Промпты Copilot для управления знаниями: стратегии, лучшие практики и примеры

By Mirko Peters · 2026-04-14

Microsoft 365 Copilot: эффективные примеры промптов. Повысьте продуктивность с помощью мощных промптов Copilot для Excel и не только! Освойте промпты Microsoft 365 Copilot.

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

Это руководство раскрывает всё, что организации нужно знать об использовании промптов с Microsoft Copilot для более эффективного управления знаниями. Оно охватывает основы того, как проектировать, уточнять и внедрять эффективные промпты в средах Microsoft 365 и Azure. Акцент здесь на практике: как использовать инструменты ИИ для поиска, обмена и управления знаниями без типичного хаоса, который часто сопровождает появление новых технологий на рабочем месте.

Мы рассмотрим проверенные стратегии создания промптов, которые действительно работают, а не только в теории, но и в динамичной деловой среде. Реальные примеры и шаблоны дают ИТ-командам, руководителям бизнеса и менеджерам по знаниям хороший старт. Интеграция стоит на первом месте: вы найдёте советы по подключению Copilot к SharePoint, Teams, Dataverse, Power Platform и другим сервисам. Безопасность и управление тоже не забыты: руководство подробно разбирает вопросы соответствия требованиям, ответственного использования ИИ и предотвращения случайных утечек.

Большое внимание уделено лучшим практикам: от промпт-инжиниринга для повышения точности до создания библиотеки промптов, которой сможет пользоваться каждый. Часть материала посвящена измерению того, что работает (и что нет), а также адаптации промптов под разные роли пользователей. Выступаете ли вы в роли пилотного внедрения Copilot, масштабирования или обеспечения корпоративного контроля, это руководство станет универсальным ресурсом для организаций, которые всерьёз стремятся использовать ИИ для надёжного и соответствующего требованиям управления знаниями.

Понимание промптов Copilot в управлении знаниями

В основе ценности Microsoft Copilot для управления знаниями лежит «промпт» — вопрос, запрос или инструкция, которые даются Copilot для получения полезного ответа или действия. Промпт может быть таким простым, как «суммируй этот отчёт», или таким сложным, как «найди актуальные изменения политик, затрагивающих отдел кадров». Эти промпты — способ пользователя направлять Copilot на работу с корпоративными знаниями, по запросу выводя данные, документы или выводы.

В контексте корпоративного управления знаниями промпты Copilot играют ключевую роль в том, как пользователи взаимодействуют с информацией организации и извлекают из неё пользу. Вместо того чтобы искать вручную в письмах, файлах или базах данных, пользователи могут опираться на точно сформулированные промпты, получая конкретные ответы или автоматизируя повседневные задачи с знаниями. Естественный язык позволяет общаться с данными так же, как с коллегой, и связывает технические и деловые потребности.

Промпты определяют пользовательский опыт. Хорошо составленный промпт даёт точные, релевантные результаты с учётом контекста, тогда как расплывчатый или плохо структурированный промпт может привести к путанице или неверным ответам. Именно поэтому проектирование промптов оказывается в центре стратегии работы со знаниями: оно влияет не только на эффективность, но и на доверие, соответствие требованиям и на то, как знания движутся между подразделениями. В следующих разделах рассматриваются практическое построение промптов, реальные сценарии и фундаментальная роль промптов в раскрытии полного потенциала Copilot в Microsoft 365 и Azure.

Распространённые ошибки в работе с промптами Copilot для управления знаниями

• Расплывчатые или неоднозначные промпты: задавание широких вопросов без контекста приводит к общим или нерелевантным ответам.
• Предположение, что один промпт подходит всем: использование одного и того же промпта для разных предметных областей или ролей пользователей игнорирует специфические потребности и даёт слабые результаты.
• Пренебрежение контекстом и ограничениями: отсутствие исходных материалов, границ охвата или ожидаемого формата приводит к непоследовательным или непригодным результатам.
• Излишняя опора на одношаговые взаимодействия: если не строить многошаговые или итеративные промпты, невозможно уточнять ответы и повышать их точность.
• Игнорирование инструкций по цитированию и прослеживаемости: если не запрашивать источники, ссылки или происхождение информации, страдают доверие к материалам знаний и возможность их проверки.
• Слишком много или слишком мало конкретики: чрезмерно подробные промпты могут загнать модель в узкие рамки, а слишком краткие дают расплывчатые ответы.
• Неуказание желаемого формата результата: если не задать формат сводок, шагов, шаблонов или метаданных, результаты становятся непоследовательными.
• Непроверка ответов модели по авторитетным источникам: пропуск проверки создаёт риск распространения ошибок и устаревшей информации.
• Игнорирование требований конфиденциальности и соответствия нормативам: Запросы с чувствительными или регулируемыми данными без обезличивания и защитных мер могут создать юридические и security-риски.
• Слабое версионирование и документирование промптов: Если не отслеживать изменения промптов, результаты невозможно воспроизвести, и это мешает непрерывному совершенствованию.
• Недооценка необходимости участия человека: Полагаться только на Copilot без редакторской проверки снижает качество и соответствие предметной области.
• Ожидание идеальных ответов без настройки: Если не итерировать, не донастраивать и не разрабатывать шаблоны промптов, теряется необходимость оптимизации со временем.
• Игнорирование намерений и роли пользователя: Если промпты не адаптированы под уровень экспертизы разных пользователей, ответы получаются либо слишком техническими, либо слишком упрощёнными.
• Упущение локализации и языковых нюансов: Промпты, которые не учитывают культурные, региональные или языковые различия, могут привести к недопониманию.
• Отсутствие измерения эффективности промптов: Без метрик (точность, релевантность, удовлетворённость пользователей) эффективность промптов невозможно улучшать.

