Глоссарий Microsoft Copilot: ключевые термины с пояснениями

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

Изучите терминологию Copilot! Разберитесь в ключевых терминах и понятиях искусственного интеллекта. Ваш основной ресурс Microsoft с определениями Copilot.

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

Если вы слышали о Microsoft Copilot, но запутались в профессиональной терминологии, вы не одиноки. Microsoft Copilot — ИИ-ассистент от Microsoft — меняет то, как люди работают в Microsoft 365, Azure и других платформах. Вместе с этими мощными новыми возможностями появляется волна новых терминов, которые пользователям нужно понимать.

Это руководство предназначено для всех, кто использует Copilot, управляет им или просто хочет быть на шаг впереди в экосистеме Microsoft, которая быстро расширяется. Знакомство с терминологией Copilot не просто полезно — это необходимо для повышения продуктивности, максимальной отдачи от инвестиций и соблюдения требований соответствия и рекомендаций по безопасности.

В следующих разделах вы найдёте четкие определения и практические пояснения, которые помогут ориентироваться и успешно работать в новой рабочей среде на основе ИИ.

1. Динамическое развитие: Глоссарий Copilot не статичен: статьи о терминологии Microsoft Copilot регулярно обновляются, чтобы отражать новые возможности, корпоративные политики и развитие возможностей ИИ.
2. Определения с учётом контекста: Многие термины глоссария включают контекстные варианты, поэтому одно и то же слово из терминологии Microsoft Copilot может иметь разное значение в зависимости от того, используется ли оно в Teams, Word или Azure.
3. Метки обработки конфиденциальных данных: Глоссарий содержит специальные метки, показывающие, как термины связаны с конфиденциальностью и управлением данными, что помогает организациям интерпретировать терминологию Microsoft Copilot с учётом требований соответствия.
4. Локализация, выходящая за рамки перевода: Статьи адаптируются не только под язык, но и под различия региональных рабочих процессов, поэтому терминология Microsoft Copilot учитывает местные деловые практики и правовые нормы.
5. Объяснения для разных ролей: Определения часто содержат примеры для конкретных ролей (администратор, разработчик, конечный пользователь), что делает терминологию Microsoft Copilot сразу применимой для разных аудиторий.
6. Сопоставление взаимодействия: Глоссарий связывает термины Copilot с соответствующими понятиями Microsoft 365 и Azure, снижая неоднозначность там, где терминология Microsoft Copilot пересекается между сервисами.
7. Ссылки на первоисточники: Многие статьи ведут на документацию продуктов, статьи поддержки и журналы изменений, чтобы пользователи могли проверить, как была выведена терминология Microsoft Copilot и когда она изменилась.
8. Машиночитаемые форматы: Части глоссария Copilot публикуются в структурированных форматах (JSON/CSV) для автоматизации, интеграции таксономий и программного использования терминологии Microsoft Copilot.

Понимание Microsoft Copilot: ключевые концепции и роли

Давайте разберём, что такое Microsoft Copilot на самом деле. Проще говоря, Copilot выступает в роли вашего цифрового ассистента на базе продвинутого ИИ прямо внутри приложений, которыми вы пользуетесь каждый день, — Word, Teams, Excel и даже Azure. Его задача — помочь вам писать, анализировать, общаться, планировать и многое другое с гораздо меньшими усилиями. Но чтобы уверенно пользоваться Copilot, нужно понимать несколько базовых идей.

Copilot — это не отдельное приложение. Это скорее слой, который работает поверх Microsoft 365 и Azure и делает повседневные задачи быстрее и умнее. Он реагирует на ваши «промпты» (по сути, инструкции, которые вы даёте на обычном языке), получает информацию, автоматизирует рутинные шаги и даже связывает данные между разными системами.

Вы встретите несколько ключевых ролей. Пользователь — это любой, кто взаимодействует с Copilot, чтобы выполнять свою работу. Администратор (иногда его называют администратором клиента) отвечает за настройку параметров Copilot, разрешений и безопасности в вашей организации. ИИ-агент — это часть Copilot, которая выполняет основную работу, например разбирает ваши запросы или выполняет действия.

