Glossário copilot

copilot – os copilots são assistentes de linguagem natural que podem ajudar com tarefas criativas, gerar informações, executar fluxos de trabalho automatizados e muito mais. Os copilots são compostos por fluxos de trabalho, ações, conhecimentos e acionadores, com tecnologia de um ou mais modelos de fundação e um orquestrador que supervisiona e sincroniza operações do copilot. Os copilots podem gerar capacidades de IA geradoras de energia em aplicações, serviços Web e podem ser publicados como extensões de copilot para expandir e personalizar Microsoft Copilot.

Co-piloto personalizado – é uma versão personalizada do Microsoft Copilot que combina instruções, conhecimentos extra e/ou personalizados e qualquer combinação de competências.

Serviço OpenAI do Azure – um serviço de API que permite a um programador consultar o melhor dos LLMs da OpenAI com as garantias esperadas pelos utilizadores finais da Microsoft.

Fábrica de IA do Azure – uma plataforma de desenvolvimento pró-código que oferece personalização completa e controlo sobre modelos e aplicações de IA geradoras com ferramentas visuais e de código flexíveis e integradas e modelos de início rápido pré-criados.

Microsoft Copilot – uma interface de IA acessível e coesa que fornece aos utilizadores acesso às capacidades de IA com base nas suas necessidades e preferências, ao mesmo tempo que integra os produtos Microsoft para maximizar o valor. Microsoft Copilot é a sua companheiro de IA diária.

Microsoft Copilot Studio – uma ferramenta de código baixa/nula que permite aos utilizadores integrar facilmente inteligência artificial em qualquer produto M365 ou Power Platform, oferecendo modelos e sistemas de IA pré-criados e personalizados para tarefas como processamento de formulários, deteção de objetos, predição e muito mais.

Extensões copilot – uma extensão de copilot que personaliza e melhora Microsoft Copilot com copilots personalizados, permitindo novas ações e conhecimentos personalizados para fundamentação no Copilot. Com as extensões copilot, os utilizadores podem obter uma experiência Microsoft Copilot adaptada aos dados, sistemas e fluxos de trabalho que utilizam todos os dias. Plug-ins – um tipo de extensão copilot. A Microsoft definiu um novo manifesto de plug-in que desbloqueia a capacidade de escrever um plug-in uma vez e executá-lo em qualquer lugar em qualquer superfície copilot. Os plug-ins devem ser considerados um artefacto de extensibilidade atómico e funcional que pode ser composto com qualquer outra extensão copilot.

Microsoft Copilot conectores – um tipo de extensão Copilot para experiências de código baixas e sem código através de Microsoft Copilot Studio. Os conectores copilot agrupam capacidades e dados de conectores do Microsoft Graph, conectores do Power Platform e Microsoft Fabric.

Conectores do Microsoft Graph – incorporados por programadores ou conectores pré-criados ativados por administradores de TI que indexam dados de serviços LoB, no local e SaaS para o Microsoft Graph, onde podem melhorar e aumentar as capacidades de serviços inteligentes como Microsoft Copilot, Pesquisa e ContextIQ juntamente com dados e conteúdos do M365.

Conectores do Power Platform – conectores que permitem ao Microsoft Power Platform interagir com origens e serviços de dados externos.

Extensão de Mensagem do Teams – uma funcionalidade do Microsoft Teams que permite aos utilizadores procurar ou iniciar ações num serviço Web/sistema externo através de um elemento UX simples chamado Cartão Ajustável. Estes são agora utilizáveis como plug-ins.

Prompt – a entrada para um modelo de IA gerador a partir do qual gera uma saída (muitas vezes denominada "resposta" ou "conclusão"). Normalmente, o texto, mas os modelos multimodais podem utilizar texto, imagens, áudio ou uma combinação destes como linha de comandos.

IA Responsável (RAI) – é o conjunto de normas e normas que a Microsoft procura definir para ajudar a promover a utilização segura e segura da IA em benefício da sociedade em geral através da governação, política interna, ativação, envolvimento externo e liderança pensada.

Modelo de base – um modelo de IA preparado em dados abrangentes de modo a poder ser aplicado a uma vasta gama de casos de utilização para suportar tarefas como o processamento de linguagem, compreensão visual, geração de texto, escrita de código e muito mais. Veja também: LLM, SLM.

IA Geradora – uma forma de IA caracterizada pela sua capacidade de criar linguagem natural/conteúdos semelhantes a humanos sugeridos por pedidos de entrada, incluindo prosa, verso, música e imagens. GPT – (transformador pré-preparado gerador) uma classe de modelos de base criados pela OpenAI e alojados pela OpenAI e pelo Azure. Um modelo recente nesta classe é "GPT-4 Turbo".

Base – é o processo de associação de conhecimentos abstratos em sistemas de IA a conteúdos específicos do mundo real. Aumenta a precisão da compreensão e interação do agente de IA com dados do mundo real.

LLMs (Modelos de Linguagem Grande) – modelos de IA geradores preparados num conjunto maciço de dados para produzir respostas semelhantes a humanos a consultas de linguagem natural, normalmente através de um chatbot. Veja também: Modelo de base.

LLMOps – fluxo simplificado para o desenvolvimento ponto a ponto de aplicações com tecnologia LLM, desde a ideação à operacionalização.

Low-Code – normalmente envolve interfaces gráficas/visuais e codificação mínima para permitir o desenvolvimento rápido e acessível de aplicações. Ao contrário das ferramentas pró-código, a maioria, se não todas as tecnologias e conceitos subjacentes, são abstraídas da experiência do utilizador.

MLOps – fluxo simplificado para o desenvolvimento ponto a ponto de uma aplicação de machine learning, desde a ideação à operacionalização. O MLOps é diferenciado do LLMOps na audiência, no foco e especificamente nos desafios gerados pelos requisitos e recursos de processamento de linguagem natural. Pro-Code – inclui a capacidade de personalizar e controlar profundamente o desempenho do modelo e da aplicação. Isto pode incluir capacidades de gestão e configuração baseadas em GUI, além da interface code-first, que requer um nível profundo de compreensão dos conceitos e tecnologias subjacentes. RAG – (Geração Aumentada de Obtenção) é um processo que permite aos modelos de IA obter informações relevantes de uma origem de conhecimento e incorporá-la em texto gerado. Trata-se de um quadro de inteligência artificial para melhorar a qualidade das respostas geradas pelos modelos, baseando o modelo em fontes externas de conhecimento para complementar a sua representação interna da informação.