Copilot Tuning Dokumentüberprüfungs-Agent-Vorlage (Vorschau des frühen Zugriffs)

Die Dokumentüberprüfungs-Agent-Vorlage für Microsoft Copilot unterstützt Organisationen bei der Überprüfung von Dokumenten auf Konformität mit internen Richtlinien, Richtlinien, Brandingstandards und gesetzlichen Anforderungen. Es automatisiert manuelle Überprüfungsworkflows, indem es nicht konforme Inhalte identifiziert, Verstöße nach Risiko kategorisiert und umsetzbare Korrekturhilfen direkt in Dokumenten bereitstellt.

Dieser Agent ist für hochriskante und wiederholbare Überprüfungsszenarien konzipiert, in denen Genauigkeit, Konsistenz und Überprüfbarkeit entscheidend sind.

Funktionsweise der Vorlage "Dokumentüberprüfungs-Agent"

Die Vorlage "Dokumentüberprüfungs-Agent":

• Extrahiert Regeln automatisch aus einem bereitgestellten Regelwerk oder Richtliniendokument.
• Überprüft Dokumente anhand dieser Regeln.
• Identifiziert und kategorisiert Verstöße nach Risikostufe (kritisch oder beratend).
• Enthält Erklärungen und Lösungsvorschläge.
• Fügt Ergebnisse als Kommentare in Word-Dokumente ein.

Durch die Standardisierung von Dokumentprüfungen verkürzt der Agent die Überprüfungszeit, verbessert die Konsistenz und trägt dazu bei, das Compliancerisiko zwischen Teams zu minimieren.

Häufige Szenarien

Verwenden Sie die Vorlage "Dokumentüberprüfungs-Agent" in Workflows, in denen Dokumente strengen oder wiederholbaren Regeln entsprechen müssen, z. B.:

• Vertragsprüfungen (Lieferantenverträge, Leistungsbeschreibungen)
• Rechtliche und Compliance-Prüfungen
• Rechtliche Offenlegungen
• Compliance-Prüfungen im Finanz- oder Gesundheitswesen
• Marken- und Richtlinienkonformität für kundenorientierte Inhalte

Unterstützte Funktionen und Einschränkungen

Die Vorlage unterstützt die folgenden Funktionen:

• Überprüfung anhand von vom Benutzer bereitgestellten Regelbüchern.
• Automatische Regelextraktion mit menschlicher Überprüfung.
• Risikobasierte Kategorisierung mit Erklärungen.
• Inlinekommentare mit vorgeschlagenen Korrekturen.
• Validierung eines einzelnen Dokuments pro Eingabeaufforderung.

Die Vorlage unterstützt die folgenden Features nicht:

• Multimodale Analyse (Bilder, Diagramme, gescannte Dokumente).
• Validierung mehrerer Dokumente in einem einzigen Prompt.
• Validierung ohne bereitgestelltes Regelbuch.

Die Vorlage unterstützt die folgenden Dateiformate:

• DOCX
• .txt
• .html

Die Vorlage unterstützt keine anderen Formate, einschließlich PowerPoint, Bilder, handschriftliche Dokumente und gescannte Dateien.

Erste Schritte

Um die Vorlage "Dokumentüberprüfungs-Agent" zu verwenden, benötigen Sie ein Regelwerk oder ein Richtliniendokument (.docx oder .txt), das Sie überprüfen möchten.

1. Starten Sie in Microsoft Copilot Chat einen neuen Chat mit der Vorlage "Dokumentüberprüfungs-Agent".

   

2. Verwenden Sie eine der vorgeschlagenen Eingabeaufforderungen, oder geben Sie Ihre eigene Eingabeaufforderung ein, um Ihre Richtlinie oder Ihr Regelbuch (.docx oder .txt) und ein Dokument (.docx oder .txt) bereitzustellen, das Sie überprüfen möchten.

   

3. Der Agent erledigt den Rest. Es extrahiert systematisch Regeln aus dem Regelbuch und validiert Ihr Dokument anhand jeder Regel, um Verstöße zu erkennen und eine Lösung vorzuschlagen.

