Источники данных Microsoft Copilot: подробный разбор

By Mirko Peters · 2026-03-21 · Updated 2026-03-24

Коннекторы Microsoft 365 Copilot: внешние источники данных. Расширьте возможности Copilot за счёт внешних данных! Подключайте источники знаний, чтобы улучшить работу Microsoft Search и Copilot.

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

Если вы изучаете Microsoft Copilot, понимание того, откуда он берёт знания, — это уже половина успеха на пути к по-настоящему полезному результату. В этой статье разбираются ключевые источники данных, на которые опирается Microsoft Copilot: встроенные подключения Microsoft 365 и растущее число сторонних интеграций.

Вы узнаете, как Copilot получает доступ к бизнес-информации, как обрабатывает и защищает её — будь то данные на ваших сайтах SharePoint, облачные документы или подключённые бизнес-приложения вроде Salesforce. Мы разбираем как технические детали, так и то, как управление и конфиденциальность данных вписываются в общую картину. Неважно, настраиваете ли вы Copilot впервые или ищете лучшие практики защиты чувствительных данных: всё, что нужно для прочного понимания темы, начинается здесь.

• Они могут загружать сторонний контент за пределами приложений Microsoft: коннекторы Copilot позволяют подключать внешние системы (CRM, файловые хранилища, пользовательские приложения) к той же базе знаний, которую использует Microsoft Copilot.
• Коннекторы создают одновременно поисковые индексы и векторные представления (эмбеддинги). Copilot индексирует не только текст: он строит семантические векторы, поэтому ответы формируются на основе смысла, а не только ключевых слов.
• Безопасность и соответствие требованиям следуют за данными: загруженный контент учитывает политики Microsoft Purview, метки конфиденциальности и существующие средства контроля доступа Microsoft 365, поэтому в результатах запросов отображаются только авторизованные данные.
• Поддерживается инкрементальная синхронизация и обновление в реальном времени: многие коннекторы могут передавать изменения часто или использовать уведомления об изменениях на основе веб-хуков, чтобы Copilot быстро получал актуальный контент.
• Коннекторы можно ограничивать конкретными командами или папками: администраторы могут ограничить, какой контент открывает коннектор (по сайту, папке или метаданным), чтобы снизить объём лишнего и минимизировать риск раскрытия данных.
• Возможны частные и пользовательские коннекторы: организации могут создавать собственные коннекторы (с помощью платформ коннекторов или API), чтобы сопоставлять проприетарные схемы и преобразовывать данные перед загрузкой.
• Телеметрия коннекторов помогает настраивать релевантность и управление: метрики использования, состояние индексации и сигналы запросов доступны, поэтому администраторы могут уточнять источники, управлять затратами и со временем повышать качество ответов.

Знакомство с источниками знаний в Microsoft Copilot

Огромная часть того, что делает Microsoft Copilot таким мощным, — это широкий набор источников знаний, к которым он может обращаться. Это не просто «файлы в папке» или заметки во входящих: речь о письмах, чатах, документах, календарях и даже совместных вики, которые вместе служат топливом для ответов Copilot. Так формируется экосистема, в которой Copilot связывает разрозненную информацию и предлагает выводы, которые вручную найти было бы непросто.

Но не стоит думать, что Copilot использует только поверхностные данные. Он работает как с структурированным контентом (базами данных и списками), так и с неструктурированным (например, заметками собраний, журналами чатов и презентациями PowerPoint). Охват и тип подключённых данных напрямую влияют на то, насколько Copilot учитывает контекст и действительно полезен. Понимание того, что считается источником знаний, и почему это важно, — первый шаг к тому, чтобы извлечь максимум из инвестиций в Copilot.

В следующих разделах вы получите гораздо более ясное представление о том, какие конкретные источники распознаёт Copilot и как он использует ключевые платформы Microsoft 365, такие как SharePoint и OneDrive. Эта основа поможет вам подключать, управлять и оптимизировать Copilot так, чтобы это было одновременно безопасно и эффективно.

