Як Copilot використовує Microsoft Graph за лаштунками

By Mirko Peters · 2026-04-18

Microsoft 365 Copilot — це не просто розумний ШІ, а система, що працює на основі рушія під назвою Microsoft Graph. Простими словами, Microsoft Graph — це головний конвеєр, який з’єднує всі дані вашої організації в Outlook, Teams, SharePoint та інших сервісах. Copilot отримує дані через цей рушій, тож кожна пропозиція чи підсумок спираються на реальну інформацію, з якою ви щодня працюєте.

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

Titelbild: How Copilot Uses Microsoft Graph Behind the Scenes

У цій статті розбираємо, як саме Copilot використовує Microsoft Graph, від основ до деталей. Ви побачите, як дані, дозволи та семантичний пошук разом роблять відповіді Copilot змістовними, безпечними й адаптованими до контексту бізнесу. Якщо вас цікавить, як Copilot вписується в ІТ-архітектуру, безпеку чи відповідність вимогам, ви потрапили за адресою.

Copilot для Microsoft 365 і сила Microsoft Graph

Уявіть Microsoft 365 Copilot як цифрового помічника, який справді знає, де що лежить, що для вас важливо і коли це потрібно. Адже за лаштунками Copilot безпосередньо звертається до Microsoft Graph, що стоїть на перетині всіх ваших робочих даних в Outlook, Teams, SharePoint та інших сервісах. Це не просто інструмент пошуку, а уніфікована основа API, яка дозволяє Copilot працювати з різними ізольованими сховищами й застосунками через єдиний, цілісний погляд.

Що робить цей підхід потужним, так це не просто доступ, а контекст. Copilot бачить не лише листи, якими ви щойно обмінялися з колегою, а й нотатки з нарад у Teams, останні оновлення у спільних файлах і нещодавні редагування в SharePoint. Усе це доступно через Microsoft Graph, який складає цілісну картину взаємодій, проєктів і знань організації в режимі реального часу.

Чим глибше ми занурюємося, тим краще видно, що Copilot не працює сам по собі. Його здатність давати своєчасні, релевантні й безпечні відповіді залежить від архітектури Microsoft Graph. Дозволи, типи даних і суворі механізми контролю доступу відіграють свою роль. У наступних розділах ми детально розглянемо основні механізми, які Copilot використовує, щоб знаходити потрібне саме тоді, коли це потрібно, і без ризику для приватності чи відповідності вимогам.

Роль Microsoft Graph у пошуку даних для Copilot

В основі можливостей Copilot лежить Microsoft Graph API. Цей API — головний ключ, яким Copilot відкриває двері до електронної пошти, календарів, чатів Teams, файлів, завдань та іншого. Уявіть Microsoft Graph як основну магістраль даних у Microsoft 365, що доставляє саме те, що потрібно Copilot, без об’їздів і перешкод.

Оскільки Microsoft Graph агрегує дані з усіх підключених застосунків, Copilot бере інформацію не з одного місця, а поєднує розмови, документи й розклади в реальному часі. Це дозволяє Copilot бачити зв’язки та знаходити висновки, на пошук яких інакше знадобилися б години. Усе це відбувається в межах дозволів вашої організації та політик конфіденційності даних.

Розділ про сценарії Copilot: пошук релевантного контенту

Коли ви звертаєтеся до Copilot, наприклад із проханням підсумувати проєкт, він не починає з нуля. Спочатку Copilot інтерпретує ваш запит і перетворює його на запити до даних у Microsoft Graph. Потім Graph API отримує контекстно релевантну інформацію: можливо, листи від ключових учасників, останню версію важливої таблиці Excel і нотатки з нарад у Teams.

Магія тут у контексті та безпеці. Copilot ніколи не хапає випадкові дані. Він керується вашими чинними дозволами й отримує доступ лише до того, що ви бачите. Релевантність його відповідей значною мірою залежить від обізнаності між застосунками та актуальних висновків, які динамічно формуються з базових типів даних, застосунків і ролей користувачів у Microsoft 365.

