Konfigurasikan dan optimumkan Copilot untuk aliran kerja setempat

Cara kami bekerja dengan data dan proses tempatan berubah pada kelajuan yang sangat pantas Terima kasih kepada kecerdasan buatan alat seperti Microsoft CopilotSemakin banyak syarikat ingin membawa kuasa itu terus ke dalam aliran kerja harian mereka, mengintegrasikan IA dengan dokumen, aplikasi dan sistem dalamannya tanpa kehilangan kawalan ke atas keselamatan atau pematuhan.

Mengkonfigurasi dan mengoptimumkan Copilot untuk aliran kerja setempat bukan sekadar "menghidupkan" ciritetapi sebaliknya dalam menggabungkan automasi, data proprietari, tadbir urus dan tabiat penggunaan yang baik. Apabila dilaksanakan dengan betul, Copilot menjadi ahli pasukan yang lain: ia mendraf dokumen, menjawab soalan kompleks tentang maklumat dalaman, meringkaskan laporan yang padat dan mencadangkan penyelesaian kepada isu operasi, sentiasa menghormati kebenaran dan peraturan organisasi anda.

Automasi pintar dan peranan Copilot dalam aliran tempatan

Automasi bukan lagi sekadar mengikuti skrip yang tegarAI yang disepadukan ke dalam Copilot membolehkan aliran kerja tempatan belajar daripada data, mengesan corak dan menyesuaikan diri apabila konteks berubah. Ini memberi kesan langsung kepada cara tugas seperti penciptaan dokumen, perancangan kapasiti dan bertindak balas terhadap isu kualiti atau bekalan diuruskan.

Gabungan AI, RPA, platform kod rendah/tanpa kod dan perlombongan proses membawa kepada apa yang dipanggil hiperautomasi.di mana hampir semua aktiviti berulang atau berasaskan maklumat boleh diautomasikan sebahagian atau sepenuhnya. Copilot bertindak sebagai lapisan risikan di atas sistem ini: ia memahami teks, menjana kandungan dan membantu membuat keputusan dengan cepat, tanpa pengguna perlu mengetahui kerumitan teknikal yang mendasarinya.

Platform kod rendah dan tanpa kod secara radikal memudahkan penciptaan aliran kerja tempatanmembolehkan kakitangan perniagaan tanpa latar belakang teknikal untuk mengkonfigurasi proses, borang dan ejen AI. Studio Copilot sesuai di sini sebagai "bengkel" di mana pakar subjek (pemasaran, kewangan, perundangan, operasi, dll.) boleh memperhalusi model dan mencipta ejen tanpa menulis kod, bergantung pada pembantu visual dan templat (lihat Tindakan dan Ejen Copilot).

Perlombongan proses dan tugasan menyediakan bahagian penting dalam menentukan apa yang perlu diautomasikanIa menunjukkan di mana aliran kerja menjadi macet, aktiviti mana yang paling memakan masa, dan di mana ejen berasaskan Copilot masuk akal. Dengan data ini, automasi yang benar-benar memberi kesan kepada kecekapan, kualiti perkhidmatan atau pematuhan diutamakan, dan evolusi keputusan boleh dijejaki dari semasa ke semasa. Tambahan pula, teknik ini dilengkapi dengan pendekatan untuk carian semantik dengan Copilot untuk mencari pengetahuan yang relevan dalam diri penyewa.

Konteks automasi canggih ini membuka jalan untuk Copilot beroperasi secara tempatan. pada data anda sendiri, menggabungkan model bahasa besar (LLM) terbaik dengan pengetahuan yang sedia ada SharePoint, Microsoft 365ERP, sistem pengeluaran atau aplikasi dalaman.

Apakah Pengoptimuman Copilot dan mengapa ia penting untuk persekitaran setempat?

Pengoptimuman Microsoft 365 Copilot ialah fungsi yang membolehkan anda "memperhalusi" LLM dengan data daripada penyewa anda sendiritanpa mengambil maklumat di luar persekitaran selamat Microsoft 365. Matlamatnya adalah untuk model memahami nada, templat, prosedur dan perbendaharaan kata khusus organisasi anda, supaya responsnya mempunyai gaya yang sama seperti yang akan digunakan oleh pakar dalaman.

