Microsoft Copilot Descrição geral da sintonia (pré-visualização de acesso antecipado)

Microsoft Otimização do Copilot é uma capacidade de personalização de IA que permite às organizações criar agentes do Copilot específicos de tarefas ao ajustar grandes modelos de linguagem (LLMs) com os 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 do domínio de uma organização.

Ao contrário das experiências de IA de uso geral, os agentes otimizados são projetados para tarefas específicas e repetíveis. Uma vez que operam inteiramente no inquilino do Microsoft 365, os dados organizacionais permanecem protegidos por controlos de segurança, conformidade e governação existentes.

Este artigo fornece uma descrição geral dos Otimização do Copilot, incluindo as principais capacidades, cenários suportados, conceitos de otimização e governação administrativa.

Principais capacidades

Otimização do Copilot permite que as organizações criem experiências de IA que se alinham estreitamente com as suas necessidades empresariais. Oferece as seguintes funcionalidades:

• Personalização sem código - Crie agentes ajustados usando modelos no Agent Builder sem codificação ou experiência em ciência de dados. Os utilizadores empresariais e os especialistas em domínios podem orientar a otimização através de exemplos selecionados e conteúdos organizacionais.

• Agentes específicos de tarefas - Crie agentes otimizados para cenários de alto valor, como resposta a perguntas, escrita de documentos, resumo, validação e edição do estilo de escrita. Os agentes afinados produzem resultados que refletem o vocabulário, a estrutura e as expectativas organizacionais.

• Eficiência e consistência melhoradas - Ao incorporar o conhecimento organizacional no Copilot, os agentes ajustados podem reduzir o tempo necessário para tarefas de conteúdo complexas, melhorando simultaneamente a consistência e a aderência às normas internas.

• Integração com dados do Microsoft 365 - Os agentes ajustados podem utilizar conteúdos organizacionais selecionados e raciocinar sobre dados empresariais dinâmicos através do Microsoft Graph, ajudando a garantir que as respostas se baseiam em informações atualizadas.

• Segurança de nível empresarial - Todas as operações de ajuste ocorrem dentro dos limites de confiança do Microsoft 365. Os agentes otimizados respeitam as listas de controlo de acesso (ACLs) dos dados de preparação e apenas devolvem as informações a que os utilizadores estão autorizados a aceder.

Cenários suportados

Otimização do Copilot suporta um conjunto de modelos de agente orientados para tarefas.

Escrita de documentos

Os agentes de escrita de documentos geram documentos estruturados e de formato longo baseados em modelos, exemplos e padrões organizacionais. Esses agentes podem produzir os primeiros rascunhos de conteúdo, como propostas, contratos, políticas e documentação técnica, aderindo aos requisitos de formatação e conformidade.

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

Resumo do documento

Os agentes de resumo de documentos geram resumos personalizados com base no tom, audiência, objetivo 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 (Perguntas&R)

Os agentes de respostas especialistas fornecem respostas específicas do domínio ao fundamentar as respostas em conteúdos organizacionais. Esses agentes oferecem suporte a cenários que exigem uma pesquisa profunda em grandes conjuntos de dados, barreiras rígidas de políticas ou terminologia especializada.

Para obter mais informações, consulte Modelo de agente do Expert Answers.

Validação de documentos

Os agentes de validação de documentos analisam os documentos quanto à conformidade com as diretrizes organizacionais, políticas, padrões de marca e requisitos regulamentares. 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 se alinharem com a voz, o tom e as diretrizes de escrita da marca de uma organização. Estes agentes ajudam a garantir a consistência no conteúdo produzido por diferentes utilizadores e equipas.

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 agente

Escolha um modelo com base na tarefa que pretende concluir. Os modelos ajustáveis são projetados para tarefas específicas e repetíveis, como escrita de documentos, resumo, resposta a perguntas, validação, edição de estilo e otimização.

Mapear um fluxo de trabalho para modelos

Muitos fluxos de trabalho utilizam mais do que um modelo.

Sintonização do agente

O ajuste do agente permite refinar agentes criados a partir de modelos ajustáveis no Microsoft Copilot Agent Builder. Cada modelo ajustável foi concebido para uma tarefa específica e inclui um fluxo de trabalho de inferência predefinido que especifica o modelo de base, instruções, abordagem de base, utilização de ferramentas e geração de resultados. 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 saídas de alta qualidade desde o início.

