Copilot AI – คำตอบที่ชาญฉลาดกว่า ผลลัพธ์ที่รวดเร็วกว่า

Copilot AI คืออะไร?

Copilot AI หมายถึงกลุ่มของระบบผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สร้างขึ้นบนแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งทำงานร่วมกับผู้ใช้เพื่อทำภารกิจต่างๆ สร้างเนื้อหา เขียนและตรวจสอบโค้ด ตอบคำถาม และทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยทั่วไปแล้ว คำนี้มักหมายถึงผลิตภัณฑ์สองอย่างที่แตกต่างกันแต่เกี่ยวข้องกัน ได้แก่ Microsoft Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI อเนกประสงค์ที่ผสานรวมเข้ากับ Windows, Microsoft 365, Bing และแอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลน และ GitHub Copilot ซึ่งเป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เฉพาะทางที่ฝังอยู่ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาโดยตรง นอกเหนือจากระบบนิเวศของ Microsoft แล้ว "Copilot AI" ยังกลายเป็นคำศัพท์ในอุตสาหกรรมที่กว้างขึ้นสำหรับระบบ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือมากกว่าที่จะมาแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ โดยทำหน้าที่เป็นพันธมิตรที่มีความรู้ซึ่งทำงานแบบเรียลไทม์เคียงข้างผู้ใช้

โดยพื้นฐานแล้ว ผลิตภัณฑ์ Copilot ใช้โมเดลจาก OpenAI เป็นหลัก โดยเฉพาะ GPT-4 และรุ่นต่างๆ ของมัน ผสานกับโครงสร้างพื้นฐานการปรับแต่งอย่างละเอียด การสร้างข้อความเสริมด้วยการดึงข้อมูล (RAG) และชั้นความปลอดภัยของ Microsoft เอง ส่วน GitHub Copilot ใช้โมเดลที่มีที่มาแตกต่างกัน โดยเริ่มแรกใช้ OpenAI Codex และปัจจุบันใช้โมเดลที่ปรับแต่งสำหรับการเขียนโค้ดขั้นสูงกว่า รวมถึง GPT-4o ทั้งสองระบบประมวลผลคำสั่งภาษาธรรมชาติและส่งคืนค่าเอาต์พุตที่เกี่ยวข้องกับบริบท ไม่ว่าจะเป็นย่อหน้าข้อความ บล็อกโค้ด Python สรุปอีเมล หรือภาพที่สร้างขึ้น

เหตุใด AI ของ Copilot จึงมีความสำคัญ

Copilot AI แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในวิธีการทำงานของส่วนติดต่อผู้ใช้ซอฟต์แวร์ เป็นเวลาหลายสิบปีที่ซอฟต์แวร์ต้องการให้ผู้ใช้เรียนรู้ภาษาของมัน — เมนู คำสั่ง และไวยากรณ์ แต่ Copilot กลับพลิกผันสิ่งนี้: ซอฟต์แวร์เรียนรู้เจตนาของผู้ใช้ที่แสดงออกมาในภาษาธรรมดา และแปลเจตนานั้นให้เป็นการกระทำ สิ่งนี้มีความสำคัญด้วยเหตุผลที่เป็นรูปธรรมหลายประการ

• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในวงกว้าง: ผลการวิจัยของ Microsoft เองพบว่า ผู้ใช้ Copilot ใน Microsoft 365 สามารถทำงานต่างๆ ได้เร็วขึ้นถึง 29% และมีโอกาสน้อยลงถึง 68% ที่จะบอกว่าตนเองกำลังดิ้นรนเพื่อรับมือกับปริมาณงานหลังจากนำไปใช้งาน
• การเข้าถึงความเชี่ยวชาญ: นักวิเคราะห์ปีแรกที่ใช้ Copilot ใน Excel สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ความรู้เฉพาะทางเกี่ยวกับสูตร ตาราง Pivot หรือ Power Query ได้ ในทำนองเดียวกัน GitHub Copilot ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานในภาษาหรือเฟรมเวิร์กที่ไม่คุ้นเคยได้โดยไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์
• ลดการสลับบริบท: เนื่องจาก Copilot ถูกฝังอยู่ในเครื่องมือที่ผู้คนใช้งานอยู่แล้ว เช่น Word, Outlook, Teams, VS Code ผู้ใช้จึงไม่จำเป็นต้องออกจากขั้นตอนการทำงานเพื่อไปใช้เครื่องมือ AI อื่น ค้นหาข้อมูล หรือสอบถามเพื่อนร่วมงาน
• การผสานรวมระดับองค์กร: Microsoft Copilot สำหรับ Microsoft 365 เชื่อมต่อกับข้อมูลขององค์กรเองผ่านทาง Microsoft Graph ซึ่งหมายความว่าสามารถสรุปการประชุมที่คุณเข้าร่วมโดยเฉพาะ ร่างอีเมลโดยอ้างอิงถึงเอกสารโครงการจริง หรือค้นหางานล่าสุดของเพื่อนร่วมงานได้ ไม่ใช่แค่ข้อมูลทั่วไปจากเว็บเท่านั้น

