معجم مصطلحات Microsoft Copilot: شرح المفاهيم الأساسية

By Mirko Peters · 2026-03-15 · Updated 2026-03-24

تعرّف على مصطلحات Copilot! افهم المفاهيم والمصطلحات الأساسية في الذكاء الاصطناعي. مرجعك الأول لتعريفات Copilot.

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

إذا سمعت الكثير عن Microsoft Copilot لكنك وجدت نفسك تائهاً وسط المصطلحات التقنية، فأنت لست وحدك. فـ Microsoft Copilot، هو المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Microsoft، ويغيّر طريقة عمل الناس عبر Microsoft 365 وAzure والمنصات الأخرى. ومع هذه الإمكانات الجديدة القوية، تظهر موجة من المصطلحات الجديدة التي يحتاج المستخدمون إلى فهمها.

صُمّم هذا الدليل لكل من يستخدم Copilot أو يديره، أو لكل من يرغب ببساطة في مواكبة التطورات فيه ضمن منظومة Microsoft المتوسعة. إن الإلمام بمصطلحات Copilot ليس مفيداً فحسب، بل هو ضروري لتحسين الإنتاجية، والحصول على أقصى قيمة من استثماركم، والالتزام بأفضل ممارسات الامتثال والأمان.

في الأقسام التالية، ستجدون تعريفات واضحة وشروحاً عملية تساعدكم على التنقل والنجاح في بيئة العمل الجديدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

1. التطور الديناميكي: معجم Copilot ليس ثابتاً؛ إذ تُحدَّث مدخلاته بانتظام لتعكس الميزات الجديدة، ونهج المؤسسات، وقدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة.
2. تعريفات مراعية للسياق: تتضمن كثير من مصطلحات المعجم متغيرات سياقية، بحيث يمكن أن يحمل المصطلح نفسه من مصطلحات microsoft copilot معاني مختلفة بحسب استخدامه في Teams أو Word أو Azure.
3. تسميات معالجة البيانات الحساسة: يحتوي المعجم على وسوم محددة تبيّن علاقة المصطلحات بالخصوصية وحوكمة البيانات، مما يساعد المؤسسات على تفسير مصطلحات microsoft copilot مع مراعاة الامتثال.
4. توطين يتجاوز الترجمة: لا تقتصر عملية توطين المدخلات على اللغة، بل تشمل الفروق الإقليمية في سير العمل، لذلك تتكيّف مصطلحات microsoft copilot مع الممارسات التجارية المحلية والأعراف القانونية.
5. شروحات قائمة على الأدوار: غالباً ما تتضمن التعريفات أمثلة خاصة بكل دور (المسؤول، والمطور، والمستخدم النهائي)، مما يجعل مصطلحات microsoft copilot قابلة للتطبيق فوراً لدى الجماهير المختلفة.
6. ربط قابلية التشغيل البيني: يربط المعجم مصطلحات Copilot بمفاهيم Microsoft 365 وAzure المقابلة، مما يقلل الالتباس عندما تتداخل مصطلحات microsoft copilot بين الخدمات.
7. استشهادات قابلة للتتبع إلى مصادرها: تحيل كثير من المدخلات إلى وثائق المنتجات ومقالات الدعم وسجلات التغييرات، حتى يتمكن المستخدمون من التحقق من كيفية استنباط مصطلحات microsoft copilot ومتى تغيّرت.
8. صيغ قابلة للقراءة الآلية: يُنشر جزء من معجم Copilot بصيغ منظمة (JSON/CSV) لتمكين الأتمتة، ودمج التصنيفات، والاستخدام البرمجي لمصطلحات microsoft copilot.

فهم Microsoft Copilot: المفاهيم الأساسية والأدوار

لنُفصّل ما هو Microsoft Copilot فعلياً. ببساطة، يعمل Copilot كمساعد رقمي تدعمه تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، داخل التطبيقات التي تستخدمها يومياً، مثل Word وTeams وExcel وحتى Azure. ومهمته؟ مساعدتك على الكتابة والتحليل والتواصل وجدولة المهام وغير ذلك، بجهد أقل بكثير. لكن لاستخدام Copilot بثقة، تحتاج إلى فهم عدد من الأفكار الأساسية.

