- Optimizacija Copilot Omogućava vam fino podešavanje jezičkih modela s podacima o zakupcima kako biste kreirali agente specijalizirane za lokalne tokove.
- Kvalitet podataka, instrukcije modela i upravljanje pristupom ključni su za sigurnost, usklađenost i tačnost.
- Slučajevi upotrebe kao što su generiranje dokumenata, pitanja i odgovori stručnjaka i operativna podrška transformiraju repetitivne zadatke u agilne procese.
- Fazno usvajanje, zasnovano na jasnim ciljevima i iterativnom poboljšanju, maksimizira utjecaj Copilota na organizacijsku produktivnost.
Način na koji radimo s lokalnim podacima i procesima mijenja se vrtoglavom brzinom Zahvaljujući veštačka inteligencija alati poput Microsoft CopilotSve više kompanija želi da tu moć direktno unese u svoje svakodnevne radne procese, integrišući... IA sa svojim dokumentima, aplikacijama i internim sistemima bez gubitka kontrole nad sigurnošću ili usklađenošću.
Konfigurisanje i optimizacija Copilota za lokalne tokove rada nije samo "uključivanje" funkcijeveć u kombinovanju automatizacije, vlasničkih podataka, upravljanja i dobrih navika korištenja. Kada se pravilno implementira, Copilot postaje još jedan član tima: izrađuje dokumente, odgovara na složena pitanja o internim informacijama, sažima detaljne izvještaje i predlaže rješenja za operativne probleme, uvijek poštujući dozvole i pravila vaše organizacije.
Inteligentna automatizacija i uloga Copilota u lokalnim tokovima
Automatizacija više nije samo praćenje krutog scenarijaVještačka inteligencija integrirana u Copilot omogućava lokalnim radnim procesima da uče iz podataka, otkrivaju obrasce i prilagođavaju se kada se kontekst promijeni. Ovo direktno utiče na način upravljanja zadacima poput kreiranja dokumenata, planiranja kapaciteta i odgovaranja na probleme s kvalitetom ili opskrbom.
Kombinacija umjetne inteligencije, RPA, platformi s niskim kodom/bez koda i rudarenja procesa dovodi do onoga što se naziva hiperautomatizacija.gdje gotovo svaka repetitivna ili na informacijama zasnovana aktivnost može biti djelimično ili potpuno automatizirana. Copilot djeluje kao inteligentni sloj na vrhu ovih sistema: razumije tekst, generira sadržaj i pomaže u brzom donošenju odluka, bez potrebe da korisnik zna osnovnu tehničku složenost.
Platforme s niskim kodom i bez koda radikalno pojednostavljuju kreiranje lokalnih radnih procesaomogućavajući poslovnom osoblju bez tehničkog iskustva da konfiguriše procese, obrasce i AI agente. Copilot Studio se ovdje uklapa kao „radionica“ gdje stručnjaci za predmetnu oblast (marketing, finansije, pravni poslovi, operacije itd.) mogu fino podesiti modele i kreirati agente bez pisanja koda, oslanjajući se na vizuelne asistente i predloške (vidi Akcije i agenti kopilota).
Rudarenje procesa i zadataka pruža ključni dio u odlučivanju šta automatiziratiPokazuje gdje se tokovi rada zaglavljuju, koje aktivnosti oduzimaju najviše vremena i gdje agenti zasnovani na Copilotu imaju smisla. S ovim podacima, automatizacije koje zaista utiču na efikasnost, kvalitet usluge ili usklađenost dobijaju prioritet, a razvoj rezultata se može pratiti tokom vremena. Nadalje, ove tehnike su dopunjene pristupima za semantičko pretraživanje pomoću Copilota pronaći relevantno znanje unutar zakupca.
Ovaj kontekst napredne automatizacije otvara put lokalnom radu Copilota. na vašim vlastitim podacima, kombinirajući najbolje od modela velikih jezičkih jezika (LLM) sa znanjem koje se već nalazi u SharePoint, Microsoft 365ERP, proizvodni sistemi ili interne aplikacije.