   

4. Der Agent antwortet mit einem Dokument mit eingefügten Kommentaren, in denen Verstöße hervorgehoben werden, mit einer Erklärung, einer Risikostufe (kritisch/beratend) für jeden Verstoß und einem Lösungsvorschlag.

   

Übersicht über den Tunable-Agent

Sie können die Vorlage des Dokumentüberprüfungs-Agents optimieren, um sie an die spezifischen Überprüfungs- und Complianceanforderungen Ihrer Organization anzupassen. Durch Tuning können Sie:

• Betten Sie Ihre Regelbücher und Richtlinien ein, damit der Agent Dokumente gemäß Ihren individuellen Standards validiert.
• Steuern Sie den Ton und die Wichtigkeit von Regeln für Kommentare und Zusammenfassungen.
• Verbessern Sie die Genauigkeit, indem Sie den Agent anhand Ihrer domänenspezifischen Beispiele schulen.
• Bewerten Sie die Qualität des Agenten basierend auf Ihren Szenariozielen.

Durch Optimieren des Agents können Sie:

• Beibehalten von Regeln und Richtlinien über Sitzungen hinweg.
• Passen Sie den Ton und den Schweregrad des Feedbacks an.
• Verbessern Sie die Genauigkeit anhand domänenspezifischer Beispiele.
• Bewerten Sie die Agent-Qualität anhand szenariospezifischer Ziele.

Warum tunen?

Jede Organization hat unterschiedliche Regeln, Terminologien und Risikoprioritäten. Durch die Optimierung wird sichergestellt, dass der Agent durch konsistente Anwendung Ihrer Regeln wie die Prüfer Ihrer Organization denken kann. Die Optimierung hilft, Fehler zu reduzieren, die Überprüfungszeit für Dokumente mit hohem Risiko zu verkürzen und Compliance-Prüfungen über Teams und Workflows hinweg zu skalieren.

Sie können Agents in den folgenden beiden Phasen optimieren. Wählen Sie eine geeignete Optimierungsphase für Ihren Agent basierend auf Ihrem Szenario aus.

• Tune-Kontext: Schnelle Anpassung für persistente Regeln und einen Ton ohne vollständige Schulung.
• Tune Model: Erweiterte Feinabstimmung anhand von Beispielen für Anwendungsfälle, die maximale Präzision und Abruf erfordern.

Tunable Agents unterstützen zielbasierte Auswertungen, sodass Sie den Erfolg anhand von Metriken messen können, die auf die Prioritäten Ihrer Organization abgestimmt sind, und nicht nur anhand allgemeiner Genauigkeitsbewertungen. In jeder Phase der Optimierung können Sie die Qualität des Agents basierend auf den von Ihnen definierten Zielen bewerten.

Kontext optimieren

Verwenden Sie "Kontext optimieren ", um das Verhalten des Agenten anzupassen, ohne das Modell vollständig zu optimieren. Es ist perfekt für Teams, die persistente Regeln und ein konsistentes Überprüfungsverhalten mit minimalem Setup wünschen.

Verwenden Sie Tune Context in folgenden Fällen:

• Möchten Sie, dass Regeln zur wiederholten Verwendung in den Agent integriert sind
• Möchte extrahierte Regeln überprüfen und bearbeiten
• Ich möchte Ton-, Ausführlichkeits- und Risikostufen konfigurieren
• Es liegen noch nicht genügend Daten für die Modellfeinabstimmung vor

Mithilfe von "Kontext abstimmen" können Sie:

• Speichern von Regelbüchern, Richtlinien oder Richtlinien als dauerhaften Kontext
• Überprüfen, Bearbeiten, Hinzufügen oder Entfernen extrahierter Regeln
• Zuweisen von Risikostufen (kritisch oder beratend)
• Konfigurieren des Tons (formell, freundlich, beratend)
• Auswertungen erneut ausführen und Kontext im Zeitverlauf aktualisieren
• Teilen eines einsatzbereiten Validierungs-Agents mit anderen Personen in Ihrer organization

Bewährte Methoden für Regelbücher

Um optimale Ergebnisse zu erzielen, sollten Sie die folgenden Methoden in Ihren Regelbüchern verwenden:

• Verwenden klarer, präziser und eindeutiger Regeln
• Vermeiden Sie vage oder offene Leitlinien
• Schließen Sie nach Möglichkeit explizite Kriterien ein.
• Markieren von Regeln mit hoher Auswirkung als kritisch
• Vermeiden Sie große Regelsätze, um die Latenz zu verringern

Verwenden von "Kontext abstimmen" mit einer Dokumentüberprüfungs-Agent-Vorlage

So verwenden Sie "Kontext abstimmen" mit einer Dokumentüberprüfungs-Agent-Vorlage:

1. Agent erstellen: Erstellen Sie mithilfe der Vorlage Document Validation einen neuen Agent aus dem Agentenspeicher.

2. Tune-Agent: Wechseln Sie zum neuen Agent und wählen Sie Tune-Agent aus, um die Tuning-Erfahrung im rechten Bereich zu starten. Wählen Sie "Kontext optimieren" aus.

3. Geben Sie Ihre Ziele an: Beschreiben Sie Ihr Hauptziel für den Agent, die Geschäftsdomäne und mindestens ein Beispieldokument, das für ein typisches Dokument repräsentativ ist, das der Agent überprüft. Anhand dieser Informationen kann der Agent auf Ihre individuellen Geschäftsanforderungen abgestimmt werden. Stellen Sie klare Ziele und hochwertige Beispieldokumente bereit, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Speichern.

   

4. Ziele und Unterziele überprüfen: Der Agent generiert klärende Empfehlungen, um Ihre Ziele richtig zu verstehen. Überprüfen Sie sie, um sicherzustellen, dass sie den Zweck Ihres Agents für Ihren Anwendungsfall genau darstellen.

   • Mitschreiben Sie alle eindeutigen Regeln oder Richtlinien, die Ihre organization für diesen Anwendungsfall befolgt.
   • Fügen Sie nach Bedarf Ziele oder Unterziele hinzu, bearbeiten oder entfernen Sie sie. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Speichern.

   

5. Bewertungskriterien überprüfen: Der Agent generiert Bewertungsmetriken, die definieren, was gute Leistung für Ihren Agenten bedeutet. Die Leistung des Agenten wird anhand dieser Metriken gemessen.

   • Diese Metriken werden basierend auf den von Ihnen definierten Zielen und Unterzielen angepasst. Überprüfen Sie sie, um sicherzustellen, dass sie definieren, wie Erfolg für Sie aussieht.
   • Fügen Sie alle spezifischen Erwartungen hinzu, die in Ihrer Organization für diesen Anwendungsfall erforderlich sind. Diese Kriterien sollten spezifische Anforderungen enthalten, die die Ergebnisse dieses Mittels erfüllen müssen.
   • Bei Bedarf hinzufügen, bearbeiten oder entfernen. Wenn Sie damit fertig sind, wählen Sie Speichern aus.

6. Regelwerk bereitstellen: Fügen Sie als letzten Schritt den Kontext für Ihren Validierungs-Agent hinzu. Geben Sie die Regelbücher oder Richtlinien an, die Sie zum Überprüfen Ihrer Dokumente verwenden möchten, und wählen Sie Regeln generieren aus.

   

7. Generierte Regeln überprüfen: Der Agent extrahiert Regeln aus Ihrem Regelwerk oder Richtliniendokument. Diese Regeln werden in Regeln und untergeordnete Regeln unterteilt. Überprüfen Sie sie, um sicherzustellen, dass sie die Richtlinien Ihrer Organization genau widerspiegeln. Hiermit können Sie Regeln oder Unterregeln hinzufügen, bearbeiten oder entfernen. Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf Speichern.

8. Benutzerdefinierte Auswertung: Wenn Tune Context beendet ist, startet die Optimierungserfahrung die Auswertungen automatisch. Dieser Prozess ist asynchron. Sie können den rechten Bereich schließen und Ihren Tuned Agent verwenden.