ความสำคัญในวงกว้างกว่านั้นก็คือ Copilot AI ไม่ใช่ฟีเจอร์ใหม่ แต่กำลังถูกนำไปใช้งานในระดับโครงสร้างพื้นฐานของกระบวนการทำงานที่ต้องใช้ความรู้ ซึ่งทำให้การทำความเข้าใจอย่างถูกต้องแม่นยำ — ไม่ใช่แค่ในแง่ของการตลาด — เป็นสิ่งสำคัญสำหรับบุคคลทั่วไป ผู้บริหารด้านไอที และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน

ผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่เรียกว่า "Copilot AI"

เนื่องจากชื่อนี้ถูกนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์หลายอย่าง จึงควรระบุให้ชัดเจนว่ากำลังพูดถึงระบบใดในบริบทใดก็ตาม

ผลิตภัณฑ์	กรณีการใช้งานหลัก	แบบจำลองพื้นฐาน	ที่ที่มันวิ่ง
Microsoft Copilot (ฟรี)	แชททั่วไป, ค้นหาข้อมูลบนเว็บ, สร้างภาพ, สรุปข้อความ	GPT-4o, DALL·E 3	เว็บ, Windows 11, iOS, Android, Bing
ไมโครซอฟต์ โคไพล็อต โปร	สิทธิ์การเข้าถึงแบบพิเศษ การผสานรวม Office ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และ GPT แบบกำหนดเอง	GPT-4o (ลำดับความสำคัญ)	เว็บ, แอป Microsoft 365
Microsoft 365 Copilot	ประสิทธิภาพการทำงานระดับองค์กรครอบคลุม Word, Excel, Outlook และ Teams	GPT-4o + Microsoft Graph	เทนเนนต์ Microsoft 365
GitHub Copilot	การเติมโค้ดอัตโนมัติ, แชทโค้ด, สรุปคำขอพูล, การสร้างชุดทดสอบ	GPT-4o, โมเดลการเข้ารหัสแบบกำหนดเอง	VS Code, JetBrains, Visual Studio, CLI
โคไพล็อต สตูดิโอ	สร้างเอเจนต์ AI และผู้ช่วยนักบินแบบกำหนดเองสำหรับเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ	GPT-4o + ปลั๊กอินที่กำหนดเอง	แพลตฟอร์มพลังงานของ Microsoft
นักบินผู้ช่วยด้านความปลอดภัย	การวิเคราะห์ภัยคุกคาม การตอบสนองต่อเหตุการณ์ การสรุปช่องโหว่	GPT-4 + ข้อมูลเฉพาะด้านความปลอดภัย	Microsoft Defender, Sentinel
CoPilot AI (ผู้ให้บริการภายนอก)	ระบบติดตามลูกค้าเป้าหมายด้านอสังหาริมทรัพย์และการสื่อสารกับลูกค้าแบบอัตโนมัติ	กรรมสิทธิ์	การผสานรวมเว็บและ CRM

รายการสุดท้าย — CoPilot AI — เป็นบริษัทแยกต่างหากที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Microsoft โดยมุ่งเน้นเฉพาะการทำให้กระบวนการทำงานของตัวแทนอสังหาริมทรัพย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ความสับสนระหว่างแบรนด์เหล่านี้เป็นเรื่องปกติในผลการค้นหา ดังนั้นจึงควรระบุความแตกต่างนี้ให้ชัดเจน

วิธีการทำงานของ Copilot AI: สถาปัตยกรรมทางเทคนิค

การทำความเข้าใจวิธีการทำงานของ Copilot AI จำเป็นต้องพิจารณาหลายระดับ ได้แก่ โมเดลพื้นฐาน ระบบการกู้คืนและนำเครื่องบินลงจอด ระบบการประสานงาน และโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

