لقد أدى وصول Copilot إلى نظام Microsoft البيئي إلى تغيير الطريقة التي نحدد بها المعرفة ونقوم بالمهام عليها. المفتاح هو الجمع بين البحث المعجمي والدلالي مع سياق Microsoft Graphحتى يتمكن كل استعلام من إرجاع نتائج أكثر صلة وقابلية للتفسير وأمانًا داخل مؤسستك.
إذا كنت مهتمًا بـ "الاستفادة القصوى" من هذه الإمكانية، فمن المهم فهم كيفية بناء الفهرس الدلالي، وكيفية تدفق المعلومات بين Copilot وGraph والتطبيقات، وما هي الحدود والأمان والحوكمة المطبقة. بالإضافة إلى ذلك، ستتعرف على متى يمكنك استخدام واجهة برمجة تطبيقات البحث الخاصة بـ Copilot وكيفية إعداد النماذج الدلالية في Power BI لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي. في استعلامات اللغة الطبيعية، وتوليد مقياس DAX، واكتشاف المحتوى.
ما هو المؤشر المعجمي والدلالي في Copilot؟
يقوم Microsoft 365 Copilot ببناء وصيانة فهرس هجين يجمع بين الإشارات المعجمية والدلالية من بيانات المستأجر. يتم تشغيل هذا الفهرس بواسطة Microsoft Graph ويفهم العلاقات والسياق والإشارات الاجتماعية. (التعاون، القرب، الأذونات) لتخصيص الصلة لكل مستخدم.
على المستوى الدلالي، يتم استخدام ما يلي: ثلاثة أبعاد، وهي عبارة عن تمثيلات رقمية للنص أو السمات الأخرى، وتقع في مساحات متعددة الأبعاد حيث تكون العناصر المتشابهة "قريبة". يتيح هذا استرجاع المحتوى ذي الصلة حتى لو لم تكن هناك تطابقات دقيقة للكلمات، من خلال التقاط الأشكال الصرفية، والمرادفات، وحتى مقصد العبارة.
يتعايش الفهرسة الدلالية مع البحث التقليدي: يتم إجراء عمليات البحث باستخدام الكلمات الرئيسية، بالإضافة إلى التشابه الدلالي.يجمع Copilot كلا النهجين معًا في الممارسة العملية لترسيخ استجابات نموذج اللغة مع بيانات المستأجر الحقيقية.
تم تصميم العملية بأكملها مع مراعاة الأمان والامتثال والخصوصية. تتضمن الإجابات فقط المحتوى الذي يمكنك الوصول إليه بالفعل.، بنفس نموذج الأذونات مثل Microsoft 365، ويتم احترام الحدود التنظيمية والجغرافية وفقًا لتكوين المستأجر.
كيفية تدفق المعلومات بين Copilot وGraph والتطبيقات
عند إرسال طلب من تطبيق Microsoft 365، يتلقى المساعد الاستعلام ويصل إلى الرسم البياني والفهرس الدلالي ويُثري التوجيه الذي يُرسله إلى برنامج إدارة التعلم. بعد استلام الاستجابة الأولية للنموذج، يُراجعها مرة أخرى باستخدام Graph/index لدمج البيانات الحديثة وأوامر التطبيق قبل عرض النتيجة.
تتضمن هذه الدورة التشفير أثناء النقل (HTTPS) والبيانات المشفرة في حالة السكون. لا يتم استخدام الاستعلامات أو المحتوى المستخدم لدعم الإجابات لتدريب طلاب الماجستير الأساسيينويعمل هذا على تعزيز خصوصية الشركات والامتثال التنظيمي (GDPR، وحدود البيانات في الاتحاد الأوروبي، وما إلى ذلك).
حاليًا، يتم إنشاء الفهارس على مستوى المستأجر والمستخدم. يغطي قسم المستأجر المحتوى النصي من SharePoint Online وسيتم توسيعها؛ حيث يضيف المستخدم إشارات من "بيئة العمل" الخاصة به (على سبيل المثال، رسائل البريد الإلكتروني والمستندات التي يذكرها أو يعلق عليها)، مع احترام الأذونات دائمًا.
