Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Возможности ИИ делают Copilot Studio больше, чем просто скриптовым чат-ботом. С элементами генеративного ИИ в основе, Copilot Studio не рассчитан на тщательную разработку темы за темой. Вместо этого основное внимание уделяется созданию бизнес-критичных сценариев, которые работают бок о бок со знаниями, оркестрацией и автоматизацией на базе ИИ. Этот подход означает, что агенты больше не зависят от сотен жестких тем для охвата всех возможных вопросов. Вместо этого они объединяют тщательно подобранные темы с гибкими генеративными ответами, основанными на проверенных источниках.
Обзор вариантов возможностей ИИ
| Возможность | Что она позволяет | Ограничения или соображения |
|---|---|---|
| Генеративная оркестрация | Распознавание нескольких намерений, динамическое построение цепочки тем, знаний и действий | Ограничения на длину оркестрации; требуется тщательное тестирование для сложных потоков |
| Генеративные ответы | Динамические ответы из связанных источников знаний с кратким изложением и цитатами | Точность зависит от качества данных; требуется планирование последующих вопросов |
| Генеративный конструктор | Создание и обновление тем с использованием естественного языка | Требуется проверка человеком; сгенерированные диалоги могут потребовать доработки |
| Использование компьютера | Выполнять операции на компьютере через диалог на естественном языке | Необходимо обеспечить и обслуживать компьютер для работы агента |
| Запросы ИИ | Сгенерировать ответ с использованием модели искусственного интеллекта на основе набора инструкций | Производительность и возможности варьируются в зависимости от выбранной модели ИИ |
| Утверждения на основе ИИ и другие возможности ИИ | Автоматизация принятия решений, триггеры анализа настроения, анализ расшифровок, интеграция с платформой AI Builder | Все еще появляются новые функции; необходимо обеспечить управление и мониторинг |
Генеративные действия и оркестрация
Используя генеративную оркестрацию, агенты могут автоматически связывать темы, действия и источники знаний. Этот подход заменяет традиционную модель понимания естественного языка (NLU) на модель, основанную на больших языковых моделях, которые способны распознавать несколько намерений в одном высказывании и извлекать несколько сущностей, даже одного типа. В сочетании с действиями агенты могут вызывать API, запускать потоки агентов или активировать соединители. Агент запрашивает только недостающие данные у пользователя и подытоживает результаты. Этот подход позволяет агентам не только отвечать, но и выполнять действия в различных системах.
Подробнее: Применение возможностей генеративной оркестрации
Генеративные ответы
С помощью генеративных ответов агенты могут динамично отвечать, осуществляя поиск среди источников знаний, таких как Dataverse, SharePoint, OneDrive, публичные веб-сайты или другие пользовательские данные. Вместо ручного создания вопросов и ответов вы настраиваете, какие источники должен использовать агент, и ИИ генерирует ответы. Он обобщает полученный контент, проверяет результаты и даже генерирует ссылки на источники, где это возможно. Вы можете размещать генеративные ответы в нескольких точках потока темы или в теме оптимизации разговора перед резервной темой. Этот подход обеспечивает широкий охват без затрат на обслуживание вручную созданных тем.
Генеративный конструктор
Создание агентов больше не ограничивается ручным определением каждого сообщения или пути диалога. Генеративный конструктор позволяет вам описать ваши требования на естественном языке, а искусственный интеллект помогает создать агент для вас. Этот подход сокращает время на создание и обновление тем, предлагает варианты, повышающие естественность агента, и даже помогает создавать адаптивные карточки, объединяющие информацию. Хотя человеческая проверка всегда необходима, генеративный конструктор ускоряет проектирование для технических и бизнес-пользователей.
Использование компьютера
Использование компьютера позволяет агенту выполнять действия на компьютере, визуально интерпретируя экран и выполняя задачи поэтапно, без необходимости использования API или написания скриптов для автоматизации. При вызове агент анализирует изображения активного окна, определяет следующее действие и продолжает выполнение до завершения задачи. Использование компьютера полезно для интеграции устаревших приложений, рабочих процессов, доступных только на рабочем столе, и многопрограммных процессов, в которых отсутствуют современные интеграции. Эта возможность расширяет Copilot Studio за пределы разговорной логики, обеспечивая реальную автоматизацию задач в веб- и десктопных средах, где традиционные соединители или HTTP-вызовы недоступны.
Подробнее: Автоматизация классических процессов с помощью инструмента «использование компьютера»
Запросы ИИ
Запросы ИИ позволяют создателям напрямую контролировать, как модель ИИ должна интерпретировать инструкцию, форматировать ответ или выполнять задачу рассуждения. В отличие от системы оркестрации, ИИ-запросы предоставляют полный контроль над вводом модели, включая тон, ограничения, примеры и структурированные форматы вывода, такие как JSON. Запросы могут использовать широкий спектр моделей, включая модели Microsoft Foundry, и поддерживают расширенные возможности, такие как интеграция с Dataverse и интерпретатор кода при включении. Этот контроль делает ИИ-запросы оптимальным выбором для сценариев, требующих точного формирования текстов, структурированного извлечения данных или индивидуализированных результатов, которые сложно реализовать только с помощью генеративной оркестрации.
Узнайте больше: Генерация ответа с помощью запросов ИИ
Другие функции ИИ
Помимо разговорной генерации Copilot Studio продолжает расширяться на соседние сценарии ИИ. Например:
- Используя многоступенчатые утверждения и ИИ-утверждения в потоках агентов, агент может автоматически оценивать и принимать решения по запросам утверждения, используя заранее определенные критерии.
- Анализ тональности, при котором негативный тон может привести к передаче разговора агенту-человеку.
- Анализ расшифровок для выявления новых тем.
- Интеграция с AI Builder для распознавания изображений и извлечения текста.
В совокупности эти функции расширяют возможности агентов, выходя за рамки диалога и обеспечивая автоматизацию принятия решений и понимание контента.
Ответственный ИИ и соответствие требованиям
Все функции генеративного ИИ в Copilot Studio реализованы на платформе Microsoft Foundry в соответствии со стандартами ответственного ИИ от Microsoft. Система обосновывает ответы, проверяет их для снижения количества неверной информации и модерирует вредный или несоответствующий требованиям контент. Система временно сохраняет разговоры только для поддержки операций, а защищенное хранилище может контролировать любой доступ к поддержке. Агенты не используют данные арендаторов для обучения моделей, а настройки среды позволяют администраторам отключать функции, требующие перемещения данных между регионами.
Подробнее: Вопросы и ответы об ответственном применении ИИ для Copilot Studio