Semua pembelajaran mesin dan pemprosesan kecerdasan buatan dilakukan dalam penyewa Microsoft 365.Sambil menghormati dasar keselamatan dan pematuhan sedia ada, model yang dioptimumkan mewarisi kebenaran daripada data latihan, memastikan ia tidak "melihat" atau menggunakan maklumat yang tidak boleh diakses oleh kumpulan yang dikonfigurasikan. Ini penting untuk aliran kerja tempatan yang mengendalikan data sensitif, terkawal atau boleh diaudit.

Berdasarkan model yang dioptimumkan ini, ejen deklaratif khusus boleh dicipta.yang disepadukan terus ke dalam Microsoft 365 Copilot dan muncul dalam aplikasi seperti PerkataanOutlook, Teams atau Excel. Ejen-ejen ini bukan sekadar chatbot generik: ia direka bentuk untuk tugas-tugas tertentu seperti merangka klausa undang-undang, meringkaskan laporan insiden, menyediakan cadangan perniagaan atau menerangkan dasar dalaman dengan tepat.

Kelebihan utamanya ialah pelarasan model dilakukan melalui antara muka bebas kod dalam Copilot Studio.Oleh itu, penganalisis perniagaan atau pakar fungsian boleh menerajui proses ini dengan sokongan IT yang terhad. Mereka tidak perlu menjadi saintis data; mereka hanya perlu mempunyai pemahaman yang baik tentang domain, jenis dokumen dan hasil yang dijangkakan.

Dalam praktiknya, Pengoptimuman Copilot mengubah Copilot daripada alat generik kepada pembantu yang sangat disesuaikan kepada aliran kerja tempatan anda: sebut "seperti syarikat anda", gunakan templat yang betul, gunakan penaakulan yang betul dan selaraskan dengan peraturan yang sedia ada dalam organisasi anda.

Prasyarat dan tadbir urus asas untuk mendayakan Pengoptimuman Copilot

Sebelum anda boleh mengkonfigurasi dan mentadbir Pengoptimuman Copilot, anda mesti memenuhi keperluan teknikal dan peranan tertentu.Perkhidmatan ini direka, pada mulanya, untuk organisasi yang mempunyai jumlah lesen yang besar dan pengurus AI yang jelas.

Pertama, penyewa mesti mendaftar dalam Program Akses Awal (EAP) Pengoptimuman Copilot.Ini memerlukan, antara lain, mempunyai bilangan minimum lesen tambahan Microsoft 365 Copilot yang aktif dalam penyewa. Di samping itu, seseorang yang mempunyai peranan Pentadbir AI mesti menerima terma program bagi pihak organisasi.

Adalah penting untuk membolehkan peluasan Copilot diaktifkan dalam pusat pentadbiran Microsoft 365.Dalam bahagian tetapan Copilot, anda boleh mengurus kedua-dua pendayaan perkhidmatan pengoptimuman dan pilihan akses penerbitan dan ejen. Jika organisasi anda menggunakan dasar DLP yang menyekat penyambung Power Platform baharu, anda perlu mengklasifikasikan semula penyambung "Penyewa Copilot" menggunakan [kaedah/kaedah yang sesuai]. PowerShell supaya ia boleh digunakan dengan klasifikasi yang sesuai.

Hanya orang yang mempunyai peranan Pentadbiran AI sahaja yang boleh mengurus kawalan tadbir urus Pengoptimuman CopilotSiapakah yang boleh mencipta model, pengguna atau kumpulan mana yang boleh mengaksesnya, model mana yang masih diterbitkan dan yang akan dialih keluar. Semua ini dikawal daripada Pusat Pentadbiran itu sendiri, dalam bahagian Pengoptimuman Copilot tertentu.

Dengan mendayakan Pengoptimuman Copilot, anda boleh mengehadkan perkhidmatan secara eksplisit kepada pengguna atau kumpulan tertentu.Adalah amalan yang baik untuk bermula dengan kumpulan kecil (contohnya, pasukan Perundangan, R&D atau Rantaian Bekalan) dan secara beransur-ansur berkembang apabila hasilnya disahkan dan disiplin penggunaan AI yang bertanggungjawab disatukan.