Поддерживаемые источники знаний для Microsoft 365 Copilot

• Письма и вложения: Copilot извлекает контекстные сведения из писем, включая цепочки переписки, архивные сообщения и все те забытые вложения. Например, он может найти важный договор, спрятанный во входящих, и кратко изложить его условия.
• Документы (Word, Excel, PowerPoint, PDF): Независимо от того, хранятся ли они в SharePoint, OneDrive или Teams, Copilot обрабатывает эти файлы, чтобы отвечать на вопросы, готовить новые документы или анализировать тенденции. PDF-файлы и облачные файлы также входят в число поддерживаемых.
• Чаты и переписка: Чаты Teams, сообщения и стенограммы собраний индексируются для получения выводов и быстрого поиска справочной информации. Если решение было принято в групповом чате полгода назад, Copilot без труда найдёт его снова.
• Календари и события: данные календарей Outlook и Teams помогают Copilot понимать контекст, сроки и историю собраний, что важно для личных напоминаний или для того, чтобы быстро найти, что обсуждали в прошлом квартале.
• Вики и совместные пространства: базы знаний, сайты SharePoint и корпоративные вики содержат кладезь внутренних ссылок и процедур, которые Copilot может использовать для адаптации новых сотрудников, поиска решений проблем или просто для того, чтобы найти ту политику HR, которую вы постоянно забываете.
• Структурированные бизнес-данные: данные из списков SharePoint доступны, но будьте внимательны к проблемам управления. Для сложных, чувствительных или долгосрочных наборов данных рекомендуется Microsoft Dataverse благодаря надёжным механизмам безопасности, связям между таблицами и средствам обеспечения соответствия требованиям.
• Внешние источники данных: через коннекторы и API Copilot обращается к сторонним инструментам (например, Salesforce или Zendesk) и пользовательским бизнес-системам, устраняя разрозненность данных и давая целостную картину. Благодаря этому ответы Copilot становятся полнее и ближе к реальным бизнес-задачам.

Интеграция всех этих источников информации позволяет Copilot решать самые разные задачи: от создания краткого изложения содержимого до бизнес-аналитики. Он помогает пользователям находить связи и извлекать знания, которые раньше были заперты в отдельных информационных silos.

Источники интеграции Microsoft 365: SharePoint и OneDrive

Основа работы Microsoft Copilot — SharePoint и OneDrive. Эти платформы выступают главными хранилищами контента в организациях: здесь находятся всё — от проектной документации и отчётов до договоров и совместных таблиц. Когда Copilot приступает к работе, он анализирует эти хранилища, выполняет семантический поиск и выводит самую релевантную информацию прямо в ваш рабочий процесс.

В SharePoint команды часто хранят структурированные документы, списки, корпоративные вики и конфиденциальные записи. Интеграция с Copilot открывает возможности поиска в реальном времени, создания кратких изложений документов и синтеза знаний из всего этого содержимого. OneDrive, в свою очередь, служит личным хранилищем отдельных файлов. Copilot может индексировать, обобщать и находить личные заметки, черновики или рабочие документы в OneDrive с учётом разрешений пользователя.

Безопасность является основой этих связей. Copilot учитывает все разрешения пользователей и групп, уже настроенные в SharePoint и OneDrive. Поэтому если вы не видите файл напрямую, то и Copilot его не увидит, даже обладая возможностями ИИ. Это гарантирует защиту бизнес-данных независимо от того, насколько продвинутой становится ваша автоматизация.

Организациям, которые хотят получить надёжный ИИ, совместную работу и автоматизацию процессов на платформах Microsoft 365, необходимо дисциплинированное управление. Контрольные списки и операционные протоколы, описанные в материалах вроде этого руководства по управлению SharePoint и ИИ, помогают поддерживать стабильную среду без скрытой потери данных и «дрейфа» разрешений.

Как Microsoft Copilot обрабатывает и ищет информацию

Как только все эти источники данных подключены, настоящая магия начинается с того, как Microsoft Copilot объединяет информацию. Это не просто поисковик по ключевым словам: Copilot понимает намерение, стоящее за вашим вопросом, организует поиск по разным источникам, а затем объединяет контекст из писем, документов, чатов и других мест, чтобы сформировать точные ответы.

