Конфигуришите и оптимизујте Copilot за локалне токове рада

Начин на који радимо са локалним подацима и процесима мења се вртоглавом брзином Захваљујући вештачка интелигенција алати као што су Мицрософт ЦопилотСве више компанија жели да ту моћ директно унесе у своје свакодневне радне процесе, интегришући... IA са својим документима, апликацијама и интерним системима без губитка контроле над безбедношћу или усклађеношћу.

Конфигурисање и оптимизација Копилота за локалне токове рада није само „укључивање“ функцијевећ у комбиновању аутоматизације, власничких података, управљања и добрих навика коришћења. Када се правилно имплементира, Copilot постаје још један члан тима: израђује документе, одговара на сложена питања о интерним информацијама, сумира детаљне извештаје и предлаже решења за оперативне проблеме, увек поштујући дозволе и правила ваше организације.

Интелигентна аутоматизација и улога Копилота у локалним токовима

Аутоматизација више није само праћење крутог сценаријаВештачка интелигенција интегрисана у Copilot омогућава локалним токовима рада да уче из података, откривају обрасце и прилагођавају се када се контекст промени. Ово директно утиче на то како се управља задацима као што су креирање докумената, планирање капацитета и реаговање на проблеме са квалитетом или снабдевањем.

Комбинација вештачке интелигенције, RPA, платформи са мало кода/без кода и рударења процеса доводи до онога што се назива хипераутоматизација.где скоро свака понављајућа или информативна активност може бити делимично или потпуно аутоматизована. Копилот делује као интелигенцијски слој изнад ових система: разуме текст, генерише садржај и помаже у брзом доношењу одлука, без потребе да корисник зна основну техничку сложеност.

Платформе са ниским и без кода радикално поједностављују креирање локалних токова радаомогућавајући пословном особљу без техничког образовања да конфигурише процесе, обрасце и вештачке интелигенције. Copilot Studio се овде уклапа као „радионица“ где стручњаци за предметну област (маркетинг, финансије, правни сектор, операције итд.) могу фино подесити моделе и креирати агенте без писања кода, ослањајући се на визуелне асистенте и шаблоне (видети Акције и агенти копилота).

Рударење процеса и задатака пружа кључни део у одлучивању шта аутоматизоватиПоказује где се токови посла заглављују, које активности одузимају највише времена и где агенти засновани на Копилоту имају смисла. Са овим подацима, аутоматизације које заиста утичу на ефикасност, квалитет услуге или усклађеност добијају приоритет, а развој резултата може се пратити током времена. Штавише, ове технике су допуњене приступима за семантичка претрага помоћу Copilot-а да пронађе релевантно знање код закупца.

Овај контекст напредне аутоматизације отвара пут локалном раду компаније Copilot. на вашим сопственим подацима, комбинујући најбоље од модела великих језика (LLM) са знањем које већ постоји у СхареПоинт, Мицрософт КСНУМКСERP, производни системи или интерне апликације.

Шта је оптимизација Копилота и зашто је кључна за локална окружења?

Оптимизација Microsoft 365 Copilot-а је функционалност која вам омогућава да „фино подесите“ LLM-ове помоћу података из вашег сопственог закупца.без изношења информација ван безбедног окружења услуге Microsoft 365. Циљ је да модел разуме тон, шаблоне, процедуре и специфичан речник ваше организације, тако да његови одговори имају исти стил који би користио интерни стручњак.

Сва обрада машинског учења и вештачке интелигенције се обавља унутар Microsoft 365 закупца.Поштујући постојеће безбедносне и усклађене политике, оптимизовани модел наслеђује дозволе из података за обуку, осигуравајући да не „види“ или не користи информације којима конфигурисане групе немају приступ. Ово је неопходно за локалне токове рада који обрађују осетљиве, регулисане или податке који се могу ревидирати.

На основу ових оптимизованих модела, могу се креирати специфични декларативни агенти.који су директно интегрисани у Microsoft 365 Copilot и појављују се у апликацијама као што су речOutlook, Teams или Excel. Ови агенти нису само генерички четботови: они су дизајнирани за специфичне задатке као што су израда правних клаузула, сумирање извештаја о инцидентима, припрема пословних предлога или прецизно објашњавање интерних политика.

Велика предност је што се подешавање модела врши путем интерфејса без кода у Copilot Studio-у.Стога, пословни аналитичари или функционални стручњаци могу водити процес уз ограничену ИТ подршку. Не морају бити научници података; једноставно треба да добро разумеју домен, врсту докумената и очекивани исход.

