문서 요약 에이전트 템플릿 Copilot 조정(초기 액세스 미리 보기)

문서 요약 에이전트 템플릿을 사용하면 organization 음성, 우선 순위 및 품질 표준을 반영하는 요약을 생성할 수 있습니다. Copilot 조정 사용하면 매번 프롬프트를 다시 작성하지 않고 특정 대상 그룹, 목적, 톤 및 길이에 맞게 요약을 조정하도록 에이전트를 구성할 수 있습니다.

이 기능은 임원 브리핑, 법률 및 규정 준수 검토, 교육, 의료 설명서, 내부 통신 및 비즈니스 개발과 같은 시나리오에 유용합니다. 팀이 요약을 생성하는 방법을 표준화하여 시간을 절약하고 의사 결정을 개선하며 일관된 결과를 제공할 수 있습니다.

에이전트가 수행할 수 있는 작업

문서 요약 에이전트 템플릿을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 톤, 대상 그룹, 목적, 길이 및 포커스 영역에 대해 제공하는 지침에 따라 지원되는 파일에서 요약을 생성합니다.
• 목표 및 컨텍스트를 조정하여 특수한 요약 에이전트를 만듭니다.
• organization 자체 데이터를 사용하여 에이전트를 미세 조정하여 시나리오의 관련성, 일관성 및 요약 품질을 개선합니다.

미세 조정을 사용하도록 설정하면 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고품질 예제를 기반으로 가장 중요한 정보를 알아봅니다.
• 요약 목표와 루브릭을 문서 간에 일관되게 적용합니다.

지원되는 입력 및 출력

에이전트는 다음 입력 및 출력을 지원합니다.

• 지원되는 파일 형식: Word(.docx) 및 PDF(.pdf)
• 입력 scope: 여러 파일이 포함된 단일 파일 또는 폴더
• 출력:
  • Copilot 대화에서 생성된 요약
  • 전자 메일로 배달된 초안 요약 문서

유추에 에이전트 사용

에이전트를 미세 조정하기 전에 샘플 프롬프트를 사용하여 유추를 실행하여 테스트합니다. 프롬프트 하나 이상의 입력 파일을 참조해야 합니다.

예제 프롬프트:

EarningsStatement2024.docx 및 EarningsStatement2025.docx 기반으로 주요 수익 동인 및 성장 영역을 요약합니다.

지원되는 프롬프트 패턴

문서 요약 에이전트 템플릿은 단일 파일 및 여러 파일 프롬프트 패턴을 지원합니다.

• 단일 파일: ProjectStatus.docx 기반으로 리더십 검토에 대한 주요 하이라이트 및 저조도를 요약합니다.

• 여러 파일: TeamA_Status.docx, TeamB_Status.docx 및 TeamC_Status.docx 기반으로 프로젝트 위험을 요약합니다.

튜닝하는 이유

각 팀에는 다양한 결과에 최적화된 요약이 필요합니다. 예를 들어 경영진은 간결한 의사 결정 준비 브리핑을 원할 수 있고, 법률 팀은 정확한 위험 중심 요약을 원할 수 있으며, 프로젝트 관리자는 작업 지향 요약을 원할 수 있습니다. 튜닝을 사용하면 에이전트가 시나리오에 가장 중요한 세부 정보를 파악하고 이러한 우선 순위를 일관되게 적용할 수 있습니다.

에이전트를 두 단계로 조정할 수 있습니다. 시나리오에 따라 적절한 단계를 선택합니다.

• 컨텍스트 조정: 모델 학습 없이 요약에 대한 지속적인 목표, 루브릭 및 기대치를 정의합니다.
• 모델 조정: organization 데이터를 사용하여 관련성과 일관성을 더욱 향상시킵니다.

튜닝 가능한 에이전트는 목표 기반 평가를 지원하므로 일반 품질 점수가 아닌 organization 요약 우선 순위에 맞는 메트릭을 사용하여 성공을 측정할 수 있습니다.

필수 구성 요소

문서 요약은 목표 및 루브릭 기반 학습 방법을 사용합니다. 다른 튜닝 레시피와 달리 이상적인 출력 예제를 미리 제공할 필요는 없습니다.

컨텍스트 튜닝을 시작하기 전에 다음 항목을 준비합니다.

