkz . Uzman Yanıtları aracı şablonu.

Belge doğrulama

Belge doğrulama aracıları belgeleri kurumsal yönergeler, ilkeler, marka standartları ve mevzuat gereksinimleriyle uyumluluk açısından gözden geçirir. Sorunları belirler, riskleri kategorilere ayırır ve doğrudan belgelerde eyleme dönüştürülebilir geri bildirim sağlar.

Daha fazla bilgi için bkz . Belge Doğrulama aracısı şablonu.

Stil düzenleme

Stil düzenleme aracıları, taslakları bir kuruluşun marka sesi, tonu ve yazma yönergeleriyle uyumlu olacak şekilde daraltıyor. Bu aracılar, farklı kullanıcılar ve ekipler tarafından üretilen içeriklerde tutarlılık sağlamaya yardımcı olur.

Daha fazla bilgi için bkz . Stil Düzenleme aracısı şablonu.

İyileştirme aracısı

İyileştirme aracıları kaynak ayırma, görev atama ve planlama gibi iş iyileştirme sorunlarına yardımcı olabilir. Kullanıcılar hedefleri ve kısıtlamaları tanımlar ve aracı karşıya yüklenen verileri ve kuruluş kurallarını temel alarak açıklanabilir çözümler üretir.

Daha fazla bilgi için bkz . İyileştirme aracısı.

Aracı ayarlama

Aracı ayarlama, Microsoft 365 Copilot Agent Builder'daki ayarlanabilir şablonlardan oluşturulan aracıları iyileştirmenize olanak tanır. Her ayarlanabilir şablon belirli bir görev için tasarlanmıştır ve temel modeli, yönergeleri, topraklama yaklaşımını, araç kullanımını ve çıkış oluşturmayı belirten önceden tanımlanmış bir çıkarım iş akışı içerir. Bu iş akışı, aracıların ilgili bağlamı almasına, araçları etkili bir şekilde uygulamasına ve başlangıçtan itibaren yüksek kaliteli çıkışlar üretmesine yardımcı olan kullanıma hazır bir "tarif" olan iyileştirilmiş bir varsayılan yapılandırma sağlar.

Birçok senaryoda, bu şablonlardan oluşturulan aracılar daha fazla özelleştirme olmadan kalite beklentilerini karşılar. Çıkışları kuruluş standartlarına, etki alanına özgü gereksinimlere veya kullanıcı beklentilerine daha yakından hizalama gibi daha fazla iyileştirme gerektiğinde aracı ayarlama, davranışı ve performansı geliştirmek için yapılandırılmış yollar sağlar.

Uygun kiracılarda Copilot lisanslı kullanıcılara ayarlanabilir şablonlar sağlanır ve Agent Builder'da oluşturulur. Ayarlanabilir bir şablondan aracı oluşturduğunuzda, kullanıcılar aracı adı, yönergeler ve istemler gibi desteklenen özellikleri özelleştirebilir. Ayarlama özelliklerine erişim, kiracı yöneticisi yapılandırmasına bağlıdır. Ayarlama seçenekleri kullanılamıyorsa, kullanıcıların bir yöneticiden erişim istemesi gerekebilir. Uygun kullanıcılar, ayarlanabilir bir şablondan aracı oluşturduktan sonra "aracı ayarlama" seçeneğini görüntüleyebilir.

Ayarlanabilir bir şablondan aracı oluşturduktan sonra aracı ayarlama seçeneğini gösteren Aracı Oluşturucu arabiriminin ekran görüntüsü.

Aracı için kullanılabilir ayarlama boyutlarını görüntüleyen ayarlama seçenekleri arabiriminin ekran görüntüsü.

Üç ayar türü desteklenir: bağlamı ayarlama, araçları ayarlama ve modeli ayarlama. Bu boyutlar birlikte çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve ayarlamanın ölçülebilir iyileştirmelere yol açmasını sağlamak için tutarlı kullanıcı hedefi odaklı puanlama anahtarı kullanılarak değerlendirilir.