   

9. Auswertungsergebnisse: Sie erhalten eine E-Mail-Benachrichtigung, wenn Auswertungsergebnisse vorliegen. Sie sehen Bewertungen für alle von Ihnen definierten Auswertungsmetriken zusammen mit erklärenden Erkenntnissen. Sie können detaillierte Auswertungsergebnisse überprüfen, indem Sie unten auf der Ergebnisseite Auswertungsdatei anzeigen auswählen.

   

10. Agent freigeben: Sie können Ihren neu optimierten Agent für Benutzer in Ihrer Organization freigeben. Sie können Ihren optimierten Agent verwenden, um alle Dokumente anhand der Richtlinien zu überprüfen, mit denen Sie abgestimmt haben.

Verwenden eines kontextoptimierten Agents

So verwenden Sie einen Context Tuned-Agent:

• Chatten Sie mit einem optimierten Agent, um loszulegen und ein Dokument bereitzustellen, das Sie überprüfen möchten. Wenn Sie einen optimierten Agent verwenden, müssen Sie im Chat keine Regelbücher bereitstellen.
• Der Agent scannt Ihr Dokument und überprüft es anhand der kontextoptimierten Regeln, um Verstöße zu identifizieren.
• Der Agent antwortet mit einem Dokument mit eingefügten Kommentaren, die Verstöße hervorheben und eine Erklärung, eine Risikostufe (kritisch/beratend) für jeden Verstoß und einen Lösungsvorschlag bereitstellen.
• Der Agent ignoriert und verwendet Regelbücher, die im Chat hochgeladen wurden, nicht zur Validierung. Sie können den Kontext optimieren und Agents jederzeit erneut bewerten, um Regeln im Kontext hinzuzufügen oder zu bearbeiten.

Beispielhafte Anwendungsfälle

• Vertragsprüfung: Microsoft Store your SOW Playbook für wöchentliche Überprüfung von Lieferantenverträgen.
• Konformität: Halten Sie regulatorische Richtlinien für eine schnelle Offenlegungsvalidierung bereit.
• Policy Review: Wenden Sie konsistente Ton- und Risikoeinstellungen auf mehrere Dokumente an.

Tune Model

Tune Model ist die fortschrittlichste Anpassungsoption. Er optimiert das zugrunde liegende Modell, indem die Daten Ihrer organization verwendet werden, um eine höhere Präzision und einen höheren Abruf zu erzielen.

Verwenden Sie Tune Model in folgenden Fällen:

• Regeln sind komplex oder nuanciert.
• Dieses Szenario birgt ein hohes regulatorisches oder rechtliches Risiko.
• Die Kontextoptimierung bietet keine ausreichende Genauigkeit.
• Sie verfügen über ausreichende Trainingsdaten.

Erforderliche Daten

Um Tune Model verwenden zu können, benötigen Sie:

• Regelbuch: Klare Regeln oder Richtlinien, die für Training und Evaluierung verwendet werden. Ein Regelbuch kann .docx, .txt oder .html sein.
• Beispiele: Mindestens 20 verletzungsfreie Dokumente, jedes mindestens 1 Seite lang, die eine ideale Einhaltung nachweisen. Dokumente können .docx, .txt oder .html sein.

Ein Tune-Modell kann:

• Bieten Sie hochgenaue Validierungsprüfungen, die mit Abruf und Präzision gemäß Ihren in den Zielen angegebenen Präferenzen ausgeglichen werden.
• Schaffen Sie ein Risikobewusstsein für Verstöße gegen Critical versus Advisory.
• Validieren Sie einzelne textbasierte Dokumente anhand des erlernten Wissens während des Trainings.
• Regeln und Toneinstellungen für die wiederholte Verwendung beibehalten. Sie können es für Benutzer in der organization freigeben.

Bewertungsrubriken

Bewerten Sie modelloptimierte Agents durch:

• Recall für kritische Verstöße: Diese Bewertung stellt sicher, dass das Modell alle kritischen Verstöße erkennt und das Auslassen kritisch wichtiger Verstöße minimiert wird.
• Genauigkeit bei Hinweisverletzungen: Diese Bewertung stellt sicher, dass gekennzeichnete Verstöße relevant sind, und maximiert die Nützlichkeit der vorgeschlagenen Probleme und Korrekturen.
• Benutzerdefinierte Ziele und Metriken von Tune Context.