إن إنشاء هذه الفهارس وتحديثها يتم تلقائيًا: لا يتطلب الأمر أي تدخل إداري لتمكينهميتم إعادة فهرسة المحتوى التعاوني في SharePoint لمستخدمين متعددين يوميًا؛ وتنعكس التغييرات في المستندات المفهرسة بالفعل على الفور تقريبًا.
أنواع المحتوى المدعومة وتكرار التحديث
يتم تطبيق الفهم الدلالي عبر مصادر Microsoft 365 المتعددة. على مستوى المستخدم، يبرز صندوق البريد الشخصي وملفات OneDrive/SharePoint. (Word، PowerPoint، PDF، صفحات aspx، OneNote). على مستوى المستأجر، يشمل ذلك المستندات النصية (Word، PPT، PDF، aspx، OneNote) والبيانات من موصلات Graph.
هناك استثناءات ذات صلة: لا يتم دعم صناديق البريد المفوضة أو المشتركة في فهرس المستخدملا تتم معالجة المحتوى المؤرشف في صناديق البريد الإلكتروني أو SharePoint. على كلا المستويين، تعتمد الرؤية النهائية على الصلاحيات الفعلية لكل شخص.
فيما يتعلق بالنضارة، في البداية الفهرسة الأولية من البيانات. ومن هناك، يتم دمج مستندات جديدة من المواقع التعاونية يوميًا يتم عرض التحديثات على العناصر المفهرسة بالفعل على الفور.حتى تكون الإجابات مبنية على الإصدارات الأخيرة.
التحليل الدلالي ليس "كل شيء أو لا شيء": يجمع Copilot بين الإشارات المعجمية (الكلمات الرئيسية) مع تشابه المتجهات لتصنيف النتائج وترسيخ الاستجابات من خلال الاستشهادات بالمستندات أو رسائل البريد الإلكتروني أو الصفحات التي تدعم الاقتراح النهائي.
إعدادات الإدارة والاستثناءات والاكتشاف
يتم تمكين الفهرسة الدلالية تلقائيًا و لا يمكن تعطيله باعتباره أحد تحسينات بحث Microsoft.ومع ذلك، هناك العديد من الأدوات لإعداد البيئة: مراجعة التعاون في SharePoint، أو نموذج الأذونات، أو تطبيق DLP مع Microsoft Purview لاستبعاد البيانات الحساسة.
إذا كانت مؤسستك لا تستخدم DLP وتحتاج إلى استبعاد موقع معين من SharePoint Online، أو مراجعة كيفية إدارة SharePoint Online باستخدام Copilot, يمكنك وضع علامة عليه حتى لا يظهر في النتائج. (إعدادات الموقع > البحث والتوافر دون اتصال > "لا" ضمن "السماح بظهور هذا الموقع..."). يمكنك أيضًا أتمتة هذه العملية باستخدام PowerShell لمواقع متعددة.
في مركز إدارة Microsoft 365، يتم تمكين استنتاجات "العنصر" و"الشخص" افتراضيًاإذا قمت بتعطيلها، فسوف تفقد التخصيص والإشارات التي تعمل على تحسين الصلة (على سبيل المثال، الزملاء ذوو الصلة المشتقون من التوزيع أو مخطط التنظيم).
تذكر أن نموذج أذونات Microsoft 365 هو الأساس: لا يعرض المساعد المحتوى أبدًا دون الوصول إليهإذا كان هناك تعرض مفرط بسبب الروابط الواسعة ("أي شخص في مؤسستي")، فراجع حوكمة المشاركة وفكر في الإدارة المتقدمة لـ SharePoint لتدقيق الوصول ومعالجته.
الموصلات والخصوصية والتخزين وتشفير BYOK
مع موصلات Copilot يمكنك دمج المحتوى الخارجي في Microsoft Graph مع الحفاظ على الأذوناتمن الناحية المثالية، ينبغي أن تكون هذه البيانات غنية بالنصوص لتحقيق أقصى قدر من الفعالية الدلالية؛ ويمكن أن توجد في الموقع أو في سحابات عامة/خاصة.
فيما يتعلق بالخصوصية والامتثال، يحترم Copilot اللائحة العامة لحماية البيانات والحدود الجغرافيةيُستضاف فهرس المستخدم في مكان صندوق بريدك، بينما يُخزَّن فهرس المستأجر في حاوية معزولة ضمن منطقة موقع SharePoint. بالنسبة لحدود بيانات الاتحاد الأوروبي، يُخزَّن الفهرس في مراكز بيانات الاتحاد الأوروبي/رابطة التجارة الحرة الأوروبية.
