- Optimizacija Kopilot Omogoča vam natančno nastavitev jezikovnih modelov s podatki najemnikov za ustvarjanje agentov, specializiranih za lokalne tokove.
- Kakovost podatkov, navodila za model in upravljanje dostopa so ključni za varnost, skladnost in natančnost.
- Primeri uporabe, kot so ustvarjanje dokumentov, vprašanja in odgovori strokovnjakov ter operativna podpora, spreminjajo ponavljajoče se naloge v agilne procese.
- Postopno uvajanje, ki temelji na jasnih ciljih in iterativnih izboljšavah, maksimizira vpliv sistema Copilot na organizacijsko produktivnost.
Način dela z lokalnimi podatki in procesi se spreminja z vrtoglavo hitrostjo. Zahvaljujoč umetna inteligenca orodja, kot so Microsoftov kopilotVedno več podjetij želi to moč neposredno vključiti v svoje vsakodnevne delovne procese, tako da integrira IA s svojimi dokumenti, aplikacijami in notranjimi sistemi, ne da bi pri tem izgubila nadzor nad varnostjo ali skladnostjo s predpisi.
Konfiguriranje in optimizacija programa Copilot za lokalne delovne procese ni le "vklop" funkcijetemveč v združevanju avtomatizacije, lastniških podatkov, upravljanja in dobrih uporabniških navad. Ko je pravilno implementiran, Copilot postane še en član ekipe: pripravlja dokumente, odgovarja na kompleksna vprašanja o internih informacijah, povzema obsežna poročila in predlaga rešitve za operativne težave, pri čemer vedno spoštuje dovoljenja in pravila vaše organizacije.
Inteligentna avtomatizacija in vloga sistema Copilot v lokalnih pretokih
Avtomatizacija ni več le sledenje togemu scenarijuUmetna inteligenca, integrirana v Copilot, omogoča lokalnim delovnim procesom učenje iz podatkov, zaznavanje vzorcev in prilagajanje spremembam konteksta. To neposredno vpliva na upravljanje nalog, kot so ustvarjanje dokumentov, načrtovanje zmogljivosti in odzivanje na težave s kakovostjo ali dobavo.
Kombinacija umetne inteligence, RPA, platform z nizko/brez kode in rudarjenja procesov vodi do tako imenovane hiperavtomatizacije.kjer je mogoče skoraj vsako ponavljajočo se ali na informacijah temelječo dejavnost delno ali v celoti avtomatizirati. Copilot deluje kot inteligentna plast na vrhu teh sistemov: razume besedilo, ustvarja vsebino in pomaga pri hitrem sprejemanju odločitev, ne da bi moral uporabnik poznati osnovno tehnično kompleksnost.
Platforme z nizko kodo in brez kode radikalno poenostavljajo ustvarjanje lokalnih delovnih procesovkar omogoča poslovnemu osebju brez tehničnega znanja konfiguriranje procesov, obrazcev in agentov umetne inteligence. Copilot Studio se tukaj uvršča kot »delavnica«, kjer lahko strokovnjaki za določeno področje (trženje, finance, pravo, operacije itd.) natančno prilagodijo modele in ustvarijo agente brez pisanja kode, pri čemer se zanašajo na vizualne pomočnike in predloge (glejte Dejanja in agenti Copilota).
Rudarjenje procesov in nalog je ključni del pri odločanju o tem, kaj avtomatiziratiPrikazuje, kje se delovni procesi zatikajo, katere dejavnosti so najbolj časovno zahtevne in kje so agenti, ki temeljijo na platformi Copilot, smiselni. S temi podatki se prednostno obravnavajo avtomatizacije, ki resnično vplivajo na učinkovitost, kakovost storitev ali skladnost, razvoj rezultatov pa je mogoče spremljati skozi čas. Poleg tega te tehnike dopolnjujejo pristopi k semantično iskanje s Copilotom najti ustrezno znanje znotraj najemnika.
Ta kontekst napredne avtomatizacije utira pot lokalnemu delovanju sistema Copilot. na vaših lastnih podatkih, pri čemer združujete najboljše iz modelov velikih jezikov (LLM) z znanjem, ki je že v SharePoint, Microsoft 365ERP, proizvodni sistemi ali interne aplikacije.