Copilot ليس تطبيقاً مستقلاً. بل هو طبقة تعمل عبر Microsoft 365 وAzure لتجعل المهام اليومية أسرع وأذكى. يستجيب لـ"المطالبات" الخاصة بك (وهي في جوهرها تعليمات تكتبها بلغة بسيطة)، ويجلب المعلومات، ويؤتمت الخطوات الروتينية، بل ويربط البيانات بين الأنظمة المختلفة.

هناك بعض الأدوار الرئيسية التي ستصادفها. فـالمستخدم هو كل من يتفاعل مع Copilot لإنجاز عمله. أما المسؤول (ويُسمّى أحياناً مسؤول المستأجر) فهو المسؤول عن إعداد إعدادات Copilot والأذونات والأمان في مؤسستك. ووكيل الذكاء الاصطناعي هو الجزء من Copilot الذي يتولى فعلياً العمل الثقيل، مثل تحليل طلباتك أو تنفيذ الإجراءات.

يتكامل Copilot أيضاً مع سير العمل المؤسسي، ويلتزم بالنهج الأمنية التي يضعها المسؤولون. سواء كان ذلك تحديد البيانات التي يمكن لـ Copilot الوصول إليها، أو ربطه بسير عمل محدد في Teams، فإن فهم أساسيات "من يفعل ماذا" هو الخطوة الأولى نحو استخدام Copilot بأمان وفعالية.

معجم مصطلحات Microsoft Copilot الأساسية

• الموجِّه (Prompt): التعليمات أو السؤال الذي تكتبه في Copilot، مثل: “لخّص ملاحظات اجتماع اليوم.” كلما كان الموجِّه أوضح، كانت النتيجة أفضل.
• الإضافة (Plugin): ملحقات اختيارية توسّع قدرات Copilot، مثل الربط بأدوات تابعة لجهات خارجية كـ Salesforce، بحيث يتمكن Copilot من جلب بيانات إضافية.
• الوكيل (Agent): “العامل” الذكي الذي ينفّذ مهامًا محددة أو عمليات آلية داخل Copilot. يمكن اعتبار الوكيل مساعدًا صغيرًا متخصصًا في عمل معيّن، مثل إنشاء تقرير أو تحديث تقويم.
• نافذة السياق (Context window): حجم المعلومات الذي يستطيع Copilot أخذه في الاعتبار دفعة واحدة عند الرد على الموجِّه. إذا طلبت من Copilot مراجعة مستند طويل، فإنه “يتذكّر” فقط ما يتسع داخل هذه النافذة.
• الترسيخ (Grounding): العملية التي يربط فيها Copilot الموجِّه ببيانات المؤسسة الحقيقية (الملفات ورسائل البريد الإلكتروني والمحادثات)، بحيث تكون إجاباته ذات صلة ودقة بعملك، وليست مجرد نتائج ذكاء اصطناعي عامة.
• الحوكمة (Governance): النهج والضوابط التي يحددها المسؤولون لإدارة من يحق له استخدام Copilot، وما البيانات التي يمكنه الوصول إليها، وكيفية تصرفه. وهذا يحافظ على أمان عمليات الذكاء الاصطناعي والامتثال لها.
• منع فقدان البيانات (Data Loss Prevention – DLP): أدوات أمنية تمنع مشاركة المعلومات الحساسة، مثل أرقام الضمان الاجتماعي، أو تسريبها عبر مخرجات Copilot.
• المستأجر (Tenant): بيئة Microsoft 365 المخصصة لمؤسستك، ويمكن تشبيهها بـ"المقر الرئيسي" لشركتك في السحابة.
• Microsoft Graph: الإطار الذي يستخدمه Copilot للوصول إلى بيانات المؤسسة عبر Microsoft 365 بشكل آمن، مع احترام من يحق له رؤية ماذا.