Reka bentuk peranan: pentadbir, pencipta model dan pengguna akhir

Persediaan Copilot yang mantap untuk aliran kerja setempat memerlukan peranan yang ditakrifkan dengan jelas. yang campur tangan, menghalang "semua orang daripada melakukan segala-galanya" dan memastikan kebolehkesanan siapa yang boleh mencipta dan menerbitkan model.

Pentadbir kecerdasan buatan bertanggungjawab untuk lapisan tadbir urus.Mereka mengaktifkan atau menyahaktifkan Pengoptimuman Copilot, menentukan jabatan mana yang mengambil bahagian, mengawal kitaran hayat model dan menyemak pematuhan dengan dasar keselamatan dan privasi. Mereka juga boleh mengalih keluar model yang diterbitkan apabila ia menjadi usang atau tidak lagi selaras dengan peraturan dalaman.

Pembuat model ialah pakar dalam setiap bidang —contohnya, individu daripada pemasaran, kewangan, perundangan atau operasi— dengan keupayaan untuk memilih sumber data, mengkonfigurasi tugasan dan menyemak keputusan. Mereka diberikan kebenaran untuk menggunakan Pengoptimuman Copilot daripada Pusat Pentadbiran dan biasanya merupakan kumpulan terhad (secara lalai, sehingga sepuluh pengguna setiap organisasi, boleh dikembangkan melalui sokongan Microsoft jika perlu).

Apabila pencipta model baharu menyertai, mereka akan menerima e-mel dengan arahan. Untuk bermula di Copilot Studio: tempat untuk mencari bahagian Pengoptimuman Copilot, jenis tugasan yang boleh anda cipta, cara memilih sumber pengetahuan dan cara memberi pengguna lain akses kepada ejen yang terhasil.

Pengguna akhir berinteraksi dengan ejen yang dioptimumkan secara langsung dalam aplikasi Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook, dll.), sama seperti yang mereka lakukan dengan Copilot standard, tetapi mendapat manfaat daripada pengetahuan khusus model yang terlatih. Mereka tidak perlu mengetahui butiran konfigurasi; mereka hanya perlu jelas tentang skop ejen dan cara merumuskan arahan yang berkesan.

Penciptaan model yang dioptimumkan: Tugasan Soal Jawab, penjanaan dan ringkasan

Pengoptimuman Copilot kini menyokong tiga jenis tugas utama yang merangkumi kebanyakan aliran kerja berasaskan dokumen tempatan: soalan dan jawapan pakar (Q&A), penjanaan dokumen dan ringkasan dokumen.

Dalam kes Soal Jawab, matlamatnya adalah untuk ejen bertindak sebagai pakar Mampu menerangkan peraturan, membandingkan dasar, mewajarkan klausa atau menjelaskan prosedur menggunakan kandungan yang disimpan dalam format seperti .docx, .pdf atau .html. Sesuai untuk topik dengan teks yang padat dan stabil: peraturan, kod cukai, manual teknikal, dokumentasi saintifik atau dasar dalaman.

Tugas penjanaan dokumen direka bentuk untuk menghasilkan draf pertama yang berkualiti tinggi Ini berdasarkan dokumen rujukan dan perubahan berstruktur. Contohnya, kontrak berulang, tawaran komersial, huraian kerja, borang pematuhan atau dokumentasi produk. Di sini, adalah penting untuk mempunyai pasangan "dokumen asal + versi diubah suai akhir" yang sejajar dengan baik.

Secara ringkasnya, model ini belajar untuk meringkaskan dokumen yang kompleks menghormati nada, format dan keutamaan kandungan organisasi. Ia sangat berguna dalam konteks berisiko tinggi atau volum tinggi (laporan kawal selia, ringkasan eksekutif, laporan kualiti atau audit), di mana konsistensi dan ketepatan sama pentingnya dengan menjimatkan masa.

Memilih jenis tugasan yang betul adalah keputusan penting yang pertama Semasa mengkonfigurasi model yang dioptimumkan: tidak sama meminta Copilot menjana kontrak dari awal seperti meminta ringkasan kontrak sedia ada atau menjawab soalan kompleks tentang kandungannya. Menentukan tugas perniagaan dengan jelas membantu melaraskan data, arahan dan penilaian.