Copilot также встраивается в рабочие процессы организации и следует политикам безопасности, заданным администраторами. Будет ли это настройка того, к каким данным Copilot может получать доступ, или подключение к конкретному процессу в Teams, понимание базовых вопросов «кто за что отвечает» — первый шаг к безопасному и эффективному использованию Copilot.

Основной глоссарий терминологии Microsoft Copilot

• Промпт: Инструкция или вопрос, который вы вводите Copilot. Например: «Подведи итоги заметок сегодняшнего собрания». Чем яснее промпт, тем лучше результат.
• Плагин: Необязательные дополнения, которые расширяют возможности Copilot, например подключение сторонних инструментов вроде Salesforce, чтобы Copilot мог получать дополнительные данные.
• Агент: «Исполнитель» на основе ИИ, который выполняет конкретные задачи или автоматизации внутри Copilot. Представьте агента как мини-помощника, сосредоточенного на определённой работе, например на создании отчёта или обновлении календаря.
• Контекстное окно: Объём информации, который Copilot может учитывать одновременно при ответе на ваш промпт. Если вы попросите Copilot проанализировать длинный документ, он «запомнит» только то, что помещается в это окно.
• Заземление (grounding): Процесс, при котором Copilot привязывает ваш промпт к реальным данным организации (файлам, письмам, чатам), чтобы ответы были релевантными и точными для вашей работы, а не общими результатами ИИ.
• Governance: Политики и средства контроля, которые задают администраторы для управления тем, кто может использовать Copilot, к каким данным он может обращаться и как он себя ведёт. Это обеспечивает безопасность и соответствие требованиям при работе с ИИ.
• Data Loss Prevention (DLP): Средства безопасности, которые блокируют передачу или утечку конфиденциальной информации, например номеров социального страхования, через результаты Copilot.
• Клиент: Выделенная среда Microsoft 365 вашей организации — можно считать её «домашней базой» компании в облаке.
• Microsoft Graph: Платформа, которую Copilot использует для безопасного доступа к данным организации в Microsoft 365 с учётом того, кто что может видеть.

Как Copilot интегрируется с Microsoft 365 и Azure

Copilot не просто добавлен поверх ваших инструментов Microsoft — он встроен в них. В Microsoft 365 Copilot работает в таких приложениях, как Teams, Outlook, Word, Excel, Power BI и Power Platform. В каждом из них он появляется контекстно и предлагает подвести итоги переписки, составить черновик письма, проанализировать таблицы или автоматизировать рабочие процессы.

За кулисами Copilot обращается к данным организации через защищённые API и такие сервисы, как Microsoft Graph. Благодаря этому он, например, может получить нужные файлы из SharePoint, учесть недавние письма или найти переписку в Teams при ответе на ваш промпт. Он соблюдает существующие границы безопасности организации, поэтому вы видите только те данные, к которым у вас есть доступ.

В Azure интеграция Copilot немного более технична: он может подключаться к облачным источникам данных, автоматизировать задачи и даже помогать с кодом и настройкой инфраструктуры. Интеграция основана на разрешениях, правилах governance и ролях пользователей, заданных в вашей среде Azure.

Чтобы Copilot заработал, администраторам может потребоваться включить определённые функции или подключения, и в большинстве случаев следовать рекомендованным практикам безопасности. Если вы хотите глубже разобраться в безопасном и управляемом использовании Copilot, стратегии, описанные в этом материале о Purview и DLP в Power Platform, обязательны к прочтению. Понимание этих основ поможет увидеть, где Copilot вписывается в ваши повседневные инструменты, и почему это действительно важный шаг вперёд в ландшафте Microsoft 365 и Azure.

Агенты Copilot и агентные рабочие процессы

Слово «агент» в контексте Copilot употребляют очень часто, но это не просто громкое название: агенты — один из ключевых элементов современной автоматизации. В Copilot агент — это помощник на основе ИИ, созданный для решения конкретных повторяющихся задач. Это не старые макросы и не скучные боты. Агенты умнее, самостоятельнее и способны управлять сложными процессами, которые охватывают несколько приложений и источников данных.

