Глосарій Microsoft Copilot: ключові терміни з поясненнями

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

Ознайомтеся з термінологією Copilot! Зрозумійте ключові терміни та поняття штучного інтелекту. Ваш головний ресурс із визначеннями Copilot.

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

Якщо ви чули про Microsoft Copilot, але загубилися в термінах, ви не самотні. Microsoft Copilot, інтелектуальний помічник Microsoft на основі ШІ, змінює спосіб роботи людей у Microsoft 365, Azure та інших платформах. Разом із цими потужними новими можливостями з'являється й хвиля нової термінології, яку користувачам потрібно розуміти.

Цей посібник створено для всіх, хто користується Copilot, керує ним або просто хоче бути попереду в його розвитку в розширюваній екосистемі Microsoft. Знайомство з термінологією Copilot не просто корисне, а необхідне: воно підвищує продуктивність, допомагає повніше використовувати ваші інвестиції та забезпечує дотримання вимог відповідності й найкращих практик безпеки.

У наступних розділах ви знайдете чіткі визначення та практичні пояснення, які допоможуть вам орієнтуватися в новому робочому середовищі на основі ШІ та досягати успіху в ньому.

1. Динамічна еволюція: Глосарій Copilot не є статичним: записи з термінологією Microsoft Copilot регулярно оновлюються, щоб відобразити нові функції, корпоративні політики та зміни у можливостях ШІ.
2. Визначення з урахуванням контексту: Багато термінів глосарію мають контекстні варіанти, тож одне й те саме слово з термінології Microsoft Copilot може мати різне значення залежно від того, чи використовується воно в Teams, Word або Azure.
3. Мітки для роботи з конфіденційними даними: Глосарій містить спеціальні позначки, які показують, як терміни пов'язані з приватністю та управлінням даними, і допомагають організаціям тлумачити термінологію Microsoft Copilot з огляду на вимоги відповідності.
4. Локалізація понад переклад: Записи локалізуються не лише мовно, а й з урахуванням регіональних відмінностей у робочих процесах, тож термінологія Microsoft Copilot адаптується до місцевих ділових практик і правових норм.
5. Пояснення за ролями: Визначення часто містять приклади для конкретних ролей (адміністратор, розробник, кінцевий користувач), завдяки чому термінологія Microsoft Copilot одразу стає практичною для різних аудиторій.
6. Відповідності між сервісами: Глосарій співставляє терміни Copilot із відповідними поняттями Microsoft 365 та Azure, зменшуючи неоднозначність там, де термінологія Microsoft Copilot перетинається між сервісами.
7. Джерела з можливістю перевірки: Багато записів посилаються на документацію продуктів, статті служби підтримки та журнали змін, щоб користувачі могли перевірити, як виникла термінологія Microsoft Copilot і коли вона змінилася.
8. Машинозчитувані формати: Частини глосарію Copilot публікуються у структурованих форматах (JSON/CSV), що дає змогу автоматизувати роботу, інтегрувати таксономію та програмно використовувати термінологію Microsoft Copilot.

Розуміння Microsoft Copilot: ключові концепції та ролі

Розберемо, що таке Microsoft Copilot насправді. Простими словами, Copilot виступає вашим цифровим помічником на основі просунутого ШІ безпосередньо в застосунках, якими ви користуєтеся щодня, наприклад Word, Teams, Excel і навіть Azure. Його завдання? Допомогти вам писати, аналізувати, спілкуватися, планувати та багато іншого із значно меншими зусиллями. Але щоб упевнено користуватися Copilot, потрібно розуміти кілька базових ідей.

Copilot не є окремим застосунком. Натомість це шар, який працює в Microsoft 365 та Azure й робить повсякденні завдання швидшими та розумнішими. Він реагує на ваші «промпти» (по суті, інструкції, які ви даєте звичайною мовою), знаходить інформацію, автоматизує рутинні кроки та навіть поєднує дані між різними системами.

Є кілька ключових ролей, з якими ви зіткнетеся. Користувач це будь-хто, хто взаємодіє з Copilot, щоб виконувати роботу. Адміністратор (іноді його називають адміністратором клієнта) відповідає за налаштування Copilot, дозволів і безпеки у вашій організації. AI-агент це частина Copilot, яка безпосередньо виконує основну роботу, наприклад аналізує ваші запити або виконує дії.