У пракси, Copilot Optimization трансформише Copilot из генеричког алата у дубоко прилагођеног асистента. вашим локалним радним процесима: говорите „као ваша компанија“, користите праве шаблоне, примените исправно размишљање и ускладите се са правилима која већ постоје у вашој организацији.

Предуслови и основно управљање за омогућавање оптимизације Копилота

Пре него што можете да конфигуришете и управљате Copilot Optimization-ом, морате да испуните одређене техничке захтеве и захтеве за улогу.Услуга је, првобитно, дизајнирана за организације са значајним бројем лиценци и јасно дефинисаним менаџером вештачке интелигенције.

Прво, закупац мора бити уписан у Програм раног приступа (EAP) компаније Copilot Optimization.Ово захтева, између осталог, минималан број активних лиценци за додатак Microsoft 365 Copilot у закупцу. Поред тога, особа са улогом администратора вештачке интелигенције мора да прихвати услове програма у име организације.

Неопходно је да проширивост Copilot-а буде омогућена у Microsoft 365 администраторском центру.У одељку подешавања Копилота можете управљати и омогућавањем услуге оптимизације и опцијама објављивања и приступа агента. Ако ваша организација примењује DLP политике које блокирају нове Power Platform конекторе, мораћете да рекласификујете конектор „Tenant Copilot“ користећи [одговарајући метод/метод]. ПоверСхелл тако да се може користити са одговарајућом класификацијом.

Само особе са улогом администратора вештачке интелигенције могу да управљају контролама управљања оптимизацијом Copilot.Ко може да креира моделе, који корисници или групе имају приступ њима, који модели остају објављени, а који се уклањају. Све ово се контролише из самог Административног центра, у одељку Оптимизација Копилота.

Омогућавањем оптимизације Copilot, можете експлицитно ограничити услугу на одређене кориснике или групе.Добра је пракса почети са малом групом (нпр. правним, истраживачко-развојним или тимом за ланац снабдевања) и постепено проширивати како се резултати буду потврђивали и дисциплина одговорног коришћења вештачке интелигенције се буде консолидовала.

Дизајн улога: администратори, креатори модела и крајњи корисници

Робусно подешавање Копилота за локалне токове рада захтева јасно дефинисане улоге. који интервенишу, спречавајући „свакога да ради све“ и обезбеђујући праћење ко може да креира и објављује моделе.

Администратори вештачке интелигенције су одговорни за слој управљања.Они активирају или деактивирају Copilot Optimization, одлучују која одељења учествују, контролишу животни циклус модела и прегледају усклађеност са безбедносним и политикама приватности. Такође могу уклонити објављене моделе када постану застарели или више нису у складу са интерним прописима.

Моделари су стручњаци у свакој области — на пример, људи из маркетинга, финансија, правног сектора или операција — са могућношћу избора извора података, конфигурисања задатака и прегледа резултата. Добијају дозволу за коришћење Copilot Optimization-а из Административног центра и обично су ограничена група (подразумевано, до десет корисника по организацији, што се може проширити путем Microsoft подршке ако је потребно).

Када се нови креатор модела придружи, добија имејл са упутствима. Да бисте започели у Copilot Studio-у: где пронаћи одељак Copilot Optimization, које врсте задатака можете креирати, како одабрати изворе знања и како омогућити другим корисницима приступ резултујућим агентима.

Крајњи корисници директно комуницирају са оптимизованим агентима унутар Microsoft 365 апликација. (Word, Teams, Outlook, итд.), баш као што би то урадили са стандардним Copilot-ом, али уз предност специфичног знања обученог модела. Не морају да знају детаље конфигурације; само треба да буду јасни у вези са обимом деловања агента и како да формулишу ефикасна упутства.

Креирање оптимизованих модела: задаци питања и одговора, генерисање и сумирање

Копилот Оптимизација тренутно подржава три главне врсте задатака који покривају већину локалних токова рада заснованих на документима: стручна питања и одговори (Q&A), генерисање докумената и сумирање докумената.

У случају питања и одговора, циљ је да агент делује као стручњак Способан да објасни прописе, упореди политике, оправда клаузуле или разјасни процедуре користећи садржај сачуван у форматима као што су .docx, .pdf или .html. Идеалан за теме са густим и стабилним текстом: прописи, порески закони, технички приручници, научна документација или интерне политике.

Задатак генерисања докумената је осмишљен да произведе висококвалитетне прве нацрте Ово се заснива на референтним документима и структурираним променама. На пример, уговори који се понављају, комерцијалне понуде, описи послова, обрасци за усклађеност или документација производа. Овде је кључно имати добро усклађене парове „оригинални документ + коначна измењена верзија“.