Menyesuaikan model dalam Copilot Studio langkah demi langkah

Aliran kerja penyesuaian model diuruskan sepenuhnya dari Copilot Studioboleh diakses daripada pelayar. Dari situ, pencipta model mengikuti satu siri langkah berpandu yang menstrukturkan proses dari awal hingga akhir.

Pertama, model baharu dicipta, memberikannya nama dan penerangan yang jelas. Mereka harus menjelaskan dengan tepat apa fungsinya dan untuk apa ia akan digunakan. Adalah dinasihatkan untuk menggunakan bahasa yang mudah difahami oleh pengguna akhir, mengelakkan nama teknikal semata-mata yang tidak akan dikenali oleh sesiapa pun.

Sumber ilmu kemudiannya dipilih.Ini biasanya merupakan koleksi dokumen yang terletak di SharePoint. Set data ini adalah asas yang akan dipelajari oleh model: templat yang diluluskan, laporan yang telah lengkap, kontrak yang ditandatangani, borang pematuhan yang sah, dsb. Kualiti dan kekinian data ini akan memberi kesan langsung kepada kualiti model.

Bahagian kebenaran mentakrifkan kumpulan keselamatan atau orang yang boleh menggunakan model tersebutPengoptimuman Copilot menapis dokumen latihan yang tidak dapat diakses oleh kumpulan tersebut dan boleh mencadangkan kumpulan tambahan untuk memaksimumkan jangkauan pengetahuan, sentiasa menghormati ACL setiap fail.

Seterusnya, jenis tugasan (S&J, penjanaan atau ringkasan) dipilih dan arahan model ditulis.Arahan ini membimbing sistem tentang nada (“nada formal,” “bahasa mesra tetapi profesional”), kriteria kualiti (“jangan mereka-reka peraturan,” “sentiasa petik rujukan dokumen”) dan jangkaan output. Lebih tepat dan realistik arahan ini, lebih baik tingkah laku model akan sejajar dengan keperluan perniagaan.

Sebaik sahaja elemen-elemen ini dikonfigurasikan, penyediaan data untuk pelabelan bermula.Copilot menganalisis senarai kawalan akses dokumen dan menyusun set data untuk kegunaan kemudian dalam latihan. Langkah ini boleh mengambil masa beberapa jam (sehingga 24 jam, bergantung pada jumlah), dan sistem akan memberitahu anda melalui e-mel apabila ia sedia untuk diteruskan.

Pelabelan, latihan dan penilaian model yang dioptimumkan

Fasa pelabelan data bertujuan untuk mengenal pasti contoh mana yang benar-benar baik. untuk mengajar model bagaimana sepatutnya output yang berkualiti. Daripada memerlukan kerja manual yang besar dari awal, Pengoptimuman Copilot secara automatik memilih pasangan atau contoh yang dianggap relevan dan meminta pakar untuk melabelkannya sebagai baik atau tidak begitu baik.

Borang pelabelan memaparkan dokumen atau draf calon Pencipta model kemudiannya menunjukkan sama ada data tersebut mewakili piawaian yang dikehendaki dengan tepat. Proses ini boleh diulang dalam beberapa pusingan, bergantung pada kerumitan tugasan, sehingga sistem mempunyai data rujukan yang mencukupi untuk dilatih dengan andal.

Dengan data yang disediakan, latihan model dilancarkan dalam Azure AI Foundry.Semua ini diuruskan melalui antara muka Copilot Studio. Proses penalaan halus boleh mengambil masa beberapa jam lagi, bergantung pada jumlah data. Setelah selesai, alat ini akan menjana keputusan ujian untuk anda semak sebelum menerbitkan apa-apa.

Penilaian merupakan langkah kritikal: model tidak mencukupi untuk "berfungsi lebih atau kurang"Adalah penting untuk mengesahkan bahawa nada adalah konsisten, data sensitif tidak direka-reka, templat dipatuhi, kriteria perniagaan yang kukuh digunakan dan maklumat penting tidak diabaikan. Jika sesuatu tidak sesuai, anda boleh kembali: tambah lebih banyak sumber data, laraskan arahan, masukkan lebih banyak contoh atau perbaiki fail pemetaan.