Copilot також вбудовується в організаційні робочі процеси й дотримується політик безпеки, встановлених адміністраторами. Чи йдеться про те, до яких даних Copilot може мати доступ, чи про підключення до певного процесу в Teams, розуміння основ того, «хто що робить», є першим кроком до безпечного й ефективного використання Copilot.

Основний глосарій термінології Microsoft Copilot

• Prompt (запит): Інструкція або запитання, яке ви вводите для Copilot. Наприклад, «Підсумуй нотатки з сьогоднішньої наради». Чим чіткіший запит, тим кращий результат.
• Plugin (плагін): Додаткові розширення, які розширюють можливості Copilot, наприклад підключення сторонніх інструментів на кшталт Salesforce, щоб Copilot міг отримувати додаткові дані.
• Agent (агент): «Робітник» на основі ШІ, який виконує конкретні завдання або автоматизації в межах Copilot. Думайте про агента як про міні-помічника, зосередженого на певній роботі, наприклад створенні звіту чи оновленні календаря.
• Context window (контекстне вікно): Обсяг інформації, який Copilot може врахувати одночасно під час відповіді на ваш запит. Якщо ви просите Copilot переглянути довгий документ, він «пам’ятає» лише те, що вміщується в це вікно.
• Grounding (прив’язка до даних): Процес, у якому Copilot пов’язує ваш запит із реальними даними організації (файлами, електронними листами, чатами), щоб відповіді були релевантними та точними для вашої роботи, а не просто загальними результатами ШІ.
• Governance (управління): Політики та елементи контролю, які встановлюють адміністратори, щоб визначати, хто може користуватися Copilot, до яких даних він має доступ і як він поводиться. Це забезпечує безпечну й відповідну вимогам роботу з ШІ.
• Data Loss Prevention (DLP, запобігання втраті даних): Засоби безпеки, які блокують передавання або витік конфіденційної інформації, як-от номери соціального страхування, через результати Copilot.
• Tenant (клієнт): Власне середовище Microsoft 365 вашої організації. Думайте про нього як про «базу» вашої компанії в хмарі.
• Microsoft Graph: Програмна платформа, яку Copilot використовує для безпечного доступу до даних організації в Microsoft 365 з урахуванням того, хто що може бачити.

Як Copilot інтегрується з Microsoft 365 і Azure

Copilot не просто додано поверх ваших інструментів Microsoft, він вбудований у них. У Microsoft 365 Copilot працює в таких застосунках, як Teams, Outlook, Word, Excel, Power BI та Power Platform. У кожному з них він з’являється контекстно, пропонуючи підсумувати чати, скласти листи, проаналізувати таблиці або автоматизувати робочі процеси.

Під капотом Copilot звертається до даних вашої організації через безпечні API та сервіси, зокрема Microsoft Graph. Це дозволяє, наприклад, отримувати потрібні файли з SharePoint, враховувати останні електронні листи або знаходити розмови в Teams під час відповіді на ваш запит. Він дотримується наявних меж безпеки вашої організації, тож ви бачите лише ті дані, до яких маєте доступ.

В Azure інтеграція Copilot трохи технічніша: він може підключатися до хмарних джерел даних, автоматизувати завдання і навіть допомагати з кодом або налаштуванням інфраструктури. Ця інтеграція ґрунтується на дозволах, правилах управління та ролях користувачів, які задано у вашому середовищі Azure.

Щоб Copilot запрацював, адміністраторам може знадобитися ввімкнути певні функції чи підключення, а в більшості випадків — дотримуватися рекомендованих практик безпеки. Якщо ви хочете глибше розібратися в безпечному та керованому використанні Copilot, обов’язково прочитайте стратегії, викладені в цьому матеріалі про Purview та DLP у Power Platform. Розуміння цих основ допомагає побачити, де Copilot вписується у ваші щоденні інструменти, і чому це справжній крок вперед у ландшафті Microsoft 365 та Azure.

Агенти Copilot і агентні робочі процеси

Слово «агент» у контексті Copilot часто вживають, але це не просто гучна фраза: агенти є одним із ключових секретів сучасної автоматизації. У Copilot агент — це помічник на основі ШІ, створений для виконання конкретних повторюваних завдань. Це не старомодні макроси чи нудні боти. Агенти розумніші, самостійніші та вміють керувати складними робочими процесами, які охоплюють різні застосунки і джерела даних.