В этом разделе мы заглянем под капот и разберём, что делает ИИ Copilot особенным: генеративные модели, которые по запросу синтезируют бизнес-выводы, и семантический поиск, который извлекает смысл, а не просто совпадения строк. Понимание этого процесса поможет вам формулировать запросы, настраивать рабочие процессы и добиваться от Copilot ответов, которые выглядят так, будто их дал настоящий коллега, а не строка поиска.

Вы увидите, как Copilot воспринимает структуру и контекст ваших данных: выстраивает связи, оценивает релевантность и ранжирует результаты, чтобы каждый ответ опирался на реальный контекст, а не на удачную догадку. От интерпретации запроса до поиска информации следующие разделы подробно раскроют, что делает обработку и поиск Copilot действительно передовыми.

Генеративные ответы и оркестрация в Copilot

Microsoft Copilot не просто собирает ответы из случайных файлов. Он выполняет оркестрированный поиск по знаниям: то есть сканирует несколько источников, анализирует контекст, а затем формирует ответ, точно соответствующий вашему вопросу. Представьте себе эстафету на высокой скорости, где письма, документы и чаты передают друг другу именно ту информацию, которая нужна для ответа.

Работает это так: когда вы задаёте вопрос, Copilot определяет, какой тип информации будет наиболее релевантным (например, краткое изложение из стенограммы собрания или документ с политикой из SharePoint). Затем он извлекает содержимое из этих мест, оценивает его релевантность и с помощью больших языковых моделей синтезирует ответ. Такой многоуровневый подход намного выходит за рамки простого поиска по ключевым словам.

Допустим, вы готовитесь к презентации для продаж. Copilot может автоматически найти последние письма клиентов, черновики предложений из вашего OneDrive и связанные контракты из SharePoint вашей команды. Объединяя эти контексты, Copilot формирует ответы или черновики документов, которые действительно отражают текущую ситуацию в бизнесе, а не вчерашние устаревшие данные.

Эта оркестрация меняет правила игры. Она позволяет организациям автоматизировать всё: от сводок исследований до обновлений по проектам, сокращая рутинную работу «с переключением между окнами» и повышая точность контента, созданного ИИ. Когда рабочие процессы выстроены вокруг такой многоисточниковой модели, ценность Copilot действительно раскрывается.

Семантический поиск и индексация для релевантных результатов

Семантический поиск – главный козырь Copilot. Вместо сопоставления простых ключевых слов он понимает смысл ваших запросов, выявляя связи, взаимосвязи и намерение. Всё, что вы храните в Microsoft 365, будь то структурированные данные или свободный текст, индексируется семантически, чтобы Copilot мог оценить релевантность каждого фрагмента содержимого.

Благодаря моделированию намерений пользователя в основе Copilot помогает находить информацию, о существовании которой пользователи даже не подозревали. Результаты, богатые контекстом и основанные на смысле, не только экономят время, но и приносят больше пользы для бизнеса, чем когда-либо дал бы старомодный поиск.

Коннекторы и интеграция внешних данных в Copilot

Возможности Microsoft Copilot не ограничиваются документами и чатами внутри облака Microsoft 365 вашей компании. Copilot особенно эффективен, когда может получать данные из внешних платформ и сторонних систем с помощью подключаемых модулей интеграции и коннекторов. Это расширяет его способность предоставлять единую аналитику, охватывающую вашу CRM, службу поддержки и инструменты управления проектами.

Будь то подключение SaaS-платформ вроде Salesforce или устаревших баз данных, стратегия интеграции данных Copilot направлена на гибкость и масштабируемость. Это важно, когда вы хотите дополнить ответы ИИ в Copilot внешними бизнес-данными и не хотите, чтобы рабочие процессы упирались в стену каждый раз, когда нужна информация из-за пределов мира Microsoft.

В следующих разделах вы увидите, как именно работают подключаемые модули-коннекторы, какие системы поддерживаются на данный момент и как они объединяют всю вашу информацию в одном месте. Мы также расскажем о ценности кросс-платформенной оркестрации данных, которая позволяет Copilot восполнять пробелы в знаниях без ущерба для производительности и безопасности данных.

