Microsoft Copilot: джерела даних простою мовою

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

Коннектор Microsoft 365 Copilot: зовнішні джерела даних. Розширте Copilot за рахунок зовнішніх даних! Підключайте джерела знань, щоб покращити роботу Microsoft Search і Copilot.

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

Якщо ви знайомитеся з Microsoft Copilot, знання того, звідки він бере інформацію, – уже половина успіху, щоб зробити його справді корисним. У цій статті розглядаються ключові джерела даних Microsoft Copilot: вбудовані підключення Microsoft 365 і щораз ширший світ інтеграцій зі сторонніми сервісами.

Ви дізнаєтеся, як Copilot отримує доступ до бізнес-інформації, обробляє її та захищає – чи то вона зберігається у ваших сайтах SharePoint, хмарних документах чи підключених бізнес-застосунках на кшталт Salesforce. Ми розбираємо і технічний бік справи, і те, як управління та конфіденційність даних вписуються в загальну картину. Незалежно від того, налаштовуєте ви Copilot уперше чи шукаєте найкращі практики для контролю конфіденційних даних, усе необхідне для міцного розуміння починається тут.

• Він може опрацьовувати сторонній контент поза застосунками Microsoft: коннектори Copilot дають змогу додавати зовнішні системи (CRM, файлові сховища, власні застосунки) до тієї самої системи знань, яку використовують джерела даних Microsoft Copilot.
• Коннектори створюють одночасно індекси пошуку та векторні уявлення (embeddings). Copilot не просто індексує текст: він будує семантичні вектори, тож відповіді можна формувати на основі змісту, а не лише ключових слів.
• Безпека та відповідність вимогам переносяться разом із даними: опрацьований вміст враховує політики Microsoft Purview, мітки конфіденційності та наявні механізми контролю доступу Microsoft 365, тож у результатах запитів відображаються лише дозволені дані.
• Підтримується інкрементальна синхронізація та оновлення в реальному часі: багато коннекторів можуть часто передавати зміни або використовувати сповіщення про зміни на основі вебхуків, тож Copilot швидко бачить актуальний вміст.
• Коннектори можна обмежувати конкретними командами чи папками: адміністратори можуть обмежити, який вміст відкриває коннектор (за сайтом, папкою або метаданими), щоб зменшити шум і мінімізувати ризик розкриття даних.
• Можливі приватні та власні коннектори: організації можуть створювати індивідуальні коннектори (через фреймворки коннекторів або API), щоб відображати власні схеми та перетворювати дані перед їх індексацією.
• Телеметрія коннекторів допомагає налаштовувати релевантність і управління: метрики використання, стан індексації та сигнали запитів доступні, тож адміністратори можуть уточнювати джерела, керувати витратами та з часом покращувати якість відповідей.

Розуміння джерел знань у Microsoft Copilot

Велика частина того, що робить Microsoft Copilot таким потужним, – це широкий спектр джерел знань, до яких він має доступ. Це не просто «файли в папці» чи нотатки у вхідних листах. Йдеться про електронні листи, чати, документи, календарі та навіть спільні вікі, які разом живлять відповіді Copilot. Так створюється екосистема, у якій Copilot зв’язує розрізнену інформацію й пропонує висновки, які було б важко знайти вручну.

Але не варто думати, що Copilot бере лише поверхневі дані. Він глибоко аналізує як структуровані (наприклад, бази даних і списки), так і неструктуровані матеріали (наприклад, нотатки з нарад, журнали чатів і презентації PowerPoint). Обсяг і тип підключених даних безпосередньо впливають на здатність Copilot враховувати контекст і бути справді корисним. Розуміння того, що вважається джерелом знань і чому це важливо, – перший крок до максимальної віддачі від інвестицій у Copilot.

У наступних розділах ви докладніше дізнаєтеся, які конкретні джерела розпізнає Copilot і як він використовує найважливіші платформи Microsoft 365, зокрема SharePoint і OneDrive. Ця основа допоможе вам підключити, налаштувати та оптимізувати Copilot так, щоб це було і безпечно, і ефективно.

