Descrição geral da otimização de pedidos

A criação de pedidos de alta qualidade é essencial para criar agentes fiáveis, fundamentados e previsíveis no Microsoft Copilot Studio. Esta série de orientações sobre Otimização de Pedidos ajuda os criadores a refinar a forma como os seus agentes interpretam a intenção do utilizador, aplicam comportamentos personalizados e geram respostas com base em origens fidedignas. Em conjunto, estes artigos fornecem um quadro prático para melhorar a clareza dos pedidos, reduzir informações incorretas e orientar consistentemente os agentes para respostas precisas e úteis.

• Otimizar os pedidos e a configuração de tópicos: saiba como conceber pedidos eficazes dentro da tela de tópico e configure as definições de IA generativa para influenciar a forma como o agente obtém conhecimento, modera o conteúdo e produz respostas. Este artigo explica como definições como entradas de sites, documentos carregados e instruções específicas por tópico moldam o comportamento geral de pedidos de um agente e fornecem amplas salvaguardas para as respostas geradas.

• Otimizar pedidos com instruções personalizadas: este artigo incide na utilização de instruções personalizadas precisas e direcionadas para orientar o comportamento do seu agente. Fica a saber como especificar o tom, a audiência, as expectativas de formatação e as restrições ao nível da tarefa, para que as respostas do agente se tornem mais consistentes e fiáveis. Inclui também exemplos práticos que demostram como pequenos ajustes nos detalhes das instruções podem melhorar significativamente a qualidade das respostas.

• Otimizar pedidos através da Pesquisa Personalizada do Bing: Utilize este artigo para compreender como restringir as respostas generativas pelo seu agente apenas ao conteúdo que definir através da Pesquisa Personalizada do Bing. Ao configurar instâncias de pesquisa personalizadas e controlar as páginas que são indexadas, pode garantir que o agente se baseia exclusivamente em conteúdos aprovados e relevantes ao gerar respostas. Esta abordagem permite evitar conteúdo irrelevante da Web e manter uma fundamentação rigorosa em material específico do domínio.