Модели коннекторов и подключаемые модули интеграции

Microsoft Copilot использует коннекторы и подключаемые модули интеграции для получения данных из широкого набора систем за пределами привычной среды Microsoft 365. Эти коннекторы – готовые или пользовательские расширения, которые подключаются к внешним SaaS-платформам, базам данных SQL, устаревшим корпоративным приложениям и даже проприетарным облачным сервисам.

К стандартным моделям коннекторов относятся коннекторы Microsoft Power Platform, которые из коробки поддерживают более 700 систем. Для установки защищённых прямых связей между Copilot и такими платформами, как Dynamics, SAP, SQL Server или самостоятельно разработанные приложения, используются API и отраслевые стандартные протоколы.

Самое привлекательное здесь то, что не нужно копировать каждый набор данных в Microsoft 365. Вместо этого коннекторы позволяют Copilot в режиме реального времени выполнять запросы, создавать сводки и объединять содержимое из облачных и части локальных сред. Для более сложных интеграций или когда поверх простых выборок данных нужна логика рабочих процессов, также доступны подключаемые модули.

Расширяя Copilot с помощью этих моделей, организации могут масштабировать интеллект своего ИИ, не создавая всё с нуля, и при этом сохранять безопасность и управление за счёт контроля на уровне подключений и аудита доступа к данным.

Интеграция Salesforce, ServiceNow и Zendesk с Copilot

1. Salesforce: Интеграция позволяет Copilot выводить записи CRM, заметки о клиентах и аналитику продаж прямо в приложениях Microsoft 365. Это означает, что пользователи могут готовить коммерческие предложения на основе актуальных данных о клиентах или готовиться к собраниям с актуальными сведениями о сделках — и при этом не покидать Outlook или Teams. Copilot также может суммировать действия в Salesforce и формировать отчёты.
2. ServiceNow: Подключив вашу платформу ITSM, вы позволяете Copilot получать обращения в службу поддержки, статьи базы знаний и записи об изменениях. Это незаменимо для ИТ-команд, которым нужен быстрый контекст или ответы на вопросы сотрудников о системах и истории поддержки. Итог? Более быстрое устранение неполадок и единая точка обзора ИТ-процессов.
3. Zendesk: Copilot может извлекать из Zendesk историю диалогов с клиентами, истории решений и открытые обращения. Это полезно агентам поддержки и менеджерам по работе с клиентами, которым нужно быстро подвести итоги взаимодействий с клиентами или выявить частые проблемы — и всё это в привычном интерфейсе Microsoft.
4. Confluence и другие платформы: Интеграция с платформами для работы с контентом, такими как Confluence, позволяет Copilot соединять проектную документацию с совместной работой в реальном времени. Он передаёт в интерфейс Copilot обновления по проектам, заметки с собраний и стандартные операционные процедуры, что упрощает управление проектами.

Для каждой интеграции обычно требуются соответствующие административные разрешения, поддерживаемый коннектор и сопоставление идентичностей пользователей между платформами. После настройки Copilot работает как единая система поиска и ответов, существенно сокращая время, которое тратится на переключение между приложениями, и обеспечивая полную картину бизнес-данных там, где вы работаете.

Конфиденциальность данных и аутентификация в Copilot

Когда вы объединяете конфиденциальную бизнес-информацию с ИИ, конфиденциальность и безопасность выходят на первый план. Доступ Copilot к данным строго регламентируется средствами контроля конфиденциальности и стратегиями аутентификации Microsoft 365, так что к нужным данным получают доступ только нужные люди — без обходных путей и случайного избыточного раскрытия.

Это не просто формальность. Организациям корпоративного уровня необходимо соблюдать правила соответствия требованиям, обеспечивать строгое управление доступом и уверенно подключать сторонние источники без риска утечки данных. Вы увидите, как Copilot учитывает требования к идентичности, политикам доступа и защите контента, независимо от того, работаете ли вы с собственными или внешними источниками.

Полезные материалы: это руководство по управлению Copilot и DLP и практические инструкции по настройке предотвращения утечки данных (DLP) стоит изучить, если вы готовы повысить уровень соответствия требованиям, не замедляя работу.