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

Os modelos ajustáveis estão disponíveis para utilizadores licenciados pelo Copilot em inquilinos elegíveis e são criados no Agent Builder. Quando cria um agente a partir de um modelo ajustável, os utilizadores podem personalizar as propriedades suportadas, tais como o nome do agente, instruções e pedidos. O acesso às capacidades de otimização depende da configuração do administrador inquilino. Se as opções de sintonização não estiverem disponíveis, os utilizadores poderão ter de pedir acesso a um administrador. Os usuários elegíveis seriam capazes de visualizar a opção "agente de sintonia" depois de criar um agente a partir de um modelo ajustável.

São suportados três tipos de afinação: contexto de ajuste, ferramentas de otimização e modelo de ajuste. Essas dimensões são projetadas para trabalhar juntas e são avaliadas usando rubricas consistentes orientadas por objetivos do usuário para garantir que o ajuste leve a melhorias mensuráveis.

Ajustar o contexto

O ajuste de contexto define os objetivos 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 escrita de documentos usam exemplos dos tipos de documentos que o agente deve produzir, os modelos de resumo de documentos exigem entradas como finalidade, audiência, comprimento, tom e áreas de foco, e os modelos de respostas de especialistas dependem de arquivos de exemplo 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 dos agentes.

Ferramenta Ajustar

O ajuste de ferramentas amplia os recursos do agente integrando agentes ou ferramentas adicionais no 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 serem feitas.

Ajustar Modelo

O ajuste do modelo se concentra em melhorar o raciocínio e a qualidade da saída por meio de técnicas supervisionadas de ajuste fino e aprendizagem de 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 este processo, podem ser aplicados controlos de acesso, permissões de ficheiros e etiquetas de confidencialidade. O ajuste do modelo é executado de forma assíncrona, permitindo que os usuários continuem usando o agente existente enquanto o ajuste está em andamento. Quando o ajuste for concluído, os resultados da avaliação determinarão 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 monitorizar a utilização no mundo real, a recolher feedback e a refinar o contexto, as ferramentas, os dados ou as 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.

Utilizar agentes otimizados

Após a criação ou ajuste, os agentes podem ser partilhados com utilizadores elegíveis em toda a organização. Os utilizadores interagem com agentes afinados através de experiências de Microsoft Copilot suportadas, como a aplicação Microsoft Copilot ou Copilot Chat no Microsoft Teams.

Os agentes otimizados oferecem as seguintes vantagens:

• Maior produtividade através de criação e análise de conteúdo mais rápidas
• Precisão melhorada ao fundamentar respostas em dados organizacionais
• Saídas consistentes alinhadas com os padrões internos
• Acesso mais amplo ao conhecimento organizacional entre equipes

Best practices

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

• Compreender o âmbito e as limitações do agente.
• Utilize pedidos claros e específicos.
• Forneça sugestões de introdução para orientar os utilizadores.
• Refine as saídas através de interações de várias voltas.
• Siga as políticas de segurança e conformidade organizacionais.
• Incentive o feedback dos utilizadores para melhorar a qualidade do agente ao longo do tempo.

Exclusão de responsabilidade

O administrador de IA é responsável por garantir que a sua utilização deste produto está em conformidade com todas as leis aplicáveis de proteção de dados, privacidade e propriedade intelectual. Isto inclui cumprir as suas obrigações enquanto Controlador de Dados ao abrigo de regulamentos como o RGPD ou o CCPA.

Obrigações do responsável pelo tratamento de dados

• É responsável pela forma como os dados são recolhidos, armazenados e utilizados no seu ambiente de inquilino.
• Deve garantir que as suas práticas de dados cumprem os requisitos legais de transparência, consentimento, acesso e eliminação.
• Você é responsável por verificar a precisão, adequação e conformidade de quaisquer saídas geradas a partir deste sistema antes de usá-las. Poderá necessitar de revisão com os especialistas na matéria.

Formação sobre direitos de autor e modelos

• Se optar por treinar um modelo personalizado com os seus próprios dados, tem de garantir que tem os direitos ou licenças adequados para quaisquer materiais protegidos por direitos de autor incluídos no conjunto de formação.
• A proteção de direitos autorais não se aplicará a modelos treinados usando conteúdo protegido por direitos autorais não autorizados. Você assume total responsabilidade por tal uso.

Eliminação de dados

• Se um utilizador cujos dados são utilizados na preparação de um modelo submeter um pedido de eliminação válido ao abrigo do RGPD (ou regulamentos semelhantes), tem de treinar novamente o modelo.
• Quando ajusta um modelo, os pesos do modelo são ajustados com base nos dados de treino. Pode eliminar o modelo ajustado a qualquer altura.

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