Как Copilot повышает эффективность поиска и обмена знаниями

Microsoft Copilot использует мощный ИИ, чтобы снимать барьеры при поиске знаний в организациях. С Copilot пользователям не нужно точно знать, где искать, или у кого спрашивать: они могут использовать запросы на естественном языке, чтобы получить доступ к общим файлам, чатам, письмам и структурированным данным во всём стеке Microsoft 365. Благодаря пониманию контекста организации и использованию продвинутых возможностей поиска Copilot выводит на поверхность важные сведения, которые иначе остались бы незамеченными, и помогает быстрее принимать решения.

ИИ, лежащий в основе Copilot, хорошо справляется с обработкой языка, выявлением связей и подключением пользователей к релевантным знаниям или людям. Copilot анализирует метаданные, недавние коммуникации и роли пользователей, чтобы адаптировать результат: поиск и предложения получаются одновременно актуальными и учитывающими контекст. Это укрепляет совместную работу, поскольку участники команды могут найти экспертизу или посмотреть актуальные процедуры, не перебирая разрозненные диски.

Ещё одна сильная сторона Copilot — автоматизация обмена знаниями. Регулярные обновления, суммаризация документов и отслеживание пунктов задач становятся бесшовными, когда ими управляют эффективные промпты. Интеграция Copilot между приложениями формирует связанную экосистему знаний, сокращая дублирование и потерю знаний.

Итак, поиск на базе ИИ, учёт контекста и понимание естественного языка в Copilot ускоряют поиск знаний и делают рабочую среду более совместной и информированной, при этом информация остаётся простой в доступе и обмене.

Типы промптов для сценариев управления знаниями

Управление знаниями в организациях на базе Microsoft 365 опирается на множество типов промптов Copilot. Каждый тип предназначен для своей задачи управления знаниями, будь то разбор объёмных документов, поиск экспертов по предметной области или работа с повторяющимися процессами. Если структурировать промпты с учётом конкретного сценария, Copilot возвращает практичные, целевые результаты, а не общие ответы.

Классификация таких промптов упрощает выбор подходящего инструмента для каждой задачи для ИТ- и бизнес-команд. Некоторые промпты создаются для быстрой суммаризации документов, помогая пользователям быстрее усваивать информацию. Другие сосредоточены на поиске информации или людей внутри организации, упрощая поиск экспертизы и внутренние коммуникации. Есть также промпты, специально разработанные для автоматизации повседневных рабочих процессов с знаниями: организация файлов, обновление баз знаний или отслеживание запросов.

В следующих разделах мы подробно рассмотрим каждую категорию промптов и разберём стратегии и примеры, которые можно сразу применить в Word, Outlook, Teams, SharePoint и не только. Понимание этих типов заранее помогает заложить практическую основу для более умного и эффективного использования Copilot в различных сценариях управления знаниями.

Промпты для суммаризации документов с Copilot

• Суммируйте длинные отчёты в Word, чтобы выделить ключевые выводы: это экономит время читателей и ускоряет принятие решений.
• Автоматизируйте создание сводки из длинных цепочек писем в Outlook, чтобы команды могли сосредоточиться на главном и меньше страдать от перегруженного почтового ящика.
• Сократите заметки с собраний в OneNote до сводок в виде маркированного списка, чтобы проще проводить последующие действия и делиться ими с участниками, которые не смогли присутствовать.
• Создавайте краткие сводки статей базы знаний или страниц интranet-сайтов SharePoint, чтобы пользователи мгновенно находили нужный контент.

Промпты для поиска экспертов и работы с базой знаний

• Попросите Copilot найти внутренних экспертов на основе проектной работы, опубликованных документов или профилей навыков в Microsoft 365.
• Запрашивайте организационные ресурсы, чтобы найти руководства по лучшим практикам или документы политик, относящиеся к текущей задаче.
• Ищите результаты прошлых проектов или кейсы клиентов в SharePoint, Teams и OneDrive.
• Запрашивайте сведения о людях, например, кто часто работает над конкретными темами или процессами, для построения сетевых контактов или адаптации новых сотрудников.

Промпты для автоматизации рутinных задач работы со знаниями

• Упорядочивайте цифровые файлы в библиотеках SharePoint, поручив Copilot автоматически применять соглашения об именовании или структуру папок.
• Обновляйте внутренние вики, поручив Copilot включать свежие изменения или этапы проектов из разговоров в Teams.
• Отслеживайте входящие запросы или пробелы в знаниях с помощью промпта, который регистрирует новые обращения и распределяет их по категориям в Microsoft Lists или Dataverse.
• Автоматизируйте эскалации и согласования в Power Platform, создавая промпты, которые запускают рабочие процессы, когда в документах или чатах появляются определённые ключевые слова или темы.

Лучшие практики составления эффективных промптов для Copilot

• Будьте конкретны и прямы: чётко определите, что вы хотите получить от Copilot. Например, вместо «Суммируй» напишите «Выдели основные пункты и задачи для исполнения из этого отчёта».
• Задавайте контекст: укажите relevantные детали, например тип документа, временной период или целевую аудиторию. Так Copilot лучше подстроит ответы под ваши задачи.
• Используйте ясный и однозначный язык: избегайте жаргона и расплывчатых формулировок. Укажите задачу, источник данных и ожидаемый результат. Перед внедрением проверьте промпты на понятность.
• Начинайте с шаблонов: создавайте многоразовые шаблоны промптов для повторяющихся сценариев, таких как поиск знаний или автоматизация процессов, чтобы обеспечить единообразие и снизить количество ошибок.
• Персонализируйте там, где это уместно: указывайте роли пользователей или подразделения (например, «Покажи изменения, относящиеся к финансовому отделу»), чтобы ответы соответствовали потребностям и зонам ответственности заинтересованных сторон.
• Приоритизируйте конфиденциальность данных: исключайте или маскируйте чувствительную информацию в промптах. Следите за тем, чтобы промпты не раскрывали конфиденциальные материалы и не запускали лишнее распространение.
• Итерируйте и проверяйте: постоянно уточняйте промпты на основе обратной связи и результатов. Сотрудничайте с техническими и бизнес-пользователями, чтобы добиться максимальной эффективности.