เลเยอร์โมเดลภาษา

Microsoft Copilot และ GitHub Copilot สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Transformer ที่พัฒนาโดย OpenAI โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนจากคลังข้อมูลข้อความและโค้ดจำนวนมหาศาล ซึ่งทำให้พวกมันมีความรู้ทั่วไปที่กว้างขวางและสามารถสร้างคำตอบที่คล่องแคล่วและเหมาะสมกับบริบทได้ โมเดลเหล่านี้ไม่ได้เพียงแค่ดึงคำตอบที่จัดเก็บไว้เท่านั้น แต่พวกมันสร้างคำตอบทีละโทเค็น โดยคาดการณ์ความต่อเนื่องที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดของคำถาม โดยพิจารณาจากการฝึกฝนและบริบทเฉพาะที่ให้มา

GPT-4o ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบันของผลิตภัณฑ์ Copilot ส่วนใหญ่ เป็นโมเดลแบบมัลติโมดอลที่สามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ และเสียงได้ นี่คือเหตุผลที่ Microsoft Copilot สามารถอธิบายภาพที่อัปโหลด สร้างภาพผ่าน DALL·E 3 และตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลด้วยเสียงในแอปมือถือได้

การสร้างข้อมูลเสริมการค้นหา (RAG) และ Microsoft Graph

แบบจำลองภาษาแบบดิบมีขีดจำกัดความรู้และไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนตัวได้ ไมโครซอฟต์แก้ปัญหานี้ด้วยการสร้างข้อความตอบกลับโดยใช้ การดึงข้อมูลเสริม : ก่อนที่จะสร้างข้อความตอบกลับ ระบบจะสอบถามแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ดึงเอกสารหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด และแทรกเนื้อหานั้นเข้าไปในหน้าต่างบริบทของแบบจำลองเป็นข้อมูลพื้นฐาน

สำหรับ Microsoft 365 Copilot แหล่งข้อมูลหลักคือ Microsoft Graph ซึ่งเป็นเลเยอร์ API ที่เชื่อมต่อกับอีเมล ปฏิทิน การประชุม แชท เอกสาร และรายชื่อติดต่อของผู้ใช้ภายใน Microsoft 365 tenant ขององค์กร เมื่อคุณขอให้ Copilot ใน Teams สรุปสิ่งที่ตัดสินใจในการประชุมเมื่อวันอังคารที่ผ่านมา มันจะไม่คาดเดา แต่จะดึงบันทึกการประชุมจริงผ่าน Graph จากนั้นใช้ LLM เพื่อสร้างบทสรุปที่เข้าใจได้ ที่สำคัญคือ ระบบจะเคารพสิทธิ์การเข้าถึงที่มีอยู่ Copilot จะแสดงเฉพาะข้อมูลที่ผู้ใช้มีสิทธิ์เข้าถึงอยู่แล้วเท่านั้น

สำหรับฟีเจอร์ที่ใช้งานผ่านเว็บของ Microsoft Copilot นั้น ดัชนีการค้นหาของ Bing ทำหน้าที่เป็นชั้นการดึงข้อมูล ทำให้โมเดลสามารถอ้างอิงข้อมูลปัจจุบันและให้คำตอบที่มีพื้นฐานพร้อมลิงก์แหล่งที่มา แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว

ชั้นการเรียบเรียงดนตรี

ระหว่างข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนและผลลัพธ์ของโมเดลนั้น มีระบบการจัดการกระบวนการทำงานอยู่ ซึ่งในกรณีของ Microsoft นั้น สร้างขึ้นบนเฟรมเวิร์ก Semantic Kernel เลเยอร์นี้จะจัดการการสร้างข้อความแจ้งเตือน กำหนดเครื่องมือหรือปลั๊กอินที่จะเรียกใช้ จัดลำดับการทำงานหลายขั้นตอน และจัดการหน้าต่างบริบท เมื่อผู้ใช้ขอให้ Copilot ใน Excel "สร้างแผนภูมิแสดงรายได้แยกตามภูมิภาคสำหรับไตรมาสที่ 3" เลเยอร์การจัดการกระบวนการทำงานจะตีความเจตนา ระบุช่วงข้อมูลที่เกี่ยวข้องในสเปรดชีต สร้างคำสั่งที่แม่นยำสำหรับโมเดล จากนั้นดำเนินการสร้างแผนภูมิผ่าน API ของ Excel ไม่ใช่แค่สร้างข้อความเกี่ยวกับวิธีการทำเท่านั้น

