Copilot Tuning Dokumentzusammenfassung: Agent-Vorlage (Vorschau für den frühzeitigen Zugriff)

Mit der Vorlage des Dokumentzusammenfassungs-Agents können Sie Zusammenfassungen erstellen, die die Stimme, die Prioritäten und Qualitätsstandards Ihrer Organization widerspiegeln. Mithilfe von Copilot Tuning können Sie den Agent so konfigurieren, dass Zusammenfassungen an bestimmte Zielgruppen, Zwecke, Töne und Längen angepasst werden, ohne jedes Mal Eingabeaufforderungen neu schreiben zu müssen.

Diese Funktion ist nützlich für Szenarien wie Executive Briefings, rechtliche und Compliance-Prüfungen, Schulungen, Dokumentation zum Gesundheitswesen, interne Kommunikation und Geschäftsentwicklung. Durch die Standardisierung der Erstellung von Zusammenfassungen können Teams Zeit sparen, die Entscheidungsfindung verbessern und konsistente Ergebnisse liefern.

Möglichkeiten des Agents

Mithilfe der Vorlage "Dokumentzusammenfassungs-Agent" können Sie:

• Generieren Sie Zusammenfassungen aus unterstützten Dateien basierend auf Anweisungen, die Sie für Ton, Zielgruppe, Zweck, Länge und Schwerpunktbereiche bereitstellen.
• Erstellen Sie spezialisierte Zusammenfassungsagenten, indem Sie Ziele und Kontext optimieren.
• Optimieren Sie den Agent weiter, indem Sie die eigenen Daten Ihrer organization verwenden, um Relevanz, Konsistenz und Zusammenfassungsqualität für Ihr Szenario zu verbessern.

Wenn Sie die Feinabstimmung aktivieren, kann der Agent:

• Erfahren Sie anhand qualitativ hochwertiger Beispiele, welche Informationen am wichtigsten sind.
• Wenden Sie Ihre Zusammenfassungsziele und Rubriken konsistent auf alle Dokumente an.

Unterstützte Ein- und Ausgänge

Der Agent unterstützt folgende Ein- und Ausgänge:

• Unterstützte Dateitypen: Word (.docx) und PDF (.pdf)
• Eingabebereich: Einzelne Dateien oder Ordner, die mehrere Dateien enthalten
• Ausgänge:
  • Eine Zusammenfassung, die in der Copilot-Unterhaltung generiert wird
  • Ein Entwurf eines zusammenfassenden Dokuments, der per E-Mail zugestellt wird

Verwenden des Agents für Rückschlüsse

Bevor Sie den Agenten optimieren, testen Sie ihn, indem Sie Inferenz mit Beispielprompts ausführen. Prompts müssen auf eine oder mehrere Eingabedateien verweisen.

Beispiel für eine Eingabeaufforderung:

Fassen Sie die wichtigsten Gewinntreiber und Wachstumsbereiche basierend auf EarningsStatement2024.docx und EarningsStatement2025.docx zusammen.

Unterstützte Promptmuster

Die Vorlage für den Dokumentzusammenfassungs-Agent unterstützt Eingabeaufforderungsmuster für eine Datei und mehrere Dateien.

• Einzelne Datei: Fassen Sie die wichtigsten Highlights und Tiefpunkte für eine Überprüfung der Führungskräfte auf der Grundlage von ProjectStatus.docx zusammen.

• Mehrere Dateien: Zusammenfassen von Projektrisiken basierend auf TeamA_Status.docx, TeamB_Status.docx und TeamC_Status.docx.

Warum tunen?

Verschiedene Teams benötigen Zusammenfassungen, die für unterschiedliche Ergebnisse optimiert sind. Führungskräfte wünschen sich beispielsweise präzise, entscheidungsfertige Briefings, Rechtsteams präzise risikoorientierte Zusammenfassungen und Projektmanager handlungsorientierte Zusammenfassungen. Durch die Optimierung lernt der Agent, welche Details für Ihr Szenario am wichtigsten sind, und diese Prioritäten konsistent anzuwenden.

Sie können Agenten in zwei Phasen optimieren. Wählen Sie die geeignete Phase basierend auf Ihrem Szenario aus:

• Tune-Kontext: Definieren Sie persistente Ziele, Rubriken und Erwartungen für die Zusammenfassung ohne Modelltraining.
• Tune-Modell: Verbessern Sie die Relevanz und Konsistenz weiter, indem Sie die Daten Ihrer organization verwenden.

Tunable Agents unterstützen zielbasierte Auswertungen, sodass Sie den Erfolg anhand von Metriken messen können, die auf die Zusammenfassungsprioritäten Ihrer Organization abgestimmt sind, anstatt anhand allgemeiner Qualitätsauswertungen.

Voraussetzungen

Die Dokumentzusammenfassung verwendet einen ziel- und rubrikbasierten Trainingsansatz. Im Gegensatz zu anderen Tuning-Rezepten müssen Sie im Voraus keine idealen Ausgabebeispiele angeben.