Оптимизация промптов для сред Microsoft 365 и Azure

• Используйте встроенные точки интеграции: структурируйте промпты так, чтобы они задействовали встроенные коннекторы и API Microsoft 365 для беспрепятственного доступа к файлам, письмам, чатам и базам данных.
• Учитывайте систему контроля доступа: формулируйте запросы с учётом разрешений пользователей и используйте модели безопасности из Azure AD, чтобы сохранять конфиденциальность.
• Выбирайте правильные хранилища: указывайте в запросах сайты SharePoint, каналы Teams или таблицы Dataverse, чтобы точнее настроить, где Copilot ищет информацию, и сделать данные одновременно доступными для поиска и защищёнными. Подробнее о преимуществах управления в Dataverse по сравнению со списками SharePoint читайте здесь.
• Связывайте процессы с Copilot: интегрируйте сценарии запросов Copilot с процессами Power Platform там, где повторяющиеся задачи, например сортировка документов или согласование, требуют автоматизации.
• Соблюдайте баланс с требованиями соответствия: согласовывайте запросы с политиками корпоративного управления, используя DLP, метки конфиденциальности и журналы аудита в Microsoft 365 и Azure для безопасного управления знаниями.

Промпт-инжиниринг для точности и релевантности знаний

Промпт-инжиниринг в управлении корпоративными знаниями — это искусство и наука составления инструкций, благодаря которым ИИ-инструменты, такие как Copilot, дают точные и контекстно уместные ответы. Всё начинается с определения понятного намерения пользователя — какая информация или действие нужны, — а затем с сопоставления этого намерения с источниками данных и контекстом организации. Цель — сократить неоднозначность и добиться того, чтобы результат ИИ соответствовал деловой реальности.

Точность зависит от чётких, хорошо структурированных запросов. Это означает указание нужных деталей — например, типа документа, цели и релевантных временных рамок, — чтобы Copilot мог обратиться к правильным данным. Важен и контекст: запросы должны ссылаться на текущие проекты, назначения в командах или требования соответствия, чтобы ответ соответствовал бизнес-задаче.

Чтобы сохранять актуальность, организации должны регулярно пересматривать и тестировать запросы. Для этого применяются смоделированные запросы (пользовательское тестирование), постоянная обратная связь и циклы проверки, которые помогают выявлять пробелы и меняющиеся потребности бизнеса. Успешный промпт-инжиниринг — это не процесс «настроил и забыл»: он развивается вместе с организацией и адаптируется по мере появления новых данных, политик или сценариев.

Итог: промпт-инжиниринг создаёт цикл обратной связи — тестирование, проверка, доработка, — который надёжно извлекает полезные знания из Copilot и каждый раз поддерживает корпоративную информацию актуальной, релевантной и точной.

Контрольный список промптов Copilot — точность и релевантность знаний

Используйте этот список, чтобы разрабатывать, тестировать и поддерживать промпты Copilot для систем управления знаниями, максимизируя точность, релевантность и надёжность.

• Определите чёткую цель: укажите задачу с знаниями (например, суммаризация, поиск, проверка).
• Добавьте ключевой контекст: вставляйте фразу «промпты Copilot для управления знаниями» там, где это уместно, чтобы задать предметную область.
• Укажите требуемый формат ответа: маркированный список, JSON, ссылки на источники, ограничения по длине.
• Предоставьте авторитетные источники: перечислите предпочтительные документы, базы данных или URL-адреса для использования.
• Задайте правила ссылок на источники: требуйте встроенные ссылки, укажите оценку достоверности источника или идентификаторы ссылок.
• Задайте временные рамки: укажите, какая актуальность информации нужна (например, «информация до 2025 года»).
• Явно определите работу с неопределённостью: поручите Copilot отвечать «неизвестно» или «недостаточно данных», а не строить предположения.
• Определите роль и аудиторию: укажите уровень экспертизы, тон и роль целевого пользователя.
• Минимизируйте неоднозначность: заменяйте местоимения и расплывчатые термины явными сущностями и определениями.
• Приведите примеры входных данных и идеальных ответов, чтобы показать нужное поведение.
• Ограничьте креативность: задайте параметр случайности (temperature) или запретите генерацию за пределами исходных данных.
• Запрашивайте пошаговые рассуждения при проверке фактов или формulировании выводов.
• Требуйте перекрёстной проверки: поручите подтверждать утверждения по нескольким источникам, когда это возможно.
• Включайте метаданные происхождения: запрашивайте название источника, дату и ссылку для каждого фактического утверждения.
• Определите поведение по умолчанию: что возвращать, если источники противоречат друг другу или информация отсутствует.
• Проверяйте граничные случаи: составляйте запросы для противоречивых, неполных или неоднозначных входных данных.
• Запускайте автоматическую проверку: регулярно сравнивайте результаты с эталонными данными или проверенным набором.
• Следите за дрейфом и обновляйте промпты: планируйте периодические пересмотры при изменении базы знаний.
• Журналируйте взаимодействия: записывайте запросы, ответы, источники и отзывы пользователей для аудита.
• Организуйте цикл обратной связи: добавляйте в промпты требование подтверждать пользователем критически важные факты.
• Измеряйте метрики оценки: точность, precision, recall, релевантность и удовлетворенность пользователей.
• Обеспечивайте конфиденциальность и соответствие требованиям: поручайте Copilot исключать или редактировать конфиденциальные данные.
• Локализуйте и адаптируйте: задавайте ограничения по локали и языку, учитывайте культурные особенности.
• Укажите информацию об обновлениях и владельцах: назначьте ответственных за поддержку промптов.