بالنسبة للعملاء الذين لديهم مفتاح العميل (BYOK)، يدعم Copilot التشفير باستخدام مفاتيحه الخاصة ويتم تفعيل الفهرسة الدلالية تلقائيًا دون أي خطوات إضافية. في جميع الحالات، لا تُدرّب البيانات المستخدمة لدعم الاستجابات النماذج الأساسية.
إذا كنت بحاجة إلى طبقات إضافية، فاستخدم حماية معلومات Purview، وعلامات السرية، و سياسات الاحتفاظ بالبيانات أو تقليلهايؤدي تقليل المحتوى غير الضروري إلى تحسين الأمان ودقة البحث أيضًا.
واجهة برمجة تطبيقات البحث الخاصة بـ Copilot: متى تستخدمها وكيف تحصل على أقصى استفادة منها
توفر واجهة برمجة تطبيقات البحث Copilot البحث الهجين (الدلالي + المعجمي) على OneDrive للعمل أو المدرسة مع استعلامات اللغة الطبيعية. إنه مثالي للتطبيقات المخصصة التي ترغب في اكتشاف المستندات دون الحاجة إلى تكرار أو إدارة الفهارس خارج Microsoft 365.
من حيث الأمان والامتثال، واجهة برمجة التطبيقات البحث "في الموقع"، مع الحفاظ على الأذونات والحوكمةإذا لم يتمكن المستخدم من عرض مستند في M365، فلن يحصل عليه عبر واجهة برمجة التطبيقات أيضًا، مما يمنع التسريبات ويبسط الامتثال.
إبراء الذمة: إنه متاح بدون تكلفة إضافية للمستخدمين الذين لديهم الوظيفة الإضافية لترخيص Microsoft 365 Copilot.في الوقت الحالي، لا يدعم المستخدمين الذين لا يستخدمون هذه الوظيفة الإضافية، ومصدر البيانات المدعوم هو OneDrive للعمل أو المدرسة.
- أفضل الممارسات:يوفر السياق في الاستشارة، ويتجنب الأسئلة العامة للغاية ويستخدم لغة طبيعية واضحة.
- التصفيةعند استخدام `filterExpression` مع `path`، حدد مسار OneDrive الكامل (وليس رابط المشاركة).
القيود الحالية ذات الصلة: استعلام يصل إلى 1500 حرفالحد الأقصى لحجم الصفحة 100، وما يصل إلى 200 طلب لكل مستخدم/ساعة، ودعم محدود لتعبيرات المسار في الفلتر، و بدون بحث دلالي في المحتوى غير النصي (الجداول والصور والرسوم البيانية).
- حدود الحجم: الدلالات في .docx/.pptx/.pdf تصل إلى 512 ميجا بايت؛ في امتدادات أخرى، تصل إلى 150 ميجا بايت.
- أنواع الملفات مع الدلالات: aspx، docx، pptx، pdf، onepart، doc، html، eml، mp4، loop، one، fluid، png، jpg، json، csv، xml، ppt.
Copilot Search مقابل Copilot Chat ومقابل Microsoft Search
يظهر "بحث مساعد الطيار" على النحو التالي وحدة بحث عالمية ضمن تطبيق Microsoft 365 Copilotتم تصميمه للعثور بسرعة على ما تحتاج إليه، مع نتائج سياقية ودلالية ومخصصة.
من ناحية أخرى، فإن تطبيق Copilot Chat هو محادثة إنه مفيد للتفكير المتعمق، وإنشاء المحتوى، وتنفيذ المهام. تم تحسين بحث Copilot للسرعة والاستكشاف؛ بينما تم تحسين الدردشة للتوضيح والعمل.
ماذا عن البحث التقليدي في مايكروسوفت؟ يقدم Copilot Search تجربة حديثة ودلالية يستخدم بحث مايكروسوفت M365 ومصادر خارجية (عبر موصلات)، مع تكامل الدردشة المباشرة وتخصيص مُحسّن. يُركز بحث مايكروسوفت على الكلمات الرئيسية والمجالات العمودية التقليدية.
