Veelgestelde vragen over spraakoptimalisatie (preview)

[Dit artikel maakt deel uit van de voorlopige documentatie en kan nog veranderen.]

Dit artikel bevat veelgestelde vragen met betrekking tot de configuratie en installatie van spraakagents in Copilot Studio.

Belangrijk

  • Dit is een preview-functie.
  • Preview-functies zijn niet bedoeld voor productiegebruik en bieden mogelijk beperkte functionaliteit. Voor deze functies gelden aanvullende gebruiksvoorwaarden. Bovendien zijn ze beschikbaar vóór een officiële release zodat klanten vroeg toegang kunnen krijgen en feedback kunnen geven.

Kan de agent alleen gegronde kennis beantwoorden of moet deze ook actie ondernemen in recordsystemen?

Niet noodzakelijk. U kunt agents configureren om uitsluitend op grond van kennis te werken, zonder actie te ondernemen in back-endsystemen. Copilot Studio bepaalt deze functie via kennis en zoekinstellingen op internet.

Wanneer 'kennis-alleen' agenten zinvol zijn

Gebruik deze modus wanneer de rol van de agent voornamelijk informatie bevat:

  • Veelgestelde vragen beantwoorden

  • Beleidsregels uitleggen

  • Richtlijnen of instructies geven

  • Gesprekken of chats deflecteren

In deze scenario's haalt het model informatie op uit geconfigureerde bronnen en genereert het een antwoord zonder API's aan te roepen.

Hoe haalt de agent in realtime actuele zakelijke gegevens, beleidsregels en klantcontext op?

Geaarde kennis (statisch of semi-statisch): deze benadering werkt het beste voor beleid, documentatie en gestructureerde inhoud.

Het model maakt gebruik van Generatieve antwoorden, waarbij het:

  • Zoekopdrachten in geconfigureerde kennisbronnen.

  • Synthetiseert een antwoord.

  • Optioneel citeert bronnen.

Ondersteunde bronnen zijn onder andere

  • SharePoint

  • Websites

  • Geüploade documenten

  • Dataverse (alleen indirect via stromen)

Note

Dataverse wordt niet ondersteund als een directe kennisbron voor C2-agents vanwege verificatievereisten. U kunt Dataverse-gegevens weergeven via stromen of OData-aanroepen en deze als gestructureerde resultaten naar de agent retourneren.

Beste gebruiksvoorbeelden voor kennis

  • Restitutie- en retourbeleid

  • Winkelopeningstijden en locaties

  • Geschiktheidsregels

  • Veelgestelde vragen over producten

  • Interne procedures

Example

"Wat is uw restitutiebeleid voor online bestellingen?"

Het model haalt beleidsinhoud op uit SharePoint en genereert een duidelijk antwoord.

Voor welke taken is exacte validatie vereist voordat deze wordt uitgevoerd? Restituties, annuleringen, bijwerkingen of accountwijzigingen

Bepaalde acties vereisen strikte validatie en mogen nooit worden overgelaten aan vrije AI-beslissingen.

Categorieën met hoog risico

Category Voorbeelden Waarom het belangrijk is
Financieel Restituties, betalingen, tegoeden Financieel risico
Accountstatus Annuleringen, wijzigingen in plannen Onherroepelijke acties
Identiteit Adres, telefoon, SSN-updates Fraude en compliance
Juridisch Toestemming, afmeldingen Blootstelling aan regelgeving

Het veilige uitvoeringspatroon

AI beslist > Systeem valideert > AI communiceert

Dit principe zorgt voor veilige generatieve orkestratie.

Voorbeeld: Restitutieaanvraag

  1. Model identificeert intentie
    "Gebruiker wil restitutie"

  2. Het model verzamelt de vereiste details
    Order-id, reden, tijdsbestek

  3. API of systeem van registratie valideert

    • Controleert of u in aanmerking komt

    • Restitutiebeleid toepassen

    • Bevestigt goedkeuring of afwijzing

  4. Het model communiceert het resultaat

    • Legt duidelijk uit wat het resultaat is

    • Er worden geen resultaten uitgevonden of ervan uitgegaan

Een veelvoorkomende misvatting verduidelijken

Het gebruik van één model betekent niet onbeheerde automatisering.

Er is een duidelijke scheiding van verantwoordelijkheden.

Capability Wie beslist Wie zorgt voor handhaving
Intentieherkenning Model
Antwoorden op basis van kennis Model Kennisbronbereik
API-selectie Model Beschikbaarheid van hulpprogramma's
Validatie Referentiesysteem Back-end-logica
Laatste antwoord Model Op basis van echte resultaten

Realtime spraakagents configureren