Создание библиотеки промптов для типовых задач управления знаниями

• Создайте общий репозиторий промптов: собирайте промпты, прошедшие экспертную проверку, и группируйте их по сценариям (например, краткое изложение документа, поиск экспертов). Так командам проще находить готовые инструкции.
• Создайте шаблоны для ролей: разрабатывайте промпты под разные роли, например бизнес-аналитиков, ИT-администраторов, HR и других, чтобы они отвечали задачам каждой группы.
• Внедрите механизмы управления и проверки: требуйте проверки и утверждения промптов, чтобы исключить случайное раскрытие конфиденциальной информации и обеспечить качество.
• Упростите адаптацию: позвольте пользователям быстро адаптировать шаблоны под уникальные или меняющиеся бизнес-сценарии. Это поддерживает инновации и сохраняет контроль.
• Документируйте правила использования: добавляйте к каждому промпту библиотеки заметки по применению, примеры и соображения безопасности. Это ускоряет онбординг и снижает риск неверного понимания инструкций.

Реальные примеры промптов Copilot для управления знаниями

Эффективность промптов Copilot зависит от того, насколько правильно выбран пример для конкретного бизнес-контекста. Ниже вы найдете практические примеры промптов для типовых задач управления знаниями: от отделов HR до ИТ-проектных команд. Каждый пример выбран ради практической пользы: например, получение нужной политики соответствия одним вопросом, автоматизация обновления базы знаний или превращение хаотичного собрания в конкретные шаги.

Эти сценарии показывают, как Copilot работает с контентом в Word, Outlook, Teams, Power Platform, SharePoint и других сервисах. Ценность хорошего промпта не только в экономии времени, но и в том, что нужные люди получают надежные, соответствующие требованиям и готовые к действию знания в момент, когда они нужнее всего. Далее материал разбит по категориям, так что для любого рабочего процесса найдется пример и стратегия промпта.

Поиск информации о политиках и процедурах

• Промпт: «Покажи последнюю политику удаленной работы с сайта HR в SharePoint». Находит нужные документы политик без просмотра папок.
• Промпт: «Перечисли действующие процедуры ИБ, опубликованные за последние шесть месяцев». Быстро выделяет ограниченные по времени и критичные для соответствия требованиям обновления.
• Промпт: «Найди официальный чек-лист онбординга новых сотрудников». Помогает HR быстро получить руководства по процедурам для единообразного онбординга.

Автоматизация обновлений базы знаний

• Промпт: «Подготовь черновик новой статьи базы знаний на основе этих заметок с собрания». Мгновенно превращает сырую информацию в структурированный контент.
• Промпт: «Классифицируй последние статьи поддержки и отметь дубликаты». Поддерживает репозитории знаний в порядке, а также упрощает навигацию по ним.
• Промпт: «Подведи итоги и предложи обновления существующих FAQ на основе последних обращений в поддержку». Помогает базе знаний отражать актуальные потребности клиентов.

Формирование итогов собраний и задач

• Промпт: «Подведи итоги ключевых решений и следующих шагов из стенограммы сегодняшнего собрания команды». Выделяет важную информацию для более быстрого последующего действия.
• Промпт: «Перечисли задачи из последнего звонка с клиентом, назначив ответственных и сроки». Обеспечивает подотчетность прямо в итогах собрания.
• Промпт: «Подготовь черновик отчета о ходе работ по итогам нескольких еженедельных статусных собраний». Объединяет разрозненные обновления в единое резюме, которым можно поделиться.

Получение контекстных ответов на основе данных Fabric и Power BI

• Промпт: «Подведи итоги последних трендов продаж по дашбордам Power BI». Дает руководителям аналитические данные в режиме, близком к реальному времени.
• Промпт: «Какие три главных риска были выявлены в наборе данных последнего квартального отчета?» Выделяет практические выводы из источников Microsoft Fabric и Power BI.
• Промпт: «Перечислите все записи с ограничениями безопасности на уровне строк для проверки соответствия требованиям.» Использует модели безопасности Power BI и Fabric для поддержки управления данными — см. также это руководство по безопасности на уровне строк.
• Промпт: «Создайте сводку изменений в безопасных конвейерах данных за прошлый месяц.» Помогает быть в курсе обновлений безопасности с опорой на материалы о конвейерах данных Microsoft Fabric.

Управление промптами и безопасность в корпоративной среде

Copilot упрощает работу со знаниями, но вместе с этим возникают новые вопросы управления, безопасности и соответствия требованиям, особенно в отраслях, где утечка информации или ненадлежащая обработка данных создаёт реальный риск. Продуманная стратегия управления промптами внедряет механизмы контроля с самого начала и гарантирует, что каждый промпт Copilot соответствует корпоративным политикам безопасности и нормативным обязанностям.

В следующих разделах мы подробно разберём наиболее важные направления управления. Вы найдёте рекомендации по предотвращению случайных утечек данных, контрольные списки для безопасного проектирования промптов и советы о том, когда стоит автоматизировать процесс, а когда необходим контроль со стороны человека. Microsoft Purview занимает центральное место благодаря своей роли в обеспечении соответствия требованиям на всём протяжении процесса: от аудита результатов промптов до контроля того, что каждый рабочий процесс со знаниями отслеживается и защищён.

По мере расширения использования Copilot ИT-команды, юридические службы и специалисты по соответствию требованиям должны совместно стандартизировать использование промптов, применять DLP и блокировать рискованные действия до того, как они попадут в производственную среду. В следующих разделах рассматриваются подходы на уровне промптов и на уровне платформы, которые помогают сохранять безопасность, прозрачность и строгое управление знаниями в масштабах организации.

Снижение рисков утечки данных и случайного обмена

• Внедрите политики предотвращения утечки данных (DLP) для Copilot, блокируя передачу конфиденциального контента за пределы утверждённых каналов. Подробное руководство по настройке доступно здесь.
• Настраивайте промпты так, чтобы они не ссылались на конфиденциальную информацию: маскируйте или переформулируйте промпты, которые могут непреднамеренно вывести защищённые документы.
• Отслеживайте шаблоны общего доступа на предмет рискованных действий (внешние ссылки, широкий доступ к командам) с помощью инструментов, описанных в этой методике по безопасности SharePoint.
• Разделите среды Power Platform и применяйте целевые политики DLP — см. полезные советы здесь.