«Агентные рабочие процессы» — это последовательности задач, которые не просто автоматизированы, а координируются агентом. Например, агент может считать данные о продажах, обновить дашборды в Power BI и отправить уведомление нужным людям в Teams, если цели не выполнены. Это гораздо продвинутее, чем нажать кнопку «запустить макрос» — это почти как сотрудник, который следит за процессом, проверяет детали и оценивает результаты.

Но с большой силой приходит серьёзная необходимость в управлении. Если оставить агентов без контроля, всё может быстро выйти из-под контроля: дрейф идентификаторов, случайные утечки данных и потеря видимости. Компаниям нужны надёжные средства контроля (например, стабильные идентификаторы агентов и чёткие контракты на инструменты), чтобы каждое действие оставалось прослеживаемым и безопасным. Подробнее о том, как управлять агентами, включая Entra Agent ID и средства контроля рисков, читайте в этом подробном разборе управления агентами.

Агентные рабочие процессы избавляют от рутины, делают совместную работу удобнее и ускоряют принятие решений, но только если вы держите ситуацию под контролем. Если вы управляете агентами, важно также применять строгие разрешения, вести мониторинг с помощью инструментов аудита и аккуратно настраивать DLP, как описано в этом руководстве по безопасности и соответствию требованиям для Copilot. Так вы получите преимущества автоматизации без хаоса и ошибок в соблюдении требований.

Искусственный интеллект, заземление и промпты: объяснение

Искусственный интеллект в Copilot — это не магия, а сочетание мощного «мозга» (больших языковых моделей) и здравого смысла (данных организации). «ИИ» за Copilot построен на мощных языковых моделях, обученных понимать ваши слова, отвечать естественно и создавать контент, соответствующий вашему стилю. Но один только ИИ в бизнесе недостаточен: нужна привязка к данным вашей организации, контексту и правилам.

Здесь на сцену выходит заземление (grounding). Заземление означает, что Copilot не действует наугад, а опирается на данные из ваших файлов, писем, календарей или чатов. Например, если вы спросите: «Каковы были основные результаты продаж за первый квартал?», Copilot просмотрит реальные таблицы продаж или данные CRM вашей организации и даст полезный конкретный ответ, а не общие догадки.

Всё, что вы получаете от Copilot, начинается с промпта. Промпт может быть прямой командой («Создай презентацию о трендах рынка») или вопросом («Кто дежурит на этой неделе?»). От того, как сформулирован промпт, зависит качество и релевантность результата Copilot. Хорошие промпты ясны, конкретны и по возможности указывают Copilot на нужный исходный материал.

Составление промптов становится настоящим навыком: нужно уметь просить Copilot о нужном так, как он лучше всего «понимает». Поскольку Copilot опирается на данные и контекст вашей организации, перед запросом стоит подумать о том, к каким файлам, разрешениям и командам у него есть доступ. Это трио — искусственный интеллект, заземление и промпты — формирует движущую силу вашей продуктивности с Copilot. Освоите их, и вы будете не просто использовать Copilot, а по-настоящему встроите его в свою работу.

Ключевые термины управления и безопасности в Copilot

• Соответствие требованиям к данным: Правила, которые гарантируют, что Copilot всегда обрабатывает данные организации в соответствии с отраслевым законодательством (например, GDPR), политикой компании и гарантиями конфиденциальности. Чтобы соблюдать требования, необходимо знать, кто к чему имеет доступ.
• Microsoft Purview: Пакет решений Microsoft для управления безопасностью, конфиденциальностью и соответствием требованиям данных. Purview помогает задавать политики обработки данных, их маркировки и проводить аудит всех действий Copilot. Подробнее о том, как это вписывается в управление Copilot, читайте в этом комплексном материале о политиках.
• Нулевое доверие (Zero trust): Подход к безопасности, при котором ничему не доверяют по умолчанию: каждое действие Copilot проверяется и подтверждается до предоставления доступа. Никаких исключений. Каждый запрос, каждый раз.
• Предотвращение утечки данных (Data Loss Prevention, DLP): Автоматизированные средства контроля, которые выявляют и блокируют случайный (или преднамеренный) обмен конфиденциальными данными через Copilot. DLP работает как «ИИ-дежурный», следящий за тем, чтобы ничего не ускользнуло.
• Граница клиента (tenant boundary): Строгие цифровые барьеры, которые отделяют данные вашей организации от данных других в облаке Microsoft. Copilot соблюдает границы клиента, поэтому ваша информация никогда не попадает не в ту «часть города».
• Управление доступом на основе ролей (Role-Based Access Control, RBAC): Административные инструменты для тонкой настройки того, кто, где и с какими данными может выполнять действия в Copilot и во всём M365. RBAC — основа безопасного делегирования полномочий.
• Разрешения Graph: Настройки, которые определяют, какие данные из источников вашей организации могут получать ИИ-агенты Copilot. Ограничение разрешений имеет решающее значение для предотвращения чрезмерного доступа, что описано в этом руководстве по управлению и соответствию требованиям.

