Обзор столбцов автозаполнения

Столбцы автозаполнения автоматически извлекают, суммируют или создают содержимое из файлов, отправленных в библиотеку документов SharePoint. Используя большие языковые модели (LLM) с помощью генеративного ИИ, столбцы автозаполнения могут автоматически сохранять метаданные, упрощая процесс управления файлами и связанной с ними информацией.

Например, можно задать вопрос ( запрос) документа на естественном языке, и система сохранит ответ непосредственно в указанном столбце библиотеки. Кроме того, вы можете задать несколько из этих вопросов для обработки любого файла, отправленного в библиотеку, с каждым ответом, выделенным для определенного столбца.

Столбцы автозаполнения могут работать наряду с другими моделями документов. С несколькими столбцами можно связать различные запросы извлечения (которые извлекают информацию из существующих данных) или генеративные запросы (создающие новое содержимое). Эта функция позволяет извлекать метаданные, которые другие модели могут пропустить, или создавать новые аналитические сведения.

Требования и ограничения

Значок	Описание
	Поддерживаемые типы файлов Эта служба поддерживает следующие типы файлов: .csv, .doc, .docx, .eml, .heic, .heif, .htm, .html, .jpeg, .jpg, .md, .msg, .pdf, .png, .ppt, .pptx, .rtf, .tif, .tiff, .txt, .xls и .xlsx.
	Поддерживаемые языки Эта служба доступна для всех языков, поддерживаемых в Microsoft 365 Copilot.
	Поддерживаемые типы столбцов Эта служба доступна для следующих типов данных столбцов: Текст, Несколько строк текста, Число, Да/Нет, Дата и время, Выбор, Гиперссылка, Валюта и Управляемые метаданные. В настоящее время эта служба недоступна для следующих типов данных столбцов: Person или Group, Location, Image и Lookup.

Текущие заметки о выпуске

• Для оптимальной производительности рекомендуется добавлять не более 10 столбцов на библиотеку и обрабатывать файлы размером не более 65 страниц.

• Столбцы автозаполнения теперь поддерживают управляемые метаданные с наборами терминов, содержащими до 100 терминов. Если предпочтительный термин или синоним совпадает, автозаполнение отвечает предпочитаемым термином.

• Зашифрованные файлы не анализируются и не включаются в результаты.

• Параметры массовой обработки для существующих файлов библиотеки будут добавлены в будущем выпуске.

• В настоящее время столбцы автозаполнения не поддерживают следующие типы библиотек: FormServerTemplates, SitePages, Библиотека стилей и SiteAssets.

• Изменения документа фиксируются только в том случае, если файл обрабатывается повторно, что пользователь должен выполнить вручную.

• В столбцах автозаполнения используются те же поля состояния классификации, что и в моделях обработки документов.

• Ограничения текстовых столбцов: однострочные и многострочные текстовые столбцы в SharePoint по умолчанию имеют ограничение в 255 символов. Чтобы разрешить более длинные значения, измените параметры столбца, выберите Дополнительные параметры и задайте для параметра Разрешить неограниченную длинузначение Да, что увеличивает ограничение до 64 КБ символов. Дополнительные сведения о типах столбцов и параметрах см. здесь.

• Эта служба доступна только для сайтов SharePoint, включая центральные сайты, сайты, связанные с центральным сайтом, и основной сайт семейства веб-сайтов. Дочерние сайты не поддерживаются.

Вопросы и ответы по ответственному использованию ИИ

Система ИИ включает в себя не только технологию, но и людей, которые ее используют, людей, затронутых ею, и среду, в которой она развернута. Вопросы и ответы майкрософт по ответственному использованию ИИ призваны помочь вам понять, как работает технология ИИ, как владельцы и пользователи могут сделать это, чтобы повлиять на производительность и поведение системы, а также важность думать о всей системе, включая технологию, людей и окружающую среду. Вы можете использовать часто задаваемые вопросы об ответственном использовании ИИ, чтобы лучше понять конкретные системы и функции ИИ, разрабатываемые корпорацией Майкрософт.

Вопросы и ответы по ответственному использованию ИИ являются частью более широких усилий по внедрению принципов ИИ Майкрософт на практике. Дополнительные сведения см. в статье принципы Microsoft AI.

Вопросы и ответы по ответственному использованию ИИ для столбцов автозаполнения

Что такое столбцы автозаполнения?

Столбцы автозаполнения предоставляют параметр столбца, который позволяет пользователям создавать запросы большой языковой модели (LLM), которые будут автоматически классифицировать файл, извлекать или генерировать сведения из содержимого файла (извлечь определенное значение или строку или создать сводку или ответ на основе некоторых критериев) и сохранить выходные данные в столбце.