Контрольный список для безопасного проектирования промптов Copilot

• Проверяйте содержимое промптов на чувствительность: не включайте в текст промпта данные, подпадающие под регулирование, или конфиденциальные данные.
• Применяйте принцип наименьших привилегий: убедитесь, что промпты получают данные только из тех мест и ресурсов, которые пользователь имеет право просматривать. Подробнее о защите разрешений Copilot читайте в этом руководстве.
• Проверяйте рабочие процессы с промптами на соответствие корпоративным политикам DLP и автоматической маркировки перед вводом в эксплуатацию.
• Документируйте владельцев и роли в управлении для каждого промпта, связывая их с бизнес-командами и командами по соответствию требованиям. Контрольный список внедрения управления доступен здесь.
• Регулярно проверяйте промпты и результаты на соответствие требованиям, используя инструменты мониторинга, такие как Purview Audit и Sentinel.

Баланс между автоматизацией ИИ и ручным контролем

Баланс между возможностями автоматизации Copilot и контролем со стороны человека имеет решающее значение для качественного управления знаниями и надёжного соответствия требованиям. Автоматизация позволяет быстро находить данные, суммировать контент и ускорять рутинные рабочие процессы, но не каждый результат должен проходить без проверки. Люди добавляют суждение, контекст и верификацию, что критически важно в регулируемых сферах и для наиболее значимых активов знаний.

Компаниям стоит определить контрольные точки в рабочих процессах, основанных на Copilot, особенно когда запросы затрагивают чувствительный контент или требования соответствия. Такие инструменты, как Microsoft Purview, поддерживают непрерывный мониторинг и оповещения, если что-то идёт не так, — подробнее об расширенном управлении агентами Copilot читайте здесь. Сочетание скорости ИИ с ручной проверкой даёт организациям лучшее из двух миров: эффективность и ответственность.

Соответствующие требованиям рабочие процессы работы со знаниями с Microsoft Purview

• Используйте Microsoft Purview Audit, чтобы отслеживать всю активность запросов и результатов Copilot для соответствия нормативным требованиям — советы по настройке описаны здесь.
• Применяйте метки конфиденциальности к документам, созданным с помощью Copilot, чтобы автоматически обеспечивать контроль доступа.
• Включайте процессы согласования запросов, особенно для изменений в базе знаний или в политических документах, с мониторингом разрешений и журналов аудита в Purview. Чтобы повысить внедрение, используйте централизованный Центр обучения Copilot, о котором мы рассказывали здесь.

Измерение эффективности запросов и ценности знаний

• Отслеживайте метрики использования: фиксируйте, как часто используется каждый запрос Copilot и какие из них запускают последующие действия. Часто используемые запросы обычно указывают на эффективные рабочие процессы работы со знаниями.
• Оценивайте точность ответов: периодически проверяйте результаты запросов на корректность и релевантность. Поддерживайте каналы обратной связи от пользователей, чтобы выявлять ошибки и меняющиеся потребности.
• Анализируйте время поиска знаний: сравните время получения нужной информации до и после внедрения Copilot. Сокращение ручного поиска — явный признак возврата инвестиций.
• Собирайте данные об удовлетворённости пользователей: проводите регулярные опросы или короткие проверки, чтобы понять, насколько пользователям полезны ответы на запросы и насколько их легко interpretировать.
• Отслеживайте повторное использование знаний: измеряйте, как часто Copilot находит существующие политики, процедуры или исторические данные. Чем выше повторное использование, тем лучше извлекается ценность из корпоративных знаний.

Адаптация запросов для разных ролей пользователей

• ИT-администраторы: создавайте запросы для журналов аудита, проверок доступа и проверок соответствия, чтобы администраторы могли быстро оценивать состояние безопасности или реагировать на инциденты.
• Бизнес-пользователи: настраивайте запросы для поиска проектной документации, обобщения переписки с клиентами или автоматизации отчётности. Следите за тем, чтобы язык соответствовал деловой терминологии.
• Команды безопасности и соответствия требованиям: предоставьте специалистам по безопасности запросы для инцидентов DLP, проверки разрешений и мониторинга соответствия в реальном времени с опорой на журналы Purview или Sentinel.
• Специалисты службы поддержки и service desk: создавайте запросы, которые находят свежие статьи базы знаний или руководства по устранению неполадок, для быстрого и единообразного решения заявок.
• Руководители: предлагайте запросы верхнего уровня, которые обобщают бизнес-тренды, данные о продажах или операционные риски из Power BI или корпоративных панелей мониторинга для принятия решений.

Интеграция запросов Copilot с Power Platform и Power BI

Интеграция запросов Copilot с Power Platform и Power BI открывает расширенное управление знаниями во всей среде Microsoft 365. Пользователи могут встраивать запросы в пользовательские приложения, рабочие процессы и панели мониторинга, чтобы аналитика естественно вписывалась в бизнес-процессы, которые люди используют каждый день.

Интеграция с Power BI позволяет пользователям запрашивать и обобщать аналитические данные на естественном языке, делая сложные показатели эффективности понятнее для нетехнических заинтересованных сторон. В Power Platform запросы могут запускать автоматизацию рабочих процессов, например создавать записи в Dataverse, обновлять списки SharePoint или отправлять уведомления на основе обнаруженных инсайтов.

Такую интеграцию необходимо проектировать с учётом управления, особенно когда Copilot подключается к критически важным для бизнеса данным. Подробный разбор защиты и управления решениями Power Platform см. в этом руководстве. Продуманные запросы в сочетании с надёжными средствами безопасности и аудита обеспечивают, что потоки знаний остаются гибкими и соответствуют требованиям во всех приложениях, автоматизации и аналитике.