Šta je Copilot optimizacija i zašto je ključna za lokalna okruženja?
Optimizacija Microsoft 365 Copilota je funkcionalnost koja vam omogućava da "fino podešavate" LLM-ove s podacima iz vašeg vlastitog zakupca.bez iznošenja informacija izvan sigurnog okruženja Microsoft 365. Cilj je da model razumije ton, predloške, procedure i specifični vokabular vaše organizacije, tako da njegovi odgovori imaju isti stil koji bi koristio interni stručnjak.
Sva mašinska nastava i obrada umjetne inteligencije se obavljaju unutar Microsoft 365 klijenta.Uz poštovanje postojećih sigurnosnih i usklađenih politika, optimizirani model nasljeđuje dozvole iz podataka za obuku, osiguravajući da ne "vidi" ili koristi informacije kojima konfigurirane grupe nemaju pristup. Ovo je ključno za lokalne tokove rada koji rukuju osjetljivim, reguliranim ili podacima koji se mogu revidirati.
Na osnovu ovih optimizovanih modela, mogu se kreirati specifični deklarativni agenti.koji su direktno integrirani u Microsoft 365 Copilot i pojavljuju se u aplikacijama kao što su riječOutlook, Teams ili Excel. Ovi agenti nisu samo generički chatbotovi: oni su dizajnirani za specifične zadatke kao što su izrada pravnih klauzula, sažimanje izvještaja o incidentima, priprema poslovnih prijedloga ili precizno objašnjavanje internih politika.
Velika prednost je što se podešavanje modela vrši putem interfejsa bez koda u Copilot Studiju.Stoga, poslovni analitičari ili funkcionalni stručnjaci mogu voditi proces uz ograničenu IT podršku. Ne moraju biti stručnjaci za podatke; jednostavno trebaju dobro razumjeti domenu, vrstu dokumenata i očekivani ishod.
U praksi, Copilot Optimization transformira Copilot iz generičkog alata u duboko prilagođenog asistenta. vašim lokalnim radnim procesima: govorite „kao vaša kompanija“, koristite prave obrasce, primijenite ispravno razmišljanje i uskladite se s pravilima koja već postoje u vašoj organizaciji.
Preduslovi i osnovno upravljanje za omogućavanje optimizacije Copilota
Prije nego što možete konfigurirati i upravljati Copilot Optimizationom, morate ispuniti određene tehničke zahtjeve i zahtjeve za uloge.Usluga je, inicijalno, dizajnirana za organizacije sa značajnim brojem licenci i jasno definiranim AI menadžerom.
Prvo, zakupac mora biti upisan u Program ranog pristupa (EAP) kompanije Copilot Optimization.Ovo, između ostalog, zahtijeva minimalan broj aktivnih licenci za Microsoft 365 Copilot dodatak u zakupcu. Pored toga, osoba s ulogom AI administratora mora prihvatiti uslove programa u ime organizacije.
Neophodno je da je proširenje Copilota omogućeno u centru za administraciju Microsoft 365.U odjeljku postavki Copilota možete upravljati i omogućavanjem usluge optimizacije i opcijama objavljivanja i pristupa agenata. Ako vaša organizacija primjenjuje DLP politike koje blokiraju nove Power Platform konektore, morat ćete reklasifikovati konektor "Tenant Copilot" koristeći [odgovarajuću metodu/metodu]. PowerShell tako da se može koristiti s odgovarajućom klasifikacijom.
Samo osobe s ulogom administratora umjetne inteligencije mogu upravljati kontrolama upravljanja Copilot Optimizationom.Ko može kreirati modele, koji korisnici ili grupe imaju pristup njima, koji modeli ostaju objavljeni, a koji se uklanjaju. Sve se ovo kontroliše iz samog Administrativnog centra, u posebnom odjeljku Copilot Optimization.
