Generative Antworten basierend auf öffentlichen Websites

Die folgende Grafik veranschaulicht die Architektur, wenn öffentliche Websites oder die Bing-Suche als Wissensquelle verwendet werden:

Wie die benutzerdefinierte Bing-Suche von Microsoft Ergebnisse liefert

1. Wenn ein generierender Antwortknoten für die Verwendung der benutzerdefinierten Bing-Suche konfiguriert ist, führt Copilot Studio die folgenden Vorgänge aus:

   • Nachrichtenmoderation: Analysiert die Abfrage des Benutzers und filtert schädliche Inhalte.
   • Abfrageoptimierung: Fügt Abfragekontext aus dem Gesprächsverlauf hinzu, z. B. standort- und zeitbezogene Informationen.
   • Informationsabruf: Konvertiert die Eingabe des Benutzenden in eine Suchanfrage, die an den Dienst der benutzerdefinierten Bing-Suche übergeben und auf die konfigurierten Domänen des Kunden beschränkt wird.

   

2. Die komplexen Systeme von Bing verwenden diese Kriterien, um Suchergebnisse aus dem Index der benutzerdefinierten Bing-Suche zu liefern. Da es sich bei der benutzerdefinierten Bing-Suche um einen globalen Dienst handelt, ist keine regionale Abgrenzung möglich.

3. Die Suchergebnisse werden zurückgegeben und Copilot Studio führt die folgenden Vorgänge aus:

   • Sammelt und parst die relevanten obersten Ergebnisse aus einer angegebenen Quelle oder den konfigurierten Domänen des Kunden.
   • Führt Relevanzprüfungen, Herkunftsprüfungen und semantische Ähnlichkeitsgegenprüfungen durch.
   • Fasst Suchergebnisse in einfacher Sprache zusammen, was dem Benutzenden des Agenten bereitgestellt wird.

4. Alle Inhalte werden zweimal überprüft: zuerst während der Benutzereingabe und erneut, wenn der Agent im Begriff ist, zu antworten. Wenn das System schädliche, anstößige oder bösartige Inhalte findet, verhindert es, dass Ihr Agent reagiert.

Generative KI Modelle

Generative KI-Modelle werden unter Berücksichtigung der Microsoft Services Trust-Grenze auf internen Microsoft Azure OpenAI Diensten gehostet. Der Zugriff auf die Modelle und deren Verwendung erfolgt unter Prinzipien und Richtlinien für Microsoft verantwortungsvolle KI.

Datenaustausch zwischen Copilot Studio und der benutzerdefinierten Bing-Suche

Die umgeschriebene Äußerung des Benutzers mit Unterhaltungskontext wird von Copilot Studio an Bing gesendet. Der Kontext wird aus den letzten mehrteiligen Unterhaltungen abgeleitet.

Anschließend werden die Bing-Antwortdaten (die Suchergebnisse) an Copilot Studio zurückgesendet.

Darüber hinaus werden während des Datenaustauschs keine Kundendaten, die für das Training dieser Modelle verwendet werden, von Copilot Studio gesammelt oder bereitgestellt.

Austausch persönlicher Daten zwischen Copilot Studio und der benutzerdefinierten Bing-Suche

Microsoft sendet keinen strukturierten pseudonymen Endbenutzer-Bezeichner (EUPI), d. h. einen von Microsoft erstellten Bezeichner, der an den Benutzer eines Microsoft-Dienstes gebunden ist, an die Bing-Suche.

Wenn der Benutzer jedoch etwas hinzufügt, das als personenbezogene Daten ausgelegt werden könnte, werden diese Daten von generativen Antworten nicht erkannt, bereinigt oder maskiert. Diese fehlende Entfernung ist darauf zurückzuführen, dass in vielen authentifizierten Anwendungsfällen in anderen Branchen Informationen über personenbezogene Daten für die rechtmäßige Verarbeitung erforderlich sind.

Vorentwickelte Leitplanken für generative Antworten

Microsoft-Richtlinien erfordern eine Bewertung, um die angemessene Einhaltung verantwortungsvoller KI-Praktiken nachzuweisen, bevor Microsoft Produkte und Forschungsarbeiten veröffentlicht werden, die generative KI-Funktionen entwickeln, bereitstellen oder integrieren. Alle Schäden, für die Microsoft Abhilfemaßnahmen entwickelt, durchlaufen ein gründliches Red Teaming, bei dem die Schadensbegrenzungen auf ihre Häufigkeit getestet werden. Erst nachdem die Test- und Minderungsimplementierungen abgeschlossen sind, wird ein generative KI System bereitgestellt.

Copilot Studio wendet außerdem Richtlinien zur Inhaltsmoderation auf alle generativen KI-Anfragen an, um Fachkräfte für die Administration, Erstellende und Benutzende vor anstößigen oder schädlichen Inhalten zu schützen. Diese Richtlinien zur Moderation von Inhalten erstrecken sich auch auf böswillige Versuche des Jailbreaks, der Einspeisung von Aufforderungen, der Exfiltration von Aufforderungen und der Urheberrechtsverletzung.