Чтобы еще лучше использовать возможности Copilot, обратитесь к практическому чек-листу по управлению, который приведен в статье Copilot Governance: Policy or Pipe Dream?. В ней рассматриваются контракты, лицензии, автоматическая маркировка и лучшие практики работы AI-совета.

Советы по максимально эффективному использованию Microsoft Copilot

• Используйте учебные ресурсы: Не действуйте наугад. Изучите официальное обучение Microsoft по Copilot и руководства, например централизованный Центр обучения Copilot. Эти материалы быстро обновляются вместе с появлением новых функций.
• Участвуйте в жизни сообщества: Присоединяйтесь к форумам и группам пользователей, чтобы обмениваться советами, делиться реальными сценариями и вовремя замечать проблемы.
• Следите за обновлениями: Microsoft Copilot постоянно развивается. Подписывайтесь на уведомления о новых возможностях, исправлениях безопасности и изменениях в терминологии, чтобы не оказаться врасплох.
• Поддерживайте единые подходы во всей организации: Делитесь лучшими практиками и развивайте грамотность в работе с Copilot. Это делает совместную работу удобнее и помогает всем оставаться на одной волне.
• Уделяйте приоритетное внимание безопасности и управлению: Всегда следуйте рекомендациям администратора по безопасному использованию и сообщайте обо всем, что вызывает сомнения.

Часто задаваемые вопросы: дополнительные ресурсы по Microsoft 365 Copilot

Что такое терминология Microsoft Copilot и зачем она нужна?

Терминология Microsoft Copilot — это набор терминов и понятий, которые используются для описания ИИ-функций Microsoft, таких как Copilot Studio, коннекторы, оркестратор и ключевые функции copilot. Понимание этих терминов помогает пользователям правильно работать с Copilot, использовать ИИ ответственно и разбираться в том, как базовые модели, LLM и генерация с дополнением извлечением данных (RAG) работают вместе, чтобы формировать ответы, похожие на человеческие, и предоставлять аналитику на основе внешних источников данных.

Как Copilot Studio вписывается в экосистему Copilot?

Copilot Studio — это сервис с низким порогом входа (low-code), который позволяет разработчикам и мейкерам создавать и настраивать copilot. Он подключается к коннекторам copilot и коннекторам Microsoft Graph, настраивает извлечение данных и семантическое ранжирование, интегрируется с Azure OpenAI или другими LLM и управляет тем, как ИИ-ассистент отвечает на запросы на естественном языке и извлекает нужную информацию из графа знаний, Office 365 или внешних источников данных.

Что такое коннекторы copilot и как они получают доступ к внешним данным?

Коннекторы copilot — это плагины или API, которые позволяют copilot обращаться к внешним источникам данных, таким как коннекторы Microsoft Graph, сторонние API, базы данных или Microsoft Fabric. Они обеспечивают извлечение релевантной информации и позволяют ИИ-ассистенту объединять знания из нескольких систем, чтобы copilot мог генерировать текст, отвечать на запросы и давать ответы с учетом контекста.

Как LLM, базовые модели и Azure OpenAI связаны с Microsoft Copilot?

LLM и базовые модели — это лежащие в основе модели машинного обучения, которые генерируют текст и ответы, похожие на человеческие. Стек ИИ Microsoft использует Azure OpenAI и другие сервисы Azure AI для размещения и тонкой настройки этих моделей. Благодаря этому copilot как ИИ-ассистент использует генеративный ИИ, применяет обработку естественного языка и формирует разговорные ответы на запросы пользователей, соблюдая обновления безопасности и принципы ответственного ИИ.

