맞춤형 분석 전략을 개발하세요

Copilot Studio는 에이전트의 사용량 및 주요 성과 지표를 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 분석 제공합니다. 에이전트의 분석 페이지에서 자연어로 메트릭을 설명하여 AI 기반 사용자 지정 메트 릭을 만들 수도 있습니다 . 사용자 지정 메트릭은 사용자 지정 메트릭 아래에 레이블이 지정된 도넛형 그래프로 표시됩니다.

Copilot Studio Kit를 사용하여 에이전트 인벤토리를 사용하여 에이전트를 모니터링하고Conversation Analyzer를 사용하여 대화 기록을 분석할 수도 있습니다.

Copilot Studio에서 다음 분석과 관련된 보고서를 볼 수 있습니다.

• 성능 및 사용량
• 고객 만족도
• 세션 정보
• 토픽 사용량
• 청구된 세션

하지만 맞춤형 분석을 만들거나 사용해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 다음을 수행해야 할 수 있습니다.

• 이해 관계자 또는 사용자와 분석을 공유합니다.
• 기본 지난 30일보다 긴 기간 동안의 대화 기록 데이터에 대해 보고합니다.
• 기본 제공 분석에서 다루지 않는 보고서를 디자인합니다.

몇 가지 다른 방법을 사용하여 Copilot Studio에서 기록한 분석 데이터를 가져와서 사용자 지정 보고서에서 사용할 수 있습니다. 먼저 세션 데이터를 저장하는 Dataverse의 역할을 이해해 보겠습니다.

Copilot Studio, Dataverse 및 분석

Dataverse는 대화 대본과 맞춤형 분석 데이터를 저장합니다.

대화록 데이터

Copilot Studio에 표시된 분석은 Copilot Studio 내에 있는 데이터 서비스에서 제공됩니다. 사용 데이터는 Dataverse 환경의 대화 기록 테이블에도 기록됩니다.

보존 기간

기본적으로 두 소스 모두 데이터 보존 기간이 30일입니다. Dataverse에서 대화 기록의 보존 기간을 변경할 수 있습니다.

Copilot Studio Dataverse 테이블

Copilot Studio는 Dataverse의 사용자 지정 분석에 다음 테이블을 사용합니다.

• 코파일럿 (bot). 이 테이블에는 환경의 각 에이전트에 대한 세부 정보가 포함되어 있습니다. 세부 정보는 대개 소량의 데이터입니다.
• 부조종사 구성 요소 (botcomponent). 이 테이블에는 사용자 환경의 에이전트와 연결된 토픽, 엔터티 및 대화 상자가 나열되어 있습니다. 세부 정보는 대개 소량의 데이터입니다.
• ConversationTranscript (conversationtranscript). 이 테이블에는 사용자 환경의 모든 에이전트에 대한 자세한 대화 데이터가 포함되어 있습니다. 이 테이블의 데이터 크기는 에이전트 사용과 관련이 있으며 클 수 있습니다.

Dataverse용 Azure Synapse Link(Azure Data Lake Storage Gen2)

기본 보존 기간보다 오랫동안 대화 내용을 보존해야 하는 경우 사용자 지정 메트릭 또는 대시보드를 구축하세요. 권장되는 방법은 원시 대화 기록 데이터를 Azure Synapse Link for Dataverse 기능 사용하여 Azure Data Lake Storage Gen2 같은 비용 효율적인 데이터 저장소로 내보내는 것입니다.

내보내기에서는 Common Data Model 형식을 사용하여 Azure Data Lake에 구성된 Dataverse 테이블의 증분 동기화를 만듭니다.

더 많은 단계를 수행해야 합니다.

• Azure Data Lake Storage Gen2 만들고 Dataverse 연결합니다.
• 구성 중에 ConversationTranscript 테이블을 선택합니다(Copilot 및 Copilot 구성 요소는 증분 동기화를 지원하지 않음).