Arquitectura y personalización de agentes Copilot en Microsoft 365

Comprende, paso a paso, cómo opera Copilot dentro de Microsoft 365: del tenant y Microsoft Graph al uso de Bing, conectores empresariales y controles de seguridad. Descubre cómo se personaliza con índice semántico, RAG, prompt del sistema, ingeniería de prompting y fine tuning para reducir alucinaciones y crear soluciones a medida.

¿Cómo opera Copilot en un tenant de Microsoft 365?

Copilot funciona como orquestador: recibe el prompt, reúne contexto empresarial y web, lo envía al modelo de IA, aplica IA responsable, y devuelve una respuesta segura a tus aplicaciones. Todo ocurre dentro del tenant de Microsoft 365, con controles de acceso y protección de datos.

¿Qué es el tenant y por qué importa?

• Entorno empresarial con Teams, OneDrive, SharePoint y correo. Almacena y asegura datos.
• Permite acceder y proteger información con políticas de privacidad, cumplimiento, prevención de pérdida de datos y encripción.

¿Qué papel tienen Microsoft Graph y Security Graph?

• Microsoft Graph complementa el prompt con correos, archivos y reuniones relevantes.
• El modelo de IA procesa la solicitud con controles de IA responsable para bloquear contenidos no éticos.
• La respuesta vuelve a Microsoft Graph. Microsoft Security Graph verifica protección: permisos, cifrado y resguardo.
• El resultado llega al usuario en un agente o aplicación, ya protegido.

¿Cómo intervienen Bing y conectores empresariales?

• Bing aporta contexto externo: búsqueda e indexación de la web.
• Conectores a sistemas internos: bases de datos, sistemas de la organización, database o Fabric para administración y almacenamiento de datos.
• Todo ese contexto viaja al tenant y se integra antes de consultar el modelo.

¿Cómo se personaliza el agente con datos y controles?

La personalización usa los datos del Microsoft Graph y conectores para dar contexto, sin entrenar el modelo con datos del cliente. Copilot toma contexto, la IA genera la respuesta y el contenido se resguarda de forma segura en el tenant.

• Ventajas: mayor fiabilidad, menos alucinaciones, más eficiencia y soluciones a la medida.

¿Qué es el índice semántico y en qué supera a la búsqueda léxica?

• La búsqueda léxica encuentra coincidencias de palabras y puede equivocarse si hay errores.
• El índice semántico vectoriza el contenido y entiende conceptos como “Project Melbourne Shiproom”.
• Corrige ortografía, identifica documentos relevantes, muestra expertos relacionados y sugiere preguntas con respuestas útiles.

¿Qué es RAG y qué contexto agrega?

• RAG (Retrieval Augmented Generation) combina el prompt del usuario con contexto adicional.
• Integra datos del Microsoft Graph, resultados de Bing, otros sistemas y Dataverse.
• Suma el historial del chat y el prompt del sistema para coherencia y tono adecuados.

¿Qué aporta el prompt del sistema y el historial del chat?

• El prompt del sistema es el “inconsciente del agente”: define formalidad, vocabulario y restricciones (por ejemplo, no hablar de la competencia).
• El historial del chat mantiene el contexto de lo conversado para respuestas consistentes.

¿Qué técnicas de ajuste existen para casos específicos?

Existen varios niveles de personalización según el objetivo: desde ingeniería de prompting y RAG, hasta fine tuning y, como última opción, reentrenamiento para tareas muy particulares.

¿Cuándo usar prompt engineering?

• Para orientar la respuesta con instrucciones claras.
• Para mejorar precisión y formato deseado.
• Para controlar tono, pasos y criterios de evaluación.

¿Cuándo aplicar fine tuning o reentrenamiento?

• Fine tuning: entrenar una pequeña parte del modelo para ampliar su contexto con patrones propios.
• Reentrenamiento: cuando se requiere un modelo muy específico para una tarea particular.

¿Cómo conectar esto con un proyecto de hotel?

• Identifica casos de uso y problemas de un hotel con lo aprendido.
• Redacta un primer documento con necesidades: atención al cliente, operación, documentación y comunicaciones.
• Prototipa agentes con Copilot Studio apoyados en RAG, índice semántico y prompts bien diseñados.

¿Qué casos de uso ves para un hotel con estos enfoques? Comparte tus ideas y preguntas para profundizar juntos en las soluciones con Copilot Studio.