«Агентні робочі процеси» — це послідовності завдань, які не просто автоматизовано, а координує агент. Наприклад, агент може зчитати дані про продажі, оновити дашборди в Power BI і повідомити потрібних людей у Teams, коли показники не досягнуто. Це значно просунутіше, ніж натискання кнопки «запустити макрос» — це майже як мати співробітника, який стежить за результатом, перевіряє деталі та вимірює ефективність.

Але з великою силою приходить серйозне управління. Якщо залишити агентів без нагляду, можуть виникнути проблеми: дрейф ідентичностей, випадкові витоки даних і втрата контролю. Компаніям потрібні надійні механізми контролю (наприклад, стабільні ідентифікатори агентів і чіткі контракти на інструменти), щоб кожна дія залишалася простежуваною та безпечною. Детальніше про те, як керувати агентами, зокрема про Entra Agent ID та засоби контролю ризиків, читайте в цьому детальному огляді управління агентами.

Агентні робочі процеси змінюють щоденну рутину: спільна робота стає зручнішою, а рішення ухвалюються швидше, але лише тоді, коли ви тримаєте ситуацію під контролем. Якщо ви керуєте агентами, важливо також забезпечити суворі дозволи, вести моніторинг за допомогою засобів аудиту та акуратно застосовувати DLP, як описано в цьому посібнику з безпеки та відповідності для Copilot. Так ви отримаєте переваги автоматизації без хаосу та порушень вимог відповідності.

Штучний інтелект, заземлення та промпти: пояснення

Штучний інтелект у Copilot не є магією, а поєднує великі мовні моделі та здоровий глузд, тобто дані вашої організації. «ШІ» в основі Copilot побудований на потужних мовних моделях, які навчені розуміти ваші запити, відповідати природно та створювати контент, що відповідає вашому стилю. Але сам по собі ШІ в бізнесі не працює: потрібна відповідність даним, контексту та правилам вашої організації.

Тут на сцену виходить заземлення. Заземлення означає, що Copilot не вгадує навмання, а спирається у відповідях на дані з ваших файлів, електронних листів, календарів або чатів. Наприклад, якщо ви запитаєте «Які були головні показники продажів у першому кварталі?», Copilot шукатиме у ваших реальних таблицях продажів або даних CRM і дасть корисну й конкретну відповідь, а не загальні припущення.

Усе, що ви отримуєте від Copilot, починається з промпта. Промпт може бути прямою командою («Створи презентацію про тенденції ринку») або запитанням («Хто чергує цього тижня?»). Те, як ви сформулюєте промпт, визначає якість і релевантність результату Copilot. Добрі промпти чіткі, конкретні та, за можливості, вказують Copilot на потрібні вихідні матеріали.

Промпт-інжиніринг стає справжнім навиком: треба вміти ставити запитання Copilot так, як він найкраще «розуміє». Оскільки Copilot отримує інформацію, заземлену на даних і контексті вашої організації, перш ніж ставити запит, варто подумати, до яких файлів, дозволів і команд має доступ Copilot. Ця трійця, штучний інтелект, заземлення та промпти, є машинним відділенням, що живить вашу продуктивність із Copilot. Налаштуйте їх правильно, і ви не просто використовуватимете Copilot, а повністю розкриєте його потенціал у своїх робочих процесах.

Ключові терміни управління та безпеки в Copilot

• Відповідність щодо даних: правила, які гарантують, що Copilot обробляє дані вашої організації відповідно до галузевих законів (як-от GDPR), політики компанії та гарантій конфіденційності. Знати, хто до чого має доступ, є обов'язковою умовою для дотримання вимог.
• Microsoft Purview: комплекс рішень Microsoft для управління безпекою даних, конфіденційністю та відповідністю вимогам. Purview допомагає встановлювати політики обробки та маркування даних, а також проводити аудит усіх дій Copilot. Докладніше про те, як це вписується в управління Copilot, читайте в цьому всеосяжному ресурсі про політики.
• Нульова довіра (Zero trust): підхід до безпеки, за якого нічому не довіряють за замовчуванням: кожну дію Copilot перевіряють і підтверджують до надання доступу. Без скорочень. Кожен запит, щоразу.
• Запобігання втраті даних (Data Loss Prevention, DLP): автоматизовані засоби контролю, які виявляють і блокують випадкове (або навмисне) передавання конфіденційних даних через Copilot. DLP працює як цифровий охоронець, що стежить, аби жодні дані не проскочили повз увагу.
• Межа клієнта (tenant boundary): суворі цифрові межі, що відокремлюють дані вашої організації від даних інших у хмарі Microsoft. Copilot дотримується цих меж, тож ваша інформація ніколи не потрапить не туди.
• Керування доступом на основі ролей (Role-Based Access Control, RBAC): адміністративні засоби для точного налаштування того, хто, що, де і з якими даними може робити в Copilot і в межах M365. RBAC є основою безпечного делегування повноважень.
• Дозволи Graph: Налаштування, які визначають, які джерела даних організації можуть отримувати AI-агенти Copilot. Обмеження дозволів має вирішальне значення для уникнення надмірного доступу, як описано в цьому посібнику з управління та відповідності.