So verhindern generative Antworten falsche Informationen aus Bing-Suchergebnissen

Copilot Studio verwendet Retrieval-Augmented-Generation, bei der die Schritte zum Abrufen von Suchergebnissen und zum Zusammenfassen dieser Suchergebnisse zu einer zusammenhängenden Antwort getrennt werden. Suchergebnisse, die von Websites zurückgegeben werden, werden auf korrekte Zitate überprüft und können zu ihrer Quelle zurückverfolgt werden. Darüber hinaus wird die Relevanz der Suchergebnisse in Bezug auf die vom Benutzenden gestellte Frage geprüft.

Schädliche Inhalte beim Generieren von Antworten aus Bing-Suchergebnissen verwalten

Toxische Inhalte und Maßnahmen zur Minderung von Obszönitäten für schädliche Inhaltskategorien wie Hass, Gewalt, sexuelle Inhalte und Selbstverletzung stehen als vorentwickelte Leitplanken zur Verfügung. Nutzeranfragen und Suchergebnisse, die von einer Website zurückgegeben werden, werden auf Verstöße überprüft, und Fragen und Suchergebnisse mit solchen Inhalten werden ignoriert.

Darüber hinaus enthalten generative KI-Eingabeaufforderungen auch Anweisungen zum Ignorieren von Fragen und Suchergebnissen, die als Jailbreak, Prompt Injection und Datenschutzverletzung klassifiziert sind.

Anpassung der Knoten für generative Antworten zum Ignorieren von Abfragen personenbezogener Daten

Es ist möglich, eine benutzerdefinierte Eingabeaufforderung für Ihren Agent zu schreiben oder benutzerdefinierte Knotenanweisungen zu erstellen, um personenbezogene Daten oder vertrauliche Geschäftsinformationen zu erkennen. Anschließend können Sie den Knoten für generative Antworten anweisen, nicht zu antworten.

Fluss personenbezogener Daten zu generativen Antworten

Generative Antworten sind unterhaltungsfähig, was bedeutet, dass der Knoten generative Antworten die Abfrage des Benutzers aus früheren Interaktionen während einer Unterhaltung mit mehreren Durchläufen intern kontextualisiert. Alle Anfragen in den letzten Unterhaltungen werden kontextualisiert und werden Teil einer umgeschriebenen Abfrage durch den Knoten Generative Antworten.

Eingabeaufforderungen des Eingabeaufforderungsgenerators oder das Azure OpenAI-Modell mit Funktionen zur Erkennung personenbezogener Daten können zwar personenbezogene Daten in Agent-Unterhaltungen identifizieren, es reicht jedoch nicht aus, nur die letzte Abfrage des Benutzers zu überprüfen, bevor Antworten generiert werden.

Alternativen zu generativen Antworten ohne Bing als Wissensquelle

Azure KI-Suche-Index als Wissensquelle in Agenten verwenden. Diese Funktion verwendet vordefinierte Azure KI-Suchindizes als Grundlagendaten für Agenten. Azure AI Search bietet eine leistungsstarke Suchmaschine, die eine große Sammlung von Dokumenten durchsuchen kann. Entwickler erstellen die Azure AI Search-Indizes. Dies gibt den Indizes die Flexibilität, innerhalb geographischen Regionen nach eigenen Inhalten zu suchen, während sie gleichzeitig die Funktion für generative Antworten nutzen, um mithilfe der generativen KI eine moderierte und zusammengefasste Antwort zu erstellen.

Benutzer können sich auch für eine benutzerdefinierte Lösung mit einer kompatiblen Suchmaschinen-API entscheiden. Eine weitere Möglichkeit besteht darin, ein Inhaltsverwaltungssystem direkt abzufragen und die Ergebnisse in Daten für das benutzerdefinierte Datenquellenfeld in einem generativen Antwortknoten zu transformieren. Diese Option wird verwendet, wenn sich die Daten möglicherweise nicht in einer der unterstützten Wissensquellen befinden. In diesen Szenarien werden dem Agent Grundlagendaten über Power Automate Flows oder HTTP-Anforderungen zur Verfügung gestellt. Diese Optionen geben in der Regel ein JSON-Objekt zurück, das Sie dann in ein Tabellenformat analysieren können, um Antworten zu generieren.

Sicherheit des Datenaustauschs zwischen Copilot Studio und der Bing-Suche

Bing Search-Anforderungen werden über HTTPS gestellt. Die Verbindung ist Ende-zu-Ende-verschlüsselt, um die Sicherheit zu erhöhen.

Datensammlung

Microsoft könnte Informationen von Endnutzern sammeln, wie z. B. die IP-Adresse eines Endnutzers, Anfragen, Zeitpunkt der Übermittlung und die Ergebnisse, die bei Transaktionsanfragen an die Dienste an den Endnutzer zurückgegeben werden. Microsoft erhebt keinen Anspruch auf das Eigentum an Daten, Informationen oder Inhalten, die im Zusammenhang mit der Funktion bereitgestellt werden.