Secara pilihan, fail mapping.csv boleh disediakan. dengan pasangan dokumen “precedent-target”, yang menunjukkan fail asal yang sepadan dengan draf akhir yang mana. CSV ini disimpan dalam root sumber pengetahuan dan membantu model memahami hubungan antara input dan output dengan lebih baik, terutamanya dalam tugasan penjanaan dan peringkasan.

Penggunaan penjanaan dokumen lanjutan dengan Pengoptimuman Copilot

Salah satu aplikasi Copilot yang paling berkuasa dalam aliran kerja tempatan ialah penjanaan dokumen. Berdasarkan templat dan contoh sejarah, AI digunakan untuk menghasilkan draf awal yang hampir dengan versi akhir, sekali gus mengurangkan proses secara drastik. el tiempo penggubalan manual.

Pendekatan ini berfungsi dengan baik terutamanya apabila dokumen mengikuti corak yang boleh dikenali Hanya butiran atau klausa tertentu yang berubah: huraian kerja, kontrak perkhidmatan, pesanan pembelian, borang pematuhan atau dokumentasi produk. Model ini mengenal pasti struktur dan gaya organisasi dan menggunakan perubahan yang konsisten berdasarkan spesifikasi yang anda berikan.

Untuk memanfaatkannya sepenuhnya, adalah dinasihatkan untuk mempunyai lebih daripada 20 pasangan dokumen rujukan yang sejajar dengan baik dan versi sasarannya.Pasangan ini, yang disimpan dalam SharePoint, harus merangkumi pelbagai variasi yang anda harapkan dapat dikendalikan oleh sistem: jenis kontrak yang berbeza, keluarga produk yang berbeza, perubahan peraturan rutin, dll.

Perubahan yang diperlukan disediakan dalam medan berstruktur dalam Pengoptimuman Copilot.Ini memudahkan model untuk memahami bahagian mana yang perlu diubah suai dan bagaimana. Dengan cara ini, draf yang dihasilkan sudah menggabungkan maklumat baharu, sambil mengekalkan format, terminologi dan gaya dalaman sedia ada.

Hasilnya adalah aliran kerja tempatan yang jauh lebih tangkas.Sumber manusia menjana tawaran kerja yang selaras dengan budaya syarikat, draf undang-undang kontrak berkala dengan semakan minimum, pematuhan membina borang baharu daripada templat yang diluluskan dan pembelian menyediakan draf pesanan yang hanya memerlukan pengesahan akhir.

Pembantu juruterbang dalam mesyuarat dan kerja kolaboratif dalam Pasukan

Pada peringkat kolaboratif, Copilot disepadukan ke dalam Microsoft Pasukan telah menjadi sekutu utama untuk mengurus mesyuarat yang lebih pendek, lebih fokus dan boleh diambil tindakan. Walaupun ini bukan "aliran kerja tempatan" dalam erti kata klasik proses data dalaman, penggunaannya dalam mesyuarat merupakan aliran kerja harian yang sangat relevan.

Untuk menggunakan Copilot dalam Teams, anda memerlukan lesen Microsoft 365 yang serasi. (contohnya, E3, E5 atau Business Premium) dan mendayakan transkripsi atau rakaman mesyuarat. Tanpa transkripsi atau rakaman, keupayaan Copilot berkurangan kerana ia kekurangan bahan mentah untuk menjana ringkasan terperinci atau senarai tindakan yang boleh dipercayai.

Semasa mesyuarat, pengguna mengaktifkan Copilot daripada bar alat Teams. Dan anda boleh meminta ringkasan masa nyata, senarai tugasan, perkara yang tidak dipersetujui atau soalan terbuka. Ini amat berguna untuk mereka yang menyertai lewat: mereka boleh mengikuti perkembangan dalam masa kurang daripada seminit tanpa mengganggu aliran perbualan.

Pada akhirnya, Copilot membantu menutup sesi dengan jelas.Mengenal pasti tugasan, pihak yang bertanggungjawab dan langkah seterusnya. Semua elemen ini boleh diakses daripada tab ringkasan mesyuarat dalam Teams, menghalang perjanjian daripada hilang dalam sembang tanpa henti atau nota peribadi yang berselerak.