Связывание Copilot с контентом SharePoint, Teams и Dataverse

• Настройте промпты так, чтобы они находили документы на конкретных сайтах SharePoint, — руководства для команд и файлы проектов становятся доступны бизнес-пользователям мгновенно.
• Ссылайтесь на каналы Teams в промптах, чтобы быстро получать ключевые обсуждения, решения и общие файлы. Это особенно полезно для распределённых и гибридных команд, которые ведут проекты в реальном времени.
• Используйте интеграцию с Dataverse для доступа к реляционным данным, которые лежат в основе бизнес-приложений. Во многих сценариях такой подход безопаснее и масштабируемее, чем опора на списки SharePoint, — подробнее об этом в этом руководстве по управлению.
• Направляйте промпты на страницы SharePoint или расположения OneDrive, чтобы суммаризировать учебные материалы или собирать доказательства для аудитов. Стратегии дисциплины в этой области также разобраны в этом подкасте об управлении SharePoint.

Обучение и онбординг команд работе с промптами Copilot

• Централизуйте учебные материалы: запустите управляемый, учитывающий особенности клиента Учебный центр Copilot с актуальными обучающими и справочными материалами. Руководство по внедрению найдёте здесь.
• Используйте обучение на сценариях: объясняйте работу на практических примерах, которые повторяют повседневные задачи пользователей по управлению знаниями.
• Проясните возможности и ограничения: обучение должно охватывать и то, что Copilot умеет, и то, чего он делать не может. Рассмотрите рекомендации по разработке промптов и обязанности сотрудников в части соблюдения требований.
• Внедрите процессы проверки промптов: дайте руководителям групп и администраторам право проверять и утверждать промпты, которые отправляют конечные пользователи, чтобы рискованные или некачественные инструкции не попадали в эксплуатацию.
• Поддерживайте непрерывное обучение: регулярно обновляйте материалы для онбординга, внося улучшения на основе обратной связи, уроки из опыта и новые шаблоны промптов, соответствующие меняющимся потребностям бизнеса.

Работа с теневыми ИТ и неутверждёнными промптами

Теневые ИТ, то есть ситуации, когда пользователи создают или внедряют промпты Copilot вне стандартного управления, создают скрытые риски для целостности знаний и безопасности данных. Неутверждённые промпты могут извлекать конфиденциальную информацию или автоматизировать действия без контроля, открывая лазейки для утечек и нарушений требований. Эта проблема особенно актуальна по мере того, как инструменты ИИ становятся удобнее и доступнее.

Организациям нужно инвентаризировать и отслеживать использование промптов в Microsoft 365 и подключённых приложениях, применяя такие инструменты, как Defender for Cloud Apps, условный доступ и DLP в Purview. Чтобы вернуть видимость и ввести ограничения на использование Copilot, необходимы надёжные политики согласия на приложения, контроля доступа и процессов утверждения. Практические тактики снижения рисков разобраны в материалах о управлении агентами ИИ и о рисках теневых ИТ в Foundry.

Регулярный план аудита помогает вовремя обнаружить несанкционированные промпты. ИТ-команды должны сочетать технические средства контроля с обучением пользователей, чтобы закрепить безопасное использование Copilot. Пошаговый план устранения теневых ИТ в Microsoft 365 описан в этом пошаговом руководстве.

Типичные ошибки при разработке промптов Copilot

• Неоднозначные промпты: расплывчатые формулировки сбивают Copilot и приводят к неполным или нерелевантным результатам. Всегда указывайте, что нужно найти, где и зачем.
• Слишком широкая область поиска: промпты, которые охватывают слишком много источников (например, «Найди все документы везде»), расходуют ресурсы и повышают риск раскрытия конфиденциальных данных.
• Игнорирование мер безопасности: если не применять DLP или метки конфиденциальности к результатам промптов, можно случайно утечь собственная или регулируемая информация. Почему управление не происходит автоматически, см. здесь.
• Игнорирование потребностей ролей: если промпты не адаптированы под разных пользователей, ответы могут оказаться нерелевантными или лишёнными контекста, что снижает доверие и удобство использования.
• Отсутствие тестирования и проверки: пропуск проверки промптов и циклов обратной связи приводит к некачественному и ненадёжному извлечению знаний. Ключ к успеху — непрерывное совершенствование.

Будущие тенденции в Copilot и ИИ для управления знаниями

Ландшафт Copilot и ИИ-управления знаниями быстро развивается, и всё сильнее чувствуется движение к всё более адаптивным и учитывающим контекст системам промптов. Исследования отрасли показывают, что к 2023 году более 60% руководителей ИТ-направления крупных компаний планировали расширить использование генеративного ИИ для поиска знаний к 2025 году, по данным IDC. Следующее поколение Copilot, вероятно, получит динамическую адаптацию промптов: система будет учитывать намерения, поведение и обратную связь пользователя в реальном времени и на ходу формировать ответы.

Эксперты также ожидают более глубокой интеграции с аналитикой: Copilot всё лучше будет выделять инсайты из структурированных и неструктурированных данных, включая системы ERP, CRM и IoT. Кейсы ранних adopters показывают заметный рост повторного использования знаний: некоторые организации сообщают о сокращении избыточного создания знаний на 25–40% благодаря более точным ИИ-промптам.

Что касается безопасности, стоит ждать более надёжных ограничений на основе политик, по мере того как требования регуляторов ужесточаются, а зрелость ИИ растёт. Сочетание ИИ и корпоративного уровня аудируемости, особенно с развитием инструментов Microsoft Purview и Defender, означает, что управление промптами станет полноценной функцией, а не запоздалой мыслью.

Часто задаваемые вопросы о промптах Copilot

microsoft copilot prompts: начало работы с эффективными промптами

Что такое промпты Copilot для управления знаниями?

Промпты Copilot для управления знаниями — это краткие инструкции, которые вы даёте Microsoft 365 Copilot или другим инструментам генеративного ИИ, чтобы находить, суммировать или упорядочивать корпоративные знания. Хорошо составленный промпт сообщает Copilot, что именно вам нужно: ключевые мысли, данные, краткое резюме или список тезисов, — и тогда инструмент может показать релевантный контент и помочь командам работать умнее, тратя меньше времени на поиск.