كيف يتكامل Copilot مع Microsoft 365 وAzure

لا يُضاف Copilot فوق أدوات Microsoft لديك فحسب، بل هو مدمج فيها بالكامل. في Microsoft 365، يتوفر Copilot داخل تطبيقات مثل Teams وOutlook وWord وExcel وPower BI وPower Platform. وفي كل تطبيق منها يظهر وفق السياق، فيعرض تلخيص المحادثات، أو صياغة رسائل البريد الإلكتروني، أو تحليل جداول البيانات، أو أتمتة سير العمل.

في الخلفية، يستفيد Copilot من بيانات مؤسستك عبر واجهات برمجة التطبيقات الآمنة والخدمات مثل Microsoft Graph. وهذا يتيح له، على سبيل المثال، جلب الملفات ذات الصلة من SharePoint، أو فهم رسائل البريد الإلكتروني الأخيرة، أو استرجاع محادثات Teams عند الرد على الموجِّه الخاص بك. كما يحترم حدود الأمان القائمة في مؤسستك، فلا تطّلع إلا على البيانات المسموح لك بالوصول إليها.

أما في Azure، فإن تكامل Copilot أكثر تقنية بعض الشيء، إذ يمكنه الاتصال بمصادر البيانات السحابية، وأتمتة المهام، وحتى المساعدة في الشيفرة البرمجية أو إعداد البنية التحتية. ويعتمد هذا التكامل على الأذونات، وقواعد الحوكمة، وأدوار المستخدمين المحددة في بيئة Azure الخاصة بك.

قد يتطلب تشغيل Copilot من المسؤولين تفعيل ميزات أو اتصالات معينة، وفي معظم الحالات اتباع أفضل ممارسات الأمان الموصى بها. وإذا كنت ترغب في التعمّق أكثر في الاستخدام الآمن والخاضع للحوكمة لـ Copilot، فإن الاستراتيجيات الواردة في هذا المصدر حول Purview وDLP في Power Platform قراءة لا غنى عنها. ويساعدك فهم هذه الأسس على رؤية موقع Copilot ضمن أدواتك اليومية، ولماذا يمثل قفزة حقيقية في منظومة Microsoft 365 وAzure.

الوكلاء وسير العمل الوكيل في Copilot

كثيرًا ما يُتداول مصطلح "الوكيل" مع Copilot، وهو ليس مجرد كلام براق، فالوكلاء أحد أهم عناصر الأتمتة الحديثة. في Copilot، الوكيل هو مساعد مدعوم بالذكاء الاصطناعي صُمّم لأداء مهام محددة ومتكررة. وهو ليس ماكرو تقليديًا ولا روبوتًا بسيطًا، إذ إن الوكلاء أذكى وأكثر استقلالية، ويمكنهم إدارة سير عمل معقد يمتد عبر التطبيقات ومصادر البيانات.

يشير "سير العمل الوكيل" إلى تسلسل من المهام لا تُؤتمت فحسب، بل ينسّقها وكيل. فعلى سبيل المثال، قد يقرأ الوكيل بيانات المبيعات، ويحدّث لوحات المعلومات في Power BI، ويرسل تنبيهًا إلى الأشخاص المعنيين في Teams عند عدم تحقيق الأهداف. وهذا أكثر تقدمًا بكثير من الضغط على زر "تشغيل الماكرو"، فهو أقرب إلى موظف يتابع المهام، ويتحقق من التفاصيل، ويقيس النتائج.

لكن مع القوة الكبيرة تأتي حوكمة جادة. إذا تركت الوكلاء يعملون دون ضوابط، فقد تتعقد الأمور بسرعة: انحراف الهوية، وتسرب البيانات بشكل غير مقصود، وفقدان الرقابة. تحتاج المؤسسات إلى ضوابط قوية (مثل معرّفات ثابتة للوكلاء وعقود أدوات واضحة) لضمان أن يظل كل إجراء قابلاً للتتبع وآمناً. للتعمق أكثر في كيفية حوكمة الوكلاء، بما في ذلك Entra Agent ID وضوابط المخاطر، اطّلع على هذا الشرح التفصيلي لحوكمة الوكلاء.