Конфиденциальность данных, политики защиты и методы аутентификации

• Политики условного доступа: Контролируйте, кто именно может получать доступ к Copilot и подключённым к нему источникам. Для надёжного и предсказуемого управления доступом важно избегать чрезмерно широких исключений — этому подробно посвящена статья о проблемах доверия к политикам доступа. Для максимальной безопасности добавляйте исключения с ограниченным сроком действия и постоянный мониторинг.
• Многофакторная аутентификация (MFA): Copilot требует, чтобы любой пользователь, получающий доступ к бизнес-данным, подтверждал свою личность с помощью MFA. Это важный дополнительный уровень защиты от несанкционированного входа и захвата учётных записей.
• Настройки политики конфиденциальности данных: Общеорганизационные настройки Microsoft 365 позволяют администраторам применять правила конфиденциальности, например ограничивать ответы на основе ИИ несекретным содержимым или задавать, к каким типам файлов Copilot может обращаться. Microsoft Purview и Defender помогают обеспечивать классификацию и мониторинг. Практическое пошаговое руководство см. в статье о рекомендуемых практиках безопасности M365.
• Разрешения на основе пользователя: Copilot всегда учитывает права доступа пользователя. Даже если модель ИИ имеет доступ к огромным хранилищам, она никогда не покажет содержимое, которое вы лично не можете увидеть в SharePoint или OneDrive.
• Сквозное шифрование и мониторинг: Данные в состоянии покоя и при передаче шифруются. Для непрерывного мониторинга используйте Microsoft Sentinel и Purview Audit: они отслеживают необычное использование данных ИИ и помогают выявлять возможные утечки (подробнее здесь).

Благодаря таким многоуровневым мерам Copilot становится помощником и в продуктивности, и в соблюдении требований, позволяя организациям экспериментировать с ИИ, не открывая дверь новым рискам.

Модерация контента и средства управления

Copilot выходит за рамки простых разрешений: политики модерации контента и средства управления создают страховочную сетку для ответственного использования ИИ. Например, Microsoft Purview поддерживает автоматическую маркировку, принудительное применение DLP и непрерывный мониторинг того, как агенты Copilot взаимодействуют с конфиденциальным содержимым. Чтобы углубиться в тему, ознакомьтесь с этими советами по управлению агентами с помощью Purview.

Автоматизированные инструменты могут помечать потенциальные утечки данных и нарушения политик, а функции управления на уровне пользователей обеспечивают детальный контроль доступа и ведение записей. Что в итоге? Эффективное управление Copilot сочетает договорные условия, лицензирование и технические средства контроля, чтобы организации могли уверенно обеспечивать соответствие требованиям, даже когда использование ИИ меняется.

Управление файлами и хранением данных для Copilot

По сути, способность Copilot давать быстрые и релевантные ответы зависит от того, насколько хорошо организованы ваши файлы и хранилища. Хранятся ли ваши документы в библиотеках SharePoint или в папках OneDrive, эффективное управление файлами и их обработка значительно упрощают работу Copilot.

Управление хранилищем — это не просто свалить всё в облачную папку и надеяться на лучшее. Структура данных, дисциплина в работе с метаданными и модели разрешений влияют на индексирование, скорость обработки и в конечном счёте на полезность ответов Copilot. Упорядоченные репозитории упрощают поиск и автоматизацию рабочих процессов, одновременно снижая узкие места и задержки обработки.

Практические руководства, например этот чек-лист по управлению SharePoint, помогут избежать скрытых сбоев, вызванных хаотичным хранением. Далее мы разберём, как Copilot обходит SharePoint и OneDrive, обрабатывает файлы за кулисами и почему поддержание порядка важно на пути к внедрению ИИ.

Как устроена обработка файлов в SharePoint и OneDrive

Когда Copilot обрабатывает файлы из SharePoint или OneDrive, он не просто берёт их содержимое. Сначала он проверяет разрешения пользователя, чтобы в индекс и выдачу попадали только доступные документы. Затем он извлекает метаданные, такие как автор, дата последнего изменения и расположение, и только после этого обрабатывает документ с помощью семантического индексирования для максимальной находимости.