Kaj je optimizacija Copilota in zakaj je ključna za lokalna okolja?
Optimizacija Microsoft 365 Copilot je funkcionalnost, ki vam omogoča »natančno nastavitev« LLM-ov s podatki iz vašega najemnika.ne da bi informacije prenesel iz varnega okolja storitve Microsoft 365. Cilj je, da model razume ton, predloge, postopke in specifičen besednjak vaše organizacije, tako da imajo njegovi odgovori enak slog, kot bi ga uporabil notranji strokovnjak.
Vsa obdelava strojnega učenja in umetne inteligence se izvaja znotraj najemnika storitve Microsoft 365.Optimizirani model ob spoštovanju obstoječih varnostnih in skladnostnih politik podeduje dovoljenja iz učnih podatkov, s čimer zagotavlja, da ne »vidi« ali uporablja informacij, do katerih konfigurirane skupine nimajo dostopa. To je bistveno za lokalne delovne procese, ki obravnavajo občutljive, regulirane ali pregledne podatke.
Na podlagi teh optimiziranih modelov je mogoče ustvariti specifične deklarativne agente.ki so neposredno integrirani v Microsoft 365 Copilot in se pojavljajo v aplikacijah, kot so besedaOutlook, Teams ali Excel. Ti agenti niso le generični klepetalni roboti: zasnovani so za specifične naloge, kot so priprava pravnih določb, povzemanje poročil o incidentih, priprava poslovnih predlogov ali natančna razlaga notranjih politik.
Velika prednost je, da se prilagajanje modela izvaja prek vmesnika brez kode v Copilot Studiu.Zato lahko poslovni analitiki ali funkcionalni strokovnjaki vodijo postopek z omejeno IT-podporo. Ni jim treba biti podatkovni znanstveniki; preprosto morajo dobro razumeti področje, vrsto dokumentov in pričakovani rezultat.
V praksi Copilot Optimization preoblikuje Copilot iz generičnega orodja v globoko prilagojenega pomočnika. vašim lokalnim delovnim procesom: govorite »kot vaše podjetje«, uporabite prave predloge, uporabite pravilno sklepanje in se uskladite s pravili, ki že obstajajo v vaši organizaciji.
Predpogoji in osnovno upravljanje za omogočanje optimizacije Copilota
Preden lahko konfigurirate in upravljate Copilot Optimization, morate izpolnjevati določene tehnične zahteve in zahteve glede vlog.Storitev je sprva zasnovana za organizacije z veliko količino licenc in jasno opredeljenim upraviteljem umetne inteligence.
Najprej mora biti najemnik vpisan v program zgodnjega dostopa (EAP) podjetja Copilot Optimization.To med drugim zahteva minimalno število aktivnih licenc za dodatek Microsoft 365 Copilot v najemniku. Poleg tega mora oseba z vlogo skrbnika umetne inteligence sprejeti pogoje programa v imenu organizacije.
Bistveno je, da je razširljivost Copilota omogočena v skrbniškem središču za Microsoft 365.V razdelku z nastavitvami Copilota lahko upravljate tako omogočanje storitve optimizacije kot tudi možnosti objavljanja in dostopa agentov. Če vaša organizacija uporablja pravilnike DLP, ki blokirajo nove povezovalnike Power Platform, boste morali prerazvrstiti povezovalnik »Tenant Copilot« z uporabo [ustrezne metode/metode]. PowerShell da se ga lahko uporabi z ustrezno klasifikacijo.
Samo osebe z vlogo skrbnika umetne inteligence lahko upravljajo kontrolnike upravljanja optimizacije Copilot.Kdo lahko ustvarja modele, kateri uporabniki ali skupine imajo dostop do njih, kateri modeli ostanejo objavljeni in kateri so odstranjeni. Vse to se nadzoruje v samem skrbniškem središču, v posebnem razdelku Copilot Optimization.
