Настройка Microsoft 365 Copilot Intelligence с помощью Copilot Studio

В мире, где технологии искусственного интеллекта быстро меняются, Microsoft 365 Второй пилот Являясь мощным инструментом повышения производительности, он постепенно меняет методы работы людей. С помощью Copilot Studio пользователи могут сделать еще один шаг вперед. С помощью Copilot Studio можно легко настроить Microsoft 365 Copilot с помощью собственных интеллектуальных агентов и расширить возможности Copilot в более широком диапазоне, например, взаимодействовать с внешними базами данных, такими как Azure Data Explorer, с помощью функции Actions.

В этой статье мы рассмотрим простой пример, демонстрирующий, как использовать функции Copilot Studio и Actions для настройки Microsoft 365 Copilot в интеллектуальный агент, который может взаимодействовать с базами данных Azure Data Explorer.

Начало работы: определение действий

Прежде всего, пользователю необходимо определить действие в Copilot Studio, которое является мостом между Copilot и внешней системой. Следующие шаги показывают процесс определения действия:
Создайте новое действие: В интерфейсе Copilot Studio пользователь может найти точку входа для создания действия и начать определять новое действие.

.

Использование действий в агенте

Когда действие определено, вы можете использовать его в агенте, созданном в Copilot Studio, чтобы подключить агент к базе данных Azure Data Explorer и дать ему возможность запрашивать базу данных.

1. Добавьте действие к агенту: На экране конфигурации агента найдите опцию Добавить действие и выберите действие Azure Data Explorer, которое вы определили ранее.

   

2. Настройте детали действия: Пользователи могут дополнительно настроить такие сведения о действиях, как адрес сервера, информация о подключении к базе данных, методы аутентификации и т. д. Эта информация будет использоваться агентом для подключения к базе данных Azure Data Explorer во время выполнения.

   

3. Установите подсказку: Чтобы агент лучше понимал намерения пользователя и генерировал правильный запрос к базе данных, вы можете задать слова подсказки, которые будут направлять поведение агента. Ниже приведен пример подсказки, указывающей Агенту на создание запроса Kusto и его выполнение:

   - 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.
   

Демонстрация и многоязыковая поддержка

После завершения настройки агента вы можете протестировать его, чтобы проверить, насколько хорошо он интегрируется с базой данных Azure Data Explorer.

Показаны эффекты конфигурации: На следующем рисунке показаны результаты тестирования после завершения настройки агента. Как вы видите, Copilot Studio успешно вызывает определенное действие, подключается к базе данных Azure Data Explorer и выполняет запрос, заданный пользователем.

Охрана и безопасность: Для обеспечения безопасности Copilot запрашивает авторизацию у пользователя перед выполнением внешних операций. Пользователи могут выбрать "Всегда разрешать" или "Разрешить один раз". При первом использовании от пользователей также требуется пройти аутентификацию, чтобы гарантировать, что только пользователи с правами доступа к базе данных могут выполнять запросы, что эффективно защищает безопасность данных.

Представлены результаты запросов: На следующем рисунке показаны результаты, возвращаемые Agent после выполнения запроса. Результаты представлены в табличной форме, которая ясна и понятна, и облегчает пользователям просмотр и анализ данных в базе данных.

Поддержка многоязычных запросов: Что еще более удивительно, так это то, что пользователи могут использовать любой знакомый им язык (теоретически поддерживаются практически все языки) для запроса данных к Агенту, а Copilot автоматически понимает намерения пользователя, преобразует запрос в корректное выражение запроса к базе данных и возвращает результаты. Никакой дополнительной обработки языка не требуется, что значительно повышает удобство использования.

• Пример китайского запроса:

  

• Пример запроса на японском языке:

  

Расширенные сценарии применения

Помимо простого запроса данных, пользователи могут интегрировать действие Data Query Action с другими задачами для создания более сложных сценариев работы приложений Smart Agent. Например, вы можете объединить запрос результатов базы данных с генерацией документов, анализом отчетов и другими функциями для достижения более богатой функциональности.

• Интеграция других задач Пример 1:

  

• Интеграция других задач Пример 2:

  

На примерах из этой статьи видно, что с помощью функций Copilot Studio и Actions пользователи могут быстро и легко настраивать мощные и интеллектуальные агенты для Microsoft 365 Copilot и подключать их к внешним системам, таким как Azure Data Explorer, что значительно расширяет границы применения Copilot. Это значительно расширяет границы применения Copilot и делает работу более интеллектуальной и эффективной как для бизнеса, так и для индивидуальных пользователей.