Допустим, пользователь запрашивает последний план проекта. Copilot найдёт подходящие файлы по запросу, определит, кто является владельцем файла и кто имеет к нему доступ, и выдаст результаты только из тех расположений, которые пользователь может просматривать. В хорошо структурированных библиотеках Copilot может даже ссылаться на версии документов или связывать родственные файлы, чтобы дать более содержательный ответ.

Организованные библиотеки документов ускоряют этот процесс. Общие рабочие области с понятной иерархией папок, единообразными метаданными и индексируемыми столбцами делают поиск Copilot быстрее и точнее. Для командных проектов совместная среда гарантирует, что контекстные ответы получают все участники, а не только один пользователь.

SharePoint и OneDrive также предлагают контроль версий. Поэтому предложения Copilot остаются актуальными, при этом сохраняется доступ к предыдущим версиям, если кому-то нужно вернуться к прошлым состояниям проекта или контрактам.

Поддержка типов файлов и ограничения обработки данных

• Поддерживаемые типы файлов: Copilot работает с большинством распространённых форматов Microsoft 365: Word, Excel, PowerPoint и PDF полностью поддерживаются для индексирования и поиска информации.
• Размер данных и ограничения: На большие файлы могут распространяться ограничения обработки или пороговые значения времени ожидания. Для оптимальной производительности лучше держать файлы размером до 100 МБ, хотя ограничения могут различаться в зависимости от клиента и рабочей нагрузки.
• Нестандартные форматы: для файлов вроде изображений или видео может потребоваться дополнительная настройка коннекторов или сопоставление метаданных, прежде чем Copilot сможет эффективно обрабатывать их для поиска и краткого изложения.
• Документы во вложенных папках: глубоко вложенные структуры могут замедлять индексирование. Держите иерархию папок неглубокой и логично организованной для наилучшего результата.
• Пакетная загрузка и обработка: загрузка большого объёма сразу может вызвать временные задержки. Если вы переносите данные в экосистему Copilot, спланируйте загрузку поэтапно.

Оптимизация источников данных для повышения производительности Copilot

Запуск Copilot — это только первый шаг. Оптимизация его источников данных превращает базовый ИИ в бизнес-преимущество. Чем продуманнее индексируется и управляется ваш контент, тем быстрее и точнее будут ответы Copilot. Тонкая настройка индексирования, очистка устаревших данных и снижение задержек означают, что вы получаете самые актуальные ответы каждый раз.

У ИТ-администраторов и архитекторов данных здесь есть реальная возможность: измерять, какие источники приносят пользу, отслеживать производительность и постоянно совершенствовать работу. В отличие от обычной свалки документов, оптимизация под Copilot означает создание более умного и динамичного слоя знаний, который действительно отражает текущее состояние вашего бизнеса.

Тонкая настройка источников знаний для точных результатов

• Оптимизация индексирования: регулярно переиндексируйте репозитории контента, чтобы Copilot мог находить изменения, удалять устаревшие данные и поддерживать высокую скорость поиска.
• Управление метаданными: используйте единые, понятные метаданные, например теги тем, владельца или даты проверки, чтобы дать Copilot больше контекста для ранжирования ответов.
• Курируемые наборы данных: назначьте библиотеки «источника истины» для критически важных политик, шаблонов и руководств, чтобы Copilot не перегружали устаревшие или фрагментированные копии.
• Весовые коэффициенты контента: назначайте более высокую релевантность авторитетным источникам с помощью пользовательских правил ранжирования или настройки ИИ-модели.
• Актуальность данных: автоматически удаляйте или архивируйте устаревшие записи, чтобы база знаний Copilot оставалась чистой и актуальной.

Измерение и мониторинг эффективности источников данных

• Аналитика использования: отслеживайте, какие источники данных реально запрашиваются и формируют ответы Copilot, и обращайте внимание на репозитории с высокой активностью.
• Обратная связь пользователей: собирайте оценки и комментарии к ответам Copilot, чтобы выявлять слепые зоны и понимать, где нужны дополнительные обучающие данные.
• Метрики вклада источников: анализируйте, какие базы данных или типы контента чаще всего лежат в основе ценных результатов, и оптимизируйте работу с ними в первую очередь.
• Мониторинг задержек: следите за временем отклика. Если запросы начинают замедляться, пересмотрите структуру хранилищ, сетевую производительность или состояние коннекторов.
• Цикл непрерывного улучшения: сделайте пересмотр источников и их оптимизацию регулярной частью управления Copilot, используя аналитику для обновлений и обучения.