1. 고품질 요약의 모양을 설명하는 명확한 목표입니다.
2. 목적, 대상 그룹, 길이, 톤 및 포커스 섹션과 같은 컨텍스트 입력입니다.
3. 요약할 문서를 나타내는 샘플 입력 파일입니다.
4. 질문 및 평가 메트릭을 명확하게 검토하고 구체화하는 프로세스입니다.

컨텍스트 튜닝

컨텍스트 튜닝을 사용하면 런타임 프롬프트에 관계없이 에이전트의 기본 동작을 설정할 수 있습니다.

목표 및 작업 정의

먼저 요약 목표를 정의합니다. 이러한 목표는 에이전트의 역할, 우선 순위 및 품질 기대치를 설명합니다.

다음 예제에서는 목표를 보여줍니다.

• Contoso의 전문 프로젝트 관리자입니다. 주요 위험 및 완화에 관심이 있는 바쁜 독자를 위해 목적 기반의 대상 그룹에 적합한 요약을 만듭니다.

필요에 따라 다음과 같이 루브릭 역할을 하는 지침을 포함할 수 있습니다.

• 모든 사용자 지침을 따릅니다.
• 요약의 명시된 목적을 존중합니다.
• 지정된 대상 그룹에 맞게 콘텐츠를 조정합니다.
• 요청된 톤(예: 중립 또는 법적)과 일치합니다.
• 대략적 길이 요구 사항을 준수합니다.
• 지정된 섹션을 포함하거나 제외합니다.
• 사용자 지침의 전체 의도를 반영합니다.

비즈니스 범주 선택

하나 이상의 비즈니스 범주 또는 산업(예: 프로젝트 관리, 법률 또는 HR)을 지정합니다. 이러한 범주는 시스템이 목표와 컨텍스트를 더 잘 해석하는 데 도움이 됩니다.

샘플 입력 파일 업로드

이 에이전트에 대한 일반적인 입력을 나타내는 하나 이상의 파일을 업로드합니다. 시스템은 이러한 파일을 사용하여 튜닝하는 동안 평가를 시뮬레이션합니다. 이 단계에서는 샘플 요약을 제공할 필요가 없습니다.

명확한 질문 검토

시스템은 목표와 입력에 따라 명확한 질문을 생성합니다. 이러한 질문을 검토하고 편집하여 에이전트가 수행하려는 작업에 부합하는지 확인합니다.

메트릭 검토

에이전트의 성능을 평가하는 데 사용되는 메트릭을 검토합니다. 시스템은 샘플 입력을 사용하여 벤치마크를 생성하고 출력 품질을 예측합니다.

실제 성공 조건을 더 잘 반영하도록 메트릭을 추가, 제거 또는 편집합니다.

컨텍스트 튜닝 완료

평가가 완료되면 이메일 알림을 받게 됩니다. 메트릭이 기대에 부합하는 경우 에이전트를 게시하거나 모델 튜닝을 진행하여 결과를 더욱 개선할 수 있습니다.

모델 조정

모델 조정은 문서 요약 에이전트 템플릿에 대한 가장 고급 사용자 지정 옵션입니다. 에이전트가 우선 순위를 지정할 정보, 대상 그룹 및 목적에 맞게 요약을 조정하는 방법, 문서 간에 요약 루브릭을 보다 일관되게 적용하는 방법을 더 잘 알아볼 수 있도록 organization 데이터를 사용하여 기본 모델을 미세 조정합니다.

다음과 같은 경우 모델 조정을 사용합니다.

• 복잡하거나 높은 지분의 문서에서 보다 일관된 요약 품질이 필요합니다.
• 시나리오는 컨텍스트 튜닝만으로는 안정적으로 달성하지 못하는 미묘한 우선 순위 지정에 따라 달라집니다.
• 에이전트가 organization 대한 대표적인 고품질 요약 결과에서 배우기를 원합니다.
• 시나리오에 충분한 고품질 학습 데이터가 있습니다.

필수 데이터

모델 조정을 사용하려면 시나리오에 대한 이상적인 요약을 나타내는 20개 이상의 고품질 예제 출력 파일(각각 하나 이상의 페이지 길이)이 포함된 폴더를 준비합니다.