Omogućavanjem Copilot optimizacije, možete eksplicitno ograničiti uslugu na određene korisnike ili grupe.Dobra je praksa započeti s malom grupom (npr. pravnim, istraživačko-razvojnim ili timom za lanac snabdijevanja) i postepeno širiti grupu kako se rezultati budu potvrđivali i disciplina odgovorne upotrebe umjetne inteligencije se konsolidovala.
Dizajn uloga: administratori, kreatori modela i krajnji korisnici
Robusna postavka Copilota za lokalne tokove rada zahtijeva jasno definirane uloge. koji intervenišu, sprečavajući "sve da rade sve" i osiguravajući sljedivost ko može kreirati i objavljivati modele.
Administratori vještačke inteligencije odgovorni su za sloj upravljanja.Oni aktiviraju ili deaktiviraju Copilot Optimization, odlučuju koji odjeli učestvuju, kontrolišu životni ciklus modela i pregledavaju usklađenost sa sigurnosnim i politikama privatnosti. Također mogu ukloniti objavljene modele kada postanu zastarjeli ili više nisu u skladu s internim propisima.
Modelari su stručnjaci u svakoj oblasti — na primjer, ljudi iz marketinga, finansija, pravnog ili operativnog sektora — s mogućnošću odabira izvora podataka, konfiguriranja zadataka i pregleda rezultata. Dozvola za korištenje Copilot Optimizationa im se daje iz Administrativnog centra i obično su ograničena grupa (podrazumevano, do deset korisnika po organizaciji, što se može proširiti putem Microsoftove podrške ako je potrebno).
Kada se novi kreator modela pridruži, prima e-poruku s uputama. Za početak rada u Copilot Studiju: gdje pronaći odjeljak Copilot Optimization, koje vrste zadataka možete kreirati, kako odabrati izvore znanja i kako dati drugim korisnicima pristup rezultirajućim agentima.
Krajnji korisnici komuniciraju s optimiziranim agentima direktno unutar Microsoft 365 aplikacija. (Word, Teams, Outlook, itd.), baš kao što bi to učinili sa standardnim Copilotom, ali koristeći specifično znanje obučenog modela. Ne moraju znati detalje konfiguracije; samo im je potrebno da budu jasni u vezi s opsegom agenta i kako formulirati učinkovite upute.
Kreiranje optimiziranih modela: Pitanja i odgovori, generiranje i sumiranje
Copilot Optimization trenutno podržava tri glavne vrste zadataka koji pokrivaju većinu lokalnih radnih procesa zasnovanih na dokumentima: stručna pitanja i odgovori (Q&A), generisanje dokumenata i sažimanje dokumenata.
U slučaju pitanja i odgovora, cilj je da agent djeluje kao stručnjak Sposoban za objašnjavanje propisa, upoređivanje politika, opravdavanje klauzula ili pojašnjenje procedura koristeći sadržaj pohranjen u formatima kao što su .docx, .pdf ili .html. Idealan za teme sa gustim i stabilnim tekstom: propisi, poreski zakoni, tehnički priručnici, naučna dokumentacija ili interne politike.
Zadatak generiranja dokumenata osmišljen je za izradu visokokvalitetnih prvih nacrta Ovo se zasniva na referentnim dokumentima i strukturiranim promjenama. Na primjer, ponavljajući ugovori, komercijalne ponude, opisi poslova, obrasci za usklađenost ili dokumentacija proizvoda. Ovdje je ključno imati dobro usklađene parove "originalni dokument + konačna modificirana verzija".
Ukratko, model uči da sažima složene dokumente poštujući ton, format i prioritete sadržaja organizacije. Vrlo je koristan u kontekstima visokog rizika ili velikog obima (regulatorni izvještaji, sažeci za rukovodioce, izvještaji o kvaliteti ili revizije), gdje su dosljednost i tačnost jednako važni kao i ušteda vremena.
