Häufig gestellte Fragen zur Sprachoptimierung (Vorschau)

[Dieser Artikel ist die Vorabveröffentlichungsdokumentation und unterliegt Änderungen.]

Dieser Artikel enthält häufig gestellte Fragen zur Konfiguration und Einrichtung von VoIP-Agents in Copilot Studio.

Von Bedeutung

  • Dies ist eine Vorschaufunktion.
  • Vorschaufunktionen sind nicht für den Produktionsgebrauch gedacht und haben möglicherweise eine eingeschränkte Funktionalität. Für diese Features gelten ergänzende Nutzungsbedingungen. Die Features werden vor einer offiziellen Veröffentlichung zur Verfügung gestellt, sodass die Kundschaft frühzeitig Zugriff erhält und Feedback geben kann.

Kann der Agent nur auf fundiertes Wissen antworten, oder muss er auch Maßnahmen in Aufzeichnungssystemen ergreifen?

Nicht unbedingt. Sie können Agents so konfigurieren, dass sie ausschließlich auf verfügbarem Wissen arbeiten, ohne Maßnahmen in Back-End-Systemen zu ergreifen. Copilot Studio steuert dieses Feature über Wissens- und Websucheinstellungen.

Wenn "nur wissende" Agenten sinnvoll sind

Verwenden Sie diesen Modus, wenn die Rolle des Agents in erster Linie informationsmäßig ist:

  • Antworten auf häufig gestellte Fragen

  • Erläutern von Richtlinien

  • Bereitstellen von Anleitungen oder Anweisungen

  • Zurückstellen von Anrufen oder Chats

In diesen Szenarien ruft das Modell Informationen aus konfigurierten Quellen ab und generiert eine Antwort, ohne APIs aufzurufen.

Wie ruft der Agent aktuelle Geschäftsdaten, Richtlinien und Kundenkontext in Echtzeit ab?

Geerdetes Wissen (statisch oder semistatisch): Dieser Ansatz eignet sich am besten für Richtlinien, Dokumentationen und strukturierte Inhalte.

Das Modell verwendet generative Antworten, wobei es:

  • Sucht in konfigurierten Wissensquellen.

  • Synthetisiert eine Antwort.

  • Optional werden Quellen zitiert.

Unterstützte Quellen sind:

  • Sharepoint

  • Webseiten

  • Hochgeladene Dokumente

  • Dataverse (nur indirekt durch Flüsse)

Notiz

Dataverse wird aufgrund von Authentifizierungsanforderungen nicht als direkte Wissensquelle für C2-Agents unterstützt. Sie können Dataverse-Daten über Flüsse oder OData-Aufrufe anzeigen und als strukturierte Ergebnisse an den Agent zurückgeben.

Optimale Anwendungsfälle für Wissen

  • Erstattungs- und Rückgaberichtlinien

  • Geschäftszeiten und Geschäftsstandorte

  • Berechtigungsregeln

  • Häufig gestellte Fragen zum Produkt

  • Interne Verfahren

Beispiel

"Was ist Ihre Rückerstattungsrichtlinie für Onlinebestellungen?"

Das Modell ruft Richtlinieninhalte aus SharePoint ab und generiert eine klare Antwort.

Welche Aufgaben erfordern eine genaue Überprüfung vor der Ausführung? Rückerstattungen, Stornierungen, Updates oder Kontoänderungen

Bestimmte Aktionen erfordern eine strenge Validierung und dürfen niemals freiformbasierte KI-Entscheidungen überlassen werden.

Kategorien mit hohem Risiko

Kategorie Beispiele Warum dies wichtig ist
Wertmäßig Erstattungen, Zahlungen, Gutschriften Finanzielles Risiko
Kontostatus Stornierungen, Planänderungen Unwiderrufliche Aktionen
Identity Adresse, Telefon, SSN-Updates Betrug und Compliance
Legal Zustimmung, Abmeldung Regulatorische Exposition

Das Muster für sichere Ausführung

KI entscheidet > System validiert > KI kommuniziert

Dieses Prinzip gewährleistet eine sichere generative Orchestrierung.

Beispiel: Rückerstattungsanforderung

  1. Modell identifiziert Absichten
    "Der Benutzer möchte eine Rückerstattung"

  2. Modell sammelt erforderliche Details.
    Auftrags-ID, Grund, Zeitrahmen

  3. API oder System von Datensatzüberprüfungen

    • Überprüft die Berechtigung

    • Wendet die Rückerstattungsrichtlinie an

    • Bestätigt die Genehmigung oder Ablehnung

  4. Das Modell kommuniziert das Ergebnis.

    • Erläutert das Ergebnis deutlich

    • Er kann keine Ergebnisse erfinden oder annehmen.

Klarstellen eines allgemeinen Missverständnisses

Die Verwendung eines einzelnen Modells bedeutet keine unkontrollierte Automatisierung.

Es gibt eine klare Trennung der Zuständigkeiten.

Fähigkeit Wer entscheidet Wer erzwingt
Absichtserkennung Modell —
Wissensantworten Modell Wissensquellenbereich
API-Auswahl Modell Verfügbarkeit des Tools
Prüfung System der Aufzeichnungen Back-End-Logik
Endgültige Antwort Modell Basierend auf realen Ergebnissen

Konfigurieren von Echtzeit-VoIP-Agents

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