Bevor Sie mit der Kontextoptimierung beginnen, bereiten Sie die folgenden Elemente vor:

1. Klare Ziele , die beschreiben, wie eine qualitativ hochwertige Zusammenfassung aussehen sollte.
2. Kontexteingaben wie Zweck, Zielgruppe, Länge, Ton und Fokusabschnitte.
3. Beispieleingabedateien , die die zusammenzufassenden Dokumente darstellen.
4. Ein Prozess zum Überprüfen und Verfeinern von klärenden Fragen und Bewertungsmetriken.

Kontextoptimierung

Mithilfe der Kontextoptimierung können Sie das Standardverhalten für den Agent unabhängig von der Laufzeitaufforderung festlegen.

Ziele und Aufgaben definieren

Beginnen Sie mit der Definition Ihrer Zusammenfassungsziele. Diese Ziele beschreiben die Rolle, die Prioritäten und die Qualitätserwartungen des Agenten.

Das folgende Beispiel zeigt ein Ziel:

• Sie sind ein erfahrener Projektmanager bei Contoso. Erstellen Sie zweckorientierte, zielgruppengerechte Zusammenfassungen für vielbeschäftigte Leser, die sich für wichtige Risiken und Abhilfemaßnahmen interessieren.

Optional können Sie Richtlinien als Rubriken einfügen, z. B.:

• Befolgen Sie alle Benutzeranweisungen.
• Beachte den erklärten Zweck der Zusammenfassung.
• Anpassen von Inhalten an die angegebene Zielgruppe.
• Entspricht dem angeforderten Ton (z. B. neutral oder legal).
• Halten Sie die ungefähren Längenanforderungen ein.
• Schließen Sie die Abschnitte wie angegeben ein oder aus.
• Die vollständige Absicht der Anweisungen des Benutzers widerspiegeln.

Geschäftskategorien auswählen

Geben Sie eine oder mehrere Geschäftskategorien oder Branchen an (z. B. Projektmanagement, Recht oder Personalwesen). Diese Kategorien helfen dem System, Ihre Ziele und Ihren Kontext besser zu interpretieren.

Hochladen von Beispieleingabedateien

Laden Sie eine oder mehrere Dateien hoch, die typische Eingaben für diesen Agent darstellen. Das System verwendet diese Dateien, um Auswertungen während der Abstimmung zu simulieren. Sie müssen zu diesem Zeitpunkt keine Beispielzusammenfassungen bereitstellen.

Klärende Fragen überprüfen

Das System generiert klärende Fragen basierend auf Ihren Zielen und Eingaben. Überprüfen und bearbeiten Sie diese Fragen, um sicherzustellen, dass sie mit der Aufgabe übereinstimmen, die der Agent ausführen soll.

Überprüfen von Metriken

Überprüfen Sie die Metriken, die zur Bewertung der Leistung des Agenten verwendet werden. Das System generiert anhand Ihrer Probeneingaben einen Benchmark und schätzt die Ausgabequalität.

Hinzufügen, Entfernen oder Bearbeiten von Metriken zur besseren Darstellung Ihrer realen Erfolgskriterien.

Kontextoptimierung abschließen

Nach Abschluss der Auswertungen erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung. Wenn die Metriken Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie den Agent veröffentlichen oder mit der Modelloptimierung fortfahren, um die Ergebnisse weiter zu verbessern.

Tune Model

"Modell optimieren" ist die fortschrittlichste Anpassungsoption für die Dokumentzusammenfassungs-Agent-Vorlage. Es optimiert das zugrunde liegende Modell mithilfe der Daten Ihrer organization, sodass der Agent besser lernen kann, welche Informationen priorisiert werden müssen, wie Zusammenfassungen an Ihre Zielgruppe und Ihren Zweck angepasst werden können und wie Sie Ihre Zusammenfassungsrubriken konsistenter auf Dokumente anwenden können.

Verwenden Sie Tune Model in folgenden Fällen:

• Sie benötigen eine konsistentere Zusammenfassungsqualität für komplexe oder anspruchsvolle Dokumente.
• Ihr Szenario hängt von einer nuancierten Priorisierung ab, die Tune Context allein nicht zuverlässig erreicht.
• Sie möchten, dass der Agent aus repräsentativen qualitativ hochwertigen Zusammenfassungsergebnissen für Ihre Organization lernt.
• Sie verfügen über ausreichend hochwertige Trainingsdaten für Ihr Szenario.

Erforderliche Daten

Um Tune Model zu verwenden, bereiten Sie einen Ordner vor, der mindestens 20 qualitativ hochwertige Beispielausgabedateien enthält, die jeweils mindestens eine Seite lang sind und ideale Zusammenfassungen für Ihr Szenario darstellen.