Retrieval-Augmented Generation і семантичний індекс у Microsoft 365 Copilot

Якщо ви коли-небудь дивувалися, чому пропозиції Copilot так влучні, річ не лише у пошуку результатів. Microsoft 365 Copilot використовує Retrieval-Augmented Generation (RAG) і семантичний індекс як потужний тандем, що посилює його інтелект. Замість того щоб просто вгадувати з огляду на загальну мовну модель, Copilot спирається кожну відповідь на реальні актуальні дані організації, водночас формуючи природні, розмовні відповіді.

Справжній фокус тут у тому, як RAG і семантичне індексування працюють разом. RAG дає Copilot змогу брати інформацію з файлів, чатів і календарів, які ви реально використовуєте, а семантичний пошук виходить за межі ключових слів. Він розуміє намір і зміст, знаходячи документи та фрагменти, що відповідають на ваші реальні бізнес-питання, навіть якщо ви не використовуєте точні потрібні слова.

Оскільки вимоги до Copilot зростають, такі функції гарантують, що ви отримуєте не шаблонні чи вигадані відповіді. Натомість кожна пропозиція точна, обґрунтована і враховує специфіку бізнесу. Далі ми розберемо, чому ці технології такі важливі і як вони впливають на вашу щоденну роботу з Copilot у Microsoft 365.

RAG (і чому це важливо) для Copilot у Microsoft 365

Retrieval-Augmented Generation, або RAG, — це те, що відрізняє Copilot від звичайних інструментів штучного інтелекту. Замість того щоб «вигадувати» відповіді, Copilot звертається до актуальних даних вашої організації і бере живу інформацію з електронних листів, документів та інших джерел. Тож відповіді Copilot спираються на реальність, а не лише на уяву великої мовної моделі.

Такий підхід робить Copilot надійним інструментом для бізнесу. Ви отримуєте відповіді, що базуються на вашому середовищі, і це знижує ризик застарілої або неточної інформації. RAG дає Copilot змогу синтезувати дані з десятків джерел, зберігаючи контекст і релевантність на першому плані.

Як семантичний індекс Microsoft покращує результати пошуку в Graph

Семантичний індекс Microsoft посилює досвід роботи з Copilot, адже дозволяє йому розуміти зміст ваших слів, а не лише самі слова. Замість того щоб зіставляти лише ключові слова, семантичний індекс аналізує поняття, зв’язки та бізнес-контекст у ваших даних.

Наприклад, якщо ви попросите Copilot знайти «зведення результатів» за минулий квартал, ви, імовірно, отримаєте потрібний звіт, навіть якщо файл називається інакше. Семантичний пошук у поєднанні з Microsoft Graph забезпечує повернення найрелевантніших і найзмістовніших результатів, дозволяючи Copilot чітко й точно відповідати на бізнес-питання, а не лише видавати збіги за ключовими словами.

Налаштування рівня пошуку для успішної роботи Copilot

Щоб максимально скористатися Copilot, потрібно прокласти дорогу, по якій він їде. Це означає ще до початку роботи налаштувати правильні технічні основи та політики управління. Магія Copilot залежить від доступу: якщо ваші дані розпорошені, неструктуровані або закриті через слабке управління, ви не побачите справжньої цінності.

Усе починається з технічної готовності: увімкнення коннекторів Graph, підготовка та індексування контенту, а також забезпечення чистоти й доступності даних для пошуку. Не менш важливий рівень політик: мітки конфіденційності, правила DLP і постійний моніторинг відповідності вимогам. Без належної підготовки та управління відповіді Copilot можуть бути неповними або, що гірше, створити проблеми для ІТ-, юридичних служб чи служб комплаєнсу.

У наступних розділах ви знайдете короткий практичний перелік технічних завдань і заходів управління, які допоможуть налаштувати надійну і безпечну продуктивність із ШІ. Незалежно від того, чи ви вже маєте усталені процеси, чи тільки починаєте, зробити Copilot ефективним — це командна робота ІТ, служби безпеки та бізнес-підрозділів.