Z omogočanjem optimizacije Copilot lahko storitev izrecno omejite na določene uporabnike ali skupine.Dobra praksa je začeti z majhno skupino (npr. pravnimi, raziskovalno-razvojnimi ali dobavnimi skupinami) in jo postopoma širiti, ko se rezultati potrdijo in se utrdi disciplina odgovorne uporabe umetne inteligence.
Oblikovanje vlog: skrbniki, ustvarjalci modelov in končni uporabniki
Robustna nastavitev Copilota za lokalne delovne procese zahteva jasno opredeljene vloge. ki posredujejo, preprečujejo, da bi "vsi počeli vse" in zagotavljajo sledljivost tega, kdo lahko ustvarja in objavlja modele.
Za plast upravljanja so odgovorni skrbniki umetne inteligence.Aktivirajo ali deaktivirajo optimizacijo Copilot, odločajo, kateri oddelki sodelujejo, nadzorujejo življenjski cikel modela in pregledujejo skladnost s pravilniki o varnosti in zasebnosti. Objavljene modele lahko tudi odstranijo, ko postanejo zastareli ali niso več skladni z internimi predpisi.
Izdelovalci modelov so strokovnjaki na posameznem področju – na primer ljudje iz trženja, financ, pravnega oddelka ali poslovanja – z možnostjo izbire virov podatkov, konfiguriranja opravil in pregleda rezultatov. Dovoljenje za uporabo storitve Copilot Optimization jim je dodeljeno v skrbniškem središču in so običajno omejena skupina (privzeto do deset uporabnikov na organizacijo, po potrebi pa jih je mogoče razširiti z Microsoftovo podporo).
Ko se pridruži nov ustvarjalec modela, prejme e-pošto z navodili. Za začetek uporabe programa Copilot Studio: kje najti razdelek Copilot Optimization, katere vrste nalog lahko ustvarite, kako izbrati vire znanja in kako drugim uporabnikom omogočiti dostop do nastalih agentov.
Končni uporabniki komunicirajo z optimiziranimi agenti neposredno v aplikacijah Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook itd.), tako kot bi to počeli s standardnim Copilotom, vendar s specifičnim znanjem o usposobljenem modelu. Ni jim treba poznati podrobnosti konfiguracije; le jasno morajo vedeti, kaj agent počne in kako oblikovati učinkovita navodila.
Ustvarjanje optimiziranih modelov: naloge vprašanj in odgovorov, generiranje in povzemanje
Copilot Optimization trenutno podpira tri glavne vrste nalog ki zajemajo večino lokalnih delovnih procesov, ki temeljijo na dokumentih: strokovna vprašanja in odgovori (Q&A), ustvarjanje dokumentov in povzemanje dokumentov.
V primeru vprašanj in odgovorov je cilj, da agent deluje kot specialist Sposoben pojasnjevanja predpisov, primerjave politik, utemeljevanja klavzul ali razjasnjevanja postopkov z uporabo vsebine, shranjene v formatih, kot so .docx, .pdf ali .html. Idealen za teme z gostim in stabilnim besedilom: predpisi, davčni zakoniki, tehnični priročniki, znanstvena dokumentacija ali interne politike.
Naloga ustvarjanja dokumentov je zasnovana za izdelavo visokokakovostnih prvih osnutkov To temelji na referenčnih dokumentih in strukturiranih spremembah. Na primer, ponavljajoče se pogodbe, komercialne ponudbe, opisi delovnih mest, obrazci za skladnost ali dokumentacija izdelkov. Tukaj je ključnega pomena imeti dobro usklajene pare "izvirni dokument + končna spremenjena različica".
Skratka, model se nauči zgostiti kompleksne dokumente spoštuje ton, obliko in prednostne naloge organizacije glede vsebine. Zelo je uporaben v kontekstih z visokim tveganjem ali velikim obsegom (regulativna poročila, povzetki za vodstvo, poročila o kakovosti ali revizije), kjer sta doslednost in natančnost prav tako pomembni kot prihranek časa.
