文档摘要代理模板可帮助你生成反映组织声音、优先级和质量标准的摘要。 通过使用 Copilot 调整，可以配置代理以使摘要适应特定的受众、目的、语气和长度，而无需每次都重写提示。
此功能适用于高管简报、法律和合规性审查、教育、医疗保健文档、内部通信和业务发展等方案。 通过标准化团队生成摘要的方式，他们可以节省时间、改进决策并提供一致的结果。
重要
Microsoft Copilot 优化目前通过早期访问计划可供有限的一组客户使用。 计划于 2026 年 4 月通过 Frontier 进行访问。 功能和要求可能会发生变化。
代理可以执行的操作
通过使用文档摘要代理模板，可以：
- 根据你提供的语气、受众、目的、长度和重点领域的说明，从支持的文件中生成摘要。
- 通过优化目标和上下文创建专用的摘要代理。
- 使用组织自己的数据进一步微调代理，以提高方案的相关性、一致性和摘要质量。
启用微调时，代理可以：
- 基于高质量的示例了解哪些信息最重要。
- 在所有文档中一致地应用总结目标和评分标准。
支持的输入和输出
代理支持以下输入和输出：
- 支持的文件类型：Word (.docx) 和 PDF (.pdf)
- 输入范围：单个文件或包含多个文件的文件夹
-
输出：
- Copilot 对话中生成的摘要
- 通过电子邮件发送的草稿摘要文档
使用代理进行推理
在微调代理之前，请通过使用示例提示运行推理来对其进行测试。 提示必须引用一个或多个输入文件。
示例提示：
根据 EarningsStatement2024.docx 和 EarningsStatement2025.docx 总结关键利润驱动因素和增长领域。
支持的提示模式
文档摘要代理模板支持单个文件和多个文件提示模式。
单个文件： 总结基于 ProjectStatus.docx 进行领导力审查的主要亮点和低点。
多个文件： 根据 TeamA_Status.docx、TeamB_Status.docx 和 TeamC_Status.docx 汇总项目风险。
为什么要进行调整？
不同的团队需要针对不同结果进行优化的摘要。 例如，高管可能想要简洁的决策就绪简报，法律团队可能想要精确的、以风险为中心的摘要，项目经理可能需要以行动为导向的回顾。 优化可帮助代理了解哪些细节对您的场景最重要，并一致地应用这些优先级。
可以在两个阶段优化代理。 请根据方案选择适当的阶段：
- Tune Context： 定义持久的目标、评分标准和期望，无需模型训练即可进行总结。
- 调整模型： 使用组织的数据进一步提高相关性和一致性。
可调智能体支持基于目标的评估，因此您可以使用与组织的汇总优先级（而不是通用质量分数）一致的指标来衡量成功。
先决条件
文档摘要使用基于目标和评分标准的培训方法。 与其他优化配方不同，您不需要预先提供理想的输出示例。
在开始上下文优化之前，请准备以下物品：
- 描述高质量摘要应有的清晰目标。
- 上下文输入 ，例如目的、受众、长度、语气和焦点部分。
- 表示要汇总的文档的示例输入文件。
- 审查和完善阐明问题和评估指标的流程。
注意
此配方使用基于推理的微调。 在优化过程中，模型学习通过使用您的目标、阐明问题、评估指标和代表性示例作为质量标准来对输入内容进行推理。
上下文优化
通过使用上下文优化，可以设置代理的默认行为，而不考虑运行时提示。
定义目标和任务
首先定义汇总目标。 这些目标描述了代理的角色、优先级和质量期望。
下面的示例演示了一个目标：
- 你是 Contoso 的专家项目经理。 为关心关键风险和缓解措施的忙碌读者创建目标驱动、适合受众的摘要。
您可以选择包括 指南 作为评分标准，例如：
- 按照所有用户说明操作。
- 遵守摘要的声明目的。
- 使内容适应特定受众。
- 匹配请求的语气 (例如，中性或合法) 。
- 遵守近似长度要求。
- 包括或排除指定的部分。
- 反映用户指令的完整意图。
选择业务类别
指定一个或多个业务类别或行业 (例如，项目管理、法务或人力资源) 。 这些类别有助于系统更好地解释您的目标和背景。
上传示例输入文件