Щоб підвищити ефективність роботи з Copilot, ознайомтеся з практичним контрольним списком управління, викладеним у статті Copilot Governance: Policy or Pipe Dream?, який охоплює договори, ліцензії, автоматичне маркування та найкращі практики роботи ради з ШІ.

Поради, як максимально ефективно використовувати Microsoft Copilot

• Скористайтеся навчальними ресурсами: Не покладайтеся на імпровізацію. Вивчіть офіційне навчання Microsoft з Copilot і ознайомтеся з посібниками, наприклад із централізованим Центром навчання Copilot. Вони швидко оновлюються, щоб відповідати новим функціям.
• Долучайтеся до спільноти: Приєднуйтеся до форумів користувачів або груп, щоб обмінюватися порадами, ділитися реальними сценаріями та вчасно помічати проблеми.
• Стежте за оновленнями: Microsoft Copilot постійно розвивається. Отримуйте сповіщення про нові можливості, виправлення безпеки та зміни в термінології, щоб бути готовими до всього.
• Сприяйте узгодженості в межах організації: Діліться найкращими практиками та розвивайте грамотність щодо Copilot. Це робить командну роботу злагодженішою і допомагає всім працювати на одній (цифровій) сторінці.
• Пріоритезуйте безпеку та управління: Завжди дотримуйтеся рекомендацій адміністратора щодо безпечного використання та повідомляйте про все, що викликає сумніви.

Поширені запитання: додаткові ресурси щодо Microsoft 365 Copilot

Що означає термінологія Microsoft Copilot і чому вона важлива?

Термінологія Microsoft Copilot охоплює набір термінів і понять, які описують функції ШІ від Microsoft, компоненти на кшталт Copilot Studio, конектори, оркестратор і ключові функції copilot. Розуміння цих термінів допомагає користувачам правильно використовувати можливості copilot, забезпечувати відповідальне використання ШІ та розуміти, як великі мовні моделі, базові моделі (foundation models) і генерація з доповненням пошуком (RAG) працюють разом, щоб створювати відповіді, схожі на людські, і надавати аналітику на основі зовнішніх джерел даних.

Яке місце Copilot Studio займає в екосистемі Copilot?

Copilot Studio — це низькокодовий сервіс, який дозволяє розробникам і створювачам застосунків створювати й налаштовувати copilot. Він підключається до конекторів copilot і конекторів Microsoft Graph, налаштовує пошук і семантичне ранжування, інтегрується з Azure OpenAI або іншими LLM і керує тим, як ШІ-асистент відповідає на запити природною мовою та отримує релевантну інформацію з графа знань, Office 365 або зовнішніх джерел даних.

Що таке конектори copilot і як вони отримують доступ до зовнішніх даних?

Конектори copilot — це плагіни або API, які дають copilot доступ до зовнішніх джерел даних, таких як конектори Microsoft Graph, сторонні API, бази даних або Microsoft Fabric. Вони забезпечують пошук релевантної інформації та дозволяють ШІ-асистенту поєднувати знання з кількох систем, щоб copilot міг генерувати текст, відповідати на запити та надавати відповіді з урахуванням контексту.

Як великі мовні моделі, базові моделі та Azure OpenAI пов’язані з Microsoft Copilot?

LLM і базові моделі — це основні моделі машинного навчання, які генерують текст і відповіді, схожі на людські. Стек ШІ від Microsoft використовує Azure OpenAI та інші сервіси ШІ Azure, щоб розміщувати ці моделі та налаштовувати їх. Це дозволяє copilot як ШІ-асистенту використовувати генеративний ШІ, застосовувати обробку природної мови та формувати розмовні відповіді на запити користувачів, одночасно дотримуючись оновлень безпеки та принципів відповідального ШІ.