Izbira prave vrste naloge je prva ključna odločitev Pri konfiguriranju optimiziranega modela: ni enako prositi Copilota, naj ustvari pogodbo iz nič, kot zahtevati povzetke obstoječih pogodb ali odgovoriti na kompleksna vprašanja o njihovi vsebini. Jasna opredelitev poslovne naloge pomaga pri prilagajanju podatkov, navodil in ocen.
Prilagajanje modela v programu Copilot Studio korak za korakom
Potek dela prilagajanja modela se v celoti upravlja iz programa Copilot Studiodostopno iz brskalnika. Od tam naprej ustvarjalci modelov sledijo vrsti vodenih korakov, ki strukturirajo postopek od začetka do konca.
Najprej se ustvari nov model, ki mu dodeli jasno ime in opis. Natančno bi morali pojasniti, kaj počne in za kaj se bo uporabljalo. Priporočljivo je uporabljati jezik, ki je razumljiv končnim uporabnikom, pri čemer se je treba izogibati zgolj tehničnim imenom, ki jih nihče ne bo prepoznal.
Nato se izberejo viri znanja.To so običajno zbirke dokumentov, ki se nahajajo v SharePointu. Ti nabori podatkov so osnova, na kateri se bo model učil: odobrene predloge, izpolnjena poročila, podpisane pogodbe, veljavni obrazci za skladnost itd. Kakovost in ažurnost teh podatkov bosta neposredno vplivali na kakovost modela.
Razdelek z dovoljenji določa varnostne skupine ali osebe, ki lahko uporabljajo modelCopilot Optimization filtrira dokumente za usposabljanje, ki tem skupinam niso dostopni, in lahko predlaga dodatne skupine za povečanje dosega znanja, pri čemer vedno spoštuje ACL-je posamezne datoteke.
Nato se izbere vrsta naloge (vprašanja in odgovori, generiranje ali povzetek) in zapišejo se navodila za model.Ta navodila vodijo sistem glede tona („formalni ton“, „prijazen, a profesionalen jezik“), meril kakovosti („ne izmišljujte predpisov“, „vedno navedite referenco dokumenta“) in pričakovanih rezultatov. Bolj ko so ta navodila natančna in realistična, bolje se bo vedenje modela uskladilo s potrebami podjetja.
Ko so ti elementi konfigurirani, se začne priprava podatkov za označevanje.Copilot analizira sezname za nadzor dostopa do dokumentov in organizira nabor podatkov za kasnejšo uporabo pri usposabljanju. Ta korak lahko traja več ur (do 24, odvisno od količine), sistem pa vas o tem obvesti po e-pošti, ko je pripravljen za nadaljevanje.
Označevanje, učenje in vrednotenje optimiziranih modelov
Faza označevanja podatkov si prizadeva ugotoviti, kateri primeri so resnično dobri. da model nauči, kako naj bi izgledal kakovosten rezultat. Namesto da bi od samega začetka zahteval obsežno ročno delo, Copilot Optimization samodejno izbere pare ali primere, ki se mu zdijo ustrezni, in strokovnjaka prosi, naj jih označi kot dobre ali ne tako dobre.
Obrazec za označevanje prikazuje kandidate za dokumente ali osnutke Ustvarjalec modela nato navede, ali podatki natančno predstavljajo želeni standard. Ta postopek se lahko ponovi v več krogih, odvisno od zahtevnosti naloge, dokler sistem nima dovolj referenčnih podatkov za zanesljivo učenje.
Ko so podatki pripravljeni, se v storitvi Azure AI Foundry zažene učenje modela.Vse to se upravlja prek vmesnika Copilot Studio. Postopek natančnega nastavljanja lahko traja še nekaj ur, odvisno od količine podatkov. Ko je končan, orodje ustvari rezultate testiranja, ki jih lahko pregledate, preden karkoli objavite.
Vrednotenje je ključni korak: ni dovolj, da model "deluje bolj ali manj"Pomembno je preveriti, ali je ton dosleden, ali občutljivi podatki niso izmišljeni, ali se upoštevajo predloge, ali se uporabljajo dobra poslovna merila in ali ključne informacije niso izpuščene. Če kaj ne ustreza, se lahko vrnete nazaj: dodate več virov podatkov, prilagodite navodila, vključite več primerov ali izboljšate datoteko za preslikavo.