นี่คือสิ่งที่ทำให้ Copilot แตกต่างจากแชทบอททั่วไป: มันดำเนินการภายในแอปพลิเคชัน ไม่ใช่แค่พูดคุยเกี่ยวกับแอปพลิเคชันเท่านั้น

สถาปัตยกรรมเฉพาะโค้ดของ GitHub Copilot

GitHub Copilot ทำงานแตกต่างจากเวอร์ชันของ Microsoft อยู่บ้าง ในโหมดการเติมข้อความอัตโนมัติหลัก มันทำงานเหมือนเครื่องมือแนะนำแบบเรียลไทม์: ขณะที่นักพัฒนาพิมพ์ ระบบจะอ่านบริบทของโค้ดโดยรอบ — ไฟล์ที่กำลังแก้ไข แท็บที่เปิดอยู่ ความคิดเห็น ลายเซ็นฟังก์ชัน — และคาดการณ์บรรทัดหรือบล็อกโค้ดถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด กระบวนการนี้เกิดขึ้นด้วยความหน่วงเวลาที่วัดได้เป็นมิลลิวินาที ทำให้รู้สึกเหมือนเป็นการเติมข้อความอัตโนมัติที่รวดเร็วและรับรู้บริบทมากกว่าการสนทนาโต้ตอบกันไปมา

GitHub Copilot Chat ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแบบสนทนา ช่วยให้นักพัฒนาสามารถถามคำถามเกี่ยวกับโค้ดของตน ขอปรับปรุงโค้ด สร้างการทดสอบหน่วย หรือขอคำอธิบายเกี่ยวกับโค้ดที่ไม่คุ้นเคยได้ นอกจากนี้ ด้วย Copilot Workspace (อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน) ระบบสามารถนำคำอธิบายงานหรือรายงานข้อผิดพลาดในภาษาธรรมชาติมาเสนอแผนการดำเนินการที่สมบูรณ์ รวมถึงไฟล์ที่จะต้องแก้ไขและรายละเอียดของการเปลี่ยนแปลง ซึ่งเป็นการก้าวไปสู่การแก้ไขโค้ดแบบหลายขั้นตอนที่เน้นการมีส่วนร่วมของนักพัฒนา

ความปลอดภัย การกรอง และปัญญาประดิษฐ์ที่รับผิดชอบ

ผลิตภัณฑ์ Copilot ทั้งหมดจะส่งผลลัพธ์ผ่านระบบกรองเนื้อหา ก่อนที่จะถึงมือผู้ใช้ ไมโครซอฟต์ใช้การผสมผสานระหว่างโมเดลจำแนกประเภทและตัวกรองตามกฎเกณฑ์ เพื่อบล็อกเนื้อหาที่เป็นอันตราย ลดความเสี่ยงต่อการเกิดภาพหลอน และบังคับใช้นโยบายการใช้งาน สำหรับการใช้งานในระดับองค์กร ไมโครซอฟต์ให้คำมั่นสัญญาเกี่ยวกับการเก็บรักษาข้อมูล โดยระบุว่าข้อความแจ้งเตือนและคำตอบใน Microsoft 365 Copilot จะไม่ถูกนำไปใช้ในการฝึกอบรมโมเดลพื้นฐาน และได้รับการคุ้มครองภายใต้ข้อตกลงการจัดการข้อมูล Microsoft 365 ที่มีอยู่ขององค์กร

การสร้างข้อมูลที่ดูเหมือนจริงแต่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง ยังคงเป็นข้อจำกัดที่ทราบกันดีอยู่แล้ว ไมโครซอฟต์แก้ไขปัญหานี้ได้บางส่วนโดยการเชื่อมโยงคำตอบกับเอกสารที่ดึงมาได้ และการใส่แหล่งอ้างอิงเพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบข้อกล่าวอ้างได้ GitHub Copilot มี ตัวกรองตรวจจับการทำซ้ำ ซึ่งจะแจ้งเตือนคำแนะนำที่ตรงกับโค้ดที่ได้รับอนุญาตในข้อมูลการฝึกอบรมอย่างใกล้เคียง ทำให้ผู้พัฒนาสามารถเลือกที่จะตรวจสอบหรือปฏิเสธคำแนะนำเหล่านั้นได้