Укратко, модел учи да саже сложене документе поштујући тон, формат и приоритете садржаја организације. Веома је користан у контекстима високог ризика или великог обима (регулаторни извештаји, резимеи, извештаји о квалитету или ревизије), где су доследност и тачност једнако важни као и уштеда времена.

Избор праве врсте задатка је прва критична одлука Приликом конфигурисања оптимизованог модела: није исто тражити од Копилота да генерише уговор од нуле као што је тражити резимее постојећих уговора или одговарати на сложена питања о њиховом садржају. Јасно дефинисање пословног задатка помаже у прилагођавању података, инструкција и евалуација.

Прилагођавање модела у Copilot Studio корак по корак

Радни ток прилагођавања модела се у потпуности управља из Copilot Studio-адоступно из прегледача. Одатле, креатори модела прате низ вођених корака који структурирају процес од почетка до краја.

Прво се креира нови модел, дајући му јасно име и опис. Требало би да објасне тачно шта ради и за шта ће се користити. Препоручљиво је користити језик који је разумљив крајњим корисницима, избегавајући чисто техничка имена која нико неће препознати.

Затим се бирају извори знања.То су обично колекције докумената који се налазе у SharePoint-у. Ови скупови података су основа на којој ће модел учити: одобрени шаблони, попуњени извештаји, потписани уговори, важећи обрасци за усклађеност итд. Квалитет и актуелност ових података ће директно утицати на квалитет модела.

Одељак са дозволама дефинише безбедносне групе или особе које могу да користе моделКопилот Оптимизација филтрира документе за обуку којима нису доступне те групе и може да предложи додатне групе како би се максимизирао досег знања, увек поштујући ACL-ове сваке датотеке.

Затим се бира тип задатка (Питања и одговори, генерисање или резиме) и пишу се упутства за модел.Ова упутства воде систем по питању тона („формални тон“, „пријатељски, али професионалан језик“), критеријума квалитета („не измишљајте прописе“, „увек наводите референцу документа“) и очекивања у погледу резултата. Што су ова упутства прецизнија и реалнија, то ће се понашање модела боље ускладити са потребама пословања.

Када се ови елементи конфигуришу, почиње припрема података за обележавање.Копилот анализира листе контроле приступа документима и организује скуп података за каснију употребу у обуци. Овај корак може трајати неколико сати (до 24, у зависности од количине), а систем вас обавештава имејлом када је спреман за наставак.

Означавање, обука и евалуација оптимизованих модела

Фаза обележавања података има за циљ да идентификује који су примери заиста добри. да научи модел како треба да изгледа квалитетан резултат. Уместо да захтева масовни ручни рад од самог почетка, Copilot Optimization аутоматски бира парове или примере које сматра релевантним и тражи од стручњака да их означи као добре или не тако добре.

Образац за означавање приказује кандидатске документе или нацрте Креатор модела затим указује да ли подаци тачно представљају жељени стандард. Овај процес се може поновити у неколико рунди, у зависности од сложености задатка, док систем не добије довољно референтних података за поуздано тренирање.

Са припремљеним подацима, обука модела се покреће у Azure AI Foundry-ју.Све ово се управља путем интерфејса Copilot Studio. Процес финог подешавања може потрајати још неколико сати, у зависности од количине података. Када се заврши, алат генерише резултате тестова које можете прегледати пре него што било шта објавите.

Евалуација је кључни корак: није довољно да модел „ради мање-више“Важно је проверити да ли је тон доследан, да ли осетљиви подаци нису измишљени, да ли се поштују шаблони, да ли се примењују добри пословни критеријуми и да ли кључне информације нису изостављене. Ако нешто не одговара, можете се вратити: додати више извора података, прилагодити упутства, укључити више примера или побољшати датотеку за мапирање.

Опционо, може се припремити датотека mapping.csv. са паровима докумената „преседан-циљ“, што указује која оригинална датотека одговара којој коначној верзији. Овај CSV се чува у корену извора знања и помаже моделу да боље разуме однос између улаза и излаза, посебно у задацима генерисања и сумирања.

Напредна употреба генерисања докумената помоћу Copilot Optimization-а

Једна од најмоћнијих апликација Копилота у локалним токовима рада је генерисање докумената. На основу шаблона и историјских примера, вештачка интелигенција се користи за израду почетних нацрта веома блиских финалној верзији, драстично скраћујући процес. ел тиемпо ручно цртање.

Овај приступ посебно добро функционише када документи прате препознатљиве обрасце Мењају се само одређени детаљи или клаузуле: описи послова, уговори о услугама, поруџбенице, обрасци за усклађеност или документација производа. Модел идентификује структуру и стил организације и примењује доследне промене на основу спецификација које ви наведете.