الوصول والأهلية: إذا كان لديك ترخيص Microsoft 365 Copilot صالحستتمكن من استخدام بحث Copilot على الويب، وسطح المكتب، والهاتف المحمول دون أي إعدادات. الأمان والخصوصية متطابقان تمامًا في Copilot: لا يُكشف أي محتوى بدون إذن.
مساعد لاكتشاف المحتوى في Power BI
في تجربة Copilot المستقلة، يسمح Power BI البحث عن التقارير والنماذج الدلالية والتطبيقات ووكلاء البياناتيعتمد البحث على البيانات الوصفية (العنوان والوصف ومساحة العمل) والمحتوى داخل العناصر (أسماء الصفحات والعناوين المرئية ومربعات النص وما إلى ذلك).
للتأهل، قوة مساعد الطيار إشارات مثل المفضلة، والافتتاح الأخير، والشعبية، والموافقةأو عضوية التطبيق. كما يُنشئ وصفًا تلقائيًا إذا لم يُحدده المؤلف.
يمكنك توجيه الاكتشاف بشكل أفضل عن طريق الإضافة أوصاف واضحة وكلمات رئيسية فريدة وعلامات موافقةإن تفضيل عنصر ما هو إشارة واضحة إلى أهميته ويساعد على ظهوره في مكانة أعلى.
القيود: يحترم Copilot جمهور التطبيق والحقول/العناصر المخفية، لا يشير إلى نماذج دلالية تم وضع علامة عليها بأنها غير قابلة للتعرف عليها بدون وصول مباشر، هناك سيناريوهات (الوصول عبر مجموعات M365) سيتم تناولها في الإصدارات المستقبلية. عادةً ما تظهر التغييرات المباشرة على العناصر خلال حوالي 5 دقائق؛ بينما تظهر التغييرات غير المباشرة (مثل إعادة تسمية مساحة العمل) خلال 24 ساعة.
نماذج دلالية جاهزة للذكاء الاصطناعي في Power BI: التطوير والاستهلاك
لكي يتمكن Copilot من "فهم" بيانات Power BI الخاصة بك، يجب أن يكون النموذج الدلالي مصممًا جيدًا: أسماء واضحة، علاقات صحيحة، مقاييس موحدة، تسلسلات هرمية مفيدة، ومرادفات تتوافق مع لغة العمل.
يساعد طلب البيانات من Copilot على الاستكشاف والتحقق من صحتها. ومع ذلك، فإن ردود الدردشة ثابتة. إنها ليست بديلاً عن تقرير جيد مُزود بصور مُحدثة مع كل تغيير في النموذج. استخدمها للتحقق من مدى كفاءة Copilot في تفسير الكيانات والمقاييس.
في عرض استعلام DAX، Copilot قد يقترح استفساراتيُولّد مقاييس تصاعدية من استعلام، ويشرح مفاهيم DAX. وهو مفيدٌ بشكل خاص لتعلم الأنماط، وإعادة الهيكلة، والتوثيق بالتعليقات، مع أنه يُنصح بالتحقق من صحة الكود وتوخي الحذر عند استخدام المتغيرات.
النمذجة اللغوية (المرادفات والعلاقات الدلالية) أمر بالغ الأهمية. يمكنك استخدام Copilot لاقتراح المرادفات ثم تعديلها، ومشاركة القياسات الصحيحة على مستوى المؤسسة. من المفيد أيضًا إنشاء أوصاف للقياسات لتحسين التوثيق والفهم.
إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي في Power BI: مخطط الذكاء الاصطناعي، والإجابات المختبرة، والإرشادات
من Power BI Desktop، يتضمن سير العمل الموصى به لإعداد النموذج عدة خطوات. أولاً، قم بتبسيط مخطط البيانات:يخفي الحقول الفنية أو المكررة، ويتجنب الأسماء المكررة بين الجداول، ويقلل من الكائنات غير المستخدمة التي تضيف الضوضاء.
بعد ذلك، قم بتكوين إجابات تم التحقق منها (إجابات مُتحققة): أسئلة أو عبارات شائعة تُربط بتعريف مرئي أو رسمي. عندما يسأل أحدهم شيئًا يتوافق مع هذه العبارات، سيُجيب مساعد الطيار باستمرار وبطريقة مُعتمدة، مُتجنبًا أي غموض.