Підтримувані джерела знань для Microsoft 365 Copilot

• Електронні листи та вкладення: Copilot черпає контекст з електронних листів, зокрема з ланцюжків листування, архівних повідомлень і всіх тих забутих вкладень. Наприклад, він може знайти важливий договір, захований у вашій поштовій скриньці, і підсумувати його деталі.
• Документи (Word, Excel, PowerPoint, PDF): Незалежно від того, чи зберігаються вони в SharePoint, OneDrive або Teams, Copilot обробляє ці файли, щоб відповідати на запитання, створювати нові документи або аналізувати тенденції. Файли PDF і хмарні файли також підтримуються.
• Чати та розмови: Чати Teams, повідомлення та стенограми нарад індексуються для отримання висновків і швидкого доступу до потрібної інформації. Якщо рішення було ухвалено в груповому чаті півроку тому, Copilot може легко його знайти.
• Календарі та заходи: дані календарів Outlook і Teams допомагають Copilot розуміти контекст, терміни та історію нарад, що є важливим для особистих нагадувань або для того, щоб швидко знайти, що обговорювали минулого кварталу.
• Вікі та спільні простори: бази знань, сайти SharePoint і корпоративні вікі є золотою жилою внутрішніх посилань і процедур, які Copilot може використовувати для адаптації нових співробітників, усунення несправностей або просто для пошуку тієї політики HR, яку ви постійно забуваєте.
• Структуровані бізнес-дані: дані зі списків SharePoint доступні, але зважайте на проблеми з управлінням. Для складних, чутливих або довгостроковихнаборів даних рекомендовано Microsoft Dataverse завдяки його надійним засобам безпеки, зв’язкам і контролю відповідності.
• Зовнішні джерела даних: через коннектори та API Copilot звертається до сторонніх інструментів (наприклад, Salesforce або Zendesk) і власних бізнес-систем, долаючи розриви між ними для цілісного бачення. Це робить відповіді Copilot багатшими та практичнішими з погляду бізнесу.

Інтегруючи ці різноманітні джерела інформації, Copilot підтримує все: від узагальнення вмісту до бізнес-аналітики, допомагаючи користувачам знаходити зв’язки та відкривати знання, які раніше були замкнені в ізольованих сховищах.

Джерела інтеграції Microsoft 365: SharePoint і OneDrive

Основа роботи Microsoft Copilot — це SharePoint і OneDrive. Ці платформи слугують головними сховищами вмісту для організацій: тут зберігається все, від проєктної документації та звітів до договорів і спільних таблиць. Коли Copilot починає працювати, він опрацьовує ці репозиторії, виконує семантичний пошук і показує найактуальнішу інформацію безпосередньо в межах вашого робочого процесу.

SharePoint — це місце, де команди часто зберігають структуровані документи, списки, корпоративні вікі та чутливі записи. Інтеграція з Copilot відкриває пошук у реальному часі, узагальнення документів і синтез знань з усього цього вмісту. OneDrive, натомість, є приватним сховищем окремих файлів. Copilot може індексувати, узагальнювати та знаходити особисті нотатки, чернетки чи робочі документи з OneDrive відповідно до дозволів користувача.

Безпека є основою цих зв’язків. Copilot враховує всі дозволи користувачів і груп, уже встановлені в SharePoint і OneDrive. Тож якщо ви не бачите файл напряму, його не побачить і Copilot — навіть із його ШІ-можливостями. Це гарантує, що бізнес-дані залишаються захищеними, незалежно від того, наскільки просунутою стає ваша автоматизація.

Організаціям, які хочуть надійного ШІ, співпраці та автоматизації процесів на цих платформах Microsoft 365, необхідне дисципліноване управління. Контрольні списки та операційні протоколи, описані в матеріалах на кшталт цього посібника щодо управління SharePoint і ШІ, допомагають підтримувати стабільне середовище без прихованих втрат даних і дрейфу дозволів.

Як Microsoft Copilot обробляє та шукає інформацію

Щойно всі ці джерела даних підключено, справжня магія починається з того, як Microsoft Copilot збирає інформацію воєдино. Це не просто пошукова система за ключовими словами: Copilot розуміє намір вашого запиту, організовує пошук у різних джерелах, а потім поєднує контекст з електронних листів, документів, чатів та інших місць, щоб сформувати точні відповіді.