Po želji je mogoče pripraviti datoteko mapping.csv. s pari dokumentov »precedent-cilj«, ki označujejo, katera izvirna datoteka ustreza kateremu končnemu osnutku. Ta datoteka CSV se shrani v korenski mapi vira znanja in pomaga modelu bolje razumeti odnos med vhodnimi in izhodnimi podatki, zlasti pri nalogah generiranja in povzemanja.
Napredna uporaba ustvarjanja dokumentov z optimizacijo Copilot
Ena najmočnejših aplikacij Copilota v lokalnih delovnih procesih je ustvarjanje dokumentov. Na podlagi predlog in zgodovinskih primerov se z umetno inteligenco ustvarijo začetni osnutki, ki so zelo blizu končni različici, kar drastično skrajša postopek. čas ročno risanje.
Ta pristop deluje še posebej dobro, kadar dokumenti sledijo prepoznavnim vzorcem Spreminjajo se le nekatere podrobnosti ali klavzule: opisi delovnih mest, pogodbe o storitvah, naročilnice, obrazci za skladnost ali dokumentacija izdelkov. Model opredeljuje strukturo in slog organizacije ter uporablja dosledne spremembe na podlagi specifikacij, ki jih posredujete.
Da bi kar najbolje izkoristili ta možnost, je priporočljivo imeti več kot 20 dobro usklajenih parov referenčnih dokumentov in njihovih ciljnih različic.Ti pari, shranjeni v SharePointu, bi morali pokrivati obseg različic, za katere pričakujete, da jih bo sistem obravnaval: različne vrste pogodb, različne družine izdelkov, rutinske regulativne spremembe itd.
Potrebne spremembe so navedene v strukturiranem polju znotraj optimizacije Copilot.Zaradi tega model lažje razume, katere dele je treba spremeniti in kako. Na ta način ustvarjeni osnutki že vključujejo nove informacije, hkrati pa ohranjajo obstoječo obliko, terminologijo in notranji slog.
Rezultat so veliko bolj agilni lokalni delovni procesi.Kadrovska služba ustvarja ponudbe za delo, ki so skladne s kulturo podjetja, pravni osnutki periodičnih pogodb z minimalnim pregledom, skladnost s predpisi gradi nove obrazce iz odobrenih predlog, nabava pa pripravlja osnutke naročil, ki zahtevajo le še končno potrditev.
Kopilot na sestankih in pri skupnem delu v Teamsu
Na sodelovalni ravni je Copilot integriran v Microsoftove ekipe je postal ključni zaveznik za upravljanje krajših, bolj osredotočenih in izvedljivih sestankov. Čeprav to niso "lokalni poteki dela" v klasičnem smislu notranjih podatkovnih procesov, njihova uporaba na sestankih predstavlja zelo pomemben vsakodnevni potek dela.
Za uporabo aplikacije Copilot v aplikaciji Teams potrebujete združljivo licenco za Microsoft 365. (na primer E3, E5 ali Business Premium) in omogočite prepisovanje ali snemanje sestankov. Brez prepisovanja ali snemanja so zmogljivosti programa Copilot zmanjšane, saj mu primanjkuje surovega materiala za ustvarjanje podrobnih povzetkov ali zanesljivih seznamov dejanj.
Med sestankom uporabnik aktivira Copilot v orodni vrstici Teams. Zahtevate lahko tudi povzetke v realnem času, sezname opravil, točke nesoglasij ali odprta vprašanja. To je še posebej uporabno za tiste, ki se pridružijo pozno: lahko se seznanijo s potekom pogovora v manj kot minuti, ne da bi pri tem prekinili tok pogovora.
Na koncu Copilot pomaga jasno zaključiti sejo.Določitev nalog, odgovornih oseb in naslednjih korakov. Vsi ti elementi so dostopni na zavihku s povzetkom sestanka v aplikaciji Teams, kar preprečuje, da bi se dogovori izgubili v neskončnem klepetu ali raztresenih osebnih zapiskih.
