Vanlige spørsmål om optimalisering av tale (forhåndsversjon)

Denne artikkelen inneholder ofte stilte spørsmål knyttet til konfigurasjon og oppsett av taleagenter i Copilot Studio.

Kan agenten bare gi kunnskapssvar, eller må den også utføre handlinger i kildesystemer?

Ikke nødvendigvis. Du kan konfigurere agenter til å operere utelukkende basert på kunnskap, uten å gjøre noe i backend-systemene. Copilot Studio styrer denne funksjonen gjennom kunnskaps- og nettsøkeinnstillinger.

Når kunnskapsbaserte agenter er hensiktsmessige

Bruk denne modusen når agentens rolle hovedsakelig er å informere:

• Svare på ofte stilte spørsmål

• Forklare retningslinjer

• Å gi veiledning eller instruksjoner

• Omdirigere samtaler eller nettprat

I disse scenariene henter modellen informasjon fra konfigurerte kilder og genererer et svar uten å gjøre API-kall.

Hvordan henter agenten gjeldende forretningsdata, retningslinjer og kundekontekst i sanntid?

Forankret kunnskap (statisk eller semistatisk): Denne tilnærmingen fungerer best for retningslinjer, dokumentasjon og strukturert innhold.

Modellen bruker generative svare, der den:

• Søker på tvers av konfigurerte kunnskapskilder.

• Genererer et svar.

• Siterer eventuelt kilder.

Støttede kilder inkluderer

• SharePoint

• Nettsteder

• Opplastede dokumenter

• Dataverse (kun indirekte via flyter)

Beste bruksområder for kunnskap

• Refusjons- og returpolitikk

• Butikkenes åpningstider og lokasjoner

• Rettighetsregler

• Ofte stilte spørsmål om produkter

• Interne prosedyrer

Eksempel

Hva er retur- og refusjonspolicyen for nettbestillinger?

Modellen henter innhold om retningslinjer fra SharePoint og genererer et klart svar.

Hvilke oppgaver krever nøyaktig validering før de kjøres? Refusjoner, kanselleringer, oppdateringer eller kontoendringer

Visse handlinger krever streng validering og må aldri overlates til frie AI-beslutninger.

Høyrisikokategorier

Det sikre kjøringsmønsteret

KI bestemmer > System validerer > KI kommuniserer

Dette prinsippet sikrer sikker generativ iverksetting.

Eksempel: Refusjonsforespørsel

1. Modellen identifiserer intensjonen
   "Bruker ønsker refusjon"

2. Modellen samler inn nødvendige detaljer
   Ordre-ID, årsak, tidsramme

3. API eller registreringssystem validerer

   • Kontrollerer berettigelse

   • Anvender refusjonspolicyen

   • Bekrefter godkjenning eller avslag

4. Modellen kommuniserer resultatet

   • Forklarer resultatet tydelig

   • Dikter ikke opp eller antar utfall

Avklaring av en vanlig misforståelse

Å bruke én enkelt modell betyr ikke ukontrollert automatisering.

Det er en klar ansvarsfordeling.

Relatert informasjon

Konfigurer sanntidsagenter