Цей розділ зазирає «під капот» і пояснює, що робить ШІ Copilot особливим: генеративні моделі, здатні на вимогу синтезувати бізнес-висновки, і семантичний пошук, який виокремлює смисл, а не лише рядки символів. Розуміння цього процесу допомагає формулювати запити, налаштовувати робочі процеси та зрештою змушувати Copilot давати відповіді, які звучать так, ніби їх дав справжній колега, а не пошуковий рядок.

Ви побачите, як Copilot засвоює структуру та контекст ваших даних: встановлює зв’язки, зважує релевантність і ранжує результати, щоб кожна відповідь ґрунтувалася на реальному контексті, а не на щасливому здогаді. Від інтерпретації запиту до пошуку інформації наступні розділи розкриють, чому можливості Copilot в обробці та пошуку справді виходять на новий рівень.

Генеративні відповіді та оркестрація в Copilot

Microsoft Copilot не просто компонує відповіді з випадкових файлів. Він виконує оркестровані пошукові запити до знань, тобто переглядає кілька джерел, аналізує контекст і потім формує відповідь, пристосовану саме до вашого запитання. Уявіть собі швидку естафету: електронні листи, документи й чати передають одне одному саме ту інформацію, яка потрібна для відповіді.

Ось як це працює. Коли ви ставите запитання, Copilot визначає, яка інформація буде найбільш релевантною (наприклад, підсумок зі стенограми наради або документ з політикою з SharePoint). Далі він витягує вміст із цих місць, оцінює його релевантність і за допомогою великих мовних моделей синтезує відповідь. Такий багаторівневий підхід значно перевершує простий пошук за ключовими словами.

Припустімо, ви готуєтеся до презентації для продажів. Copilot може автоматично зібрати останні листи від клієнтів, чернетки пропозицій з вашого OneDrive та пов’язані договори з SharePoint вашої команди. Поєднуючи ці контексти, Copilot формує відповіді або чернетки документів, які відображають поточний стан справ у бізнесі, а не вчорашню застарілу інформацію.

Ця оркестрація змінює правила гри. Вона дозволяє організаціям автоматизувати все: від підсумків досліджень до оновлень за проєктами, і водночас зменшує ручну роботу між різними системами та підвищує точність контенту, створеного ШІ. Коли робочі процеси побудовано навколо такої багатоджерельної моделі, цінність Copilot справді розкривається.

Семантичний пошук та індексування для релевантних результатів

Семантичний пошук — це козир Copilot. Замість зіставлення простих ключових слів він розуміє сенс ваших запитів, визначаючи зв’язки, взаємозалежності та намір. Усе, що ви зберігаєте в Microsoft 365, структуроване чи неструктуроване, індексується семантично, щоб Copilot міг оцінити, наскільки релевантним є кожен фрагмент контенту.

Завдяки моделюванню наміру користувача в основі Copilot допомагає людям знаходити інформацію, якої вони навіть не усвідомлювали, що потребують. Результати, багаті на контекст і засновані на змісту, не лише заощаджують час, а й приносять більшу бізнес-цінність, ніж будь-коли можна було отримати від застарілого пошуку.

Конектори та інтеграція зовнішніх даних у Copilot

Можливості Microsoft Copilot не обмежуються документами та чатами всередині хмари Microsoft 365 вашої компанії. Copilot особливо корисний, коли може отримувати дані із зовнішніх платформ і сторонніх систем за допомогою плагінів інтеграції та конекторів. Це розширює його здатність надавати єдині аналітичні дані, що охоплюють вашу CRM, службу підтримки та інструменти управління проєктами.

Ідеться про підключення SaaS-платформ, як-от Salesforce, чи застарілих баз даних. Стратегія інтеграції даних у Copilot спрямована на гнучкість і масштабованість. Це важливо, коли потрібно доповнити відповіді ШІ в Copilot зовнішніми бізнес-даними, щоб ваші робочі процеси не впиралися в стіну щоразу, коли інформація потрібна з поза екосистеми Microsoft.

У наступних розділах ви побачите, як саме працюють плагіни-конектори, які системи вже підтримуються і як вони збирають усю вашу інформацію під одним дахом. Також ми розглянемо цінність оркестрації даних між платформами, яка дає змогу Copilot заповнювати прогалини у знаннях без втрати продуктивності чи безпеки даних.

