Domande frequenti sull'ottimizzazione vocale (anteprima)

Questo articolo contiene domande frequenti relative alla configurazione e all'impostazione degli agenti vocali in Copilot Studio.

L'agente può rispondere solo alle conoscenze di base o deve anche intervenire nei sistemi di registrazione?

Non necessariamente. Puoi configurare gli agenti affinché operino esclusivamente sulla conoscenza fondata, senza effettuare operazioni nei sistemi back-end. Copilot Studio gestisce questa funzionalità tramite impostazioni di conoscenza e ricerca Web.

Quando ha senso usare agenti basati solo sulla conoscenza

Usa questa modalità quando il ruolo dell'agente è principalmente informativo:

• Rispondere alle domande frequenti

• Spiegare i criteri

• Fornire indicazioni o istruzioni

• Reindirizzare chiamate o conversazioni

In questi scenari, il modello recupera informazioni da fonti configurate e genera una risposta senza chiamare alcuna API.

Come fa l'agente a recuperare dati aziendali aggiornati, criteri e contesto del cliente in tempo reale?

Conoscenza fondata (statica o semi-statica): Questo approccio funziona meglio per criteri, documentazione e contenuti strutturati.

Il modello utilizza Risposte Generative, dove:

• Ricerca tra fonti delle informazioni configurate.

• Sintetizza una risposta.

• Facoltativamente, cita le fonti.

Le origini dati supportate includono

• SharePoint

• Siti Web

• Documenti caricati

• Dataverse (solo indiretto tramite flussi)

Migliori casi d'uso per la conoscenza

• Criteri di rimborso e reso

• Orari e sedi dei negozi

• Regole di idoneità

• Domande Frequenti sui Prodotti

• Procedure interne

Esempio

"Qual è il vostro criterio di rimborso per gli ordini online?"

Il modello recupera i contenuti dei criteri da SharePoint e genera una risposta chiara.

Quali attività richiedono una validazione rigorosa prima di essere eseguite? Rimborsi, cancellazioni, aggiornamenti o modifiche all'account

Alcune azioni richiedono una validazione rigorosa e non devono mai essere lasciate a decisioni autonome dell'IA.

Categorie ad alto rischio

Modello di esecuzione sicura

L'IA decide > Il sistema convalida > L'IA comunica

Questo principio garantisce un'orchestrazione generativa sicura.

Esempio: richiesta di rimborso

1. Il modello identifica l'intento
   "L'utente vuole un rimborso"

2. Il modello raccoglie i dettagli necessari
   ID ordine, motivo, tempistica

3. API o sistema di registrazione valida

   • Verifica l'idoneità

   • Applica il criterio di rimborso

   • Conferma approvazione o rifiuto

4. Il modello comunica il risultato

   • Spiega chiaramente il risultato

   • Non inventa né presume risultati

Chiarire un malinteso comune

Usare un solo modello non significa automazione incontrollata.

C'è una chiara separazione delle responsabilità.

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