Visão geral do ajuste do Microsoft Copilot (versão prévia de acesso antecipado)

O Ajuste do Microsoft Copilot é um recurso de personalização de IA que permite que as organizações criem agentes Copilot específicos para tarefas ajustando LLMs (modelos de linguagem grandes) com seus próprios dados organizacionais. O ajuste permite que os agentes produzam respostas que refletem o conhecimento, a terminologia, o tom e os padrões de qualidade de domínio de uma organização.

Ao contrário das experiências de IA de uso geral, os agentes ajustados são projetados para tarefas específicas e repetíveis. Como operam inteiramente no locatário do Microsoft 365, os dados organizacionais permanecem protegidos pelos controles de segurança, conformidade e governança existentes.

Este artigo fornece uma visão geral do Ajustes do Copilot, incluindo os principais recursos, cenários com suporte, conceitos de ajuste e governança administrativa.

Principais recursos

O Ajustes do Copilot permite que as organizações criem experiências de IA que se alinhem estreitamente às suas necessidades de negócios. Ele oferece os seguintes recursos:

• Personalização sem código - Crie agentes ajustados usando modelos no Agent Builder sem experiência em codificação ou ciência de dados. Usuários de negócios e especialistas em domínio podem orientar o ajuste usando exemplos selecionados e conteúdo organizacional.

• Agentes específicos da tarefa - Crie agentes otimizados para cenários de alto valor, como responder a perguntas, escrever documentos, resumir, validar e editar o estilo de escrita. Agentes sintonizados produzem resultados que refletem o vocabulário, a estrutura e as expectativas organizacionais.

• Maior eficiência e consistência – ao incorporar conhecimento organizacional ao Copilot, os agentes ajustados podem reduzir o tempo necessário para tarefas de conteúdo complexas e, ao mesmo tempo, melhorar a consistência e a adesão aos padrões internos.

• Integração com dados do Microsoft 365 - Os agentes sintonizados podem usar o conteúdo organizacional selecionado e raciocinar sobre dados corporativos dinâmicos por meio do Microsoft Graph, ajudando a garantir que as respostas sejam baseadas em informações atualizadas.

• Segurança de nível empresarial - Todas as operações de ajuste ocorrem dentro do limite de confiança do Microsoft 365. Os agentes sintonizados honram as listas de controle de acesso (ACLs) dos dados de treinamento e retornam apenas informações que os usuários estão autorizados a acessar.

Cenários com suporte

O Ajustes do Copilot dá suporte a um conjunto de modelos de agente orientados a tarefas.

Escrita de documentos

Os agentes de redação de documentos geram documentos estruturados e de formato longo com base em modelos organizacionais, exemplos e padrões. Esses agentes podem produzir os primeiros rascunhos de conteúdo, como propostas, contratos, políticas e documentação técnica, ao mesmo tempo em que aderem aos requisitos de formatação e conformidade.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente de Redação de Documentos.

Resumo do documento

Resumo de documentos Os agentes geram resumos personalizados com base no tom, público-alvo, propósito e comprimento. As organizações podem ajustar esses agentes para refletir os padrões internos de resumo e enfatizar as informações mais relevantes para seus casos de uso.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente de Resumo do Documento.

Respostas de especialistas (P&R)

Respostas de especialistas Os agentes fornecem respostas específicas do domínio, baseando as respostas no conteúdo organizacional. Esses agentes dão suporte a cenários que exigem pesquisa profunda em grandes conjuntos de dados, proteções de política rígidas ou terminologia especializada.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente de Respostas de Especialista.

Validação de documentos

Os agentes de validação de documentos analisam os documentos quanto à conformidade com diretrizes organizacionais, políticas, padrões de identidade visual e requisitos regulatórios. Eles identificam problemas, categorizam riscos e fornecem feedback acionável diretamente nos documentos.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente de validação de documentos.

Edição de estilo

Os agentes de edição de estilo refinam os rascunhos para alinhar com a voz, o tom e as diretrizes de redação da marca de uma organização. Esses agentes ajudam a garantir a consistência entre o conteúdo produzido por diferentes usuários e equipes.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente de Edição de Estilo.

Agente de otimização

Os agentes de otimização ajudam com problemas de otimização de negócios, como alocação de recursos, atribuição de tarefas e planejamento. Os usuários definem objetivos e restrições, e o agente produz soluções explicáveis com base em dados carregados e regras organizacionais.

Para obter mais informações, consulte Agente de otimização.

Seleção do operador

Escolha um modelo com base na tarefa que você deseja concluir. Os modelos ajustáveis são projetados para tarefas específicas e repetíveis, como escrever documentos, resumir, responder a perguntas, validação, edição de estilo e otimização.

Mapear um fluxo de trabalho para modelos

Muitos fluxos de trabalho usam mais de um modelo.

Ajuste de agente

O ajuste de agente permite refinar agentes criados a partir de modelos ajustáveis no Construtor de Agentes do Microsoft Copilot. Cada modelo ajustável é projetado para uma tarefa específica e inclui um fluxo de trabalho de inferência predefinido que especifica o modelo de base, instruções, abordagem de aterramento, uso de ferramentas e geração de saída. Esse fluxo de trabalho fornece uma configuração padrão otimizada - uma "receita" pronta para uso que ajuda os agentes a recuperar o contexto relevante, aplicar ferramentas de forma eficaz e produzir resultados de alta qualidade desde o início.

Em muitos cenários, os agentes criados a partir desses modelos atendem às expectativas de qualidade sem mais personalizações. Quando é necessário refinamento adicional, como alinhar os resultados mais de perto com os padrões organizacionais, necessidades específicas do domínio ou expectativas do usuário, o ajuste do agente fornece maneiras estruturadas de melhorar o comportamento e o desempenho.