Odabir prave vrste zadatka je prva ključna odluka Prilikom konfigurisanja optimizovanog modela: nije isto tražiti od Copilota da generiše ugovor od nule kao što je tražiti sažetke postojećih ugovora ili odgovarati na složena pitanja o njihovom sadržaju. Jasno definisanje poslovnog zadatka pomaže u prilagođavanju podataka, instrukcija i evaluacija.
Prilagođavanje modela u Copilot Studiju korak po korak
Proces prilagođavanja modela se u potpunosti upravlja iz Copilot Studijadostupno iz preglednika. Odatle, kreatori modela slijede niz vođenih koraka koji strukturiraju proces od početka do kraja.
Prvo se kreira novi model, dajući mu jasno ime i opis. Trebali bi tačno objasniti čemu služi i za šta će se koristiti. Preporučljivo je koristiti jezik koji je razumljiv krajnjim korisnicima, izbjegavajući isključivo tehnička imena koja niko neće prepoznati.
Zatim se biraju izvori znanja.To su obično kolekcije dokumenata koji se nalaze u SharePointu. Ovi skupovi podataka su osnova na kojoj će model učiti: odobreni predlošci, popunjeni izvještaji, potpisani ugovori, važeći obrasci za usklađenost itd. Kvalitet i ažurnost ovih podataka će direktno uticati na kvalitet modela.
Odjeljak za dozvole definira sigurnosne grupe ili osobe koje mogu koristiti modelCopilot Optimization filtrira dokumente za obuku koji nisu dostupni tim grupama i može predložiti dodatne grupe kako bi se maksimizirao doseg znanja, uvijek poštujući ACL-ove svake datoteke.
Zatim se odabire tip zadatka (Pitanja i odgovori, generiranje ili sažetak) i pišu se upute za model.Ove upute vode sistem po pitanju tona („formalni ton“, „prijateljski, ali profesionalan jezik“), kriterija kvalitete („ne izmišljajte propise“, „uvijek navedite referencu dokumenta“) i očekivanja u pogledu rezultata. Što su ove upute preciznije i realnije, to će se ponašanje modela bolje uskladiti s potrebama poslovanja.
Nakon što su ovi elementi konfigurirani, počinje priprema podataka za označavanje.Copilot analizira liste kontrole pristupa dokumentima i organizira skup podataka za kasniju upotrebu u obuci. Ovaj korak može trajati nekoliko sati (do 24, ovisno o količini), a sistem vas obavještava putem e-pošte kada je spreman za nastavak.
Označavanje, obuka i evaluacija optimiziranih modela
Faza označavanja podataka nastoji identificirati koji su primjeri zaista dobri. da nauči model kako bi trebao izgledati kvalitetan izlaz. Umjesto da od samog početka zahtijeva masivan ručni rad, Copilot Optimization automatski odabire parove ili primjere koje smatra relevantnima i traži od stručnjaka da ih označi kao dobre ili ne tako dobre.
Obrazac za označavanje prikazuje kandidate za dokumente ili nacrte Kreator modela zatim ukazuje da li podaci tačno predstavljaju željeni standard. Ovaj proces se može ponavljati u nekoliko rundi, ovisno o složenosti zadatka, sve dok sistem ne prikupi dovoljno referentnih podataka za pouzdano treniranje.
Nakon što su podaci pripremljeni, obuka modela se pokreće u Azure AI Foundryju.Sve se ovo upravlja putem interfejsa Copilot Studio-a. Proces finog podešavanja može potrajati još nekoliko sati, ovisno o količini podataka. Nakon završetka, alat generira rezultate testiranja koje možete pregledati prije objavljivanja bilo čega.
Evaluacija je ključni korak: nije dovoljno da model "radi više ili manje"Važno je provjeriti da li je ton dosljedan, da osjetljivi podaci nisu izmišljeni, da li se poštuju predlošci, da li se primjenjuju ispravni poslovni kriteriji i da li ključne informacije nisu izostavljene. Ako nešto ne odgovara, možete se vratiti: dodati više izvora podataka, prilagoditi upute, uključiti više primjera ili poboljšati datoteku za mapiranje.
