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Microsoft 365 Copilot Tuning è una funzionalità di personalizzazione dell'intelligenza artificiale che consente alle organizzazioni di creare agenti Copilot specifici dell'attività ottimizzando i modelli di linguaggio di grandi dimensioni con i propri dati aziendali. L'ottimizzazione consente agli agenti di produrre risposte che riflettono le conoscenze, la terminologia, il tono e gli standard di qualità di un'organizzazione.
A differenza delle esperienze di IA per utilizzo generico, gli agenti ottimizzati sono progettati per attività specifiche e ripetibili. Poiché operano interamente all'interno del tenant di Microsoft 365, i dati dell'organizzazione rimangono protetti dai controlli di sicurezza, conformità e governance esistenti.
Questo articolo offre una panoramica delle Copilot Tuning, tra cui funzionalità chiave, scenari supportati, concetti di ottimizzazione e governance amministrativa.
Importante
Microsoft 365 Copilot Tuning è attualmente disponibile per un set limitato di clienti tramite programmi di accesso anticipato. L'accesso attraverso Frontier è previsto per aprile 2026. Le funzionalità e i requisiti sono soggetti a modifiche.
Funzionalità chiave
Copilot Tuning consente alle organizzazioni di creare esperienze di intelligenza artificiale in linea con le esigenze aziendali. Offre le funzionalità seguenti:
Personalizzazione senza codice : creare agenti ottimizzati usando modelli in Agent Builder senza competenze di scrittura di codice o data science. Gli utenti aziendali e gli esperti di dominio possono guidare l'ottimizzazione usando esempi curati e contenuti aziendali.
Agenti specifici delle attività : creare agenti ottimizzati per scenari di alto valore, ad esempio rispondere a domande, scrivere documenti, riepilogare, convalidare e modificare lo stile di scrittura. Gli agenti ottimizzati producono output che riflettono il vocabolario, la struttura e le aspettative dell'organizzazione.
Efficienza e coerenza migliorate : incorporando le conoscenze dell'organizzazione in Copilot, gli agenti ottimizzati possono ridurre il tempo necessario per attività di contenuto complesse migliorando al tempo stesso la coerenza e la conformità agli standard interni.
Integrazione con i dati di Microsoft 365 : gli agenti ottimizzati possono usare contenuti e motivi dell'organizzazione selezionati rispetto ai dati aziendali live tramite Microsoft Graph, garantendo che le risposte siano basate su informazioni aggiornate.
Sicurezza di livello aziendale : tutte le operazioni di ottimizzazione si verificano all'interno del limite di attendibilità di Microsoft 365. Gli agenti ottimizzati rispettano gli elenchi di controllo di accesso (ACL) dai dati di training e restituiscono solo le informazioni a cui gli utenti sono autorizzati ad accedere.
Scenari supportati
Copilot Tuning supporta un set di modelli di agente orientati alle attività.
Scrittura di documenti
Gli agenti di scrittura dei documenti generano documenti strutturati e di lunga durata basati su modelli, esempi e standard aziendali. Questi agenti possono produrre le prime bozze di contenuto, ad esempio proposte, contratti, criteri e documentazione tecnica, rispettando al contempo i requisiti di formattazione e conformità.
Per altre informazioni, vedere Modello di agente di scrittura documenti.
Riepilogo del documento
Gli agenti di riepilogo dei documenti generano riepiloghi personalizzati in base al tono, al pubblico, allo scopo e alla lunghezza. Le organizzazioni possono ottimizzare questi agenti in modo da riflettere gli standard di riepilogo interni ed evidenziare le informazioni più rilevanti per i casi d'uso.
Per altre informazioni, vedere Modello di agente di Riepilogo documenti.
Risposte degli esperti (Q&A)
Gli agenti di risposte degli esperti forniscono risposte specifiche del dominio basando le risposte nel contenuto dell'organizzazione. Questi agenti supportano scenari che richiedono ricerche approfondite tra set di dati di grandi dimensioni, misure di protezione dei criteri rigorose o terminologia specializzata.
Per altre informazioni, vedere Modello dell'agente Expert Answers.