Terdapat alat pelengkap seperti Noota yang meluaskan keupayaan iniMenawarkan minit mesyuarat yang lebih berstruktur, fail carian lanjutan dan tetapan khusus untuk setiap jenis mesyuarat. Bersepadu dengan Teams, ia membolehkan anda merakam, menyalin dan menjana ringkasan tersuai, sekali gus meningkatkan susulan dan kerjasama seterusnya.

Copilot dalam pelayar: langkah pertama ke arah menerima pakai AI dalam kehidupan seharian

Bagi kebanyakan organisasi, memperkenalkan Copilot melalui Microsoft Edge Ia merupakan strategi penerimaan lembutIa membolehkan orang ramai membiasakan diri dengan AI dalam persekitaran yang telah mereka gunakan setiap hari (pelayar) sebelum melanjutkan keupayaan lanjutan Copilot ke seluruh Microsoft 365.

Sesi latihan yang difokuskan pada Copilot dalam Edge menunjukkan bagaimana alat ini memudahkan tugasan seperti mencipta hamparan, mengarang e-mel, meringkaskan halaman web yang panjang atau mencari maklumat yang berkaitan dengan lebih pantas. Semua ini, ditambah pula dengan penyepaduan OneDrive untuk menyimpan fail secara automatik dan memastikan tiada apa yang hilang.

Latihan jenis ini mempunyai komponen praktikal yang kukuhPeserta mengalami sendiri secara langsung bagaimana AI dapat menghapuskan kerja berulang, bagaimana mereka boleh mengautomasikan proses kecil dan bagaimana Copilot boleh mencadangkan langkah konkrit untuk menyelesaikan masalah pengurusan projek harian.

Kesannya bukan sahaja kepada individu tetapi juga kepada organisasi.Dengan membebaskan masa daripada tugasan yang berulang-ulang, pasukan boleh mendedikasikan lebih banyak masa untuk kreativiti, strategi dan membuat keputusan peringkat tinggi. Ini seterusnya, memperkukuh daya saing PKS dan syarikat dalam pasaran digital yang semakin meningkat.

Apabila kematangan meningkat, adalah perkara biasa untuk menganjurkan sesi lanjutan dan diperibadikan Bagi jabatan tertentu, ini melibatkan penyambungan Copilot dalam Edge dengan Copilot dalam Microsoft 365 dan dengan model yang dioptimumkan dalam aliran kerja tempatan. Dengan cara ini, AI tidak lagi menjadi sesuatu yang baharu dan menjadi bahagian struktur operasi harian.

Keselamatan, pematuhan dan pentadbiran dalam Pengoptimuman Copilot

Keselamatan dan tadbir urus merupakan tonggak penting apabila mengoptimumkan Copilot dengan data tempatanIa bukan sekadar tentang "menjadikannya berfungsi dengan baik," tetapi tentang memastikan ia menghormati peraturan perlindungan data, harta intelek dan dasar dalaman syarikat.

Pengoptimuman Copilot berjalan dalam persekitaran terpencil dalam penyewa Microsoft 365.Model yang terlatih mewarisi kebenaran daripada dokumen asas. Semasa latihan, tiada data pelanggan dihantar ke perkhidmatan luaran di luar awan selamat penyewa, yang membantu mematuhi piawaian seperti GDPR atau CCPA.

Pentadbir boleh mengawal akses kepada kedua-dua model dan ejen Ini dicapai melalui kumpulan keselamatan, yang membolehkan perkhidmatan hanya untuk pasukan tertentu (cth., R&D atau Perundangan) dan mengawal dengan tepat siapa yang boleh mencipta, menggunakan dan melihat setiap ejen. Pusat Pentadbiran membolehkan anda memantau projek, menyemak templat tersuai aktif dan mengalih keluar projek yang tidak lagi sesuai.

Dasar pematuhan juga terpakai kepada respons yang dijana oleh Copilot berdasarkan Microsoft GraphSistem ini tidak akan memaparkan dokumen atau coretan kepada pengguna yang kekurangan kebenaran, seperti yang akan berlaku dengan carian standard dalam Microsoft 365. Tambahan pula, Pengoptimuman Copilot mengecualikan fail daripada latihan yang tidak dapat diakses oleh kumpulan yang berkaitan.