تُحدثسير العمل القائمة على الوكلاء فرقاً في المهام اليومية، إذ تجعل التعاون أكثر سلاسة والقرارات أسرع، لكن ذلك مشروط بالإبقاء على الضبط المحكم. إذا كنت تدير الوكلاء، فمن المهم جداً أيضاً فرض أذونات قوية، والمراقبة باستخدام أدوات التدقيق، وتطبيق DLP بشكل دقيق، كما نوقش في دليل الأمان والامتثال هذا لـ Copilot. بهذه الطريقة تحصل على فوائد الأتمتة دون فوضى أو أخطاء في الامتثال.

الذكاء الاصطناعي والتأسيس والمطالبات موضحة

الذكاء الاصطناعي في Copilot ليس سحراً، بل مزيج من عقول كبيرة (نماذج لغوية كبيرة) وحس سليم (بيانات المؤسسة). يُبنى "الذكاء الاصطناعي" في Copilot على نماذج لغوية قوية مدرّبة على فهم كلماتك، والرد بطريقة طبيعية، وإنشاء محتوى يتناسب مع أسلوبك. لكن الذكاء الاصطناعي وحده لا يكفي في بيئة العمل، فأنت تحتاج إلى ارتباط ببيانات مؤسستك وسياقها وقواعدها.

هنا يأتي دور التأسيس. يعني التأسيس أن Copilot لا يخمّن الإجابة، بل يستند في ردوده إلى بيانات من ملفاتك ورسائل بريدك الإلكتروني وتقويمك ومحادثاتك. على سبيل المثال، إذا سألت "ما أبرز نقاط مبيعات الربع الأول؟"، فسيبحث Copilot في جداول المبيعات الفعلية لمؤسستك أو في بيانات CRM الخاصة بها، ليمنحك إجابات مفيدة ومحددة، لا تخمينات عامة.

كل ما تحصل عليه من Copilot يبدأ من المطالبة. قد تكون المطالبة أمراً مباشراً ("أنشئ عرضاً تقديمياً حول اتجاهات السوق") أو سؤالاً ("من المناوب هذا الأسبوع؟"). تحدد صياغتك للمطالبة جودة ومدى صلة مخرجات Copilot. المطالبات الجيدة واضحة ومحددة، وتوجّه Copilot إلى مادة المصدر الصحيحة كلما أمكن ذلك.

هندسة المطالبات أصبحت مهارة حقيقية، وتعني معرفة كيفية طلب ما تريده من Copilot بالطريقة التي "يفهمها" بشكل أفضل. وبما أن Copilot يستمد المعلومات من بيانات مؤسستك وسياقها، فينبغي أن تفكر في الملفات والأذونات والفرق التي يملك Copilot الوصول إليها قبل أن تطرح سؤالك. هذا الثلاثي (الذكاء الاصطناعي والتأسيس والمطالبات) يشكّل محرك العمل الذي يدعم إنتاجيتك مع Copilot. أحسن استخدامه، وعندها لن تكتفي باستخدام Copilot، بل ستستثمره بالكامل في سير عملك.

