Why SharePoint Knowledge in Copilot Studio Isn’t Working (and How to Fix It)

Wie man SharePoint als Wissensquelle in Co-Pilot Studio nutzt

Einführung und Ziel des Videos

• Der Sprecher erklärt, dass viele Nutzer von SharePoint in Co-Pilot Studio Schwierigkeiten haben, gute Ergebnisse zu erzielen. Er bietet Unterstützung an und plant, die Funktionsweise sowie Stärken und Schwächen zu erläutern.

• Es wird ein typisches Szenario vorgestellt: Die Verbindung zu einer internen SharePoint-Seite mit Dokumenten, die Richtlinien oder Informationen für Mitarbeiter enthalten.

Überblick über den Inhalt der SharePoint-Seite

• Die Seite enthält verschiedene Standardrichtliniendokumente wie Urlaubsrichtlinien, flexible Arbeitszeiten und Leistungsmanagement.

• Zusätzlich gibt es einen Unterordner mit Lebensläufen von Bewerbern sowie eine Excel-Tabelle mit Kandidateninformationen.

Erstellung eines Agenten in Co-Pilot Studio

• Der Prozess zur Erstellung eines Agenten wird beschrieben. Der Sprecher geht davon aus, dass die Zuschauer bereits Erfahrung damit haben.

• Um den Agenten einzurichten, wird empfohlen, die URL der Hauptseite ohne "https" zu verwenden.

Hinzufügen von Wissen aus SharePoint

• Der Sprecher zeigt, wie man Wissen aus SharePoint hinzufügt. Es ist wichtig, eine Beschreibung für den Wissensbereich einzugeben.

• Diese Beschreibungen helfen der KI zu verstehen, welche Wissensquellen sie nutzen soll. Dies ist entscheidend für die spätere Nutzung des Agenten.

Interaktion mit dem Agenten

• Ein Beispiel wird gegeben: Eine Frage zur Anzahl der Urlaubstage. Zwei mögliche Ergebnisse werden diskutiert – entweder erhält man sofort eine Antwort oder eine Fehlermeldung.

• Wenn keine Antwort kommt, könnte dies daran liegen, dass das SharePoint-Dokument neu ist und Zeit benötigt, um indexiert zu werden.

Verständnis der KI-Antworten

• Es wird darauf hingewiesen, dass die KI auch allgemeines Wissen verwendet. Dies kann dazu führen, dass Antworten gegeben werden, die nicht auf den spezifischen Dokumenten basieren.

• Ein Beispiel zeigt auf: Wenn eine Frage gestellt wird, die nicht in den Dokumenten behandelt wird (z.B. „Was passiert bei unzureichendem Urlaub?“), kann dies zu irreführenden Antworten führen.

Fazit zur Nutzung von AI in Verbindung mit SharePoint

SharePoint und Wissensmanagement: Optimierung der Nutzung

Allgemeine Einstellungen und Fragen

• Um die SharePoint-Anwendung effektiv zu nutzen, sollte das allgemeine Wissen deaktiviert werden. Dies verbessert die Antwortqualität auf spezifische Fragen.

• Nach Deaktivierung des allgemeinen Wissens kann das System gezielt nach Antworten suchen oder eingestehen, dass es keine Antwort hat.

Beispiele für erfolgreiche Anfragen

• Einfache Fragen wie „Wie erstelle ich einen 'Über mich'-Post?“ erhalten präzise Antworten aus dem SharePoint-Wissen.

• Die Frage nach den Urlaubstagen eines Vollzeitmitarbeiters wird korrekt aus einem Richtliniendokument beantwortet.

Herausforderungen bei komplexeren Anfragen

• Bei komplexeren oder anders formulierten Fragen kann das System Schwierigkeiten haben, relevante Informationen zu finden.

• Beispielsweise führt eine leicht abgewandelte Formulierung dazu, dass die gewünschte Information nicht gefunden wird.

Verbesserung der Suchergebnisse

• Um die Leistung des Systems zu verbessern, ist es wichtig, ein Verständnis für die Funktionsweise der Wissensquellen zu entwickeln.

• Der Erwerb einer Microsoft 365 Co-Pilot-Lizenz kann die Indizierung von SharePoint-Dokumenten erheblich verbessern.

Technologische Grundlagen

• Das Konzept der "Retrieval Augmented Generation" beschreibt, wie das System Informationen abruft und in eigenen Worten generiert.

Was ist der Unterschied zwischen Wissensabruf und Stilnachahmung?

Wissensabruf vs. Stilnachahmung

• Der Vortrag erklärt, dass das System Informationen abruft und Antworten generiert, jedoch nicht in der Lage ist, den spezifischen Stil einer Organisation nachzuahmen.

• Ein Beispiel für die Funktionsweise: Das System kann Fragen zur Verwendung des Oxford-Kommas beantworten, aber es kann keine Texte im gewünschten Organisationsstil verfassen.

Dokumententypen und Einschränkungen

• Das System funktioniert gut mit unstrukturierten Textdokumenten wie Word, PowerPoint und PDFs; Excel-Daten sind problematisch.

• Bei Excel-Daten kann das System Schwierigkeiten haben, Listen zu verarbeiten oder Datenpunkte zurückzugeben.