Convalida del documento
Gli agenti di convalida dei documenti esaminano i documenti per la conformità alle linee guida dell'organizzazione, ai criteri, agli standard di personalizzazione e ai requisiti normativi. Identificano i problemi, classificano i rischi e forniscono feedback interattivo direttamente all'interno dei documenti.
Per altre informazioni, vedere Modello dell'agente di convalida del documento.
Modifica dello stile
Gli agenti di modifica dello stile rifiniscono le bozze per allinearsi alle linee guida per la voce, il tono e la scrittura di un'organizzazione. Questi agenti consentono di garantire la coerenza tra i contenuti prodotti da utenti e team diversi.
Per altre informazioni, vedere Modello dell'agente di modifica dello stile.
Agente di ottimizzazione
Gli agenti di ottimizzazione supportano i problemi di ottimizzazione aziendale, ad esempio l'allocazione delle risorse, l'assegnazione di attività e la pianificazione. Gli utenti definiscono obiettivi e vincoli e l'agente produce soluzioni spiegabili in base ai dati caricati e alle regole dell'organizzazione.
Per altre informazioni, vedere Agente di ottimizzazione.
Ottimizzazione dell'agente
L'ottimizzazione dell'agente consente di perfezionare gli agenti creati da modelli adattabili in Microsoft 365 Copilot Agent Builder. Ogni modello adattabile è progettato per un'attività specifica e include un flusso di lavoro di inferenza predefinito che specifica il modello di base, le istruzioni, l'approccio di messa a terra, l'utilizzo degli strumenti e la generazione di output. Questo flusso di lavoro offre una configurazione predefinita ottimizzata: una "ricetta" pronta all'uso che consente agli agenti di recuperare il contesto pertinente, applicare gli strumenti in modo efficace e produrre output di alta qualità fin dall'inizio.
In molti scenari, gli agenti creati da questi modelli soddisfano le aspettative di qualità senza maggiore personalizzazione. Quando è necessario un ulteriore perfezionamento, ad esempio l'allineamento degli output più strettamente con gli standard dell'organizzazione, le esigenze specifiche del dominio o le aspettative degli utenti, l'ottimizzazione degli agenti offre modi strutturati per migliorare il comportamento e le prestazioni.
I modelli idonei sono disponibili per gli utenti con licenza Copilot nei tenant idonei e vengono creati in Agent Builder. Quando si crea un agente da un modello adattabile, gli utenti possono personalizzare le proprietà supportate, ad esempio il nome, le istruzioni e le richieste dell'agente. L'accesso alle funzionalità di ottimizzazione dipende dalla configurazione dell'amministratore del tenant. Se le opzioni di ottimizzazione non sono disponibili, gli utenti potrebbero dover richiedere l'accesso a un amministratore. Gli utenti idonei potrebbero visualizzare l'opzione "tune agent" dopo aver creato un agente da un modello adattabile.
Sono supportati tre tipi di ottimizzazione: contesto di ottimizzazione, strumenti di ottimizzazione e modello di ottimizzazione. Queste dimensioni sono progettate per funzionare insieme e vengono valutate usando rubriche coerenti basate su obiettivi utente per garantire che l'ottimizzazione porti a miglioramenti misurabili.
Contesto di ottimizzazione
L'ottimizzazione del contesto definisce gli obiettivi e i criteri di riuscita dell'agente specificando l'attività primaria, il dominio e gli esempi rappresentativi. I requisiti di contesto variano in base al modello. Ad esempio, i modelli di scrittura di documenti usano esempi dei tipi di documenti che l'agente deve produrre, i modelli di riepilogo dei documenti richiedono input come scopo, destinatari, lunghezza, tono e aree di messa a fuoco e modelli di risposte esperte si basano su file di esempio per generare domande e risposte di valutazione. Sulla base di questo input, il sistema propone sottogoali e rubriche di valutazione, che stabiliscono una linea di base misurabile per la valutazione delle prestazioni dell'agente.
Strumento di ottimizzazione
L'ottimizzazione degli strumenti estende le funzionalità degli agenti integrando altri agenti o strumenti nel flusso di lavoro. Questi strumenti possono essere usati per eseguire attività quali la ricerca, la convalida o l'allineamento dello stile di scrittura. Le istruzioni di orchestrazione personalizzate definiscono la modalità di applicazione degli strumenti e le prestazioni dell'agente vengono rivalutate rispetto alle rubriche stabilite dopo l'applicazione delle modifiche.