Bağlamı Ayarlama

Bağlam ayarlama birincil görevi, etki alanını ve temsili örnekleri belirterek aracının hedeflerini ve başarı ölçütlerini tanımlar. Bağlam gereksinimleri şablona göre farklılık gösterir. Örneğin, belge yazma şablonları aracının oluşturması gereken belge türlerinin örneklerini kullanır, belge özeti şablonları amaç, hedef kitle, uzunluk, ton ve odak alanları gibi girişler gerektirir ve uzman yanıt şablonları değerlendirme soruları ve yanıtları oluşturmak için örnek dosyalara dayanır. Bu girişe bağlı olarak sistem, aracı performansını değerlendirmek için ölçülebilir bir temel oluşturan altgoallar ve değerlendirme puanlama anahtarları önerir.

Hedef tanımı ve başarı ölçütleri yapılandırmasını gösteren bağlam ayarlama arabiriminin ekran görüntüsü.

Ayarlama Aracı

Araç ayarlama , ek aracıları veya araçları iş akışıyla tümleştirerek aracı özelliklerini genişletir. Bu araçlar araştırma, doğrulama veya yazma stili hizalama gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir. Özel düzenleme yönergeleri, araçların nasıl uygulanacağını tanımlar ve aracı performansı, değişiklikler yapıldıktan sonra oluşturulan puanlama anahtarları için yeniden değerlendirilir.

Kullanılabilir araçları ve düzenleme yapılandırma seçeneklerini görüntüleyen araç ayarlama arabiriminin ekran görüntüsü.

Modeli Ayarlama

Model ayarlama , denetimli ince ayarlama ve pekiştirici öğrenme teknikleri aracılığıyla akıl yürütme ve çıkış kalitesini geliştirmeye odaklanır. Kurumsal verilerden yüksek kaliteli örnekler eğitim girişi olarak kullanılır ve değerlendirme puanlama anahtarları kuruluş beklentilerine uyum sağlar. Bu işlem sırasında erişim denetimleri, dosya izinleri ve duyarlılık etiketleri uygulanabilir. Model ayarlama zaman uyumsuz olarak çalıştırılır ve ayarlama devam ederken kullanıcıların mevcut aracıyı kullanmaya devam etmelerine olanak sağlar. Ayarlama tamamlandığında, değerlendirme sonuçları güncelleştirilmiş modelin yayımlanmaya hazır olup olmadığını belirler.

Aracı ayarlama, tek seferlik yapılandırma yerine yinelemeli bir işlemdir. Kuruluşların gerçek dünya kullanımını izlemesi, geri bildirim toplaması ve gereksinimler zamanla geliştikçe bağlamı, araçları, verileri veya kuralları iyileştirmesi önerilir. Bu devam eden yaşam döngüsü, aracıların doğru, ilgili ve değişen gereksinimlerle uyumlu kalmasını sağlamaya yardımcı olur.

Eğitim verisi seçimini ve ince ayarlama ilerlemesini gösteren model ayarlama arabiriminin ekran görüntüsü.

Ayarlanmış aracıları kullanma

Aracılar oluşturulduktan veya ayarlamadan sonra kuruluş genelinde uygun kullanıcılarla paylaşılabilir. Kullanıcılar, Microsoft 365 Copilot uygulaması veya Microsoft Teams'deki Copilot Chat gibi desteklenen Microsoft 365 Copilot deneyimleri aracılığıyla ayarlanmış aracılarla etkileşim kurar.

Ayarlanmış aracılar aşağıdaki avantajları sağlar:

  • Daha hızlı içerik oluşturma ve analiz yoluyla daha yüksek üretkenlik
  • Kurumsal verilerdeki yanıtları temel alarak doğruluğu geliştirme
  • dahili standartlarla uyumlu tutarlı çıkışlar
  • Ekipler arasında kuruluş bilgilerine daha geniş erişim

Ayarlanmış aracıları kullanmanın avantajlarını gösteren ekran görüntüsü.

En iyi uygulamalar

Ayarlanmış aracıları en iyi şekilde kullanmak için aşağıdaki en iyi yöntemleri uygulayın:

  • Aracının kapsamını ve sınırlamalarını anlayın.
  • Net ve belirli istemler kullanın.
  • Kullanıcılara yol göstermek için başlangıç istemleri sağlayın.
  • Çok aşamalı etkileşimler aracılığıyla çıkışları daraltma.
  • Kurumsal güvenlik ve uyumluluk ilkelerini izleyin.
  • Zaman içinde aracı kalitesini artırmak için kullanıcı geri bildirimlerini teşvik edin.

Reddi

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 geçirmeniz gerekebilir.
  • 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 ayarlı modeli istediğiniz zaman silebilirsiniz.

İlgili içerik

  • Last updated on