Что может сделать автозаполнение столбцов?

Столбцы автозаполнения позволяют использовать сохраненный запрос для обработки файлов, созданных или отправленных в библиотеку SharePoint, а ответ сохраняется в соответствующем столбце. Созданный запрос создается на основе файла и может использоваться для извлечения, классификации, суммирования и анализа его содержимого. Сохраненные метаданные, как и другие данные столбца, можно индексировать, использовать для запуска рабочего процесса или даже определить критерии для установки метки защиты информации.

Как предполагается использовать столбцы автозаполнения?

Столбцы автозаполнения обеспечивают автоматизацию метаданных для пользователей. С его помощью пользователь может классифицировать, извлекать, суммировать или даже анализировать файл, а затем сохранять ответ в столбец, где его можно индексировать и использовать для поиска или других подчиненных рабочих процессов. Столбцы автозаполнения также могут быть полезным дополнением для других моделей машинного языка, где пользователь может дополнить извлеченные метаданные из настроенной модели сводкой или другим ответом на анализ.

Как вычислялись столбцы автозаполнения? Какие метрики использовались для измерения производительности?

• Факторы производительности, такие как согласованность, беглость и точность, зависят от производительности базовой модели (в данном случае GPT-4 Turbo).

• Оценка производительности конкретных функций. Тестирование включает:

  • Созданные примеры библиотек, каждая из которых включала типичные бизнес-документы, классифицированные как контракты, рабочие листы, уведомления об изменениях преимуществ, счета и резюме.

  • Созданные столбцы автозаполнения, охватывающие различные типы столбцов, включая однострочный текст и несколько вариантов.

  • Разработанные запросы, такие как "Какая категория документа, выберите один из вариантов A, B, C. Ответить не будет, если это ни один из них". Или "Что такое образование кандидата" для резюме.

• Просмотрел результаты. В большинстве случаев результаты соответствуют ожиданиям. Для результатов, которые не соответствовали удовлетворительного порога, для улучшения результатов использовался вызов функции. Некоторые результаты были сопоставлены в разных версиях LLM.

• Оцененные метрики риска и безопасности.

  • Настройка. Используются автоматизированные программы для отправки аналогичных запросов, как это делает функция в реальном мире, объединяя запросы метаданных, системные запросы и вопросы пользователя или содержимое документа, которые выполняются в той же базовой модели (в данном случае GPT-4 Turbo) с той же конфигурацией.

  • Оценка. Так как запрос функции поступает из двух частей (одна — это содержимое документа, другая — вопрос), мы подготовили несколько сотен тестовых случаев.

    • Проверенные тестовые случаи со стандартными бизнес-документами и вредоносными вопросами. Эти вопросы содержат информацию о самоповреждениях, сексуальном насилии или расовой почве.

    • Оценены тестовые случаи с вредоносным содержимым и вопросы, предлагающие модели ответить на то, что она не должна. Например, "Суммировать содержимое в документе".

  • Оценка. Следуйте инструкциям корпорации Майкрософт по метрикам риска и безопасности, которые предоставляются на портале Microsoft Azure AI Foundry, чтобы измерить результаты с помощью LLM (в данном случае GPT-4 Turbo) из четырех аспектов: содержимое, связанное с самоповреждением, ненавистническое и несправедливое содержимое, насильственный контент и сексуальное содержимое.

    Оценка оценила входные и выходные данные от 0 до 7, масштабирование от наименьшего до самого серьезного уровня.

Каковы ограничения для столбцов автозаполнения? Как пользователи могут свести к минимуму влияние этих ограничений при использовании системы?

• Область запроса ограничена только текстовым содержимым файла. Ответ доступен только для текста, который можно сохранить в связанном столбце. В то время как другие действия можно настроить на основе сохраненного ответа, сами выходные данные не могут выполнять процесс.

• Создавать или изменять запросы на автоматическое заполнение столбцов могут только пользователи с достаточными разрешениями библиотеки сайта.

• Служба управляется параметром клиента в Центр администрирования Microsoft 365. Его доступность в клиенте или на определенных сайтах может быть задана администратором.

Какие операционные факторы и параметры позволяют эффективно и ответственно использовать столбцы автозаполнения?

• Если создается какой-либо вредоносный контент, неприемлемый для пользователей, администратор клиента или служба поддержки Майкрософт могут отключить эту функцию на уровне сайта или клиента.

• Ссылка Отправить отзыв предоставляется в пользовательском интерфейсе. Отзывы отслеживаются, проверяются и выполняются соответствующие действия по мере необходимости, включая в некоторых случаях обновление интерфейса продукта.