المصطلحات الأساسية للحوكمة والأمان في Copilot

• امتثال البيانات: قواعد تضمن أن يتعامل Copilot دائماً مع بيانات مؤسستك وفق القوانين الصناعية (مثل GDPR) وسياسة الشركة وضمانات الخصوصية. معرفة من يستطيع الوصول إلى ماذا ضرورية للبقاء ممتثلاً.
• Microsoft Purview: مجموعة Microsoft لإدارة أمان البيانات والخصوصية والامتثال. يساعد Purview في تحديد النُهج الخاصة بمعالجة البيانات وتصنيفها وإجراء عمليات التدقيق لجميع أنشطة Copilot. تعرّف أكثر على دوره في حوكمة Copilot من خلال هذا المرجع الشامل للنُهج.
• Zero trust: نهج أمني لا يفترض أن شيئاً آمن، إذ يُتحقق من كل إجراء يقوم به Copilot ويُتحقق من صحته قبل منح الوصول. لا اختصارات. كل طلب، في كل مرة.
• Data Loss Prevention (DLP): ضوابط آلية تكتشف وتمنع المشاركة العرضية (أو المتعمدة) للبيانات الحساسة عبر Copilot. يعمل DLP كمراقب ذكي يضمن ألا تفلت أي بيانات من الرقابة.
• حدود المستأجر: الجدران الرقمية الصارمة التي تفصل بيانات مؤسستك عن بيانات الآخرين في سحابة Microsoft. يحترم Copilot حدود المستأجر، فلا تنتقل معلوماتك أبداً إلى الجانب الخطأ من المدينة.
• التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC): أدوات إدارية لضبط من يحق له تنفيذ ماذا، وأين، ومع أي بيانات داخل Copilot وعبر M365. يُعد RBAC الأداة الأساسية للتفويض الآمن.
• أذونات Graph: إعدادات تتحكم في البيانات التي يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Copilot سحبها من مصادر بيانات مؤسستكم. يُعد تقييد الأذونات أمرًا بالغ الأهمية لتجنب الإفراط في الانكشاف، كما هو موضح في دليل الحوكمة والامتثال هذا.

ولتطوير استخدامكم لـ Copilot أكثر، يمكنكم الاطلاع على قائمة التحقق العملية للحوكمة الواردة في Copilot Governance: Policy or Pipe Dream?، والتي تغطي العقود والتراخيص والتسمية التلقائية وأفضل الممارسات لمجلس الذكاء الاصطناعي.

نصائح للاستفادة القصوى من Microsoft Copilot

• استفد من مصادر التعلم: لا تكتفِ بالاجتهاد الشخصي، بل استكشف تدريبات Microsoft الرسمية على Copilot، واطلع على أدلة مثل مركز التعلم المركزي لـ Copilot. فهذه المصادر تتطور بسرعة لمواكبة الميزات الجديدة.
• شارك في المجتمع: انضم إلى المنتديات أو المجموعات المهتمة بالمستخدمين لتبادل النصائح ومشاركة السيناريوهات الواقعية واكتشاف المشكلات مبكرًا.
• ابقَ على اطلاع بالتحديثات: يتطور Microsoft Copilot باستمرار، لذا فعّل الإشعارات الخاصة بالقدرات الجديدة وتحديثات الأمان والتغييرات في المصطلحات، حتى لا تُفاجأ بأي تغيير.
• شجّع التوافق على مستوى المؤسسة: شارك أفضل الممارسات وروّج لثقافة الإلمام بـ Copilot. فذلك يجعل العمل الجماعي أكثر سلاسة ويُبقي الجميع على الصفحة الرقمية نفسها.
• أعطِ الأولوية للأمان والحوكمة: اتبع دائمًا توصيات المسؤول لدى مؤسستكم فيما يخص الاستخدام الآمن، وأبلغ عن أي شيء يبدو غير طبيعي.

الأسئلة المتداولة: موارد إضافية لـ microsoft 365 copilot

ما المقصود بمصطلحات Microsoft Copilot ولماذا تهم؟

تشير مصطلحات Microsoft Copilot إلى مجموعة المصطلحات والمفاهيم المستخدمة لوصف ميزات الذكاء الاصطناعي لدى Microsoft ومكوناتها، مثل Copilot Studio والموصلات والمنسّق وأبرز وظائف Copilot. ويساعد فهم هذه المصطلحات المستخدمين على الاستفادة من تجربة Copilot بشكل صحيح، وضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي، وفهم كيفية عمل النماذج الأساسية ونماذج اللغة الكبيرة والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) معًا لتوليد ردود شبيهة بالردود البشرية، وتقديم رؤى من مصادر البيانات الخارجية.