Увімкнені коннектори Graph, добре структурований контент і підготовка даних: підготовка до роботи з Copilot

Увімкніть коннектори Graph: Налаштуйте коннектори Microsoft Graph, щоб додати в простір пошуку Copilot контент із джерел поза Microsoft 365, наприклад зі сторонніх файлових сховищ або хмарних застосунків. Правильно налаштовані коннектори дають Copilot повну картину організації.
Чітко структуруйте контент: Використовуйте метадані, папки та правила іменування, щоб файли легко знаходилися. Добре структурований контент у SharePoint, OneDrive і Teams дозволяє Copilot швидко й точно знаходити релевантну інформацію.
Підготовка та очищення даних: Перевірте джерела, виправте порушені дозволи, архівуйте застарілі дані та видаліть осиротілі файли, які не повинен показувати Copilot. Чисті й актуальні набори даних створюють основу для надійного пошуку та змістовних результатів.
Налаштування семантичного індексування: Переконайтеся, що семантичне індексування увімкнено, щоб Copilot міг повертати результати з урахуванням контексту, а не просто базові збіги пошуку. Без цього ви не отримаєте повного потенціалу Copilot.

Політики управління даними та вимоги безпеки й відповідності, які має враховувати Copilot

Мітки конфіденційності: Позначайте файли та електронні листи мітками конфіденційності в Microsoft Purview, щоб контролювати, як і коли Copilot може отримувати доступ до них і ділитися ними. Так конфіденційна інформація залишається належно захищеною.
Політики запобігання втраті даних (DLP): Розгортайте правила DLP, особливо на межі, де задіяні коннектори, щоб запобігти витоку чутливих даних через Copilot. Докладніше про просунуті стратегії DLP читайте в цьому посібнику з управління в Purview.
Контроль доступу на основі ролей (RBAC): Використовуйте управління ролями, щоб лише потрібні користувачі могли керувати Copilot або взаємодіяти з ним у різних застосунках. Обмеження доступу за ролями зменшує ризики відкриття даних, як описано в цьому практичному посібнику з управління Copilot.
Безперервний моніторинг: Відстежуйте використання Copilot і доступ до нього за допомогою журналів аудиту та моніторингу. Такі інструменти, як Purview Audit і Sentinel, допоможуть виявляти підозрілу активність і реагувати на неї (докладніше див. в цьому огляді вимог відповідності).

Детальний потік даних: як дозволи Microsoft Graph визначають видимість для Copilot

Кожна організація хоче скористатися перевагами Copilot, але ніхто не хоче, щоб конфіденційні бізнес-плани потрапили «рекомендованим для читання» не тим людям. Саме тому детальні дозволи Microsoft Graph є тими тихими героями, які гарантують, що Copilot бачить лише потрібні дані. Під капотом ці дозволи визначають, що Copilot може бачити, а що залишається суворо недоступним, на рівні окремих користувачів, груп або навіть файлів.

Якщо ви з тих, хто втрачає сон через принцип найменших привілеїв або наближувані терміни аудиту, цей розділ буде вам близьким. Ми розглянемо, як дозволи успадковуються в SharePoint, Teams і OneDrive, і як Copilot автоматично враховує налаштоване, ніколи не показуючи більше, ніж дозволено переглядати користувачеві. Є й динамічний аспект: умовний доступ і багатофакторна автентифікація не лише виключають користувачів, а й допомагають Copilot дотримуватися тих самих правил безпеки, що й люди.

Залишайтеся з нами, щоб побачити, як ці засоби контролю стають останнім бар'єром для Copilot, незалежно від того, чи ви запускаєте новий проєкт, посилюєте відповідність вимогам чи просто хочете отримувати відповіді без зайвого клопоту.

Успадкування дозволів і обмеження області в запитах на основі Graph

Copilot не є чорним ходом: він суворо дотримується дозволів, налаштованих у SharePoint, Teams і OneDrive через Microsoft Graph. Якщо у вас немає доступу до файлу, Copilot також не зможе його вам отримати. Саме так принцип найменших привілеїв природно застосовується в кожному запиті до Copilot. Дозволи успадковуються від вихідного вмісту й визначають, що Copilot може отримати та показати кожному користувачеві чи групі.