Adalah penting untuk diingat bahawa organisasi tetap bertanggungjawab terhadap penggunaan data dan model.Pentadbir AI mesti memastikan bahawa set latihan menghormati hak cipta, individu dimaklumkan dengan betul tentang pemprosesan data mereka, dan permintaan pemadaman yang sah ditangani. Jika model dilatih menggunakan data daripada individu yang melaksanakan hak mereka untuk pemadaman, mungkin perlu untuk melatih semula atau memadam model yang dioptimumkan dan menyemak semula caranya. aktifkan atau nyahaktifkan memori Copilot.

Akhir sekali, adalah dinasihatkan untuk mewujudkan prosedur bagi semakan output oleh manusia.terutamanya dalam bidang sensitif (perundangan, kawal selia, kewangan). AI boleh mempercepatkan kerja, tetapi pengesahan pakar masih diperlukan untuk memastikan ketepatan, kesesuaian dan pematuhan kawal selia.

Amalan terbaik untuk menyediakan dan menggunakan Copilot dalam aliran kerja setempat

Agar Copilot benar-benar menambah nilai dalam persekitaran tempatan, adalah dinasihatkan untuk mengikuti beberapa amalan terbaik. yang menyelaraskan jangkaan, data, proses dan keselamatan. Ia bukan sekadar isu teknikal; ia juga melibatkan budaya dan cara kerja.

Mulakan dengan objektif perniagaan yang jelas Ia membantu mengutamakan kes penggunaan: Adakah kita mahu mengurangkan masa penggubalan kontrak? Mempercepatkan penjanaan laporan? Meningkatkan tindak balas terhadap insiden bekalan? Menyeragamkan ringkasan eksekutif? Tumpuan yang jelas memudahkan untuk mengukur pulangan pelaburan dan melaraskan konfigurasi.

Pilih data latihan yang berkualiti tinggi dan diselenggara dengan baik Ini adalah asas. Model belajar daripada apa yang mereka lihat: jika dokumen ketinggalan zaman, formatnya tidak betul atau tidak konsisten, outputnya akan mencerminkan masalah tersebut. Set yang lebih kecil tetapi sangat mewakili adalah lebih baik daripada koleksi yang besar dan tidak teratur.

Tentukan arahan model dan gesaan permulaan khusus Ia meningkatkan tingkah laku ejen dengan ketara. Arahan seperti “gunakan nada mesra tetapi profesional,” “jangan mereka-reka dasar yang tidak wujud,” atau “sentiasa memetik rujukan dan tarikh dokumen asal” membuat perbezaan yang ketara dalam amalan.

Galakkan pengguna untuk merangka arahan yang jelas dan bertanya soalan susulan Ia juga merupakan sebahagian daripada persediaan, walaupun ia tidak ketara. Copilot menyokong perbualan berbilang pusingan, jadi memperhalusi soalan, meminta contoh tambahan atau meminta penggunaan dokumen lain sebagai rujukan adalah strategi yang meningkatkan kualiti hasilnya.

Akhir sekali, gunakan pemikiran berulang dan berasaskan maklum balas Ini membolehkan Copilot menambah baik dari semasa ke semasa. Ia menganalisis respons yang berkesan, ralat yang diulang, data baharu yang perlu digabungkan dan bila masa yang sesuai untuk melatih semula model tersebut. Copilot bukanlah projek sekali sahaja, tetapi keupayaan hidup yang berkembang seiring dengan proses organisasi anda.

Mengintegrasikan Copilot dan pengoptimumannya dengan data tempatan mewakili perubahan kualitatif dalam cara kami bekerjaAliran kerja menjadi lebih tangkas, maklumat penting lebih mudah diakses, keputusan didokumenkan dengan lebih baik, dan kerjasama menjadi lebih mendalam. Dengan asas tadbir urus yang kukuh, data yang disusun rapi, dan kes penggunaan yang dipilih dengan baik, AI tidak lagi menjadi janji abstrak dan menjadi sekutu harian yang meningkatkan produktiviti, kualiti, dan kebolehsuaian organisasi anda.