Opcionalno, može se pripremiti datoteka mapping.csv. s parovima dokumenata „precedent-cilj“, što ukazuje na to koja originalna datoteka odgovara kojoj konačnoj verziji. Ovaj CSV se sprema u korijenski direktorij izvora znanja i pomaže modelu da bolje razumije odnos između ulaza i izlaza, posebno u zadacima generiranja i sumiranja.
Napredno korištenje generiranja dokumenata s Copilot Optimizationom
Jedna od najmoćnijih Copilot aplikacija u lokalnim radnim procesima je generiranje dokumenata. Na osnovu predložaka i historijskih primjera, vještačka inteligencija se koristi za izradu početnih nacrta vrlo bliskih konačnoj verziji, drastično skraćujući proces. el tiempo ručno crtanje.
Ovaj pristup posebno dobro funkcioniše kada dokumenti prate prepoznatljive obrasce Mijenjaju se samo određeni detalji ili klauzule: opisi poslova, ugovori o uslugama, narudžbenice, obrasci za usklađenost ili dokumentacija proizvoda. Model identificira strukturu i stil organizacije i primjenjuje konzistentne promjene na osnovu specifikacija koje dostavite.
Da biste izvukli maksimum iz toga, preporučljivo je imati više od 20 dobro usklađenih parova referentnih dokumenata i njihovih ciljnih verzija.Ovi parovi, pohranjeni u SharePointu, trebali bi pokriti raspon varijacija koje očekujete da sistem obrađuje: različite vrste ugovora, različite porodice proizvoda, rutinske regulatorne promjene itd.
Potrebne promjene su navedene u strukturiranom polju unutar Copilot Optimization.Ovo modelu olakšava razumijevanje koje dijelove treba modificirati i kako. Na taj način, generirani nacrti već uključuju nove informacije, a istovremeno zadržavaju postojeći format, terminologiju i interni stil.
Rezultat su mnogo agilniji lokalni tokovi rada.Odjel ljudskih resursa generira ponude za posao u skladu s kulturom kompanije, pravni sastavlja periodične ugovore uz minimalan pregled, odjel za usklađenost kreira nove obrasce iz odobrenih predložaka, a nabava priprema nacrte narudžbi koje zahtijevaju samo konačnu validaciju.
Kopilot na sastancima i kolaborativni rad u Teamsu
Na nivou saradnje, Copilot je integrisan u Microsoft timovi postao je ključni saveznik upravljati kraćim, fokusiranijim i praktičnijim sastancima. Iako ovo nisu "lokalni tokovi rada" u klasičnom smislu internih procesa podataka, njihova upotreba na sastancima predstavlja vrlo relevantan dnevni tok rada.
Da biste koristili Copilot u Teamsu, potrebna vam je kompatibilna Microsoft 365 licenca. (na primjer, E3, E5 ili Business Premium) i omogućiti transkripciju ili snimanje sastanaka. Bez transkripcije ili snimanja, mogućnosti Copilota su smanjene, jer mu nedostaje sirovina za generiranje detaljnih sažetaka ili pouzdanih lista akcija.
Tokom sastanka, korisnik aktivira Copilot iz alatne trake Teams. Možete zatražiti sažetke u stvarnom vremenu, liste obaveza, tačke neslaganja ili otvorena pitanja. Ovo je posebno korisno za one koji se kasno pridružuju: mogu se upoznati s temom za manje od minute bez prekidanja toka razgovora.
Na kraju, Copilot pomaže u jasnom zatvaranju sesije.Identifikacija zadataka, odgovornih strana i sljedećih koraka. Svi ovi elementi su dostupni na kartici sažetka sastanka u Teamsu, što sprječava da se dogovori izgube u beskrajnom ćaskanju ili raspršenim ličnim bilješkama.