Bewährte Methoden für Tune Model

• Regelbücher: Stellen Sie sicher, dass das Regelbuch klare und eindeutige Regeln enthält. Erwägen Sie, spezifische Bewertungskriterien für komplexe Regeln aufzunehmen. Vermeiden Sie übermäßig umfangreiche Regelbücher, um die Latenz zu minimieren.
• Beispieldokumente: Eine größere Anzahl von Beispieldokumenten verbessert das Modelltraining. Stellen Sie sicher, dass die Beispiele für das Szenario repräsentativ sind und unterschiedliche Nuancen enthalten. Wenn Sie beispielsweise ein Modell zum Bewerten der Compliance für verschiedene Arten von Verträgen erstellen, fügen Sie ausreichend Beispiele für alle Arten von Vertragsdokumenten für die Schulung hinzu.
• Regelwichtigkeit: Markieren Sie wichtige Regeln als kritisch, wenn Sie extrahierte Regeln während des Optimierungsprozesses überprüfen. Dieser Schritt verbessert die Modellleistung, indem ein ordnungsgemäßes Gleichgewicht zwischen kritisch wichtigen Regeln und anderen Regeln hergestellt wird.
• Überprüfen: Validieren Sie nach Abschluss der Feinabstimmung die Bewertungsrubriken, bevor Sie das neue Modell speichern. Testen Sie Ihren optimierten Agent, indem Sie ein Beispieldokument überprüfen, bevor Sie es für Ihre organization veröffentlichen.

Verwenden von "Modell optimieren" mit einem Dokumentüberprüfungs-Agent

So verwenden Sie Tune Model mit einem Dokumentüberprüfungs-Agenten:

1. Tune-Agent. Wählen Sie Tune-Agent in Ihrem spezialisierten Document Validierungs-Agent, den Sie aus der Vorlage Document Validation Agent erstellt haben. Wechseln Sie zur Option Tune Model .

   Hinweis

   Sie müssen den Schritt "Kontext optimieren" ausführen, um die Option "Modell optimieren" freizuschalten.

2. Daten bereitstellen. Laden Sie Ihre Beispieldokumente hoch. Stellen Sie mindestens 20 hochwertige repräsentative Dokumente mit einer Länge von jeweils mindestens 1 Seite zur Verfügung, die ideale Beispiele sind und alle Regeln oder Richtlinien in Ihrem Regelwerk befolgen und keine Verstöße enthalten.

   • Stellen Sie sicher, dass Sie einen Ordner auswählen, der Dateien enthält. Einzelne Dateien können nicht separat hochgeladen werden. Sie können maximal 20 Ordner hochladen.
   • Eine höhere Anzahl von Dokumenten bietet bessere Ergebnisse für das Modelltraining.
   • Die Optimierung extrahiert Ihre Dokumente, um sie für das Modelltraining vorzubereiten. Dieser Vorgang kann 1-6 Stunden dauern.
   • Das Regelbuch, das Sie während des Tune-Kontexts bereitstellen, wird auch für die Modelloptimierung verwendet. Sie können die Regelbücher im Tune-Kontext-Schritt bearbeiten, bevor Sie das Tune-Modell starten.

3. Zugriff überprüfen. Konfigurieren Sie, wer Ihren optimierten Agent verwenden kann. Wählen Sie einige Sicherheitsgruppen basierend auf Ihrer Auswahl der Dateien im vorherigen Schritt aus.

   • Benutzer, die Zugriff auf die zugrunde liegenden Dateien haben, können auf das optimierte Modell zugreifen.
   • Wählen Sie eine der empfohlenen Optionen für Benutzer und Gruppen aus, die auf Ihren Agent zugreifen können.
   • Die Optimierung bereitet Ihre Trainingsdaten basierend auf ausgewählten Zugriffsgruppen vor. Dieser Vorgang kann 1 bis 6 Stunden dauern.