Os modelos ajustáveis estão disponíveis para usuários licenciados pelo Copilot em locatários qualificados e são criados no Agent Builder. Quando você cria um agente a partir de um modelo ajustável, os usuários podem personalizar propriedades compatíveis, como o nome do agente, instruções e prompts. O acesso aos recursos de ajuste depende da configuração do administrador de locatários. Se as opções de ajuste não estiverem disponíveis, talvez os usuários precisem solicitar acesso de um administrador. Os usuários qualificados poderão visualizar a opção "sintonizar agente" depois de criar um agente a partir de um modelo ajustável.

Três tipos de ajuste são suportados: contexto de ajuste, ferramentas de ajuste e modelo de ajuste. Essas dimensões são projetadas para trabalhar juntas e são avaliadas usando uma rubrica consistente orientada por objetivos do usuário para garantir que o ajuste leve a melhorias mensuráveis.

Ajustar Contexto

O ajuste de contexto define as metas e os critérios de sucesso do agente, especificando a tarefa principal, o domínio e os exemplos representativos. Os requisitos de contexto variam de acordo com o modelo. Por exemplo, os modelos de redação de documentos usam exemplos dos tipos de documentos que o agente deve produzir, os modelos de resumo de documentos exigem entradas como finalidade, público-alvo, duração, tom e áreas de foco, e os modelos de respostas de especialistas dependem de arquivos de amostra para gerar perguntas e respostas de avaliação. Com base nessa entrada, o sistema propõe submetas e rubricas de avaliação, que estabelecem uma linha de base mensurável para avaliar o desempenho do agente.

Ferramenta Ajustar

O ajuste de ferramentas amplia os recursos do agente integrando agentes ou ferramentas adicionais ao fluxo de trabalho. Essas ferramentas podem ser usadas para executar tarefas como pesquisa, validação ou alinhamento de estilo de escrita. As instruções de orquestração personalizadas definem como as ferramentas são aplicadas e o desempenho do agente é reavaliado em relação às rubricas estabelecidas após as alterações.

Ajustar Modelo

O ajuste do modelo se concentra em melhorar o raciocínio e a qualidade da saída por meio de técnicas de ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço. Exemplos de alta qualidade de dados organizacionais são usados como entrada de treinamento, com rubricas de avaliação orientando o alinhamento às expectativas organizacionais. Durante esse processo, controles de acesso, permissões de arquivo e rótulos de confidencialidade podem ser aplicados. O ajuste de modelo é executado de forma assíncrona, permitindo que os usuários continuem usando o agente existente enquanto o ajuste está em andamento. Quando o ajuste é concluído, os resultados da avaliação determinam se o modelo atualizado está pronto para ser publicado.

O ajuste do agente é um processo iterativo e não uma configuração única. As organizações são incentivadas a monitorar o uso no mundo real, coletar feedback e refinar contexto, ferramentas, dados ou regras à medida que os requisitos evoluem ao longo do tempo. Esse ciclo de vida contínuo ajuda a garantir que os agentes permaneçam precisos, relevantes e alinhados com as necessidades em constante mudança.

Usando agentes ajustados

Após a criação ou ajuste, os agentes podem ser compartilhados com usuários qualificados em toda a organização. Os usuários interagem com agentes sintonizados por meio de experiências compatíveis do Microsoft Copilot, como o aplicativo Microsoft Copilot ou o Copilot Chat no Microsoft Teams.

Os agentes sintonizados oferecem os seguintes benefícios:

• Aumento da produtividade por meio da criação e análise de conteúdo mais rápidas
• Precisão aprimorada ao fundamentar as respostas em dados organizacionais
• Saídas consistentes alinhadas com os padrões internos
• Acesso mais amplo ao conhecimento organizacional entre as equipes

Práticas recomendadas

Aplique as seguintes práticas recomendadas para fazer o melhor uso dos agentes ajustados:

• Entenda o escopo e as limitações do agente.
• Use prompts claros e específicos.
• Forneça prompts iniciais para orientar os usuários.
• Refine as saídas por meio de interações em várias voltas.
• Siga as políticas de segurança e conformidade organizacionais.
• Incentive os comentários do usuário para melhorar a qualidade do agente ao longo do tempo.

Aviso de isenção

O administrador de IA é responsável por garantir que o uso deste produto esteja em conformidade com todas as leis aplicáveis de proteção de dados, privacidade e propriedade intelectual. Isso inclui cumprir suas obrigações como Controlador de Dados de acordo com regulamentos como GDPR ou CCPA.

Obrigações do controlador de dados

• Você é responsável por como os dados são coletados, armazenados e usados em seu ambiente de locatário.
• Você deve garantir que suas práticas de dados atendam aos requisitos legais de transparência, consentimento, acesso e exclusão.
• Você é responsável por verificar a precisão, a adequação e a conformidade de todas as saídas geradas a partir deste sistema antes de usá-las. Pode exigir revisão com os especialistas no assunto.

Direitos autorais e treinamento de modelo

• Se você optar por treinar um modelo personalizado usando seus próprios dados, deverá garantir que tenha os direitos ou licenças apropriados para quaisquer materiais protegidos por direitos autorais incluídos no conjunto de treinamento.
• A proteção de direitos autorais não se aplica a modelos treinados usando conteúdo protegido por direitos autorais não autorizado. Você assume total responsabilidade por qualquer uso.

Exclusão de dados

• Se um usuário cujos dados são usados no treinamento de um modelo enviar uma solicitação de exclusão válida de acordo com o GDPR (ou regulamentos semelhantes), você precisará treinar novamente o modelo.
• Quando você ajusta um modelo, os pesos do modelo são ajustados com base nos dados de treinamento. Você pode excluir o modelo ajustado a qualquer momento.

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