Да бисте извукли максимум из тога, препоручљиво је имати више од 20 добро усклађених парова референтних докумената и њихових циљних верзија.Ови парови, сачувани у SharePoint-у, требало би да покривају опсег варијација које очекујете да систем обрађује: различите типове уговора, различите породице производа, рутинске регулаторне промене итд.

Потребне измене су дате у структурираном пољу унутар Копилот оптимизације.Ово олакшава моделу да разуме које делове треба изменити и како. На овај начин, генерисани нацрти већ укључују нове информације, уз задржавање постојећег формата, терминологије и интерног стила.

Резултат су много агилнији локални токови рада.Људски ресурси генеришу понуде за посао у складу са културом компаније, правни нацрти периодичних уговора уз минималан преглед, одељење за усклађеност креира нове обрасце од одобрених шаблона, а набавка припрема нацрте поруџбина које захтевају само коначну валидацију.

Копилот на састанцима и сарадњи у Teams-у

На нивоу сарадње, Копилот је интегрисан у Microsoft Teams постао је кључни савезник да управљају краћим, фокусиранијим и практичнијим састанцима. Иако ово нису „локални токови рада“ у класичном смислу интерних процеса података, њихова употреба на састанцима представља веома релевантан свакодневни ток рада.

Да бисте користили Copilot у Teams-у, потребна вам је компатибилна Microsoft 365 лиценца. (на пример, E3, E5 или Business Premium) и омогућити транскрипцију или снимање састанака. Без транскрипције или снимања, могућности Copilot-а су смањене, јер му недостаје сировина за генерисање детаљних резимеа или поузданих листа акција.

Током састанка, корисник активира Copilot из траке са алаткама Teams-а. И можете захтевати резимее у реалном времену, листе обавеза, тачке неслагања или отворена питања. Ово је посебно корисно за оне који се касно придружују: могу се упознати за мање од једног минута без прекидања тока разговора.

На крају, Копилот помаже да се сесија јасно заврши.Идентификовање задатака, одговорних страна и следећих корака. Свим овим елементима је могуће приступити са картице резимеа састанка у Teams-у, што спречава да се договори изгубе у бескрајном ћаскању или расутим личним белешкама.

Постоје комплементарни алати попут Noota-е који проширују ове могућностиНудећи структурираније записнике, напредне датотеке са могућношћу претраживања и специфична подешавања за сваки тип састанка. Интегрисани са Teams-ом, омогућавају вам да снимате, транскрибујете и генеришете прилагођене резимее, побољшавајући праћење и накнадну сарадњу.

Копилот у прегледачу: први корак ка усвајању вештачке интелигенције у свакодневном животу

За многе организације, увођење Копилота путем мицрософт ивица То је стратегија меког усвајањаОмогућава људима да се упознају са вештачком интелигенцијом у окружењу које већ користе свакодневно (прегледач) пре него што прошире напредне могућности Копилота на цео Microsoft 365.

Сесије обуке фокусиране на Copilot у Edge-у показују како овај алат поједностављује задатке као што су креирање табела, писање имејлова, сумирање дугачких веб страница или брже проналажење релевантних информација. Све ово, плус, са интеграцијом са OneDrive-ом за аутоматско чување датотека и осигуравање да се ништа не изгуби.

Ова врста обуке има јаку практичну компонентуУчесници у реалном времену доживљавају како вештачка интелигенција уклања понављајући посао, како могу аутоматизовати мале процесе и како Копилот може предложити конкретне кораке за решавање свакодневних проблема у управљању пројектима.

Утицај није само индивидуалан већ и организациони.Ослобађањем времена од понављајућих задатака, тимови могу посветити више времена креативности, стратегији и доношењу одлука на високом нивоу. Ово, заузврат, јача конкурентност малих и средњих предузећа и компанија на све дигиталнијим тржиштима.

Како зрелост расте, уобичајено је организовати напредне и персонализоване сесије За одређена одељења, ово подразумева повезивање Copilot-а у Edge-у са Copilot-ом у Microsoft 365 и са оптимизованим моделима у локалним токовима рада. На овај начин, вештачка интелигенција престаје да буде новина и постаје структурни део свакодневних операција.

Безбедност, усклађеност и администрација у Copilot Optimization-у

Безбедност и управљање су кључни стубови при оптимизацији Копилота са локалним подацимаНе ради се само о томе да „добро функционише“, већ о томе да се осигура да поштује прописе о заштити података, интелектуалну својину и интерне политике компаније.

