Omówienie optymalizacji monitów

Tworzenie wysokiej jakości poleceń jest niezbędne do tworzenia wiarygodnych, osadzonych i przewidywalnych agentów w Microsoft Copilot Studio. Ta seria porad dotyczących optymalizacji poleceń pomaga twórcom udoskonalić sposób, w jaki ich agenci interpretują intencje użytkownika, stosują niestandardowe zachowania i generują odpowiedzi na podstawie zaufanych źródeł. Razem te artykuły dostarczają praktyczną strukturę, która pomaga poprawić przejrzystość poleceń, zredukować błędne informacje i konsekwentnie kierować agentów do dokładnych, użytecznych odpowiedzi.

  • Optymalizuj prompty i konfigurację tematów: Dowiedz się, jak projektować skuteczne prompty na płótnie tematu oraz konfigurować ustawienia generatywnej AI, aby wpływać na sposób, w jaki agent pobiera wiedzę, moderuje treści i generuje odpowiedzi. W tym artykule wyjaśniono, jak ustawienia takie jak źródła ze stron internetowych, przesłane dokumenty oraz instrukcje dotyczące konkretnego tematu kształtują ogólne zachowanie agenta związane z poleceniami i zapewniają szerokie mechanizmy kontrolne dla wygenerowanych odpowiedzi.

  • Optymalizuj polecenia za pomocą instrukcji niestandardowych: Ten artykuł koncentruje się na tym, jak wykorzystać precyzyjne, ukierunkowane instrukcje niestandardowe do sterowania zachowaniem agenta. Uczysz się określać ton, odbiorców, oczekiwania formatowania i ograniczenia na poziomie zadania, aby efekt agenta stał się bardziej spójny i niezawodny. Zawiera także praktyczne przykłady pokazujące, jak niewielkie modyfikacje szczegółów instrukcji mogą znacząco podnieść jakość odpowiedzi.

  • Optymalizuj polecenia za pomocą Bing Custom Search: Skorzystaj z tego artykułu, aby dowiedzieć się, jak zawęzić odpowiedzi generatywne agenta tylko do treści, którą definiujesz za pomocą Bing Custom Search. Konfigurując niestandardowe instancje wyszukiwania i kontrolując, które strony są indeksowane, możesz zapewnić, że agent polega wyłącznie na zatwierdzonych i istotnych treściach podczas generowania odpowiedzi. Takie podejście pozwala uniknąć nieistotnych treści internetowych i zapewniać ścisłe powiązanie z materiałami specyficznymi dla danej dziedziny.