Jeglicher Zugriff auf und jede Nutzung der Dienste unterliegt den in der Datenschutzerklärung angegebenen Datenpraktiken.

Datenaufbewahrung

Bei Bing Search-Abfragen de-identifies Microsoft gespeicherte Abfragen, indem die gesamte IP-Adresse nach sechs Monaten entfernt wird, sowie Cookie-IDs und andere sitzungsübergreifende IDs, die verwendet werden, um ein bestimmtes Konto oder Gerät nach 18 Monaten (https://www.microsoft.com/en-us/privacy/privacystatement#mainwherewestoreandprocessdatamodule) zu identifizieren.

Bing-Suchergebnisse

Der Echtzeit-Suchvorgang umfasst komplexe, nahezu sofortige algorithmische Berechnungen. Bing verwendet Algorithmen, um den gespeicherten Index verfügbarer Webseiten zu bewerten und zu optimieren, um Benutzern die besten und qualitativ hochwertigsten Suchergebnisse zu liefern. Beim Crawlen entdeckt Bingbot (Bing-Crawler) neue und aktualisierte Seiten und Inhalte, die dem Suchindex hinzugefügt werden sollen.

Geschwindigkeit des Bing-Webcrawlings

Bingbot (Bing-Crawler) verwendet einen Algorithmus, um zu entscheiden, was wie oft gecrawlt werden soll, und arbeitet daran, die Auswirkungen auf Websites zu minimieren, da er täglich Milliarden von URLs crawlt. Während Bingbot das Web durchforstet, sendet es Informationen über die gefundenen Inhalte an Bing. Bing priorisiert relevante bekannte Seiten, die noch nicht indiziert sind, und diejenigen, die als aktualisiert erkannt wurden. Diese Seiten werden dann dem Bing-Index hinzugefügt. Algorithmen werden verwendet, um die Seiten zu analysieren, um sie effektiv in Suchergebnisse einzuschließen. Dazu gehört die Bestimmung, welche Websites, Newsartikel, Bilder oder Videos im Index enthalten sind und verfügbar sind, wenn Benutzer nach bestimmten Schlüsselwörtern suchen.

Rang der Suchergebnisse

Bing stützt sich auf maschinelles Lernen, um sicherzustellen, dass Benutzern die besten Ergebnisse für die Abfrage angezeigt werden. Im Folgenden sind die wichtigsten Parameter des Rankings aufgeführt, die sich auf die Suche innerhalb der als Wissensquelle bereitgestellten URL auswirken. Die relative Bedeutung der folgenden Parameter kann von Suche zu Suche variieren und sich im Laufe der Zeit entwickeln.

1. Relevanz (Inhalt entspricht der Absicht eines Benutzers hinter einer Suchanfrage)

2. Benutzerbindung (Algorithmus bevorzugt neue Inhalte)

3. Aktualität (Benutzerinteraktion mit Webseiten)

Bing entwirft und verbessert kontinuierlich seine Algorithmen, um die umfassendste, relevanteste und wertvollste Sammlung von Suchergebnissen bereitzustellen.

Verbesserung des Knotens für generative Antworten der Bing-Suche

Da Benutzer Kontextfragen stellen können, kann Bing Search verbessert werden, indem sie eine weitere und bestimmte Informationen in der benutzerdefinierten Aufforderung "Generative Answers" bereitstellen, um die Suchmaschine zur Abfrage relevanter Ergebnisse zu leiten. Benutzeräußerungen und -abfragen können mithilfe von Formeln mit spezifischen Daten angereichert und in die benutzerdefinierte Eingabeaufforderung für generative Antworten eingefügt werden.

Bewährte Methoden zur Verbesserung der Bing-Indexerstellung

Die folgenden repräsentative Richtlinien helfen bei der effektiven Indizierung von Websites auf Bing. Es hilft auch bei der Optimierung von Websites, um die Chancen zu erhöhen, für relevante Suchanfragen in den Suchergebnissen von Bing besser platziert zu werden.

1. Aktualisierte Siteübersichten für Bing, um URLs und Inhalte für Websites zu ermitteln.

2. IndexNow-API oder die Bing-URL oder die Content-Übermittlungs-API, um Website-Änderungen sofort widerzuspiegeln.

3. Verknüpfen aller Seiten einer Website mit mindestens einer anderen auffindbaren und crawlbaren Seite als Signal zur Bestimmung der Website-Popularität.

4. Begrenzung der Anzahl der Seiten auf der Website.

5. Gegebenenfalls Weiterleitungen verwenden.

6. Dynamisches Rendering zum Wechseln zwischen clientseitig gerenderten und vorgerenderten Inhalten für Bingbot.

7. Vermeiden Sie Tags wie nofollow oder noindex, die Suchmaschinen daran hindern, Webseiten zu indizieren.

8. Eine robots.txt Datei, um Suchmaschinen-Crawler (Bingbot) darüber zu informieren, auf welche Seiten der Crawler zugreifen kann und auf welche nicht.

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