2025-12-12

Microsoft 365 में एक ऑडिट-योग्य मल्टी-एजेंट Copilot बनाएं

क्या आपने कभी किसी AI के उत्तर पर भरोसा किया है जो बहुत निश्चित लगा, और फिर पता चला कि आप यह साबित नहीं कर सकते कि वह कहाँ से आया था? यह वीडियो इस बात का गहन विश्लेषण है कि सिंगल एजेंट कैसे भ्रम (hallucinate) पैदा करते हैं, डेटा लीक करते हैं, पुराने इंडेक्स से भटकते हैं, और हर उस ऑडिट में विफल होते हैं जो मायने रखता है। साथ ही यह भी बताया गया है कि Microsoft 365 में मल्टी-एजेंट रेफ़रेंस आर्किटेक्चर के ज़रिए इन्हें कैसे ठीक किया जाए। आप देखेंगे कि SPFx + Azure OpenAI + LlamaIndex की श्रृंखलाएँ कहाँ गलत हो जाती हैं: कमज़ोर RAG रिट्रीवल, रीरैंक का अभाव, दिखावटी उद्धरण (citations), प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, अत्यधिक विशेषाधिकार वाले Graph कनेक्टर, और पुराने SharePoint इंडेक्स। इसके बाद हम सिस्टम को पुनर्निर्मित करते हैं, जिसमें रिट्रीवल, रीरैंक, सत्यापन, रेड-टीम और ब्लू-टीम नीति, रखरखाव और अनुपालन के लिए समर्पित एजेंट हैं, जिन्हें Azure API Management और अनुमति-जागरूक Microsoft Search या Copilot रिट्रीवल के सामने रखा गया है। आप सीखेंगे कि चेन ऑफ कस्टडी (chain of custody) कैसे लागू करें, प्रॉम्प्ट और टूल कॉल कैसे लॉग करें, लाइन-स्तर के उद्धरण कैसे अनिवार्य करें, और मांग पर उत्तरों को पुनः चलाकर कैसे जाँचें।

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Build an Auditable Multi-Agent Copilot in Microsoft 365 (English)