Microsoft Copilot Studio는 조직이 고급 AI 기능을 통합하는 강력한 애플리케이션과 솔루션을 만들 수 있도록 하는 그래픽 로우코드 플랫폼입니다. Copilot Studio를 사용하여 사용자 지정 에이전트를 만들 수 있고, 자체 엔터프라이즈 데이터로 Microsoft 365 Copilot을 확장할 수 있습니다.
Copilot Studio 아키텍처 개념을 이해하고 솔루션 아이디어를 탐색하면 조직에서 자동화, 최적화 및 혁신을 위한 새로운 기회를 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 문서에서는 다음을 살펴봅니다.
주요 개념: Copilot Studio를 사용하여 강력하고 효율적이며 유지 관리 가능한 솔루션을 빌드하는 데 도움이 되는 주요 아키텍처 개념에 대해 알아보세요.
솔루션 아이디어: Copilot Studio의 다양성과 힘을 보여주는 다양한 솔루션 아이디어를 살펴보세요.
주요 개념
| Title | Description |
|---|---|
| Copilot Studio의 토픽 작성 모범 사례 | 상황에 맞게 관리하고 유지할 수 있는 방식으로 토픽을 만들고 구성하는 방법을 알아보세요. |
| Copilot Studio에서 적응형 카드 사용 | Copilot Studio에서 적응형 카드를 사용하여 고객의 정보를 검증하거나, 질문하거나, 대화 환경을 향상시키는 방법을 알아보세요. |
| 웹페이지의 컨텍스트 변수를 에이전트에 전달 | 웹 페이지의 컨텍스트 변수를 에이전트에게 전달하여 웹 사이트 방문자와 보다 의미 있는 맞춤형 상호 작용을 제공하는 방법을 알아봅니다. |
| \수학 및 데이터 쿼리를 위한 생성형 AI 전략 | 전략을 식별하고 수학 및 데이터 쿼리를 처리하는 에이전트를 구축할 때 기대치를 설정합니다. |
| 공개 웹 사이트를 기반으로 한 생성형 답변 | Copilot Studio에서 공개 웹 사이트 또는 Bing Custom Search를 참조 자료 원본으로 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. |
| 생성 모드에서 명령을 사용하기 위한 지침 | 생성 오케스트레이션을 사용할 때 에이전트에 가장 적합한 지침을 작성하는 방법을 알아보세요. |
| 대화 경험 소개 | 이상적인 대화형 사용자 경험을 디자인합니다. |
참조 아키텍처
| Title | Description |
|---|---|
| Copilot Studio에서 자율 에이전트를 사용하여 문서 처리 | Copilot Studio에서 문서 처리를 위한 자율 에이전트를 구축하는 방법을 알아보세요. |
| 에이전트 대화 기록 추출 및 분석 | AI를 사용하여 에이전트 대화 기록을 추출하고 분석하여 주요 인사이트를 파악하고 정확도를 향상시키며 의사 결정을 향상시키는 방법을 알아봅니다. |
솔루션 아이디어
| Title | Description |
|---|---|
| 의료 환자 지원 에이전트 | 환자와의 상호 작용을 간소화하고 의료 서비스 제공자의 관리 부담을 줄입니다. |
| AI 기반 검색 및 결제 처리 기능이 있는 부동산 임대 포털 | AI 기반 검색 기능과 원활한 결제 처리를 사용하는 포괄적인 임대 포털을 구축할 수 있습니다. |
| Copilot Studio 에이전트가 있는 사용자 지정 연락 센터 솔루션 | 통합 플랫폼과 기술을 통해 고객 서비스 효율성을 향상시킵니다. |
| Copilot Studio와 생성형 AI를 활용한 여행 컨시어지 | AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 상호 작용을 개선하고 정보 액세스를 간소화합니다. |
| Copilot Studio 에이전트를 사용한 티켓 관리 시스템 | 레거시 시스템과 통합하기 위해 사용자 기반 에이전트와 자율 에이전트를 모두 배포하여 티켓 환불 및 관리 프로세스를 개선합니다. |
| 자동 분류 AI 에이전트를 사용하여 소프트웨어 버그 보고 자동화 | 문제 생성 및 후속 조치를 처리하는 두 명의 에이전트를 통해 소프트웨어 개발에서 버그 보고를 자동화하여 고객 지원 팀의 부담을 줄이고 고객 경험을 향상시킵니다. |
| Power Platform을 사용하여 지능형 심장병 분류 및 스케줄링 | AI Builder, Copilot Studio 및 Microsoft 365 통합을 사용하여 심장병 환자의 분류 프로세스를 자동화하고 개선합니다. |