Моделі конекторів і плагіни інтеграції

Microsoft Copilot використовує конектори та плагіни інтеграції, щоб отримувати дані з широкого набору систем за межами звичного середовища Microsoft 365. Це готові або власні розширення, які підключаються до зовнішніх SaaS-платформ, баз даних SQL, застарілих бізнес-застосунків і навіть пропрієтарних хмарних сервісів.

До стандартних моделей конекторів належать конектори Microsoft Power Platform, які з коробки підтримують понад 700 систем. Для створення безпечних прямих зв’язків між Copilot і такими платформами, як Dynamics, SAP, SQL Server чи власні застосунки, використовуються API та галузеві стандартні протоколи.

Головна перевага? Вам не потрібно дублювати кожен набір даних у Microsoft 365. Натомість конектори дають Copilot змогу в реальному часі запитувати, узагальнювати й об’єднувати вміст у хмарному середовищі та частково в локальних середовищах. Плагіни також доступні для складніших інтеграцій або коли над простими витягуваннями даних потрібна логіка робочих процесів.

Розширюючи Copilot за допомогою цих моделей, організації можуть масштабувати інтелект свого ШІ без створення всього з нуля, зберігаючи безпеку та управління завдяки контролю на рівні з’єднань і аудиту доступу до даних.

Інтеграція Salesforce, ServiceNow і Zendesk із Copilot

1. Salesforce: Інтеграція дозволяє Copilot показувати записи CRM, нотатки про клієнтів і результати продажів безпосередньо в застосунках Microsoft 365. Користувачі можуть готувати пропозиції на основі актуальних даних клієнтів або готуватися до нарад з актуальними деталями угод — і не виходячи з Outlook чи Teams. Copilot також може підсумовувати активності в Salesforce і формувати звіти.
2. ServiceNow: Підключивши свою платформу ITSM, ви дозволяєте Copilot знаходити заявки в підтримку, статті бази знань і записи про зміни. Це безцінно для ІТ-команд, яким потрібен швидкий контекст або які відповідають на запити співробітників про системи та історію підтримки. Результат? Швидше усунення несправностей і єдине вікно для ІТ-процесів.
3. Zendesk: Copilot може аналізувати в Zendesk розмови з клієнтами, історію вирішення звернень і відкриті заявки. Це корисно для агентів підтримки та менеджерів з обслуговування клієнтів, яким потрібно швидко підсумувати взаємодію з клієнтами або визначити найчастіші проблеми — і все це в знайомому інтерфейсі Microsoft.
4. Confluence та інші платформи: Інтеграція з платформами для роботи з контентом, як-от Confluence, дає змогу Copilot подолати розрив між документацією проєкту та спільною роботою в режимі реального часу. Вона передає оновлення проєкту, нотатки з нарад і стандартні операційні процедури в досвід роботи з Copilot для оптимізованого управління проєктами.

Для кожної інтеграції зазвичай потрібні відповідні адміністративні дозволи, підтримуваний коннектор і зіставлення ідентифікаторів користувачів між платформами. Після налаштування Copilot працює як єдиний механізм пошуку та відповідей, суттєво скорочуючи час переключення між застосунками та даючи повну картину бізнес-даних там, де ви працюєте.

Конфіденційність даних і автентифікація в Copilot

Коли ви поєднуєте конфіденційну бізнес-інформацію з ШІ, питання приватності та безпеки виходять на перший план. Доступ Copilot до даних суворо регулюється засобами конфіденційності та стратегіями автентифікації Microsoft 365, тож до потрібних даних можуть дістатися лише потрібні люди — без обхідних шляхів і випадкового розкриття.

Це не просто формальна перевірка. Організації корпоративного рівня мають забезпечувати дотримання правил відповідності, суворе управління доступом і впевнено підключати сторонні джерела без страху витоку даних. Ви побачите, як Copilot враховує ідентичність, політики доступу та вимоги до захисту вмісту, незалежно від того, чи працює він із власними, чи зовнішніми джерелами.

Корисні матеріали: цей посібник про управління Copilot і DLP та практичні інструкції щодо налаштування Data Loss Prevention (DLP) варто переглянути, якщо ви готові підвищити рівень відповідності, не сповільнюючи продуктивність.

