Panoramica delle colonne di riempimento automatico in Microsoft Syntex

Il riempimento automatico delle colonne in Microsoft Syntex estrarre, riepilogare o generare automaticamente il contenuto dai file caricati in una raccolta documenti di SharePoint. Usando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) tramite l'intelligenza artificiale generativa, le colonne di riempimento automatico possono salvare automaticamente i metadati, semplificando il processo di gestione dei file e le relative informazioni associate.

Ad esempio, è possibile porre una domanda (una richiesta) di un documento in linguaggio naturale e il sistema salva la risposta direttamente in una colonna della libreria designata. In alternativa, è possibile impostare più di una di queste domande per elaborare qualsiasi file caricato in una libreria, con ogni risposta allocata a una colonna specifica.

Le colonne di riempimento automatico possono funzionare insieme ad altri modelli di Microsoft Syntex. È possibile associare prompt estrattivi diversi (in cui si accettano informazioni dai dati esistenti) o richieste generative (in cui si creano nuovi contenuti) a più colonne, consentendo di estrarre metadati che altri modelli potrebbero non rilevare o generare.

Requisiti e limitazioni

Lingue di supporto

Attualmente, le colonne di riempimento automatico sono disponibili per i file in lingua inglese. Altri linguaggi verranno aggiunti nelle versioni future.

Tipi di file supportati

Le colonne di riempimento automatico sono disponibili per i tipi di file seguenti: .csv, .doc, .docx, .eml, .heic, .heif, .htm, .html, .jpeg, .jpg, md, .msg, .pdf, .png, .ppt, .pptx, .rtf, .tif, .tiff, .txt, .xls e .xlsx.

Tipi di dati di colonna supportati

Attualmente, le colonne di riempimento automatico sono disponibili per i tipi di dati di colonna seguenti:

• Testo
• Più righe di testo
• Numero
• Sì/No
• Data e ora
• Scelta
• Collegamento ipertestuale
• Valuta

Attualmente, le colonne di riempimento automatico non sono disponibili per i tipi di dati di colonna seguenti:

• Utente o gruppo
• Posizione
• Immagine
• Ricerca
• Metadati gestiti

Note sulla versione corrente

• Le opzioni di elaborazione bulk per i file di libreria esistenti verranno aggiunte in una versione futura.

• Attualmente, le colonne di riempimento automatico non supportano i tipi di libreria seguenti: FormServerTemplates, SitePages, Style Library e SiteAssets.

• I file crittografati non vengono analizzati o inclusi nei risultati.

• Le modifiche ai documenti vengono acquisite solo se il file viene rielaborato, operazione che deve essere eseguita manualmente dall'utente.

• Le colonne di riempimento automatico usano gli stessi campi di stato di classificazione dei modelli di elaborazione dei documenti.

  Nota

  Il contenuto generato dall'intelligenza artificiale potrebbe non essere corretto. Assicurarsi di controllare i risultati della colonna.

Domande frequenti sull'intelligenza artificiale responsabile

Un sistema di IA include non solo la tecnologia, ma anche le persone che la usano, le persone interessate e l'ambiente in cui viene distribuita. Le domande frequenti sull'intelligenza artificiale responsabile di Microsoft hanno lo scopo di aiutare a comprendere il funzionamento della tecnologia di IA, le scelte a disposizione di proprietari e utenti che influenzano le prestazioni e il comportamento del sistema e l'importanza di considerare l'intero sistema, inclusi la tecnologia, le persone e l'ambiente. È possibile usare le domande frequenti sull'intelligenza artificiale responsabile per comprendere meglio i sistemi e le funzionalità di intelligenza artificiale sviluppati da Microsoft nello specifico.

Le domande frequenti sull'intelligenza artificiale responsabile fanno parte di un impegno più ampio per mettere in pratica i principi di intelligenza artificiale di Microsoft. Per altre informazioni, vedere Principi di intelligenza artificiale Microsoft.

Domande frequenti sull'intelligenza artificiale responsabile per le colonne di riempimento automatico

Che cosa sono le colonne di riempimento automatico?

Le colonne di riempimento automatico forniscono un'impostazione di colonna che consente agli utenti di costruire richieste LLM (Large Language Model) che classificano automaticamente il file, estraeno o generano informazioni dal contenuto del file (estrarre un valore o una stringa specifica o generare un riepilogo o una risposta in base a alcuni criteri) e salvare l'output nella colonna.

Cosa può fare il riempimento automatico delle colonne?

