Descobreix els complements de Copilot: automatització i eficiència al màxim

En el vertiginós món empresarial actual, l’eficiència i la innovació no són només un avantatge competitiu, sinó una necessitat. Microsoft Copilot emergeix com una solució essencial per transformar aquests aspectes a la teva empresa, optimitzant processos i millorant la productivitat. Però, què fa que Copilot sigui una eina imprescindible? Perquè té la capacitat de:

• Automatitzar tasques repetitives.
• Analitzar grans volums de dades de manera més ràpida i senzilla.
• Facilitar la presa de decisions informades en temps real.

A més, Copilot s’integra perfectament amb plataformes com Microsoft Office Suite, Teams, OneNote, Edge, Azure, GitHub, Dynamics 365, Power BI, Visual Studio Code i LinkedIn. Garantint una major productivitat, col·laboració, seguretat i fiabilitat.

Tenint en compte aquest context, t’has preguntat com Copilot pot realitzar tasques complexes i oferir respostes tan precises amb tanta facilitat? La clau està en els complements. Descobreix com potencien les capacitats de Copilot a través del següent article.

Què són els complements de Copilot?

Per recuperar i processar informació nova, Copilot requereix complements. Els complements són fragments de codi reutilitzable amb els quals es poden dur a terme tasques específiques. Com respondre en llenguatge natural, executar fluxos de treball, connectar-se a sistemes externs o fins i tot proporcionar orientació sobre temes específics.

Com es creen els complements

Els complements es creen a la Capa de Creador de Microsoft Copilot Studio. Aquí els usuaris poden crear-los i editar-los mitjançant una interfície gràfica i, posteriorment, publicar-los al registre de complements.

Aquesta capa admet quatre tipus de complements:

• Complements de Confirmació: Poden respondre a preguntes en llenguatge natural utilitzant tècniques avançades de processament de llenguatge (NLP i NLG). Per exemple, un complement d’aquest tipus pot respondre a una consulta com: “Quines són les oportunitats de vendes per a ACME Corp?” accedint a dades en Microsoft Dataverse i generant una resposta en llenguatge natural que es pot personalitzar, com una llista amb vinyetes.
• Complements de Flux: Permeten executar fluxos de treball de diversos passos mitjançant Microsoft Power Automate. Per exemple, un complement de flux pot crear un nou contacte en Microsoft Dynamics 365 després de l’aprovació de la direcció o enviar un correu electrònic a un client utilitzant una plantilla predefinida.
• Complements de Connector: Es connecten a sistemes externs o fonts de dades a través dels connectors de Microsoft Power Platform. Per exemple, un complement de connector pot integrar-se amb Salesforce o SAP utilitzant els connectors de Power Platform per recuperar o actualitzar dades. Poden ser certificats i compartits entre inquilins o personalitzats per a un entorn específic.
• Complements de Tema: Són fils de conversa d’un sol torn entre un usuari i un Copilot, creats per respondre a una expressió específica de l’usuari. Per exemple, un tema sobre l’horari de la botiga amb una frase desencadenant com “consultar horari de botiga” pot mostrar l’horari de la botiga. Gràcies al poder dels models de llenguatge, aquests temes també poden manejar variacions en les expressions dels usuaris, com “veure l’horari d’obertura de la botiga”.

Tot el que has de saber sobre l’Orquestrador de Copilot

Ara que ja coneixem tots els detalls dels complements de Copilot, hem de comprendre quin és el procés entre el text que escriu l’usuari final fins a la resposta que li ofereix Copilot. D’aquest tema s’encarrega l’Orquestrador de Copilot. La seva funció principal és orquestrar les diverses tasques i sol·licituds que els usuaris realitzen, assegurant que s’utilitzin els recursos adequats de manera òptima.

Procés detallat de generació de respostes en Copilot:

A continuació, t’expliquem el pas a pas detallat del procés.

1. Entrada de llenguatge natural per part de l’usuari.
2. Comprovacions preliminars. Copilot realitza una anàlisi en la consulta per comprovar que no suposa cap risc.
3. Raonament. Aquí apareix l’orquestrador per crear un pla de resposta a l’usuari. Aquest pla consta de 4 passos:
4. • Context i selecció d’eines: Copilot utilitza la informació disponible i les eines a la seva disposició per donar respostes precises i útils.
   • Coincidència de funcions i determinació de paràmetres: L’orquestrador crea un missatge amb la consulta de l’usuari, el context actualitzat i els complements escollits. Després, l’envia al LLM, que analitza l’entrada, determina el complement i la funció adequats, i proporciona els detalls necessaris.
   • Execució de les eines: L’orquestrador utilitza la resposta del LLM per crear una sol·licitud d’API. Després, l’envia a l’executor d’eines. La sol·licitud es processa i els resultats s’envien per al seu posterior processament.
   • Anàlisi de resultats: L’orquestrador incorpora la resposta de l’API en el context actual. Després, consulta al LLM en un cicle continu. Aquest procés continua fins que es determina que és apropiat generar una resposta final.
4. Resposta: Una vegada recopilada tota la informació, s’envia al LLM per crear la resposta final. Després de verificar que compleix amb les directrius d’IA responsable, s’envia a l’orquestrador. Aquest la registra en el magatzem de context i la lliura a l’usuari a través de la interfície de Copilot.
5. Sortida del llenguatge natural: l’orquestrador lliura la resposta a l’usuari i actualitza l’estat de la conversa, deixant a Copilot llest per a la següent pregunta.

En definitiva, és molt important oferir una descripció precisa i breu del complement perquè Copilot pugui identificar les seves capacitats i assignar les tasques d’usuari corresponents.

Creació de complements d’alta qualitat: bones pràctiques

Per garantir complements eficients i sense errors, és crucial seguir aquestes recomanacions al dissenyar-los:

• No utilitzar noms d’altres complements ja existents.
• Evitar paraules ofensives o inapropiades.
• El text no ha de permetre injeccions de codi.
• Ha d’haver-hi múltiples paràmetres de cerca.
• Optar per una descripció clara en els paràmetres de cerca i els seus formats.
• Escollir descripcions específiques per prevenir errors i deshabilitacions.
• Especificar clarament les entrades requerides en els missatges.
• Provar el complement amb diversos avisos per anticipar el comportament.
• Emprar targetes adaptables estructurades, accionables i visualment enriquides.
• Oferir atributs addicionals com estat, data o els camps assignats, entre altres.

Conclusió

A Itequia t’ajudem a adoptar Microsoft Copilot a la teva empresa. Estem convençuts que revolucionarà la teva manera de treballar. Aquesta eina innovadora és capaç de transformar la teva productivitat proporcionant assistència intel·ligent en temps real. Amb Copilot, el que diguis es converteix en acció, suggeriment i contingut. Ja sigui treballant en Microsoft 365, Outlook, Excel, PowerPoint o Word, la teva feina serà més ràpida, eficient i creativa.

No et quedis enrere en aquesta nova era de la IA. Contacta’ns per descobrir com les nostres solucions poden ajudar-te a optimitzar els teus fluxos de treball, millorar la col·laboració i assolir els teus objectius de negoci amb major eficiència. Aprofita al màxim el que Microsoft Copilot té per oferir!

Itequia Team