Ottimizzare il modello
L'ottimizzazione dei modelli è incentrata sul miglioramento della qualità del ragionamento e dell'output tramite tecniche di ottimizzazione e apprendimento del rinforzo supervisionate. Esempi di alta qualità dai dati dell'organizzazione vengono usati come input di training, con rubriche di valutazione che guidano l'allineamento alle aspettative dell'organizzazione. Durante questo processo, è possibile applicare controlli di accesso, autorizzazioni per i file ed etichette di riservatezza. L'ottimizzazione del modello viene eseguita in modo asincrono, consentendo agli utenti di continuare a usare l'agente esistente durante l'ottimizzazione. Al termine dell'ottimizzazione, i risultati della valutazione determinano se il modello aggiornato è pronto per la pubblicazione.
L'ottimizzazione dell'agente è un processo iterativo anziché una configurazione occasionale. Le organizzazioni sono incoraggiate a monitorare l'utilizzo reale, raccogliere commenti e suggerimenti e perfezionare contesto, strumenti, dati o regole man mano che i requisiti si evolvono nel tempo. Questo ciclo di vita in corso consente di garantire che gli agenti rimangano accurati, pertinenti e allineati alle mutevoli esigenze.
Uso degli agenti ottimizzati
Dopo la creazione o l'ottimizzazione, gli agenti possono essere condivisi con gli utenti idonei all'interno dell'organizzazione. Gli utenti interagiscono con gli agenti ottimizzati tramite esperienze di Microsoft 365 Copilot supportate, ad esempio l'app Microsoft 365 Copilot o Copilot Chat in Microsoft Teams.
Gli agenti ottimizzati offrono i vantaggi seguenti:
- Maggiore produttività grazie alla creazione e all'analisi dei contenuti più veloci
- Maggiore accuratezza grazie alla messa a terra delle risposte nei dati dell'organizzazione
- Output coerenti allineati agli standard interni
- Accesso più ampio alle conoscenze aziendali tra i team
Procedure consigliate
Applicare le procedure consigliate seguenti per usare al meglio gli agenti ottimizzati:
- Comprendere l'ambito e le limitazioni dell'agente.
- Usare prompt chiari e specifici.
- Fornire le richieste di avvio per guidare gli utenti.
- Perfezionare gli output tramite interazioni a più turni.
- Seguire i criteri di sicurezza e conformità dell'organizzazione.
- Incoraggiare il feedback degli utenti per migliorare la qualità dell'agente nel tempo.
Dichiarazione di non responsabilità
L'amministratore di intelligenza artificiale è responsabile di garantire che l'uso di questo prodotto sia conforme a tutte le leggi applicabili in materia di protezione dei dati, privacy e proprietà intellettuale. Ciò include il rispetto degli obblighi dell'utente in qualità di titolare del trattamento dei dati ai sensi di normative come il GDPR o il CCPA.
Obblighi del titolare del trattamento dei dati
- L'utente è responsabile della raccolta, dell'archiviazione e dell'uso dei dati all'interno dell'ambiente tenant.
- È necessario assicurarsi che le procedure per i dati soddisfino i requisiti legali per la trasparenza, il consenso, l'accesso e l'eliminazione.
- L'utente è responsabile della verifica dell'accuratezza, dell'appropriatezza e della conformità di tutti gli output generati da questo sistema prima di usarli. Potrebbe essere necessaria una revisione con gli esperti in materia.
Formazione sul copyright e sul modello
- Se si sceglie di eseguire il training di un modello personalizzato usando i propri dati, è necessario assicurarsi di disporre dei diritti o delle licenze appropriati per tutti i materiali protetti da copyright inclusi nel set di training.
- La protezione del copyright non si applica ai modelli sottoposti a training usando contenuti protetti da copyright non autorizzati. L'utente si assume la piena responsabilità di tale utilizzo.
Eliminazione dei dati
- Se un utente i cui dati vengono usati per il training di un modello invia una richiesta di eliminazione valida in base al GDPR (o a normative simili), è necessario ripetere il training del modello.
- Quando si ottimizza un modello, i pesi del modello vengono regolati in base ai dati di training. È possibile eliminare il modello ottimizzato in qualsiasi momento.