Obstajajo dopolnilna orodja, kot je Noota, ki razširjajo te zmogljivosti.Ponujajo bolj strukturirane zapisnike, napredno iskanje po datotekah in posebne nastavitve za vsako vrsto sestanka. Integrirani s Teams vam omogočajo snemanje, prepisovanje in ustvarjanje povzetkov po meri, kar izboljša nadaljnje spremljanje in nadaljnje sodelovanje.
Kopilot v brskalniku: prvi korak k uvedbi umetne inteligence v vsakdanje življenje
Za številne organizacije je uvedba Copilota prek Microsoft Edge Gre za strategijo mehkega sprejemanjaLjudem omogoča, da se seznanijo z umetno inteligenco v okolju, ki ga že uporabljajo vsakodnevno (brskalnik), preden razširijo napredne zmogljivosti Copilota na celoten Microsoft 365.
Usposabljanja, osredotočena na Copilot v brskalniku Edge, prikazujejo, kako to orodje poenostavlja naloge. na primer ustvarjanje preglednic, pisanje e-poštnih sporočil, povzemanje dolgih spletnih strani ali hitrejše iskanje ustreznih informacij. Vse to, poleg tega pa še integracija z OneDrive za samodejno shranjevanje datotek in zagotavljanje, da se nič ne izgubi.
Ta vrsta usposabljanja ima močno praktično komponentoUdeleženci v realnem času izkusijo, kako umetna inteligenca odpravlja ponavljajoče se delo, kako lahko avtomatizirajo majhne procese in kako lahko Copilot predlaga konkretne korake za reševanje vsakodnevnih težav z vodenjem projektov.
Vpliv ni le individualen, ampak tudi organizacijski.Z odlašanjem s ponavljajočimi se nalogami lahko ekipe več časa posvetijo ustvarjalnosti, strategiji in odločanju na visoki ravni. To pa posledično krepi konkurenčnost malih in srednje velikih podjetij ter podjetij na vse bolj digitalnih trgih.
Z naraščajočo zrelostjo je običajno organizirati napredne in prilagojene seje Za določene oddelke to vključuje povezovanje sistema Copilot v Edgeu s sistemom Copilot v okolju Microsoft 365 in z optimiziranimi modeli v lokalnih delovnih procesih. Na ta način umetna inteligenca preneha biti novost in postane strukturni del vsakodnevnega poslovanja.
Varnost, skladnost s predpisi in administracija v Copilot Optimization
Varnost in upravljanje sta bistvena stebra pri optimizaciji programa Copilot z lokalnimi podatkiNe gre le za to, da "dobro deluje", temveč za to, da se zagotovi spoštovanje predpisov o varstvu podatkov, intelektualne lastnine in notranjih politik podjetja.
Optimizacija Copilota se izvaja v izoliranem okolju znotraj najemnika storitve Microsoft 365.Izurjeni model podeduje dovoljenja iz temeljnih dokumentov. Med učenjem se nobeni podatki o strankah ne pošiljajo zunanjim storitvam zunaj varnega oblaka najemnika, kar pomaga pri skladnosti s standardi, kot sta GDPR ali CCPA.
Skrbniki lahko nadzorujejo dostop do modelov in agentov To se doseže z varnostnimi skupinami, ki omogočajo storitev samo določenim ekipam (npr. raziskave in razvoj ali pravna služba) in natančno nadzorujejo, kdo lahko ustvari, uporablja in si ogleda posameznega agenta. Skrbniški center vam omogoča spremljanje projektov, pregled aktivnih predlog po meri in odstranjevanje tistih, ki niso več primerne.
Pravilniki o skladnosti veljajo tudi za odgovore, ki jih Copilot ustvari na podlagi programa Microsoft Graph.Sistem ne bo prikazal dokumentov ali delčkov uporabnikom brez dovoljenj, tako kot bi se to zgodilo pri standardnem iskanju v storitvi Microsoft 365. Poleg tega Copilot Optimization iz usposabljanja izključi datoteke, do katerih ustrezne skupine nimajo dostopa.