Как начать использовать Microsoft 365 Copilot для управления знаниями?

Чтобы начать, подключите Copilot к источникам знаний (SharePoint, Teams, OneDrive или сторонним системам), выберите сценарий, например онбординг или заметки к собранию, а затем составьте конкретные промпты для Copilot в разговорном стиле. Например: «Подготовь краткое резюме дорожной карты продукта на первый квартал с выделением трёх ключевых рисков и двух ключевых данных». Используйте итеративное уточнение: объясняйте Copilot, что вам нужно, и корректируйте запрос, пока не появится лаконичный результат.

Какие примеры эффективных промптов для Copilot в управлении знаниями?

Эффективные промпты ясны и ориентированы на результат. Примеры: «Суммируй последние пять обращений в поддержку по первопричинам и предлагаемым исправлениям, оформи в виде маркированного списка», «Составь резюме соглашения с поставщиком в один абзац, выделив обязательства и сроки», или «Выдели ключевые тезисы и связанные с ними данные из отчёта по проекту за апрель для руководства». Добавление контекста, например аудитории и желаемой длины, даёт более точные ответы.

Как попросить Copilot подготовить краткие резюме для руководства?

Задавайте Copilot явные ограничения: «Напиши краткое резюме для руководства (3–4 предложения), выделив три главных тезиса и одно рекомендуемое действие». Такие слова, как «краткое», «резюме для руководства» и «ключевые тезисы», помогают модели расставить приоритеты в пользу лаконичности и релевантности, чтобы заинтересованные стороны быстро получали главное.

Может ли Microsoft Copilot преобразовать длинные документы в маркированные списки?

Да. Попросите Microsoft Copilot извлечь и сжать информацию в виде маркированного списка: «Преврати этот 12-страничный отчёт в восемь пунктов, охватывающих цели, результаты и следующие шаги». Разговорный характер Copilot позволяет уточнять результат последующими запросами, например «сократи ещё» или «добавь подтверждающие данные».

Какие типичные сценарии использования Copilot в управлении знаниями?

Типичные сценарии включают создание доступных для поиска сводок, подготовку плейбуков для онбординга, извлечение задач из заметок к собранию, картирование экспертизы по командам и резюмирование документов по соответствию требованиям. Каждый сценарий выигрывает от промптов для Copilot, адаптированных под аудиторию (руководство или операционные сотрудники) и нужный формат (маркированный список, черновик письма, краткое резюме).

Как составить промпт, чтобы Copilot понимал, какие именно данные нужно показать?

Будьте конкретны в отношении нужных данных: «Выведи данные о продажах за первый квартал по регионам и перечисли три тенденции, подкреплённые цифрами». Укажите источник и требуемый формат, а при необходимости используйте уточняющие запросы, чтобы получить более детальные таблицы или визуальные сводки в Excel.

Нужно ли использовать OpenAI или Azure OpenAI, чтобы работать с Copilot?

Microsoft 365 Copilot объединяет технологии Microsoft Copilot с облачными службами Microsoft. Некоторые организации используют Azure OpenAI Service для пользовательских моделей или расширенных интеграций. Выбор зависит от требований к конфиденциальности, настройке и интеграции. Возможности на основе OpenAI лежат в основе функций генеративного ИИ, но корпоративные развертывания часто работают через Azure OpenAI, что упрощает управление.

Как диалоговые запросы улучшают поиск знаний?

Диалоговые запросы позволяют итеративно уточнять результаты. Начните с общего запроса («Подведи итоги последних отзывов о продукте»), а затем добавьте конкретику («Сосредоточься на проблемах удобства использования и перечисли три предлагаемых исправления»). Такой обмен репликами помогает Copilot сузить область поиска и быстрее находить наиболее релевантные знания, поэтому команды тратят меньше времени на формулировку запросов и больше на действия.

Что на практике означает «скажите Copilot, что вам нужно»?

Это означает четко задать цель, формат и ограничения. Например: «Попроси Copilot подготовить двухабзацную проектную справку для руководства, включить ключевые этапы и два риска и завершить рекомендуемыми следующими шагами». Явные инструкции снижают неоднозначность и дают результат, соответствующий вашим целям.

Как Copilot может помочь работать эффективнее и сэкономить время?

Copilot автоматизирует повторяющуюся обработку информации: суммирует длинные документы, выделяет задачи или составляет черновики писем, чтобы вы могли сосредоточиться на решениях. Создавая краткие сводки, ключевые тезисы и списки действий, он сокращает время на ручной отбор материалов и помогает командам принимать более быстрые и обоснованные решения.

Нужно ли учитывать вопросы конфиденциальности и управления при использовании Copilot для управления знаниями?

Да. Убедитесь, что настроены размещение данных и контроль доступа, особенно при интеграции с SharePoint или Teams. Там, где это требуется, используйте Azure OpenAI или корпоративные средства контроля Microsoft и определите, кто может использовать Copilot с конфиденциальными источниками. В запросах не следует раскрывать конфиденциальные сведения, если это не разрешено политиками.

Как заставить Copilot готовить материалы для разных аудиторий (руководство и исполнители)?

Укажите аудиторию в запросе: «Подготовь двухпредложенное резюме для руководства» или, наоборот, «Составь пошаговый операционный чек-лист для команды внедрения». Также укажите тон (кратко или подробно), формат (маркированный список, черновик) и необходимые данные, чтобы материал имел нужную глубину.

Может ли Copilot помочь с работой со знаниями в Excel?

Да. Используйте запросы вроде «Сведи этот лист Excel к трем ключевым выводам и подготовь сводку, удобную для сводных таблиц», или «Составь краткую справку о главных тенденциях, показанных в этой таблице». Copilot может анализировать таблицы, выявлять тенденции и готовить сводки, подходящие для презентаций или отчетов.