Конфіденційність даних, політики захисту та методи автентифікації

• Політики умовного доступу: Контролюйте, хто саме має доступ до Copilot і підключених до нього джерел. Для безпечного та передбачуваного керування доступом важливо уникати надмірно широких винятків — цій темі detally присвячено тут, у матеріалі про проблеми довіри до політик доступу. Для максимальної безпеки застосовуйте винятки з обмеженим часом і постійний моніторинг.
• Багатофакторна автентифікація (MFA): Copilot вимагає, щоб кожен користувач, який отримує доступ до бізнес-даних, підтвердив свою особу через MFA. Це створює важливий додатковий рівень захисту від несанкціонованих входів і перехоплення облікових записів.
• Налаштування політик конфіденційності даних: Загальноорганізаційні налаштування в Microsoft 365 дають адміністраторам змогу впроваджувати правила конфіденційності, зокрема обмежувати відповіді на основі ШІ лише неконфіденційним вмістом або визначати, до яких типів файлів Copilot має доступ. Microsoft Purview і Defender допомагають забезпечувати класифікацію та моніторинг. Практичний огляд наведено тут: найкращі практики безпеки M365.
• Дозволи на основі користувача: Copilot завжди враховує права доступу користувача. Навіть якщо модель ШІ має доступ до величезних сховищ, вона ніколи не покаже вміст, який ви особисто не бачите в SharePoint чи OneDrive.
• Наскрізне шифрування та моніторинг: Дані в стані спокою та під час передавання зашифровані. Використовуйте Microsoft Sentinel і Purview Audit для безперервного моніторингу, відстеження незвичного використання даних ШІ та виявлення можливих витоків (детальніше тут).

Завдяки таким багаторівневим захистам Copilot стає союзником і в продуктивності, і у відповідності вимогам, дозволяючи організаціям експериментувати зі ШІ, не відчиняючи двері для нових ризиків.

Модерація контенту та засоби управління

Copilot виходить за межі простих дозволів: політики модерації контенту та засоби управління створюють страхувальну сітку для відповідального використання ШІ. Microsoft Purview, наприклад, забезпечує автоматичне маркування, примусове застосування DLP і безперервний моніторинг того, як агенти Copilot взаємодіють із конфіденційним контентом. Щоб поглибитися в цю тему, ознайомтеся з цими порадами щодо управління агентами через Purview.

Автоматизовані інструменти можуть позначати потенційні витоки даних або порушення політик, а функції управління на рівні користувачів забезпечують детальний контроль доступу та ведення записів. Що в підсумку? Ефективне управління Copilot поєднує договори, ліцензування та технічні засоби контролю, щоб організації могли впевнено забезпечувати відповідність вимогам, навіть коли використання ШІ змінюється.

Керування файлами та сховищем даних для Copilot

Насправді здатність Copilot швидко давати релевантні відповіді залежить від того, наскільки добре впорядковані ваші файли та сховище. Чи зберігаються ваші документи в бібліотеках SharePoint або в папках OneDrive, ефективне керування файлами та їх обробка значно полегшують Copilot роботу.

Керування сховищем — це не просто перенесення всього в хмарну папку з надією на краще. Структура даних, дисципліна метаданих і моделі дозволів впливають на індексування, швидкість обробки і зрештою на корисність відповідей Copilot. Упорядковані репозиторії полегшують пошук і автоматизацію робочих процесів, одночасно зменшуючи вузькі місця та затримки обробки.

Практичні посібники на кшталт цього контрольного списку з управління SharePoint допоможуть уникнути прихованих збоїв, спричинених хаотичним сховищем. Далі ми розберемо, як Copilot переглядає SharePoint і OneDrive, обробляє файли за лаштунками і чому підтримка порядку важлива для вашого шляху у сфері ШІ.

Як Copilot обробляє файли SharePoint і OneDrive

Коли Copilot обробляє файли з SharePoint або OneDrive, він не просто бере їхній вміст. Спочатку він перевіряє дозволи користувача, щоб індексувалися й отримувалися лише документи, до яких у нього є доступ. Потім він витягує метадані, зокрема автора, дату останньої зміни та розташування, і лише після цього обробляє документ семантичним індексуванням для максимальної пошукової придатності.