Le colonne di riempimento automatico consentono di usare un prompt salvato per elaborare i file creati o caricati in una raccolta di SharePoint e la risposta viene salvata in una colonna corrispondente. Il prompt costruito viene collegato al file e può essere usato per estrarre, classificare, riepilogare e analizzarne il contenuto. I metadati salvati, come altri dati di colonna, possono essere indicizzati, usati per attivare il flusso di lavoro o persino definire i criteri per l'impostazione di un'etichetta di protezione delle informazioni.

Quali sono gli usi previsti delle colonne di riempimento automatico?

Le colonne di riempimento automatico forniscono l'automazione dei metadati per gli utenti. Un utente può usarlo per classificare, estrarre, riepilogare o anche analizzare un file e quindi salvare la risposta nella colonna in cui può essere indicizzata e usata per la ricerca o altri processi del flusso di lavoro downstream. Le colonne di riempimento automatico possono anche essere un complemento utile per altri modelli di linguaggio del computer, in cui gli utenti possono integrare i metadati estratti da un modello configurato con un riepilogo o un'altra risposta di analisi.

Come è stato valutato il riempimento automatico delle colonne? Quali metriche sono state usate per misurare le prestazioni?

• Fattori di prestazioni come coerenza, fluidità e accuratezza si basavano sulle prestazioni del modello di base (in questo caso, GPT-4 Turbo).

• Prestazioni specifiche delle caratteristiche valutate. Test inclusi:

  • Sono state create librerie di esempio, ognuna delle quali include documenti aziendali tipici classificati come contratti, rendiconti di lavoro, avvisi di modifica dei vantaggi, fatture e riprendimenti.

  • Colonne di riempimento automatico create che coprono diversi tipi di colonna, tra cui testo a riga singola e più scelte.

  • Richieste progettate, ad esempio "Qual è la categoria del documento, scegliere tra A, B, C. Non rispondere se non è una di esse". O "Qual è il background formativo candidato" per i curriculum.

• Sono stati esaminati i risultati. I risultati sono allineati alle aspettative nella maggior parte dei casi. Per i risultati che non hanno soddisfatto la soglia soddisfacente, è stata usata la chiamata di funzione per migliorare i risultati. Alcuni dei risultati sono stati confrontati tra diverse versioni LLM.

• Metriche di rischio e sicurezza valutate.

  • Installazione: sono stati usati programmi automatizzati per inviare richieste simili a quelle della funzionalità nel mondo reale, combinando richieste di metadati, richieste di sistema e contenuto di domande o documenti dell'utente, eseguiti nello stesso modello di base (in questo caso, GPT-4 Turbo) con la stessa configurazione.

  • Valutazione: poiché la richiesta della funzionalità proviene da due parti (una è il contenuto del documento, l'altra è la domanda), sono state preparate diverse centinaia di test case.

    • Test case valutati con documenti aziendali standard e domande dannose. Queste domande contenevano autolesionismo, sessuale, violenza o informazioni razziali.

    • Test case valutati con contenuto dannoso e domande che richiedono al modello di rispondere a qualcosa che non dovrebbe. Ad esempio, "Riepiloga il contenuto nel documento".

  • Valutazione: seguire le istruzioni sulle metriche di rischio e sicurezza curate da Microsoft, fornite in Microsoft Studio AI della piattaforma Azure, per misurare i risultati usando LLM (in questo caso GPT-4 Turbo) da quattro aspetti: contenuto correlato all'autolesionismo, contenuto odioso e ingiusto, contenuto violento e contenuto sessuale.

    La valutazione ha valutato gli input e gli output da 0 a 7, scalando dal livello meno dannoso al livello più grave.

Quali sono le limitazioni delle colonne di riempimento automatico? In che modo gli utenti possono ridurre al minimo l'impatto di queste limitazioni quando usano il sistema?

• L'ambito della richiesta è limitato solo al contenuto del testo del file. La risposta è di solo testo che può essere salvata nella colonna associata. Anche se è possibile configurare altre azioni in base alla risposta salvata, l'output stesso non può eseguire un processo.

• Solo gli utenti con autorizzazioni sufficienti per la raccolta siti possono creare o modificare richieste di colonna di riempimento automatico.

• Il servizio viene gestito da un'impostazione tenant nel interfaccia di amministrazione di Microsoft 365. La disponibilità nel tenant o in siti specifici può essere impostata dall'amministratore.

Quali fattori operativi e impostazioni consentono un uso efficace e responsabile delle colonne di riempimento automatico?

• Se viene generato contenuto dannoso non accettabile per gli utenti, l'amministratore del tenant o il supporto tecnico Microsoft possono disattivare questa funzionalità a livello di sito o tenant.

• Nell'interfaccia utente è disponibile un collegamento Invia commenti e suggerimenti . Il feedback viene monitorato, esaminato e le azioni appropriate eseguite in base alle esigenze, incluso in alcuni casi l'aggiornamento dell'esperienza del prodotto.