ชั้นฮาร์ดแวร์พีซี Copilot+

ในปี 2024 ไมโครซอฟต์ได้เปิด ตัวพีซี Copilot+ ซึ่งเป็นฮาร์ดแวร์ประเภทหนึ่งที่กำหนดโดยอุปกรณ์ที่มีหน่วยประมวลผลประสาทเทียม (NPU) ที่สามารถประมวลผลได้อย่างน้อย 40 TOPS (ล้านล้านการทำงานต่อวินาที) เครื่องเหล่านี้สามารถเรียกใช้คุณสมบัติ AI บางอย่างได้ในเครื่องแทนที่จะใช้ระบบคลาวด์ รวมถึงคำบรรยายสดแบบเรียลไทม์พร้อมการแปล การสร้างภาพใน Paint และคุณสมบัติ Recall ที่เป็นที่ถกเถียงกัน ซึ่งจะจับภาพหน้าจอเป็นระยะๆ ของกิจกรรมบนหน้าจอเพื่อสร้างไทม์ไลน์ที่ค้นหาได้ของทุกสิ่งที่ผู้ใช้ทำบนอุปกรณ์ของตน การประมวลผลแบบอนุมานบนอุปกรณ์ช่วยลดความหน่วงและเก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้นอกเซิร์ฟเวอร์ของไมโครซอฟต์ แต่ก็ต้องการฮาร์ดแวร์เฉพาะด้วยเช่นกัน ปัจจุบันได้แก่โปรเซสเซอร์ Qualcomm Snapdragon X, Intel Core Ultra 200V และ AMD Ryzen AI 300 series

วิธีเริ่มต้นใช้งาน Copilot AI: ขั้นตอนการตั้งค่าและกลยุทธ์การใช้งานอย่างครบถ้วน

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก Copilot AI เริ่มต้นด้วยการเลือกผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับบริบทของคุณ กำหนดค่าด้วยการตั้งค่าและการเชื่อมต่อข้อมูลที่คุณต้องการ จากนั้นสร้างแนวทางการแจ้งเตือนที่สม่ำเสมอ ขั้นตอนด้านล่างครอบคลุมผลิตภัณฑ์ Copilot หลักทุกรุ่น ได้แก่ Microsoft Copilot (สำหรับผู้บริโภคและองค์กร), GitHub Copilot และ Microsoft 365 Copilot พร้อมด้วยกลยุทธ์เชิงปฏิบัติที่สามารถนำไปใช้ได้กับทุกรุ่น

ขั้นตอนที่ 1: เลือกผลิตภัณฑ์ Copilot ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ

ผลิตภัณฑ์ของ Copilot ไม่ได้เหมือนกันทั้งหมด การเลือกผลิตภัณฑ์ผิดจะทำให้เสียเวลาและเงิน ใช้ตารางด้านล่างเพื่อจับคู่สถานการณ์ของคุณกับผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมก่อนที่จะทำการตั้งค่าใดๆ

ผลิตภัณฑ์	เหมาะสำหรับ	ค่าใช้จ่าย	ข้อกำหนดสำคัญ
Microsoft Copilot (ฟรี)	การค้นหาข้อมูลทั่วไปบนเว็บ, การสนทนาแบบไม่เป็นทางการ, การสร้างภาพ	ฟรี	บัญชี Microsoft หรือไม่มีบัญชีเลยก็ได้
ไมโครซอฟต์ โคไพล็อต โปร	สิทธิ์การเข้าถึงแบบพิเศษและการผสานรวม Microsoft 365 ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสำหรับบุคคลทั่วไป	ค่าบริการ 20 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อผู้ใช้	การสมัครใช้งาน Microsoft 365 ส่วนบุคคล
Microsoft 365 Copilot	ประสิทธิภาพการทำงานระดับองค์กรครอบคลุม Word, Excel, Teams และ Outlook	30 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อผู้ใช้	ใบอนุญาต Microsoft 365 E3/E5 หรือ Business Standard/Premium
GitHub Copilot Individual	นักพัฒนาอิสระที่ต้องการระบบช่วยเขียนโค้ดอัตโนมัติและฟังก์ชันแชท	10 ดอลลาร์ต่อเดือน หรือ 100 ดอลลาร์ต่อปี	บัญชี GitHub, IDE ที่รองรับ
GitHub Copilot Business	ทีมพัฒนาที่ต้องการการควบคุมนโยบายและบันทึกการตรวจสอบ	19 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อผู้ใช้	บัญชีองค์กร GitHub
GitHub Copilot Enterprise	องค์กรวิศวกรรมขนาดใหญ่ที่ต้องการคำแนะนำที่คำนึงถึงโค้ดเบส	39 ดอลลาร์ต่อเดือนต่อผู้ใช้	GitHub Enterprise Cloud
โคไพล็อต สตูดิโอ	การสร้างเอเจนต์และระบบอัตโนมัติ Copilot แบบกำหนดเอง	จ่ายตามการใช้งาน หรือแบบแพ็กเกจ	ใบอนุญาต Power Platform