Postoje komplementarni alati poput Noota-e koji proširuju ove mogućnosti.Nude strukturiranije zapisnike, napredne datoteke s mogućnošću pretraživanja i specifične postavke za svaku vrstu sastanka. Integrirani s Teamsom, omogućavaju vam snimanje, transkribiranje i generiranje prilagođenih sažetaka, poboljšavajući praćenje i naknadnu saradnju.
Kopilot u pregledniku: prvi korak ka usvajanju umjetne inteligencije u svakodnevnom životu
Za mnoge organizacije, uvođenje Copilota putem Microsoft Edge To je strategija mekog usvajanjaOmogućava ljudima da se upoznaju s umjetnom inteligencijom u okruženju koje već svakodnevno koriste (preglednik) prije nego što prošire napredne mogućnosti Copilota na cijeli Microsoft 365.
Sesije obuke usmjerene na Copilot u Edgeu pokazuju kako ovaj alat pojednostavljuje zadatke. kao što su kreiranje tabela, pisanje e-poruka, sažimanje dugih web stranica ili brže pronalaženje relevantnih informacija. Sve ovo, uz integraciju sa OneDriveom za automatsko spremanje datoteka i osiguravanje da se ništa ne izgubi.
Ova vrsta obuke ima snažnu praktičnu komponentuUčesnici u stvarnom vremenu doživljavaju kako umjetna inteligencija uklanja repetitivan rad, kako mogu automatizirati male procese i kako Copilot može predložiti konkretne korake za rješavanje svakodnevnih problema u upravljanju projektima.
Uticaj nije samo individualan, već i organizacijski.Oslobađanjem vremena od repetitivnih zadataka, timovi mogu posvetiti više vremena kreativnosti, strategiji i donošenju odluka na visokom nivou. To, zauzvrat, jača konkurentnost malih i srednjih preduzeća i kompanija na sve digitalnijim tržištima.
Kako se povećava zrelost, uobičajeno je organizirati napredne i personalizirane sesije Za određene odjele, ovo uključuje povezivanje Copilota u Edgeu sa Copilotom u Microsoftu 365 i sa optimizovanim modelima u lokalnim tokovima rada. Na taj način, vještačka inteligencija prestaje biti novotarija i postaje strukturni dio svakodnevnog poslovanja.
Sigurnost, usklađenost i administracija u Copilot Optimizationu
Sigurnost i upravljanje su ključni stubovi pri optimizaciji Copilota s lokalnim podacimaNe radi se samo o tome da "radi dobro", već o tome da se osigura da se poštuju propisi o zaštiti podataka, intelektualno vlasništvo i interne politike kompanije.
Copilot optimizacija se izvršava u izolovanom okruženju unutar Microsoft 365 klijenta.Obučeni model nasljeđuje dozvole iz osnovnih dokumenata. Tokom obuke, nikakvi podaci o kupcima se ne šalju vanjskim servisima izvan sigurnog oblaka zakupca, što pomaže u usklađivanju sa standardima kao što su GDPR ili CCPA.
Administratori mogu kontrolisati pristup i modelima i agentima Ovo se postiže putem sigurnosnih grupa, omogućavajući uslugu samo određenim timovima (npr. istraživanje i razvoj ili pravni odjel) i precizno kontrolirajući ko može kreirati, koristiti i pregledavati svakog agenta. Administrativni centar vam omogućava praćenje projekata, pregled aktivnih prilagođenih predložaka i uklanjanje onih koji više nisu prikladni.
Politike usklađenosti primjenjuju se i na odgovore koje Copilot generira na osnovu Microsoft Graph-aSistem neće prikazivati dokumente ili isječke korisnicima koji nemaju dozvole, baš kao što bi se dogodilo sa standardnom pretragom u Microsoft 365. Nadalje, Copilot Optimization isključuje iz obuke datoteke kojima relevantne grupe nemaju pristup.