Такий підхід суттєво знижує ризик випадкового витоку даних і зосереджує пошук на релевантному й дозволеному вмісті. Щоб глибше розібратися в стійких засобах контролю доступу та уникнути проблем із управлінням, ознайомтеся з цим посібником з управління даними Microsoft 365.

Вплив умовного доступу та MFA на доступ Copilot до даних

Сеанси Copilot регулюються тими самими політиками умовного доступу та багатофакторної автентифікації (MFA), що й ваші користувачі. Якщо ваша політика вимагає MFA для доступу до конфіденційних даних, Copilot буде заблоковано в отриманні даних, доки ці умови не буде виконано. Це не просто декорація безпеки, а активне принудове застосування в реальному часі, що відповідає ризиковому профілю організації.

Організації з жорсткими вимогами до відповідності покладаються на умовний доступ, щоб формувати коло даних, доступних Copilot. Щоб налаштувати політики умовного доступу, почніть з цього огляду проблем довіри в умовному доступі, а для масштабованого управління політиками перейдіть до цього розгляду Entra ID і управління ідентичністю.

Коннектори Copilot, плагіни та розширення за межі даних організації

Microsoft 365 Copilot не обмежений тим, що є у вашій поштовій скриньці чи в Teams. Завдяки конекторам і плагінам можна значно розширити можливості Copilot за межі рідних застосунків: підключати бізнес-системи на кшталт CRM, ERP і платформ керування проєктами, зокрема Azure DevOps. Фішка тут у тому, що дані та дії з цих зовнішніх застосунків працюють поруч із вашим основним контентом Microsoft 365.

Щоб зробити це правильно, недостатньо просто під'єднати конектори. Організаціям доводиться зважувати безпеку, управління та технічні тонкощі зіставлення моделей даних зовнішніх систем із досвідом, зручним для Copilot. Якщо підійти до налаштування продумано, такі інтеграції дають змогу посилити базу знань Copilot, зруйнувати силоси та швидше реагувати на потреби бізнесу.

Думайте про плагіни як про «спеціальні насадки», які дозволяють Copilot виконувати дії або отримувати дані з систем, що раніше не працювали з Microsoft 365. У наступних розділах ми розглянемо як реальні переваги, так і підводні камені, на які варто звернути увагу під час побудови інтегрованої платформи Copilot.

Інтеграція M365 Copilot зі сторонніми інструментами за допомогою рушіїв Copilot

Підключення Copilot до зовнішніх систем зводиться до використання плагінів, конекторів Graph і, де це доречно, потоків Power Automate. Наприклад, можна підключити Copilot до CRM, щоб отримувати інформацію про клієнтів, або до Azure DevOps, щоб переглядати деталі завдань, часто не виходячи з Outlook чи Teams.

Але варто остерігатися пасток. Точне зіставлення дозволів, підтримка чистоти даних і дотримання правил відповідності стають складнішими, коли дані перетинають межі організацій. Належна архітектура і добре управління є критично важливими; інакше розширений доступ перетвориться на майданчик для безпекових ризиків і розпорошення даних.

Практичний приклад: аналітик використовує Copilot для роботи з документами в Microsoft 365

Розглянемо реальний сценарій. Уявіть аналітика, який одночасно працює зі звітами в Excel, терміновими запитами в Outlook і обговореннями в Teams. Copilot стає для нього швидким помічником: збирає висновки з останніх таблиць, підсумовує релевантні листи й підтягує головне з нарад, не відволікаючи від роботи.

Такий робочий процес стає можливим, бо за лаштунками Microsoft Graph виконує роль мосту. Коли аналітик ставить Copilot запитання, наприклад «Які були ключові тенденції за минулий квартал?», Copilot звертається до Graph по актуальні файли, зіставляє листи про етапи проєкту та формує підсумок, адаптований до його ролі й дозволів.