Припустimo, користувач просить найновіший план проєкту. Copilot шукатиме відповідні файли за запитом, перевірятиме, хто є власником файла і хто має до нього доступ, і показуватиме результати лише з тих місць, які користувач має право переглядати. У добре структурованих бібліотеках Copilot може навіть посилатися на версії документів або пов'язувати суміжні файли, щоб дати глибшу відповідь.

Упорядковані бібліотеки документів прискорюють цей процес. Спільні робочі простори з чіткою ієрархією папок, узгодженими метаданими та індексованими стовпцями роблять пошук Copilot швидшим і точнішим. Для командних проєктів спільні середовища гарантують, що від контекстних відповідей користується не один користувач, а вся команда.

SharePoint і OneDrive також пропонують керування версіями. Тож пропозиції Copilot залишаються актуальними, а доступ до історичних версій зберігається, якщо комусь потрібно повернутися до минулих станів проєкту або договорів.

Підтримка типів файлів і обмеження обробки даних

• Підтримувані типи файлів: Copilot читає більшість популярних форматів Microsoft 365 — Word, Excel, PowerPoint і PDF повністю підтримуються для індексування та пошуку інформації.
• Розмір даних і обмеження: Великі файли можуть підпадати під обмеження обробки або порогові значення тайм-аутів. Найкраще тримати файли розміром до 100 МБ для оптимальної продуктивності, хоча обмеження можуть відрізнятися залежно від клієнта та робочого навантаження.
• Нестандартні формати: Для файлів, зокрема зображень і відео, може знадобитися додатковий конектор або зіставлення метаданих, щоб Copilot міг ефективно обробляти їх для пошуку та узагальнення.
• Документи у вкладених папках: Глибоко вкладені структури можуть уповільнювати індексування. Для найкращого результату тримайте ієрархію папок неглибокою та логічно впорядкованою.
• Пакетне завантаження й обробка: Завантаження великого обсягу даних одразу може спричинити тимчасові затримки. Якщо ви переносите дані до екосистеми Copilot, сплануйте поетапне завантаження.

Оптимізація джерел даних для кращої роботи Copilot

Запустити Copilot — лише перший крок. Оптимізація його джерел даних дозволяє перетворити базовий ШІ на бізнес-перевагу. Чим продуманіше індексується та керується вашим контентом, тим швидшими й точнішими будуть відповіді Copilot. Тонке налаштування індексування, очищення застарілих даних і мінімізація затримок означають, що ви щоразу отримуєте найактуальніші відповіді.

Адміністратори ІТ і архітектори даних мають реальну можливість: вимірювати, які джерела приносять цінність, відстежувати продуктивність і постійно вдосконалювати. На відміну від звичайного сховища документів, оптимізація для Copilot означає створення розумнішого та динамічнішого шару знань, який справді відображає поточний стан вашого бізнесу.

Точне налаштування джерел знань для правильних результатів

• Оптимізація індексування: Регулярно переіндексовуйте репозиторії контенту, щоб Copilot міг виявляти зміни, видаляти застарілі дані та підтримувати високу швидкість пошуку.
• Управління метаданими: Використовуйте послідовні та описові метадані, наприклад теги тем, власника або дати перегляду, щоб дати Copilot більше контексту для ранжування відповідей.
• Курировані набори даних: Призначте бібліотеки «джерела істини» для критично важливих політик, шаблонів і посібників, щоб Copilot не обтяжували застарілі чи фрагментовані копії.
• Зважування контенту: Присвоюйте вищу релевантність авторитетним джерелам за допомогою власних правил ранжування або налаштування моделі ШІ.
• Актуальність даних: Автоматично видаляйте або архівуйте застарілі записи, щоб база знань Copilot залишалася чистою й актуальною.

Вимірювання та моніторинг ефективності джерел даних

• Аналітика використання: Відстежуйте, які джерела даних справді запитуються і формують відповіді Copilot, і звертайте увагу на репозиторії з високою активністю.
• Відгуки користувачів: Збирайте оцінки та коментарі до відповідей Copilot, щоб виявляти сліпі зони або місця, де потрібні додаткові навчальні дані.
• Внесок джерел: Аналізуйте, які бази даних або типи контенту найчастіше формують цінні результати, і оптимізуйте роботу навколо них.
• Моніторинг затримок: Стежте за часом відповіді. Якщо запити починають сповільнюватися, переглядайте структуру сховища, продуктивність мережі або стан конекторів.
• Цикл безперервного вдосконалення: Зробіть перегляд і оптимізацію джерел регулярною частиною керування Copilot, використовуючи аналітику для планування оновлень і навчання.