Як введення природною мовою та семантична обробка покращують роботу з copilot?

Введення природною мовою та семантична обробка дозволяють copilot інтерпретувати людську мову, розпізнавати намір і перетворювати запити користувачів на запити для пошуку або дій. Використовуючи семантичний пошук, RAG і методи NLP, copilot можуть знаходити релевантну інформацію, підсумовувати великі обсяги тексту та генерувати відповіді, схожі на людські, які відповідають запиту користувача та графу знань або даним, доступним через конектори.

Які типові сценарії використання Microsoft Copilot у бізнесі та для продуктивності?

Серед сценаріїв використання: автоматизація написання листів в Office 365, створення звітів на основі даних Microsoft Fabric, формування стислих підсумків із великих документів, чат-боти для технічної підтримки, створення low-code застосунків у Power Apps з розмовним інтерфейсом copilot, отримання аналітики про клієнтів через коннектори Microsoft Graph, а також робочі процеси аналітики, які використовують моделі машинного навчання та retrieval-augmented generation, щоб надавати відповіді й рекомендації.

Як Microsoft забезпечує безпеку оновлень і відповідальний ШІ в copilot?

Microsoft поєднує практики безпеки платформи, дозволи коннекторів, засоби керування API та регулярні оновлення безпеки з принципами відповідального ШІ, які передбачають управління моделями, перевірку людиною на етапі ухвалення рішень і моніторинг використання. Організації можуть застосовувати контроль доступу, запобігання втраті даних (DLP) і аудит, дотримуючись рекомендацій Microsoft Learn та найкращих практик відповідності вимогам. Так ризики, пов’язані з контентом, згенерованим ШІ, і доступом до зовнішніх даних, знижуються.

Чи можуть розробники розширювати copilot за допомогою API, плагінів і Power Apps?

Так, розробники можуть використовувати API, коннектори copilot, плагіни та low-code інструменти на кшталт Power Apps, щоб розширювати copilot. Вони можуть викликати зовнішні сервіси через API, інтегрувати моделі на кшталт GPT через Azure OpenAI, реалізувати власний пошук у графі знань або базах даних, а також використовувати Copilot Studio для оркестрації робочих процесів і налаштування роботи copilot під конкретні сценарії взаємодії користувачів та бізнес-процеси.

Що таке retrieval-augmented generation і як він допомагає знаходити релевантну інформацію?

Retrieval-augmented generation (RAG) поєднує пошук релевантних документів із генеративними моделями ШІ, тож модель може спиратися на реальні джерела у своїх відповідях. Copilot використовує RAG, щоб звертатися до коннекторів, отримувати супровідні документи та формувати відповіді, які посилаються на фактичний вміст. Це підвищує точність, коли ШІ створює текст або надає висновки на основі великих обсягів тексту чи розрізнених зовнішніх джерел даних.

Як організації вимірюють і покращують роботу copilot та навчання моделей?

Організації відстежують взаємодію користувачів, частку успішних запитів, цикли зворотного зв’язку та метрики діалогів, щоб уточнювати промпти, перенавчати або донавчати моделі машинного навчання, оновлювати коннектори та налаштовувати параметри семантичного пошуку. Ресурси Microsoft Learn та додаткові матеріали містять найкращі практики для ітеративного покращення роботи copilot, підвищення релевантності та забезпечення того, щоб ШІ-асистент давав корисні відповіді, близькі до людських.

Яку роль відіграють графи знань і коннектори Microsoft Graph у відповідях на запити користувачів?

Графи знань і коннектори Microsoft Graph структурують та індексують організаційні дані, щоб copilot міг швидко знаходити факти та зв’язки з урахуванням контексту. Підключені до Copilot Studio та оркестратора, вони дозволяють copilot формувати багатші відповіді, показувати релевантну інформацію з Office 365 або зовнішніх джерел і краще опрацьовувати складні запити природною мовою.

Де можна знайти технічну підтримку та додаткові ресурси для створення copilot?

Розробники й адміністратори можуть скористатися Microsoft Learn, документацією Azure AI та Azure OpenAI, прикладами на GitHub, спільнотами та офіційною підтримкою Microsoft. Додаткові ресурси включають документацію API для коннекторів copilot, посібники з відповідального ШІ, найкращі практики щодо оновлень безпеки та навчальні матеріали з використання Copilot Studio, Power Apps і Microsoft Fabric для створення copilot під конкретні сценарії.