  Контрольный список источников данных Microsoft Copilot

  Используйте этот контрольный список, чтобы спланировать, подключить, защитить и поддерживать источники данных для Microsoft Copilot.

  • Составьте инвентаризацию всех источников данных, которые будет использовать Microsoft Copilot (SharePoint, OneDrive, Exchange, Teams, Dataverse, Azure Data Lake, SQL, внешние коннекторы)
  • Классифицируйте данные по уровню конфиденциальности и влиянию на бизнес (общедоступные, внутренние, конфиденциальные, регулируемые)
  • Проверьте требования к резидентности данных и региональному соответствию для каждого источника
  • Подтвердите лицензирование и доступность функций для интеграций Copilot с каждым источником данных
  • Убедитесь, что подходящие коннекторы доступны и поддерживаются (встроенные решения Microsoft, Graph API, сторонние решения)
  • Настройте аутентификацию и идентификацию для коннекторов (Azure AD, служебные принципалы, управляемые идентификаторы)
  • Назначьте для доступа Copilot к каждому источнику данных минимально необходимые разрешения
  • Установите графики загрузки и индексирования данных и политики инкрементального обновления
  • Внедрите фильтрацию данных и правила области действия, чтобы ограничить доступ Copilot только к релевантному контенту
  • Примените предотвращение утечки данных (DLP), метки конфиденциальности и шифрование там, где это требуется
  • Проверьте метаданные, сопоставление схем и семантическое обогащение для контента, доступного для поиска
  • Протестируйте запросы и ответы Copilot для каждого источника данных, чтобы проверить релевантность и точность
  • Отслеживайте использование, журналы доступа и состояние индекса; настройте оповещения об аномалиях
  • Определите политики управления для хранения, архивирования и удаления данных в контексте Copilot
  • Создайте процесс аудита и согласования для добавления новых источников данных
  • Документируйте конфигурации источников данных, коннекторы, разрешения и эксплуатационные руководства
  • Обеспечьте обучение и инструкции для пользователей по области данных Copilot и безопасным запросам
  • Регулярно пересматривайте и обновляйте чек-лист и конфигурации, а также после крупных изменений

    Часто задаваемые вопросы: коннектор Copilot, Microsoft Graph и поиск Copilot

    Какие основные источники данных Microsoft Copilot и как они передаются в Copilot?

    Источники данных Microsoft Copilot включают данные организации из приложений Microsoft 365, внешний контент, индексируемый коннекторами Microsoft Graph, готовые коннекторы из галереи коннекторов и интеграции пользовательских коннекторов. Данные поступают в Microsoft через обзор коннекторов и API коннекторов, индексируются в семантическом индексе и Microsoft Search, а затем предоставляются Copilot и средствам поиска Microsoft для генеративных ответов на основе ИИ. Сюда входят данные о людях, документы в SharePoint, сообщения Teams, записи Dynamics 365 и внешние элементы из сторонних систем.

    Как коннекторы Microsoft Graph и синхронизация коннекторов Graph работают с Copilot?

    Коннекторы Microsoft Graph и синхронизируемые коннекторы подключают внешние данные к Microsoft 365, чтобы Microsoft Search и Copilot могли к ним обращаться. Коннекторы делают внешний контент доступным для Copilot, либо загружая его в облако Microsoft, либо поддерживая федеративные коннекторы. Настройка выполняется в центре администрирования Microsoft 365 или через API коннекторов. Синхронизируемые коннекторы поддерживают актуальность индекса, поэтому поиск Copilot и чат Copilot могут возвращать своевременные результаты по корпоративным данным.

    Когда следует использовать пользовательский коннектор, а когда готовый коннектор для Copilot?