  Контрольний список джерел даних для Microsoft Copilot

  Використовуйте цей контрольний список, щоб планувати, підключати, захищати й підтримувати джерела даних для Microsoft Copilot.

  • Складіть інвентаризацію всіх джерел даних, які використовуватиме Microsoft Copilot (SharePoint, OneDrive, Exchange, Teams, Dataverse, Azure Data Lake, SQL, зовнішні конектори)
  • Класифікуйте дані за чутливістю та бізнес-впливом (публічні, внутрішні, конфіденційні, регульовані)
  • Перевірте вимоги щодо розміщення даних і регіональної відповідності для кожного джерела
  • Підтвердьте ліцензування та доступність функцій для інтеграцій Copilot із кожним джерелом даних
  • Переконайтеся, що відповідні конектори доступні й підтримуються (вбудовані рішення Microsoft, Graph API, сторонні)
  • Налаштуйте автентифікацію та ідентифікацію для конекторів (Azure AD, service principals, managed identities)
  • Встановіть для доступу Copilot до кожного джерела даних мінімально необхідні дозволи (least privilege)
  • Визначте графіки приймання даних та індексування й політики інкрементального оновлення
  • Впровадьте фільтрацію даних і правила обмеження області, щоб обмежити доступ Copilot до релевантного контенту
  • Застосуйте захист від втрати даних (DLP), мітки конфіденційності та шифрування там, де це потрібно
  • Перевірте метадані, зіставлення схем і семантичне збагачення для контенту, який можна шукати
  • Протестуйте запити та відповіді Copilot для кожного джерела даних, щоб перевірити релевантність і точність
  • Моніторте використання, журнали доступу та стан індексу; налаштуйте сповіщення про аномалії
  • Визначте політики керування збереженням, архівуванням і видаленням даних у контексті Copilot
  • Створіть робочий процес аудиту й погодження для додавання нових джерел даних
  • Документуйте конфігурації джерел даних, конектори, дозволи та операційні інструкції (runbooks)
  • Навчіть користувачів, як працювати з обсягом даних Copilot і формулювати безпечні запити, і надавайте їм рекомендації
  • Переглядайте та оновлюйте контрольний список і конфігурації регулярно або після великих змін

    Поширені запитання: Copilot connector, Microsoft Graph і пошук Copilot

    Які основні джерела даних Microsoft Copilot і як вони передаються в Copilot?

    Джерелами даних для Microsoft Copilot є організаційні дані з програм Microsoft 365, зовнішній вміст, індексований через коннектори Microsoft Graph, готові коннектори з галереї коннекторів, а також власні інтеграції коннекторів. Дані потрапляють до Microsoft через огляд коннекторів і API коннекторів, індексуються у семантичний індекс і Microsoft Search, а потім передаються в Copilot і пошукові сценарії Microsoft, щоб забезпечити відповіді генеративного ШІ. Сюди входять дані про людей, документи в SharePoint, повідомлення Teams, записи Dynamics 365 і зовнішні елементи зі сторонніх систем.

    Як коннектори Microsoft Graph і синхронізація коннекторів Graph працюють із Copilot?

    Коннектори Microsoft Graph і синхронізовані коннектори передають зовнішні дані в Microsoft 365, щоб Microsoft Search і Copilot могли їх використовувати. Коннектори роблять зовнішній вміст доступним для Copilot, або завантажуючи його в хмару Microsoft, або через федеративні коннектори. Їх налаштовують у центрі адміністрування Microsoft 365 або через API коннекторів. Синхронізовані коннектори підтримують індексацію вмісту в актуальному стані, тож Copilot search і copilot chat можуть повертати своєчасні результати з корпоративними даними.

    Коли варто використовувати власний коннектор, а коли готовий коннектор для Copilot?