Как ввод на естественном языке и семантическая обработка улучшают работу с copilot?

Ввод на естественном языке и семантическая обработка позволяют copilot интерпретировать человеческую речь, определять намерение и преобразовывать запрос пользователя в поисковые запросы или действия. Используя семантический поиск, RAG и методы NLP, copilot может находить релевантную информацию, суммировать большие объемы текста и формировать ответы, которые соответствуют запросу пользователя и данным из графа знаний или источников, доступных через коннекторы.

Каковы типичные сценарии использования Microsoft Copilot в бизнесе и для повышения продуктивности?

Сценарии использования включают автоматизацию составления писем в Office 365, создание отчетов на основе данных Microsoft Fabric, формирование кратких сводок из длинных документов, работу чат-ботов для технической поддержки, создание низкокодовых приложений в Power Apps с диалоговыми интерфейсами copilot, получение аналитики о клиентах через коннекторы Microsoft Graph, а также рабочие процессы аналитики, которые используют модели машинного обучения и retrieval-augmented generation для формирования ответов и рекомендаций.

Как Microsoft обеспечивает безопасность обновлений и ответственный ИИ в copilot?

Microsoft сочетает практики безопасности платформы, разрешения коннекторов, средства контроля API и регулярные обновления безопасности с принципами ответственного ИИ, которые включают управление моделями, проверку человеком (human-in-the-loop) и мониторинг использования. Организации могут применять контроль доступа, предотвращение утечек данных (DLP) и аудит, следуя рекомендациям Microsoft Learn и практикам соответствия требованиям, чтобы снизить риски, связанные с контентом, созданным ИИ, и доступом к внешним данным.

Могут ли разработчики расширять copilot с помощью API, плагинов и Power Apps?

Да, разработчики могут использовать API, коннекторы copilot, плагины и низкокодовые инструменты, такие как Power Apps, для расширения copilot. Они могут обращаться к внешним сервисам через API, интегрировать модели, подобные GPT, через Azure OpenAI, реализовывать собственный поиск по графу знаний или базам данных, а также использовать Copilot Studio для оркестрации рабочих процессов и адаптации работы copilot под конкретные сценарии взаимодействия пользователей и бизнес-процессы.

Что такое retrieval-augmented generation и как оно помогает находить релевантную информацию?

Retrieval-augmented generation (RAG) сочетает поиск релевантных документов с генеративными моделями ИИ, благодаря чему модель может опираться на реальные источники. Copilot использует RAG для запросов к коннекторам, получения подтверждающих документов и формирования ответов со ссылками на фактическое содержимое. Это повышает точность, когда ИИ создает текст или дает аналитику на основе большого объема текста или разрозненных внешних источников данных.

Как организации измеряют и улучшают работу copilot и модели обучения?

Организации отслеживают взаимодействия пользователей, процент успешных запросов, обратную связь и метрики диалогов, чтобы уточнять промпты, переобучать или дообучать модели машинного обучения, обновлять коннекторы и настраивать параметры семантического поиска. Материалы Microsoft Learn и другие ресурсы содержат рекомендации по постоянному улучшению работы copilot, повышению релевантности и тому, чтобы ИИ-ассистент давал полезные ответы, близкие к человеческим.

Какую роль играют графы знаний и коннекторы Microsoft Graph в ответах на запросы пользователей?

Графы знаний и коннекторы Microsoft Graph структурируют и индексируют данные организации, чтобы copilot мог быстро получать контекстные факты и связи. Подключая их к Copilot Studio и оркестратору, copilot может формировать более полные ответы, находить релевантную информацию в Office 365 или внешних источниках и лучше обрабатывать сложные запросы на естественном языке.

Где найти техническую поддержку и дополнительные ресурсы для создания copilot?

Разработчики и администраторы могут использовать Microsoft Learn, документацию Azure AI и Azure OpenAI, примеры на GitHub, сообщества и официальную техническую поддержку Microsoft. Дополнительные ресурсы включают документацию API для коннекторов copilot, руководства по ответственному ИИ, рекомендации по обновлениям безопасности и учебные материалы по использованию Copilot Studio, Power Apps и Microsoft Fabric для применения copilot в конкретных сценариях.