كيف يندرج Copilot Studio ضمن منظومة Copilot؟

Copilot Studio خدمة منخفضة الشيفرة تتيح للمطورين والمُنشئين إنشاء Copilot وتخصيصه. تتصل بموصلات Copilot وموصلات Microsoft Graph، وتضبط الاسترجاع والترتيب الدلالي، وتتكامل مع Azure OpenAI أو غيره من نماذج اللغة الكبيرة، وتنسّق طريقة استجابة المساعد الذكي للمدخلات بلغة طبيعية، واسترجاع المعلومات ذات الصلة من مخطط المعرفة أو Office 365 أو مصادر البيانات الخارجية.

ما هي موصلات Copilot وكيف تصل إلى البيانات الخارجية؟

موصلات Copilot إضافات أو واجهات برمجية تتيح لـ Copilot الوصول إلى مصادر البيانات الخارجية، مثل موصلات Microsoft Graph وواجهات برمجة التطبيقات التابعة لجهات خارجية وقواعد البيانات وMicrosoft Fabric. وتتيح استرجاع المعلومات ذات الصلة، وتمكّن المساعد الرقمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من دمج المعرفة من أنظمة متعددة، بحيث يستطيع Copilot توليد النصوص والإجابة عن الاستفسارات وتقديم ردود تراعي السياق للمدخلات التي يقدمها المستخدم.

كيف ترتبط نماذج اللغة الكبيرة والنماذج الأساسية وAzure OpenAI بـ Microsoft Copilot؟

نماذج اللغة الكبيرة والنماذج الأساسية هي نماذج تعلم آلي تقف خلف توليد النصوص والردود شبيهة بالبشرية. وتعتمد منظومة الذكاء الاصطناعي لدى Microsoft على Azure OpenAI وخدمات Azure AI الأخرى لاستضافة هذه النماذج وضبطها دقيقًا، مما يمكّن Copilot، بوصفه مساعدًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، من استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتطبيق معالجة اللغة الطبيعية، وإنتاج إجابات حوارية للتفاعلات مع المستخدمين، مع مراعاة التحديثات الأمنية وإرشادات الذكاء الاصطناعي المسؤول.

كيف تُحسّن معالجة المدخلات بلغة طبيعية والمعالجة الدلالية تجربة Copilot؟

تتيح المدخلات بلغة طبيعية والمعالجة الدلالية لـ Copilot تفسير اللغة البشرية، واكتشاف النية، وتحويل مدخلات المستخدم إلى استعلامات للاسترجاع أو إجراءات. ومن خلال البحث الدلالي وRAG وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية، يستطيع Copilot استرجاع المعلومات ذات الصلة، وتلخيص كميات كبيرة من النصوص، وتوليد ردود شبيهة بالبشرية تتوافق مع استفسار المستخدم والمعرفة أو البيانات المتاحة عبر الموصلات.

ما حالات الاستخدام الشائعة لـ Microsoft Copilot في الأعمال والإنتاجية؟

تشمل حالات الاستخدام أتمتة صياغة رسائل البريد الإلكتروني في Office 365، وإنشاء تقارير باستخدام بيانات Microsoft Fabric، وتوليد ملخصات من المستندات الطويلة، وتشغيل روبوتات محادثة للدعم الفني، وبناء تطبيقات Power Apps منخفضة التعليمات البرمجية تعتمد على واجهات محادثة من نوع copilot، واسترجاع رؤى العملاء عبر موصلات Microsoft Graph، وتمكين سير عمل تحليلية تستفيد من نماذج التعلم الآلي والتوليد المعزَّز بالاسترجاع لتقديم الإجابات والتوصيات.

كيف تضمن Microsoft التحديثات الأمنية والذكاء الاصطناعي المسؤول في copilots؟

تجمع Microsoft بين ممارسات الأمان على مستوى المنصة، وأذونات الموصلات، وضوابط واجهات برمجة التطبيقات، والتحديثات الأمنية المنتظمة، وبين أطر الذكاء الاصطناعي المسؤول التي تشمل حوكمة النماذج، والمراجعة البشرية، ومراقبة الاستخدام. ويمكن للمؤسسات تطبيق ضوابط الوصول، ومنع فقدان البيانات، والتدقيق، مع اتباع إرشادات Microsoft Learn وأفضل ممارسات الامتثال للحد من المخاطر الناتجة عن المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي والوصول إلى البيانات الخارجية.