Каковы лучшие практики составления запросов Microsoft Copilot для стабильных результатов?

Основные рекомендации: точно формулировать цель и формат, указывать контекст и желаемый объем, при необходимости запрашивать маркированные списки или резюме для руководства и уточнять результат в диалоге. Запросы должны быть краткими, но информативными, чтобы модель сосредоточилась на нужных знаниях и выдавала предсказуемые и надежные результаты.

Как создавать воспроизводимые запросы для использования в команде?

Документируйте шаблоны и примеры. Создавайте шаблоны запросов вроде «Сведи X к 5 пунктам с тремя главными данными и одной рекомендацией». Храните утвержденные запросы в базе знаний и обучайте сотрудников адаптировать их. Это обеспечивает стабильные результаты и ускоряет внедрение во всей организации.

Каких ограничений стоит ожидать от генеративного ИИ при управлении знаниями?

К ограничениям относятся возможные галлюцинации, неполный контекст, если источники данных не подключены, и чувствительность к формулировке запроса. Проверяйте критически важные данные по авторитетным источникам и используйте Copilot как помощника, который ускоряет работу, а не как единственный источник истины.

Как Microsoft Copilot интегрируется с существующими системами управления знаниями?

Copilot интегрируется с приложениями Microsoft 365 (SharePoint, Teams, OneDrive) и может быть расширен на другие системы через коннекторы или интеграции с Azure OpenAI. Подключение источников позволяет Copilot находить релевантные документы и данные, чтобы готовить точные сводки и черновики с учетом вашего графа знаний.

Какие метрики использовать для оценки эффективности Copilot в управлении знаниями?

Отслеживайте время, сэкономленное на задачах, снижение количества поисковых запросов, удовлетворённость пользователей, точность сводок (соответствие исходным материалам) и уровень внедрения. Смотрите, сокращают ли результаты длительность собраний и ускоряют ли они принятие решений. Такие метрики показывают реальный прирост продуктивности и то, что команды начинают работать эффективнее с помощью ИИ-ассистента.

Как объяснить Copilot, что нужно сосредоточиться на конкретных действиях, а не только на сводках?

Добавьте в запрос чёткие инструкции, ориентированные на действия: "Выдели 5 главных пунктов для действий из стенограммы этого собрания, назначь ответственных, если они упомянуты, и предложи планируемые сроки." Формулировка запроса вокруг действий помогает добиться того, что ответ будет ставить акцент на следующих шагах, а не на пассивном пересказе.

Можно ли настраивать запросы Copilot под роль или отдел?

Да. Адаптируйте запросы под роли (например, "Для HR: сведи отзывы о кандидатах в плюсы и минусы и рекомендуемые следующие шаги") или отделы, добавляя контекст и ожидаемый формат. Запросы, рассчитанные на конкретную роль, помогают Copilot выдавать результаты, которые соответствуют потребностям разных участников процесса.

Нужны ли навыки промпт-инжиниринга, чтобы эффективно использовать Copilot?

Базовые навыки составления запросов полезны, но не обязательны. Освойте несколько шаблонов: попросите краткое резюме для руководства, список ключевых пунктов или маркированный список с данными, а затем уточняйте ответы в диалоге. Для сложных сценариев промпт-инжиниринг и такие инструменты, как Azure OpenAI, помогут повысить производительность.

Как добиться, чтобы ответы Copilot содержали проверяемые данные?

Запрашивайте ссылки на источники прямо в запросе: "Подведи итоги выводов и укажи название исходного документа и номера страниц для каждого фактического данных." Затем сверяйте результаты с исходными документами. Использование подключённых корпоративных источников повышает прослеживаемость и доверие к результатам.

Какую роль технологии OpenAI играют в Microsoft Copilot?

Технологии OpenAI лежат в основе генеративных ИИ-моделей, которые обеспечивают диалоговые возможности Copilot и создание контента. Microsoft интегрирует эти возможности в Microsoft 365 Copilot с корпоративным уровнем контроля, а также предлагает такие варианты, как Azure OpenAI, для выполнения требований соответствия и настройки.

Как быстро команды могут получить пользу от Copilot в управлении знаниями?

Для простых задач, таких как суммаризация документов или выделение пунктов для действий, отдача часто заметна быстро, иногда в течение нескольких дней. Более сложные интеграции (подключение нескольких репозиториев знаний или настройка через Azure OpenAI) могут занять несколько недель, но со временем дают более глубокий прирост продуктивности и более эффективные рабочие процессы.

Как использовать Copilot для подготовки документов с политиками и руководствами?

Передайте Copilot имеющиеся материалы и понятное задание: "Составь краткую политику (на одну страницу) по удалённой работе: перечисли ключевые положения, зоны ответственности и два ссылки на требования соответствия." Попросите краткое резюме для руководства и чек-лист с маркированными пунктами, чтобы черновик был практичным и удобным для проверки.

Какие приёмы диалога дают лучшие результаты с Copilot?

Работайте итеративно: начните с общего запроса, а затем сужайте его уточняющими вопросами. Используйте ролевые запросы, например: "Действуй как продакт-менеджер и сведи беклог к главным приоритетам." Указывайте формат (маркированный список, черновик, резюме для руководства) и ограничения (объём, тон), чтобы ответы соответствовали ожиданиям.

Главное о внедрении эффективных запросов Copilot

• Делайте упор на ясность и контекст в каждом запросе к Copilot: конкретика всегда работает лучше расплывчатых просьб.
• Подбирайте запросы под роли пользователей, бизнес-задачи и требования соответствия, чтобы получить лучший результат.
• Постоянно управляйте использованием запросов Copilot и контролируйте его, используя DLP и инструменты аудита, чтобы предотвращать утечки.
• Централизуйте шаблоны, циклы проверки и обучение, чтобы ускорить внедрение и снизить риски теневых ИТ.
• Со временем улучшайте запросы, связывая работу со знаниями с реальной деловой ценностью.