    Використовуйте готові коннектори з галереї коннекторів, якщо вони охоплюють поширені системи (наприклад, файлові сховища, репозиторії вмісту або популярні SaaS-сервіси), адже вони спрощують налаштування та мають підтримку. Обирайте власний коннектор, якщо потрібно інтегрувати зовнішні дані чи унікальні системи, передавати специфічні для предметної області схеми в семантичний індекс або працювати з власною автентифікацією. Такі коннектори зазвичай розробляють через API коннекторів або Copilot Studio, щоб зіставити вміст із програмами Microsoft 365 і сценаріями Copilot.

    Чим пошук Copilot відрізняється від Microsoft Search і як вони працюють разом?

    Microsoft Search є базовою корпоративною платформою пошуку, яка індексує вміст у семантичний індекс і забезпечує пошук у Microsoft 365. Пошук Copilot спирається на ці індексовані дані й за допомогою генеративного ШІ формує відповіді з організаційних даних і зовнішніх елементів. На практиці Microsoft Search використовують для налаштування коннекторів та індексації, а Copilot і copilot chat перетворюють результати пошуку на розмовні відповіді з урахуванням контексту в Teams, SharePoint та інших програмах Microsoft 365.

    Які кроки налаштування потрібні, щоб підключити корпоративні дані та контролювати доступ Copilot до них?

    Щоб налаштувати доступ до даних, адміністратори використовують центр адміністрування Microsoft 365 або Microsoft Entra ID для керування ідентифікацією та доступом, налаштовують параметри коннекторів Graph або облікові дані власних коннекторів, задають параметри індексації та семантичного індексу, а також застосовують оновлення безпеки та політики керування. Коннектори можна обмежувати в межах клієнта. Слід переконатися, що підтримка коннекторів і дозволи налаштовані правильно, щоб обмежити використання Copilot авторизованими користувачами в програмах Microsoft 365 і Teams.

    Як Copilot забезпечує безпеку, відповідність вимогам і конфіденційність організаційних даних?

    Copilot дотримується безпеки хмари Microsoft, розташування даних і засобів контролю відповідності. Дані, індексовані через коннектори Microsoft Graph, залишаються під дією автентифікації Microsoft Entra ID, рольового доступу та тих самих політик збереження й відповідності, що діють у Microsoft 365. Оновлення безпеки та рекомендації технічної підтримки доступні в Microsoft Learn і центрі адміністрування Microsoft 365. Адміністратори можуть контролювати, який вміст доступний для Copilot, щоб знизити ризики та належно обробляти корпоративні дані.

    Чи може Copilot працювати з даними в режимі реального часу і як синхронізовані коннектори забезпечують актуальність?

    Деякі коннектори підтримують синхронізацію майже в реальному часі, тож дані індексуються швидко, і Copilot може показувати актуальну інформацію. В огляді коннекторів і документації до готових коннекторів описано, як дані індексуються та як коннектори працюють з даними в режимі реального часу. Для частих оновлень або сценаріїв потокової передачі можна використовувати власні коннектори та API коннекторів, щоб частіше передавати вміст у Microsoft Search і семантичний індекс.

    Що таке Copilot Studio і як він допомагає інтегрувати зовнішній вміст у Copilot?

    Copilot Studio — це середовище для створення, тестування та керування досвідом Copilot. Воно допомагає командам налаштовувати, як вміст із конекторів зіставляється із семантичним індексом, виконувати налаштування використання copilot і створювати власні конектори. Інструмент спрощує підключення вмісту до Microsoft 365, під'єднання джерел даних і створення спеціалізованих сценаріїв Copilot у Teams, застосунках Microsoft 365 та Dynamics 365.

    Де адміністратори та розробники можуть знайти додаткові ресурси, підтримку й найкращі практики?

    Адміністраторам і розробникам варто звертатися до Microsoft Learn за навчальними матеріалами, до галереї конекторів за готовими рішеннями та до центру адміністрування Microsoft 365 для налаштування й управління. Для складніших інтеграцій перегляньте документацію з API конекторів, рекомендації щодо Copilot Studio та канали технічної підтримки. Додаткові ресурси включають документацію зі створення конекторів Microsoft Graph, найкращі практики інтеграції зовнішніх даних і рекомендації щодо захисту даних про людей та іншої чутливої інформації організації під час увімкнення Copilot і функцій пошуку Microsoft.