    Используйте готовые коннекторы из галереи коннекторов, если они покрывают типовые системы (например, файловые ресурсы, хранилища контента или популярные SaaS-сервисы): так настройка проще, и поддержка коннекторов уже включена. Выбирайте пользовательский коннектор, когда нужно интегрировать внешние данные или нестандартные системы, передавать в семантический индекс схемы, специфичные для предметной области, либо реализовать собственную аутентификацию. Такие коннекторы часто разрабатываются с помощью API коннекторов или Copilot Studio, чтобы переносить контент в приложения Microsoft 365 и сценарии Copilot.

    Чем поиск Copilot отличается от Microsoft Search и как они работают вместе?

    Microsoft Search — это базовая платформа корпоративного поиска, которая индексирует контент в семантический индекс и обеспечивает поиск во всём Microsoft 365. Поиск Copilot опирается на эти индексированные данные и с помощью генеративного ИИ формирует ответы на основе данных организации и внешних элементов. На практике вы настраиваете коннекторы и индексирование в Microsoft Search, а Copilot и чат Copilot преобразуют результаты поиска в диалоговые ответы с учётом контекста в Teams, SharePoint и других приложениях Microsoft 365.

    Какие шаги настройки нужны, чтобы подключить корпоративные данные и контролировать доступ к ним для Copilot?

    Для настройки доступа к данным администраторы используют центр администрирования Microsoft 365 или Microsoft Entra ID для управления идентификацией и доступом, настраивают параметры коннекторов Graph или учётные данные пользовательских коннекторов, задают параметры индексирования и семантического индекса, а также применяют обновления безопасности и политики управления. Коннекторы можно ограничивать по клиенту, и важно корректно настроить поддержку коннекторов и разрешения, чтобы ограничить использование Copilot авторизованными пользователями в приложениях Microsoft 365 и Teams.

    Как Copilot обеспечивает безопасность, соответствие требованиям и конфиденциальность данных организации?

    Copilot соблюдает меры безопасности облака Microsoft, требования к размещению данных и средства соответствия требованиям. Данные, индексируемые через коннекторы Microsoft Graph, по-прежнему подчиняются аутентификации Microsoft Entra ID, управлению доступом на основе ролей и тем же политикам хранения и соответствия, которые вы применяете во всём Microsoft 365. Обновления безопасности и рекомендации по технической поддержке доступны в Microsoft Learn и в центре администрирования Microsoft 365. Администраторы могут контролировать, какой контент доступен Copilot, чтобы снизить риски и обеспечить надлежащую обработку корпоративных данных.

    Может ли Copilot получать данные в реальном времени и как синхронизируемые коннекторы обеспечивают актуальность?

    Некоторые коннекторы поддерживают синхронизацию, близкую к реальному времени, поэтому данные индексируются быстро, и Copilot может показывать актуальную информацию. Обзор коннекторов и документация по готовым коннекторам описывают, как индексируются данные и как коннекторы работают с данными в режиме реального времени. Для часто обновляемых данных или потоковых сценариев можно использовать пользовательские коннекторы и API коннекторов, чтобы чаще передавать контент в Microsoft Search и семантический индекс.

    Что такое Copilot Studio и как он помогает интегрировать внешний контент в Copilot?

    Copilot Studio — это среда для создания, тестирования и управления сценариями Copilot. Она помогает настраивать, как контент из коннекторов сопоставляется с семантическим индексом, управлять использованием copilot и создавать пользовательские коннекторы. Инструмент упрощает подключение контента к Microsoft 365, подключение источников данных и создание специализированных сценариев Copilot в Teams, приложениях Microsoft 365 и Dynamics 365.

    Где администраторы и разработчики могут найти дополнительные ресурсы, поддержку и рекомендации по лучшим практикам?

    Администраторам и разработчикам стоит обратиться к Microsoft Learn за учебными материалами, в галерею коннекторов за готовыми решениями и в центр администрирования Microsoft 365 для настройки и управления. Для сложных интеграций изучите документацию по API коннекторов, рекомендации по Copilot Studio и каналы технической поддержки. Дополнительные ресурсы включают документацию по использованию коннекторов Microsoft Graph, рекомендации по интеграции внешних данных, а также руководство по защите персональных данных и другой конфиденциальной информации организации при включении Copilot и функций поиска Microsoft.