使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot架构
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内容提要
微软发布Microsoft 365 Copilot，将Office应用与大型语言模型相结合，提供前所未有的体验。Copilot系统接收用户提示，通过Microsoft Graph提供必要的上下文，发送到LLM进行处理。使用Semantic Kernel实现，可以轻松将LLM的强大功能集成到自己的应用程序中。Copilot Chat可以改善用户体验、提高效率、个性化推荐、改进可访问性和可扩展性。
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关键要点
- 微软发布Microsoft 365 Copilot，将Office应用与大型语言模型结合，提供新体验。
- Copilot系统由用户提示、Microsoft Graph和LLM（GPT-4）组成。
- 用户提示通过Microsoft Graph提供上下文，然后发送到LLM处理。
- Copilot系统执行后处理，包括AI检查、安全性和隐私审查。
- Semantic Kernel允许开发者将LLM集成到应用程序中，支持自定义技能和连接器。
- Copilot Chat改善用户体验，提高效率，提供个性化推荐，增强可访问性和可扩展性。
- 通过聊天机器人，用户可以快速获取信息，提高组织效率，降低成本。
- Semantic Kernel支持快速开发Copilot内核，使用Azure OpenAI服务确保企业安全性。
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