Копилот оптимизација се покреће у изолованом окружењу унутар закупца Microsoft 365.Обучени модел наслеђује дозволе из основних докумената. Током обуке, подаци о клијентима се не шаљу спољним сервисима ван безбедног облака закупца, што помаже у усклађивању са стандардима као што су GDPR или CCPA.

Администратори могу да контролишу приступ и моделима и агентима Ово се постиже путем безбедносних група, омогућавајући услугу само одређеним тимовима (нпр., за истраживање и развој или правни сектор) и прецизно контролишући ко може да креира, користи и прегледа сваког агента. Центар за администрацију вам омогућава да пратите пројекте, прегледате активне прилагођене шаблоне и уклоните оне који више нису погодни.

Политике усклађености се такође примењују на одговоре које Copilot генерише на основу Microsoft Graph-аСистем неће приказивати документе или исечке корисницима који немају дозволе, баш као што би се десило са стандардном претрагом у услузи Microsoft 365. Штавише, Copilot Optimization искључује из обуке датотеке којима релевантне групе немају приступ.

Важно је запамтити да организација остаје одговорна за коришћење података и модела.Администратор вештачке интелигенције мора да осигура да се у скуповима за обуку поштују ауторска права, да су појединци правилно обавештени о обради њихових података и да се решавају валидни захтеви за брисање. Ако је модел обучен коришћењем података појединца који користи своје право на брисање, можда ће бити потребно поново обучити или избрисати оптимизовани модел и преиспитати како активирање или деактивирање меморије копилота.

Коначно, препоручљиво је успоставити процедуре за људски преглед резултата.посебно у осетљивим областима (правним, регулаторним, финансијским). Вештачка интелигенција може убрзати рад, али стручна верификација остаје неопходна како би се осигурала тачност, погодност и усклађеност са прописима.

Најбоље праксе за подешавање и коришћење Копилота у локалним радним процесима

Да би Копилот заиста додао вредност у локалним окружењима, препоручљиво је пратити низ најбољих пракси. који усклађују очекивања, податке, процесе и безбедност. То није само техничко питање; то такође укључује културу и начине рада.

Почните са јасним пословним циљевима Помаже у одређивању приоритета случајева употребе: Да ли желимо да смањимо време израде уговора? Убрзамо генерисање извештаја? Побољшамо одговор на инциденте у снабдевању? Стандардизујемо резимее? Јасан фокус олакшава мерење поврата инвестиције и прилагођавање конфигурације.

Изаберите висококвалитетне, добро одржаване податке о обуци Ово је фундаментално. Модели уче из онога што виде: ако су документи застарели, лоше форматирани или недоследни, резултати ће одражавати те проблеме. Мањи, али веома репрезентативан скуп је пожељнији од огромне, неорганизоване колекције.

Дефинишите специфична упутства за модел и упите за покретање Значајно побољшава понашање агената. Упутства попут „користите пријатељски, али професионалан тон“, „не измишљајте политике које не постоје“ или „увек наводите референцу и датум оригиналног документа“ чине значајну разлику у пракси.

Подстакните кориснике да формулишу јасна упутства и постављају додатна питања Такође је део подешавања, чак и ако је неопипљив. Копилот подржава разговоре у више наврата, тако да прецизирање питања, тражење додатних примера или захтевање коришћења другог документа као референце представљају стратегије које побољшавају квалитет резултата.

Коначно, усвојите итеративни начин размишљања заснован на повратним информацијама Ово омогућава Копилоту да се временом побољшава. Анализира који одговори функционишу, које грешке се понављају, које нове податке треба укључити и када је смислено поново обучавати модел. Копилот није једнократни пројекат, већ жива способност која се развија заједно са процесима ваше организације.

Интеграција Копилота и његова оптимизација са локалним подацима представља квалитативну промену у начину на који радимоТокови посла постају агилнији, критичне информације су приступачније, одлуке су боље документоване, а сарадња добија на дубини. Са чврстим темељима управљања, пажљиво одабраним подацима и добро одабраним случајевима употребе, вештачка интелигенција престаје да буде апстрактно обећање и постаје свакодневни савезник који побољшава продуктивност, квалитет и прилагодљивост ваше организације.

Повезани чланак:

Копилот за администрацију: комплетан водич за максимално искоришћавање Microsoft 365 система

Исак

Страствени писац о свету бајтова и технологије уопште. Волим да делим своје знање кроз писање, и то је оно што ћу радити на овом блогу, показивати вам све најзанимљивије ствари о гаџетима, софтверу, хардверу, технолошким трендовима и још много тога. Мој циљ је да вам помогнем да се крећете у дигиталном свету на једноставан и забаван начин.