上传一个或多个文件，这些文件表示此代理的典型输入。 系统在调整期间使用这些文件来模拟评估。 在此阶段无需提供示例摘要。
查看澄清问题
系统会根据您的目标和输入生成澄清问题。 查看和编辑这些问题，以确保它们与您希望代理执行的任务一致。
查看指标
查看用于评估代理性能的指标。 系统使用您的样本输入生成基准并估计输出质量。
添加、移除或编辑指标，以更好地反映你的实际成功标准。
完成上下文优化
评估完成后，你将收到电子邮件通知。 如果指标符合您的期望，您可以发布代理或继续进行模型调整以进一步改进结果。
调整模型
Tune Model 是文档摘要代理模板最高级的自定义选项。 它使用组织的数据微调基础模型，以便代理可以更好地了解要优先考虑哪些信息、如何根据受众和目的调整摘要，以及如何在文档中更一致地应用摘要评分标准。
在以下情况下使用 Tune 模型：
- 您需要在复杂或高风险文档中提供更一致的摘要质量。
- 你的场景取决于细微的优先级，而仅靠 Tune Context 无法可靠地实现。
- 你希望代理从组织的代表性高质量摘要结果中学习。
- 你的方案有足够的高质量训练数据。
所需数据
要使用 Tune Model，请准备一个文件夹，其中包含至少 20 个高质量示例输出文件，每个文件至少一页长，这些文件代表了您的场景的理想摘要。
- 选择文件夹而不是单个文件。
- 支持的文件类型包括 Word (.docx) 和 PDF (.pdf) 。
- 使用更大、更具代表性的数据集通常可以改善模型优化结果。
- 使用能够反映您在运行时预期的相同受众、目的、语气和文档类型的示例。
模型调整代理可以执行的操作
模型优化的代理可以：
- 生成更一致地反映组织优先事项和标准的摘要。
- 通过了解代表性示例中哪些细节最重要来提高相关性。
- 更好地根据团队使用的常见受众和目的组合调整摘要。
- 提供可在整个组织中共享的可重用的优化摘要体验。
将 Tune Model 与文档摘要代理一起使用
若要将 Tune Model 与文档摘要代理一起使用：
- Tune agent： 在您从 Document Summary 代理模板创建的专用 Document Summary 代理中选择 Tune agent ，然后转到 Tune Model 选项。
- 提供首选输出： 选择一个包含至少 20 个高质量理想摘要输出的文件夹，每个输出至少 1 页长，表示您希望代理学习的摘要质量类型。
- 评审访问权限：选择一个或多个 Microsoft Entra 安全组，或根据应允许谁使用经过微调的代理来限制对自己的访问。
- 开始微调： 按照产品内说明开始微调。 当您继续使用现有代理时，优化过程将异步运行。
- 查看评估指标并决定发布： 微调完成后，查看更新的评估指标，将结果与上一阶段进行比较，如果结果符合您的期望，则发布调整后的模型。
注意
首先完成 Tune Context，以便在开始模型调整之前已经定义了您的目标、澄清问题和评估指标。
使用模型优化的代理
要使用模型优化的代理：
- 与调整后的代理对话助手并提供一个或多个受支持的输入文件。
- 无需在每个提示中重申相同的汇总优先级，因为调整后的模型已经反映了在训练期间学到的行为。
- 代理仍可遵循运行时说明，但其默认行为受训练有素的汇总模式和评估目标的影响。
- 您可以查看评估结果，并在调整后的模型可供更广泛使用时发布它。
模型调整代理的局限性
模型调整的代理具有以下限制：
- 您不能选择单个文件进行模型调整;请改为提供文件夹。
- 模型调整的代理取决于您提供的示例的质量和代表性。
- 仅支持 Word 和 PDF 文件类型。
- 在发布调整后的模型以供广泛使用之前，应查看评估结果。
评估可调代理
在每个调整阶段，您可以根据组织对摘要质量的期望使用自定义标准评估代理。
- 目标： 定义代理的汇总任务和优先级。
- 示例文件： 提供具有代表性的输入文件以进行评估。
- 澄清问题： 查看并优化生成的问题，这些问题会影响评估情景。
- 指标： 添加、删除或编辑用于衡量质量的评估标准。
- 评估结果： 查看分数和见解，以确定代理是否已准备好发布或需要进一步改进。