Результат: аналітики швидко ухвалюють обґрунтовані рішення на основі даних, без нескінченних пошуків і перевірок. Організації отримують більше цінності з наявних даних, адже Copilot подає їх у контексті, відфільтровані й упорядковані за тим, що є релевантним і безпечним.

Погляд архітектора: організація, підготовка даних і чисті дозволи доступу

Централізуйте управління даними: зберіть ключові документи й розмови в керованих сайтах SharePoint, каналах Teams і поштових скриньках під управлінням, щоб спростити доступ і контроль.
Жорстко контролюйте дозволи: регулярно переглядайте й чистіть дозволи, щоб уникнути «розростання дозволів», яке створює ризик небажаного розкриття даних у запитах Copilot.
Перевіряйте й готуйте контент: пропускайте критичний контент через перевірку та проміжне середовище, перш ніж його проіндексують для Copilot. Тестування індексованих джерел допомагає уникнути незручних або ризикованих результатів.
Сприяйте впровадженню через управління: організуйте постійне навчання та центр навчання Copilot, як описано тут: deploy governed Copilot learning center.

Розвінчання хибних уявлень про Copilot Studio та Microsoft 365 Copilot

Поширене непорозуміння: люди вважають, що Microsoft 365 Copilot можна налаштувати або «донавчити» так само, як рішення в Copilot Studio. Насправді Copilot Studio призначений для створення власних застосунків на основі ШІ, де можна налаштувати роботу механізму Retrieval-Augmented Generation (RAG) і безпосередньо формувати відповіді. Microsoft 365 Copilot же тісно інтегрований з організаційними даними через Microsoft Graph, а його механізми пошуку не розраховані на ручне налаштування. Таке чітке розмежування запобігає плутанині та формує правильні очікування як в адміністраторів, так і в кінцевих користувачів.

Попереду ще зміни: еволюція рушіїв Copilot

Еволюція Copilot ще далеко не завершена. Майбутні оновлення зосередяться наglибшій інтеграції з Microsoft Graph, розумніших моделях ШІ та ширшій підтримці плагінів і конекторів. Базовий ШІ стане краще розуміти мову, черпатиме контекст із більшої кількості джерел і працюватиме швидше — і все це з урахуванням детальних дозволів та вимог відповідності.

Microsoft також удосконалює те, як рушії Copilot взаємодіють як із власними, так і зовнішніми даними. Це спрощує для організацій створення власних робочих процесів без втрати відповідності та безпеки, адже вони забезпечуються за замовчуванням. Зростає інтерес до розширюваніших сценаріїв, які враховують специфіку бізнесу: наприклад, власні конектори для нових SaaS-платформ або глибша оркестрація з Power Platform.

Головне: організаціям, які впроваджують Copilot зараз, варто стежити за дорожньою картою. Відстежуйте покращення Graph, можливостей моделей і функцій управління, щоб ваше робоче середовище на основі ШІ не відставало від галузевих найкращих практик і потреб вашого бізнесу.

Висновок: підсумки та ключові технічні висновки щодо Copilot і Microsoft Graph

Microsoft Graph — це основа: уся інтелектуальна частина Copilot проходить через Graph, поєднуючи кожен застосунок і джерело даних у вашому середовищі Microsoft 365.
RAG і семантичний пошук важливі: Copilot використовує RAG і семантичне індексування, щоб обґрунтовувати відповіді реальними даними організації, а не припущеннями.
Дозволи формують досвід: дозволи на основі Graph і заходи безпеки гарантують, що Copilot отримує лише те, до чого кожен користувач має доступ.
Підготовка означає успіх: чисті, добре структуровані та керовані дані дають Copilot змогу проявити себе, тоді як неналагоджена структура знижує результати й створює ризики для відповідності.
Постійна оптимізація — ключ до успіху: слідкуйте за оновленнями рушіїв Copilot та інтеграції з Graph, які пропонуватимуть точнішу, безпечнішу та більш адаптовану до бізнесу допомогу ШІ.