4. Beginnen Sie mit der Feinabstimmung. Befolgen Sie die Anweisungen, um mit der Feinabstimmung zu beginnen.

   • Wenn Sie "Feinabstimmung starten" auswählen, kann der Vorgang 24-72 Stunden in Anspruch nehmen. Nachdem das Modell trainiert wurde, starten die Auswertungen automatisch.
   • Sie erhalten eine E-Mail-Benachrichtigung, wenn das Modelltraining abgeschlossen ist und die Auswertungsergebnisse vorliegen.

5. Überprüfen Sie die Auswertungsmetriken, und entscheiden Sie sich für die Veröffentlichung. Die Auswertungsmetriken werden mit dem neu optimierten Modell aktualisiert.

   • Sie können einen Vergleich der Metriken vor und nach der Feinabstimmung anzeigen.
   • Überprüfen Sie die Ergebnisse, und wählen Sie "Ja, ich möchte das optimierte Modell verwenden" aus, wenn Sie zufrieden sind, und wählen Sie dann "Veröffentlichen" aus.
   • Mit dieser Aktion wird Ihr neu abgestimmtes Modell bereitgestellt und Ihr Agent aktualisiert, um das neue optimierte Modell zu verwenden.

Modelloptimierten Agent verwenden

So verwenden Sie einen modelloptimierten Agenten:

• Chatten Sie mit Ihrem Agenten, und laden Sie ein Dokument hoch, das Sie überprüfen möchten. Wenn Sie einen optimierten Agent verwenden, müssen Sie im Chat keine Regelbücher bereitstellen.
• Der Agent scannt Ihr Dokument und validiert es anhand der Regeln, die er während des Trainings gelernt hat, um Verstöße zu identifizieren.
• Der Agent antwortet mit einem Dokument mit eingefügten Kommentaren, die Verstöße mit einer Erklärung, einer Risikostufe (kritisch/beratend) für jeden Verstoß und einem Lösungsvorschlag hervorheben.
• Der Agent ignoriert und verwendet Regelbücher, die im Chat hochgeladen wurden, nicht zur Validierung.

Einschränkungen von modelloptimierten Agents

Für modelloptimierte Agents gelten die folgenden Einschränkungen:

• Regeln können nach der Feinabstimmung nicht mehr geändert werden.
• Der Agent unterstützt derzeit kein erneutes Training.
• Der Agent unterstützt keine multimodale Validierung.
• Sie können nur ein Dokument pro Eingabeaufforderung überprüfen.

Evaluieren von abstimmbaren Agents

In jeder Optimierungsphase können Sie den Agent mit benutzerdefinierten Kriterien bewerten. Definieren Sie diese benutzerdefinierten Bewertungskriterien basierend auf den Erwartungen Ihrer Organization.

• Ziele

  • Beschreiben Sie Ihre Optimierungsziele für die Aufgabe des Agenten. Sie können ein oder mehrere Ziele haben.
  • Verwenden Sie diese Ziele, um das Verhalten des Agenten zu definieren und Teilziele und Bewertungsmetriken zu generieren.

• Beispieldateien

  • Stellen Sie Beispieldokumente bereit, die für ein typisches Dokument repräsentativ sind, das der Agent überprüft. Sie benötigen mindestens ein Dokument.

• Teilziele und Metriken

  • Klärende Empfehlungen, einschließlich Teilziele, werden basierend auf Ihren Zielen generiert. Überprüfen Sie sie, um sicherzustellen, dass sie den Zweck Ihres Agents korrekt darstellen. Sie können beliebige Ziele oder Unterziele hinzufügen, bearbeiten oder entfernen.
  • Auswertungsmetriken werden basierend auf den Teilzielen generiert. Sie können Metriken überprüfen und hinzufügen, bearbeiten oder löschen.
  • Die von Ihnen bereitgestellten Teilziele und Beispieldateien werden verwendet, um Auswertungsdaten zu generieren, die das Verhalten des Agenten anhand der Metriken bewerten.

• Regelwerk: Richtlinie oder Standards

  • Geben Sie das Regelwerk oder die Richtlinien an, die Ihre Vorlage für den Dokumentüberprüfungs-Agent zum Überprüfen von Dokumenten verwendet. Sie können Regelbücher jederzeit bearbeiten oder hinzufügen, bevor Sie "Modell optimieren" auswählen.