• 개별 파일이 아닌 폴더를 선택합니다.
• 지원되는 파일 형식에는 Word(.docx) 및 PDF(.pdf)가 포함됩니다.
• 더 크고 대표적인 데이터 세트를 사용하면 일반적으로 모델 튜닝 결과가 향상됩니다.
• 런타임에 예상하는 것과 동일한 대상 그룹, 목적, 톤 및 문서 형식을 반영하는 예제를 사용합니다.

모델 조정 에이전트가 수행할 수 있는 작업

모델 튜닝 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

• organization 우선 순위 및 루브릭을 보다 일관되게 반영하는 요약을 생성합니다.
• 대표적인 예제에서 가장 중요한 세부 정보를 학습하여 관련성을 개선합니다.
• 팀에서 사용하는 일반적인 대상 그룹 및 목적 조합에 대한 요약을 더 잘 조정합니다.
• organization 공유할 수 있는 재사용 가능한 튜닝된 요약 환경을 제공합니다.

문서 요약 에이전트와 함께 모델 조정 사용

문서 요약 에이전트와 함께 모델 조정을 사용하려면 다음을 수행합니다.

1. 튜닝 에이전트: 문서 요약 에이전트 템플릿에서 만든 특수 문서 요약 에이전트에서 에이전트 조정을 선택한 다음 모델 조정 옵션으로 이동합니다.
2. 기본 출력을 제공합니다. 에이전트가 학습할 요약 품질 유형을 나타내는 최소 1페이지 길이의 20개 이상의 고품질 이상적인 요약 출력이 포함된 폴더를 선택합니다.
3. 액세스 검토: 하나 이상의 Microsoft Entra 보안 그룹을 선택하거나 미세 조정된 에이전트를 사용할 수 있는 사용자에 따라 자신에게 대한 액세스를 제한합니다.
4. 미세 조정 시작: 제품 내 지침에 따라 미세 조정을 시작합니다. 튜닝 프로세스는 기존 에이전트를 계속 사용하는 동안 비동기적으로 실행됩니다.
5. 평가 메트릭을 검토하고 게시하기로 결정합니다. 미세 조정이 완료된 후 업데이트된 평가 메트릭을 검토하고, 결과를 이전 단계와 비교하고, 결과가 기대에 부합하는 경우 조정된 모델을 게시합니다.

모델 튜닝 에이전트 사용

모델 튜닝 에이전트를 사용하려면 다음을 수행합니다.

• 조정된 에이전트와 채팅하고 하나 이상의 지원되는 입력 파일을 제공합니다.
• 조정된 모델은 학습 중에 학습된 동작을 이미 반영하므로 모든 프롬프트에서 동일한 요약 우선 순위를 다시 지정할 필요가 없습니다.
• 에이전트는 여전히 런타임 지침을 따를 수 있지만 기본 동작은 학습된 요약 패턴 및 평가 목표에 따라 형성됩니다.
• 더 광범위하게 사용할 준비가 되면 평가 결과를 검토하고 조정된 모델을 게시할 수 있습니다.

모델 튜닝 에이전트의 제한 사항

모델 튜닝 에이전트에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

• 모델 튜닝을 위해 개별 파일을 선택할 수 없습니다. 대신 폴더를 제공합니다.
• 모델 튜닝 에이전트는 제공하는 예제의 품질과 대표성에 따라 달라집니다.
• Word 및 PDF 파일 형식만 지원됩니다.
• 광범위한 용도로 조정된 모델을 게시하기 전에 평가 결과를 검토해야 합니다.

튜닝 가능한 에이전트 평가

각 튜닝 단계에서 요약 품질에 대한 organization 기대에 따라 사용자 지정된 조건으로 에이전트를 평가할 수 있습니다.

• 목표: 에이전트의 요약 작업 및 우선 순위를 정의합니다.
• 샘플 파일: 평가를 위해 대표 입력 문서를 제공합니다.
• 질문 명확히: 평가 시나리오를 형성하는 생성된 질문을 검토하고 구체화합니다.
• 메트릭: 품질을 측정하는 데 사용되는 평가 조건을 추가, 제거 또는 편집합니다.
• 평가 결과: 점수 및 인사이트를 검토하여 에이전트가 게시할 준비가 되었는지 아니면 더 구체화가 필요한지 결정합니다.

관련 콘텐츠

• Copilot 조정 개요