Važno je zapamtiti da organizacija ostaje odgovorna za korištenje podataka i modela.Administrator umjetne inteligencije mora osigurati da se u skupovima za obuku poštuju autorska prava, da su pojedinci pravilno obaviješteni o obradi njihovih podataka i da se rješavaju valjani zahtjevi za brisanje. Ako je model obučen korištenjem podataka od pojedinca koji koristi svoje pravo na brisanje, možda će biti potrebno ponovo obučiti ili izbrisati optimizirani model i pregledati kako aktiviranje ili deaktiviranje memorije Copilota.
Konačno, preporučljivo je uspostaviti procedure za ljudsku provjeru rezultata.posebno u osjetljivim oblastima (pravnim, regulatornim, finansijskim). Vještačka inteligencija može ubrzati rad, ali stručna verifikacija ostaje neophodna kako bi se osigurala tačnost, prikladnost i usklađenost s propisima.
Najbolje prakse za postavljanje i korištenje Copilota u lokalnim radnim procesima
Da bi Copilot zaista dodao vrijednost u lokalnim okruženjima, preporučljivo je slijediti niz najboljih praksi. koji usklađuju očekivanja, podatke, procese i sigurnost. To nije samo tehničko pitanje; to također uključuje kulturu i načine rada.
Počnite s jasnim poslovnim ciljevima Pomaže u određivanju prioriteta slučajeva upotrebe: Želimo li smanjiti vrijeme izrade ugovora? Ubrzati generiranje izvještaja? Poboljšati odgovor na incidente u isporuci? Standardizirati sažetke za rukovodioce? Jasan fokus olakšava mjerenje povrata ulaganja i prilagođavanje konfiguracije.
Odaberite visokokvalitetne, dobro održavane podatke o obuci Ovo je fundamentalno. Modeli uče iz onoga što vide: ako su dokumenti zastarjeli, loše formatirani ili nekonzistentni, rezultati će odražavati te probleme. Manji, ali vrlo reprezentativan skup je bolji od ogromne, neorganizirane kolekcije.
Definirajte specifične upute za model i upute za pokretanje To značajno poboljšava ponašanje agenata. Upute poput „koristite prijateljski, ali profesionalan ton“, „ne izmišljajte politike koje ne postoje“ ili „uvijek navedite referencu i datum originalnog dokumenta“ čine značajnu razliku u praksi.
Potaknite korisnike da formuliraju jasne upute i postavljaju dodatna pitanja To je također dio postavke, čak i ako je nematerijalan. Copilot podržava razgovore u više smjerova, tako da preciziranje pitanja, traženje dodatnih primjera ili zahtjev za korištenje drugog dokumenta kao reference su strategije koje poboljšavaju kvalitetu rezultata.
Konačno, usvojite iterativni način razmišljanja zasnovan na povratnim informacijama. Ovo omogućava Copilotu da se poboljšava tokom vremena. Analizira koji odgovori funkcionišu, koje se greške ponavljaju, koje nove podatke treba uključiti i kada ima smisla ponovo obučiti model. Copilot nije jednokratni projekat, već živa sposobnost koja se razvija zajedno s procesima vaše organizacije.
Integracija Copilota i njegova optimizacija s lokalnim podacima predstavlja kvalitativnu promjenu u načinu na koji radimoTokovi rada postaju agilniji, kritične informacije su dostupnije, odluke su bolje dokumentirane, a saradnja dobija na dubini. Sa solidnom osnovom upravljanja, pažljivo odabranim podacima i dobro odabranim slučajevima upotrebe, vještačka inteligencija prestaje biti apstraktno obećanje i postaje svakodnevni saveznik koji poboljšava produktivnost, kvalitet i prilagodljivost vaše organizacije.
Strastveni pisac o svijetu bajtova i tehnologije općenito. Volim dijeliti svoje znanje kroz pisanje, a to je ono što ću raditi na ovom blogu, pokazivati vam sve najzanimljivije stvari o gadžetima, softveru, hardveru, tehnološkim trendovima i još mnogo toga. Moj cilj je pomoći vam da se krećete u digitalnom svijetu na jednostavan i zabavan način.