هل يستطيع المطورون توسيع copilots باستخدام واجهات برمجة التطبيقات والإضافات وPower Apps؟

نعم، يمكن للمطورين الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات وموصلات copilot والإضافات وأدوات منخفضة التعليمات البرمجية مثل Power Apps لتوسيع copilots؛ إذ يمكنهم استدعاء الخدمات الخارجية عبر واجهات برمجة التطبيقات، ودمج نماذج شبيهة بـ GPT عبر Azure OpenAI، وتنفيذ آليات استرجاع مخصصة من الرسوم البيانية للمعرفة أو قواعد البيانات، واستخدام Copilot Studio لتنسيق سير العمل وتخصيص تجربة copilot لتفاعلات محددة للمستخدمين ولسير العمل في الأعمال.

ما هو التوليد المعزَّز بالاسترجاع، وكيف يساعد في استرجاع المعلومات ذات الصلة؟

يجمع التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG) بين استرجاع المستندات ذات الصلة ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، بحيث يستطيع نموذج الذكاء الاصطناعي تأسيس الردود على مصادر حقيقية. تستخدم copilots هذه التقنية للاستعلام عبر الموصلات، وجلب المستندات الداعمة، وتوليد إجابات تستند إلى محتوى واقعي، مما يحسّن الدقة عندما يولّد الذكاء الاصطناعي النصوص أو يقدم رؤى من كميات كبيرة من النصوص أو من مصادر بيانات خارجية متفرقة.

كيف تقيس المؤسسات تجربة copilot وتحسّن نماذج التعلم؟

تراقب المؤسسات تفاعلات المستخدمين، ومعدلات نجاح الاستعلامات، وحلقات التغذية الراجعة، والمقاييس المتعلقة بالمحادثات، لتحسين المطالبات (prompts)، وإعادة تدريب نماذج التعلم الآلي أو ضبطها بدقة، وتحديث الموصلات، وتعديل إعدادات الاسترجاع الدلالي. كما توفر موارد Microsoft Learn والمصادر الإضافية أفضل الممارسات للتكرار على تجربة copilot، وتحسين الملاءمة، وضمان أن يقدم المساعد الذكي ردوداً مفيدة وشبيهة بالردود البشرية.

ما الدور الذي تؤديه الرسوم البيانية للمعرفة وموصلات Microsoft Graph في الإجابة عن استفسارات المستخدمين؟

تُنظّم الرسوم البيانية للمعرفة وموصلات Microsoft Graph بيانات المؤسسة وتفهرسها، بحيث تستطيع copilots استرجاع حقائق وعلاقات مرتبطة بالسياق بسرعة. وعند ربط هذه العناصر بـ Copilot Studio والمنسّق (orchestrator)، يمكن لـ copilots تكوين ردود أغنى، وعرض المعلومات ذات الصلة من Office 365 أو من مصادر خارجية، والاستجابة بشكل أفضل للاستعلامات المعقدة بلغة طبيعية.

أين يمكنني العثور على الدعم الفني والموارد الإضافية لبناء copilots؟

يمكن للمطورين والمسؤولين الوصول إلى Microsoft Learn، ووثائق Azure AI وAzure OpenAI، وعينات GitHub، ومنتديات المجتمع، والدعم الفني الرسمي من Microsoft. وتشمل الموارد الإضافية وثائق واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بموصلات copilot، وأدلة الذكاء الاصطناعي المسؤول، وأفضل ممارسات التحديثات الأمنية، ودروساً حول استخدام Copilot Studio وPower Apps وMicrosoft Fabric للاستفادة من copilots في حالات استخدام محددة.