• Wählen Sie einen Ordner anstelle einzelner Dateien aus.
• Unterstützte Dateitypen sind Word (.docx) und PDF (.pdf).
• Die Verwendung eines größeren und repräsentativeren Datensatzes verbessert in der Regel die Ergebnisse der Modelloptimierung.
• Verwenden Sie Beispiele, die die gleichen Zielgruppen, Zwecke, Töne und Dokumenttypen widerspiegeln, die Sie zur Laufzeit erwarten.

Was ein modelloptimierter Agent bewirken kann

Ein modelloptimierter Agent kann:

• Generieren Sie Zusammenfassungen, die die Prioritäten und Rubriken Ihrer Organization konsistenter widerspiegeln.
• Verbessern Sie die Relevanz, indem Sie lernen, welche Details in repräsentativen Beispielen am wichtigsten sind.
• Passen Sie Zusammenfassungen besser an allgemeine Zielgruppen- und Zweckkombinationen an, die von Ihren Teams verwendet werden.
• Stellen Sie eine wiederverwendbare, optimierte Zusammenfassungsoberfläche bereit, die Sie in der gesamten organization freigeben können.

Verwenden von "Modell optimieren" mit einem Dokumentzusammenfassungs-Agent

So verwenden Sie Tune Model mit einem Dokumentzusammenfassungs-Agent:

1. Tune Agent: Wählen Sie Tune Agent im spezialisierten Document Summary Agent, den Sie aus der Vorlage Document Summary Agent erstellt haben, und wechseln Sie dann zur Option Tune Model .
2. Geben Sie die bevorzugten Ausgaben an: Wählen Sie einen Ordner aus, der mindestens 20 qualitativ hochwertige, ideale Zusammenfassungsausgaben enthält, die jeweils mindestens 1 Seite lang sind und die Art der Zusammenfassungsqualität darstellen, die der Agent lernen soll.
3. Zugriff überprüfen: Wählen Sie eine oder mehrere Microsoft Entra-Sicherheitsgruppen aus, oder beschränken Sie den Zugriff auf sich selbst, je nachdem, wer den optimierten Agent verwenden darf.
4. Feinabstimmung starten: Befolgen Sie die Anweisungen im Produkt, um mit der Feinabstimmung zu beginnen. Der Optimierungsprozess läuft asynchron, während Sie weiterhin den vorhandenen Agent verwenden.
5. Überprüfen Sie die Auswertungsmetriken, und entscheiden Sie sich für die Veröffentlichung: Überprüfen Sie nach Abschluss der Feinabstimmung die aktualisierten Bewertungsmetriken, vergleichen Sie die Ergebnisse mit der vorherigen Phase, und veröffentlichen Sie das optimierte Modell, wenn die Ergebnisse Ihren Erwartungen entsprechen.

Verwenden eines modelloptimierten Agents

So verwenden Sie einen modelloptimierten Agent:

• Chatten Sie mit Ihrem optimierten Agent und stellen Sie eine oder mehrere unterstützte Eingabedateien bereit.
• Sie müssen nicht in jeder Eingabeaufforderung die gleichen Zusammenfassungsprioritäten neu formulieren, da das optimierte Modell bereits das während des Trainings erlernte Verhalten widerspiegelt.
• Der Agent kann weiterhin Laufzeitanweisungen befolgen, aber sein Standardverhalten wird durch die trainierten Zusammenfassungsmuster und Auswertungsziele geprägt.
• Sie können die Auswertungsergebnisse überprüfen und das optimierte Modell veröffentlichen, wenn es für eine breitere Verwendung bereit ist.

Einschränkungen von modelloptimierten Agents

Für modelloptimierte Agents gelten die folgenden Einschränkungen:

• Sie können keine einzelnen Dateien für das Modelltuning auswählen. Geben Sie stattdessen einen Ordner an.
• Modelloptimierte Agenten hängen von der Qualität und Repräsentativität der von Ihnen bereitgestellten Beispiele ab.
• Es werden nur die Dateitypen Word und PDF unterstützt.
• Sie sollten die Auswertungsergebnisse überprüfen, bevor Sie ein optimiertes Modell für die breite Verwendung veröffentlichen.

Evaluieren von abstimmbaren Agents

In jeder Optimierungsphase können Sie den Agent anhand benutzerdefinierter Kriterien basierend auf den Erwartungen Ihrer Organization an die Zusammenfassungsqualität bewerten.

• Ziele: Definieren Sie die Zusammenfassungsaufgabe und die Prioritäten des Agenten.
• Beispieldateien: Stellen Sie repräsentative Eingabedokumente für die Bewertung bereit.
• Klären von Fragen: Überprüfen und verfeinern Sie die generierten Fragen, die Bewertungsszenarien prägen.
• Metriken: Hinzufügen, Entfernen oder Bearbeiten der Bewertungskriterien zum Messen der Qualität.
• Auswertungsergebnisse: Überprüfen Sie Bewertungen und Erkenntnisse, um zu entscheiden, ob der Agent zur Veröffentlichung bereit ist oder weitere Verfeinerungen benötigt.

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