Pomembno si je zapomniti, da organizacija ostaja odgovorna za uporabo podatkov in modelov.Skrbnik umetne inteligence mora zagotoviti, da učni sklopi spoštujejo avtorske pravice, da so posamezniki ustrezno obveščeni o obdelavi njihovih podatkov in da se obravnavajo veljavne zahteve za izbris. Če je bil model usposobljen z uporabo podatkov posameznika, ki uveljavlja svojo pravico do izbrisa, bo morda treba optimizirani model ponovno usposobiti ali izbrisati in pregledati, kako aktiviranje ali deaktiviranje pomnilnika Copilota.
Nenazadnje je priporočljivo vzpostaviti postopke za človeški pregled rezultatov.zlasti na občutljivih področjih (pravnem, regulativnem, finančnem). Umetna inteligenca lahko pospeši delo, vendar je za zagotovitev natančnosti, primernosti in skladnosti s predpisi še vedno potrebno strokovno preverjanje.
Najboljše prakse za nastavitev in uporabo programa Copilot v lokalnih delovnih procesih
Da bi Copilot resnično dodal vrednost v lokalnih okoljih, je priporočljivo upoštevati vrsto najboljših praks. ki usklajujejo pričakovanja, podatke, procese in varnost. Ne gre le za tehnično vprašanje; vključuje tudi kulturo in načine dela.
Začnite z jasnimi poslovnimi cilji Pomaga pri določanju prioritet primerov uporabe: Ali želimo skrajšati čas priprave pogodb? Pospešiti ustvarjanje poročil? Izboljšati odziv na incidente pri dobavi? Standardizirati povzetke za vodstvo? Jasen fokus olajša merjenje donosnosti naložbe in prilagajanje konfiguracije.
Izberite visokokakovostne, dobro vzdrževane podatke o usposabljanju To je bistveno. Modeli se učijo iz tega, kar vidijo: če so dokumenti zastareli, slabo oblikovani ali nedosledni, bodo rezultati odražali te težave. Manjši, a zelo reprezentativen nabor je boljši od ogromne, neorganizirane zbirke.
Določite specifična navodila za model in zagonske pozive To bistveno izboljša vedenje agentov. Navodila, kot so »uporabljajte prijazen, a profesionalen ton«, »ne izmišljujte si pravil, ki ne obstajajo« ali »vedno navedite referenco in datum izvirnega dokumenta«, v praksi bistveno vplivajo.
Spodbujajte uporabnike, da oblikujejo jasna navodila in postavljajo dodatna vprašanja Je tudi del nastavitve, četudi je neoprijemljiv. Copilot podpira pogovore v več smereh, zato so izboljšave vprašanja, zahteva po dodatnih primerih ali zahteva po uporabi drugega dokumenta kot reference strategije, ki izboljšajo kakovost rezultata.
Končno, sprejmite iterativno in na povratnih informacijah temelječo miselnost To omogoča, da se Copilot sčasoma izboljšuje. Analizira, kateri odzivi delujejo, katere napake se ponavljajo, katere nove podatke je treba vključiti in kdaj je smiselno ponovno usposobiti model. Copilot ni enkraten projekt, temveč živa zmogljivost, ki se razvija skupaj s procesi vaše organizacije.
Integracija sistema Copilot in njegova optimizacija z lokalnimi podatki predstavlja kvalitativno spremembo v našem načinu dela.Delovni tokovi postanejo bolj agilni, kritične informacije so bolj dostopne, odločitve so bolje dokumentirane, sodelovanje pa pridobi na globini. Z trdnimi temelji upravljanja, skrbno izbranimi podatki in dobro izbranimi primeri uporabe umetna inteligenca preneha biti abstraktna obljuba in postane vsakdanji zaveznik, ki izboljšuje produktivnost, kakovost in prilagodljivost vaše organizacije.
Strasten pisec o svetu bajtov in tehnologije nasploh. Rad delim svoje znanje s pisanjem in to je tisto, kar bom počel v tem blogu, saj vam bom pokazal vse najbolj zanimive stvari o pripomočkih, programski opremi, strojni opremi, tehnoloških trendih in še več. Moj cilj je, da vam pomagam krmariti po digitalnem svetu na preprost in zabaven način.