الركيزة الثالثة هي تعليمات الذكاء الاصطناعيهذه نصوص موجزة تُرشد مساعد الطيار بشأن الأولويات والتعريفات الداخلية وتفاصيل هذا المجال. على سبيل المثال، ما معنى "العميل النشط"، وما هي المقاييس التي تُعطى الأولوية على القيادة، أو أوجه التشابه بين المصطلحات (مثل: الفرص، العملاء المحتملون، الصفقات).
قبل المشاركة، قم بإجراء اختبار شامل باستخدام Copilot: اطرح الأسئلة النموذجية، وتأكد من استخدامك للحقول الصحيحة من المخطط المُبسَّط، عدّل التعليمات والاستجابات المُتحقق منها بناءً على ملاحظاتك. انشر التقرير وأضِف أوصافًا لكلٍّ من التقرير والنموذج لتعزيز الاكتشاف.
وأخيرًا، قم بتمييز النموذج على أنه جاهز للذكاء الاصطناعي في مساحة عمل متوافقة (Fabric/Premium). يُحسّن هذا تجربة Copilot ("الدردشة مع بياناتك")، ويُحسّن تفسير اللغة الطبيعية، ويُسهّل التوليد التلقائي للعناصر المرئية والمقاييس.
الحكومة والأمن المطبقان على البحث الدلالي
على الرغم من أن الفهرسة الدلالية لا تغير الأذونات، تظل حوكمة البيانات أمرًا بالغ الأهميةتقليل البيانات القديمة، وتطبيق تسميات السرية، واستخدام DLP لتقييد الوصول مؤقتًا، ومراجعة ممارسات المشاركة لتجنب التعرض المفرط.
يمكن للمنظمات ذات الاحتياجات المتقدمة الاعتماد على مايكروسوفت بورفيو للاحتفاظ بالبيانات وتصنيفها ومنع فقدانها، وفي الإدارة المتقدمة لـ SharePoint لتدقيق وتصحيح الأذونات القديمة أو المفتوحة بشكل مفرط.
إذا كنت تعمل ضمن حدود جغرافية أو متطلبات أوروبية، يمكنك الوثوق بحدود بيانات الاتحاد الأوروبي لتخزين ومعالجة الفهارس، وخاصية BYOK للتشفير بمفتاحك الخاص. وعد Copilot واضح: الاستجابات "مرتبطة" بالمحتوى الذي يحق لك الوصول إليه.
توصيات عملية لإتقان البحث الدلالي
فكر باللغة الطبيعية ولكن بنية واضحة: ويوفر سياقًا كافيًا في المشاورة. وتجنب المصطلحات العامة جدًا. هذا يُساعد إعادة التصنيف الدلالي على اختيار أفضل مجموعة فرعية من المحتوى.
في Power BI، استثمر في النموذج: قم بتسمية جيدة، وحدد المقاييس القياسية، وأنشئ التسلسلات الهرمية، وقم بتوثيقهايؤدي هذا إلى تحسين جودة ردود Copilot بشكل كبير ويقلل عدد الاستفسارات الموجهة إلى الفريق الفني.
بالنسبة للتطبيقات المخصصة، ضع في اعتبارك واجهة برمجة تطبيقات البحث الخاصة بـ Copilot: إنه يوفر دلالات "في الموقع" مع الحفاظ على الأمن والحوكمة.تحقق من الحدود (حجم الملف، والأنواع، والحصة لكل مستخدم) وقم بالتصفية حسب مسارات OneDrive الكاملة للحصول على الدقة.
وأخيرا تعزيز الحكومة: احتفظ بما هو ضروري، وقم بتسمية ما هو حساس، وشارك فقط ما هو أساسي.يعمل البحث الدلالي بشكل أفضل في البيئات المنظمة ذات المخططات النظيفة.
مع كل ما سبق، يصبح البحث الدلالي باستخدام Copilot بمثابة "اختصار" موثوق به للمعرفة المؤسسية: محرك يفهم النية ويحترم الأذونات ويقدم استجابات بمستندات حقيقيةوهذا، إلى جانب Power BI وإعداده الجاهز للذكاء الاصطناعي، يسمح لك بالسؤال والاستكشاف واتخاذ القرار مع احتكاك أقل وثقة أكبر.