• Auswertungsdaten

  • Das System generiert automatisch Auswertungsdaten basierend auf den von Ihnen definierten Teilzielen, Beispieldateien und Metriken.
  • Das System wertet den getunten Agent anhand der Auswertungsdaten aus und bewertet ihn für die Metriken.

• Auswertungsergebnisse

  • Zeigen Sie die Bewertungen für die von Ihnen definierten Bewertungsmetriken an und überprüfen Sie die Deltaverbesserungen nach jeder Optimierungsphase, bevor Sie den modelloptimierten Agenten veröffentlichen. Sie sehen kurze erläuternde Einblicke, die Verbesserungen hervorheben und die wichtigsten Erkenntnisse aus den Bewertungsergebnissen zusammenfassen.
  • Das System generiert und aktualisiert die Auswertungsergebnisse nach jeder Optimierungsphase. Dieser Prozess ist asynchron. Sie können den Agenten verwenden, während die Auswertungen im Hintergrund laufen.

Die Auswertungsergebnisse zeigen Qualitätsauswertungen und Deltaverbesserungen zwischen den Optimierungsphasen an, sodass Sie entscheiden können, wann der Agent für die Veröffentlichung bereit ist.

Agent-Freigabe und Governance

Sie können einen optimierten Dokumentüberprüfungs-Agent als spezialisierten Agent speichern und in Ihrer gesamten organization freigeben.

• Nur der Besitzer des Agents kann den Agent optimieren oder ändern.
• Andere Benutzer können den Agent verwenden, aber seine Konfiguration nicht ändern.
• Alle Daten bleiben innerhalb der Microsoft 365-Mandantengrenzen.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich mehrere Dokumente gleichzeitig überprüfen?

Sie können nicht mehrere Dokumente gleichzeitig überprüfen. Sie müssen jedes Dokument in einer separaten Eingabeaufforderung überprüfen.

Kann ich die Regeln nach der Optimierung aktualisieren?

Sie können kontextoptimierte Agents aktualisieren. Sie können modelloptimierte Agenten nach der Feinabstimmung nicht mehr ändern.

Unterstützt der Agent numerische Überprüfungen?

Die Vorlage des Dokumentüberprüfungs-Agents unterstützt numerische Überprüfungen, wenn Regeln numerische Schwellenwerte enthalten.

Was passiert, wenn mein Regelbuch groß ist?

Große Regelbücher können die Latenz während der Regelextraktion und -validierung erhöhen.

Wann sollte ich Tune-Kontext im Vergleich zu Tune-Modell verwenden?

• Verwenden Sie Tune Context , wenn Sie persistente Regeln und Toneinstellungen ohne vollständiges Modelltraining wünschen. Sie ist ideal für eine schnelle Einrichtung und Wiederverwendung über Sitzungen und Benutzer hinweg.

• Verwenden Sie Tune Model , wenn Sie hohe Präzision und Abruf von Regeln benötigen, insbesondere in Regulierungs- und Compliance-Szenarien, und Sie haben 20+ Beispiele, die jeweils mindestens eine Seite lang sind, für das Training.

Welche Dateiformate werden unterstützt?

• Unterstützt: .docx, .txt .html.
• Nicht unterstützt: .pptx, Bilder, gescannte Dokumente.

Was geschieht, wenn die Ausgaben meines Agents ungenau zu sein scheinen?

Überprüfen Sie Folgendes:

• Du hast die richtigen Regelbücher hochgeladen.
• Sie haben die Regeln überprüft und Wichtigkeitsstufen festgelegt.
• Sie haben die Toneinstellungen richtig angegeben.

Überprüfen Sie für optimierte Agents die Bewertungsmetriken. Stellen Sie für einen fein abgestimmten Agent sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Beispieldokumente für das Training bereitstellen. Um die beste Leistung zu erzielen, befolgen Sie die für Tune-Kontext und Tune-Modell beschriebenen Best Practices.

Sind meine Daten sicher?

Alle Daten verbleiben in Ihrem Microsoft 365-Mandanten und sind sicher. Das Tuning erfolgt vollautomatisch und in schlüsselfertigen Umgebungen.

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