Personnaliser Microsoft 365 Copilot Intelligence avec Copilot Studio

Dans un monde où la technologie de l'IA évolue rapidement, Microsoft 365 Copilote En tant que puissant outil de productivité, il modifie progressivement la façon dont les gens travaillent. Avec Copilot Studio, les utilisateurs peuvent aller plus loin dans la personnalisation. Avec Copilot Studio, vous pouvez facilement personnaliser Microsoft 365 Copilot avec vos propres agents intelligents et étendre les capacités de Copilot à un plus grand nombre de domaines, tels que l'interaction avec des bases de données externes comme Azure Data Explorer, grâce à la fonction Actions.

Dans cet article, nous allons voir un exemple simple qui montre comment tirer parti des fonctionnalités Copilot Studio et Actions pour personnaliser Microsoft 365 Copilot en un agent intelligent qui peut interagir avec les bases de données Azure Data Explorer.

Pour commencer : définir l'action

Tout d'abord, l'utilisateur doit définir une action dans Copilot Studio, qui est le pont entre Copilot et le système externe. Les étapes suivantes montrent le déroulement de la définition d'une action :
Créer une nouvelle action : Dans l'interface de Copilot Studio, l'utilisateur peut trouver le point d'entrée pour créer une action et commencer à définir une nouvelle action.

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Utilisation d'actions dans un agent

Une fois l'action définie, vous pouvez l'utiliser dans un agent créé dans Copilot Studio pour connecter l'agent à la base de données Azure Data Explorer, ce qui permet à l'agent d'interroger la base de données.

1. Ajouter une action à l'agent : Dans l'écran de configuration de l'agent, recherchez l'option Ajouter une action et sélectionnez l'action Azure Data Explorer que vous avez définie précédemment.

   

2. Configurez les détails de l'action : Les utilisateurs peuvent également configurer les détails de l'action tels que l'adresse du serveur, les informations de connexion à la base de données, les méthodes d'authentification, etc. Ces informations seront utilisées par l'agent pour se connecter à la base de données Azure Data Explorer au moment de l'exécution.

   

3. Définir l'invite : Pour que l'agent comprenne mieux l'intention de l'utilisateur et génère la requête de base de données correcte, vous pouvez définir des invites pour guider le comportement de l'agent. Voici un exemple d'invite qui demande à l'agent de générer une requête Kusto et de l'exécuter :

   - Generate Kusto queries based on user requests.
   - Execute the generated Kusto queries.
   - Return the results of the executed queries to the users.
   - Ensure the queries are accurate and efficient.
   - Provide clear and concise responses to users.
   - Handle errors gracefully and inform users of any issues.
   - Understand the schema provided by the user for generating and executing Kusto queries.
   - Table name is StormEvents.
   - The schema includes columns such as StartTime, EndTime, EpisodeId, EventId, State, EventType, InjuriesDirect, InjuriesIndirect, DeathsDirect, DeathsIndirect, DamageProperty, DamageCrops, Source, BeginLocation, EndLocation, BeginLat, BeginLon, EndLat, EndLon, EpisodeNarrative, EventNarrative, and StormSummary.
   - Communicate in a casual manner.
   - Format the result as a table.
   

Démonstration et support multilingue

Une fois la configuration de l'agent terminée, vous pouvez le tester pour voir s'il s'intègre bien à la base de données Azure Data Explorer.

Les effets de configuration sont indiqués : La figure suivante montre les résultats du test une fois la configuration de l'agent terminée. Comme vous pouvez le voir, Copilot Studio est capable d'invoquer avec succès l'action définie, de se connecter à la base de données Azure Data Explorer et d'exécuter la requête demandée par l'utilisateur.

Sûreté et sécurité : Pour garantir la sécurité, Copilot demande l'autorisation de l'utilisateur avant d'effectuer des opérations externes. Les utilisateurs peuvent choisir "Toujours autoriser" ou "Autoriser une fois". Lors de la première utilisation, les utilisateurs doivent également s'authentifier pour s'assurer que seuls les utilisateurs ayant des droits d'accès à la base de données peuvent exécuter des requêtes, ce qui protège efficacement la sécurité des données.

Les résultats de la recherche sont présentés : La figure suivante montre les résultats renvoyés par l'agent après l'exécution d'une requête. Les résultats sont présentés sous forme de tableaux, ce qui est clair et facile à comprendre, et permet aux utilisateurs de visualiser et d'analyser facilement les données de la base.

Prise en charge des requêtes multilingues : Ce qui est encore plus surprenant, c'est que les utilisateurs peuvent utiliser n'importe quel langage qui leur est familier (en théorie, presque tous les langages sont pris en charge) pour faire des demandes de données à l'agent, et Copilot comprend automatiquement l'intention de l'utilisateur et convertit la demande dans l'énoncé de requête de base de données correct, et enfin renvoie les résultats. Aucun traitement linguistique supplémentaire n'est nécessaire, ce qui améliore considérablement la facilité d'utilisation.

• Exemple de requête en chinois :

  

• Exemple de requête en langue japonaise :

  

Scénarios d'application étendus

Outre l'interrogation simple des données, les utilisateurs peuvent également intégrer l'action d'interrogation des données à d'autres tâches pour créer des scénarios d'application d'agents intelligents plus complexes. Par exemple, vous pouvez combiner l'interrogation des résultats d'une base de données avec la génération de documents, l'analyse de rapports et d'autres fonctions pour obtenir une fonctionnalité plus riche.

• Intégration d'autres tâches Exemple 1 :

  

• Intégration d'autres tâches Exemple 2 :

  

Les exemples présentés dans cet article montrent qu'avec les fonctionnalités Copilot Studio et Actions, les utilisateurs peuvent rapidement et facilement personnaliser des agents puissants et intelligents pour Microsoft 365 Copilot et les connecter à des systèmes externes tels qu'Azure Data Explorer, ce qui élargit considérablement les limites d'application de Copilot. Cela élargit considérablement les limites des applications de Copilot et apporte une expérience de travail plus intelligente et plus efficace aux utilisateurs professionnels et individuels.