Lizenzierung und Dateigrößenbeschränkungen

Lizenzierungsdetails

• Es gibt eine klare Unterscheidung zwischen Co-Pilot Studio und Microsoft 365 Co-Pilot-Lizenzen; Letztere kosten $30 pro Benutzer pro Monat.

• Ohne die Microsoft 365 Co-Pilot-Lizenz hat man eine Dateigrößenbeschränkung von nur 7 MB, was oft nicht ausreicht.

Indexierungsmethoden

• Die grundlegende Keyword-Indexierung führt häufig zu schlechten Ergebnissen aufgrund begrenzter Suchmöglichkeiten.

• Mit einer Microsoft 365 Co-Pilot-Lizenz wird die Dateigröße auf bis zu 512 MB erhöht, was bessere Ergebnisse ermöglicht.

Vektorindexierung und semantisches Verständnis

Vorteile der Vektorindexierung

• Vektorindexierung weist numerische Werte verschiedenen Wörtern basierend auf deren Bedeutungen zu und gruppiert ähnliche Wörter räumlich.

• Dies verbessert das semantische Verständnis des Systems erheblich; es erkennt Synonyme und verwandte Begriffe besser als bei einfacher Keyword-Suche.

Praktische Auswirkungen

• Durch Vektorindexierung kann das System kontextuelle Beziehungen zwischen Wörtern verstehen; z.B. erkennt es „Apple“ nicht nur als Wort, sondern auch in Verbindung mit „Frucht“ oder „Innovation“.

Generative Orchestrierung und Vektor-Indexierung

Einführung in die generative Orchestrierung

• Mit der Vektor-Indexierung und dem semantischen Verständnis können nuanciertere Fragen gestellt werden, die über einfache Schlüsselwörter hinausgehen.

• Die Aktivierung der generativen Orchestrierungsfunktion ermöglicht es dem Sprachmodell, die Absicht hinter einer Frage zu verstehen und zu entscheiden, welche Wissensquelle verwendet werden soll.

• Diese Funktion ist einfach zu aktivieren und bietet signifikante Verbesserungen bei den Ergebnissen.

Verbesserung der Antwortqualität

• Der Agent kann nun besser entscheiden, wo er Antworten findet; dies führt zu relevanteren Ergebnissen als zuvor.

• Bei komplexeren Fragen, wie z.B. zur Elternzeit für Väter, kann das Modell jetzt relevante Informationen finden, die vorher nicht verfügbar waren.

Vergleich von Funktionen

• Selbst ohne Microsoft 365 Co-Pilot Lizenz verbessert sich die Nutzererfahrung erheblich durch die Aktivierung dieser Funktion.

• Bei Anfragen an Excel bleibt das Modell jedoch eingeschränkt; es gibt keine zufriedenstellenden Ergebnisse.

Komplexe Fragestellungen analysieren

• Eine neue Frage zur Rolle eines Mitarbeiters nach einer Verletzung zeigt eine verbesserte Antwortqualität mit aktivierter generativer Orchestrierung.

• Wenn Microsoft 365 Co-Pilot aktiviert ist, wird ein noch besseres Ergebnis erzielt.

Auswirkungen von Vektor-Indizierung

• Der Unterschied zwischen den Antworten mit und ohne Vektor-Indizierung ist signifikant; das Verständnis des Modells verbessert sich deutlich.

• Die Kombination aus generativer Orchestrierung und Microsoft 365 Co-Pilot führt zu qualitativ besseren Antworten auf komplexe Fragen.

Beispiele für verbesserte Suchergebnisse

• Bei Anfragen nach Optionen während eines familiären Notfalls liefert das System präzisere Informationen über Urlaubsansprüche.

• Das Modell erkennt auch zusätzliche relevante Urlaubstypen wie "compassionate leave", was vorher nicht berücksichtigt wurde.

Herausforderungen bei Dokumentversionen

• In einem Beispiel mit mehreren Versionen eines Dokuments zeigt sich Verwirrung im System; klare Inhaltsmanagementstrategien sind entscheidend.

Wie verbessert man die Leistung von SharePoint als Wissensquelle?

Wichtige Schritte zur Leistungsverbesserung

• Um die schlechte Leistung von SharePoint zu verbessern, wird empfohlen, mindestens eine Lizenz für Microsoft 365 Co-Pilot in Ihrem Tenant zu erwerben. Selbst wenn nur eine Person Zugriff hat, kann dies bereits einen Unterschied machen.

• Aktivieren Sie die Funktion zur generativen KI-Orchestrierung, um bessere Antworten zu erhalten. Diese Funktion kann auch ohne den Microsoft 365 Co-Pilot genutzt werden und bietet trotz des Preview-Status signifikante Vorteile.

• Verstehen Sie die Dateitypen und -größen, um sicherzustellen, dass Sie keine Fragen zu Dokumenten stellen, bei denen nur der erste Teil gelesen wird. Dies ist besonders wichtig bei großen Dokumenten.

• Machen Sie sich mit dem Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten vertraut. Excel verhält sich wie strukturierte Daten; jedoch ist es kein echtes Datenbankmanagementsystem.