ขั้นตอนที่ 2: ตั้งค่าสภาพแวดล้อมให้ถูกต้อง

การตั้งค่าที่ไม่ถูกต้องเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ผู้ใช้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดีเท่าที่ควร โปรดทำตามขั้นตอนเหล่านี้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์

การตั้งค่า Microsoft Copilot (เว็บและมือถือ)

1. ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Microsoft ที่ copilot.microsoft.com หรือผ่านแอป Copilot บน iOS หรือ Android ผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้จะได้รับหน่วยความจำการสนทนาที่ยาวนานกว่าและเข้าถึงคุณสมบัติเพิ่มเติมได้มากกว่าผู้ใช้ที่ไม่ลงชื่อเข้าใช้
2. เลือกรูปแบบการสนทนาที่คุณต้องการก่อนเริ่มการสนทนาใดๆ — แบบสร้างสรรค์มากขึ้น แบบสมดุลมากขึ้น หรือ แบบแม่นยำมากขึ้น — โหมดสร้างสรรค์เหมาะสำหรับการระดมความคิด ส่วนโหมดแม่นยำเหมาะสำหรับการค้นคว้าข้อมูลเชิงข้อเท็จจริง
3. หากต้องการให้ Copilot ดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ใช่แค่สร้างข้อความ ให้เปิดใช้ งานปลั๊กอิน (เช่น OpenTable, Kayak หรือ Instacart)
4. บน Windows 11 ให้กดปุ่ม Windows + C เพื่อเปิด Copilot โดยตรงจากเดสก์ท็อปโดยไม่ต้องเปิดเบราว์เซอร์ และปักหมุดไว้ที่แถบงานเพื่อการเข้าถึงที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

การตั้งค่า Microsoft 365 Copilot สำหรับองค์กร

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้เช่าของคุณมีสิทธิ์ใช้งาน Microsoft 365 E3, E5, Business Standard หรือ Business Premium ที่จำเป็น สิทธิ์ใช้งาน Copilot เป็นส่วนเสริม สิทธิ์ใช้งานพื้นฐานต้องมีอยู่ก่อนแล้ว
2. เรียกใช้ การประเมินความพร้อมของ Microsoft 365 Copilot ในศูนย์การจัดการ Microsoft 365 เพื่อระบุช่องว่างในการกำกับดูแลข้อมูลก่อนการเปิดใช้งาน
3. กำหนด ค่าป้ายกำกับความลับและนโยบายป้องกันการสูญเสียข้อมูลของ Microsoft Purview Copilot จะเคารพป้ายกำกับเหล่านี้ — หากเอกสารถูกติดป้ายกำกับว่า "เป็นความลับ" Copilot จะไม่แสดงเนื้อหาให้กับผู้ใช้ที่ไม่มีสิทธิ์
4. เปิดใช้งาน ตัวเชื่อมต่อ Microsoft Graph สำหรับแหล่งข้อมูลภายนอกใดๆ (ServiceNow, Salesforce, Confluence) ที่คุณต้องการให้ Copilot ค้นหาควบคู่ไปกับเนื้อหา Microsoft 365
5. กำหนดสิทธิ์การใช้งาน Copilot ในศูนย์การจัดการ และแจ้งแผนการใช้งานให้ผู้ใช้ทราบ พร้อมให้คำแนะนำที่ชัดเจนว่า Copilot สามารถเข้าถึงข้อมูลใดได้บ้าง และข้อมูลใดที่ Copilot ไม่สามารถเข้าถึงได้

การตั้งค่า GitHub Copilot ใน VS Code

1. ติดตั้งส่วนขยาย GitHub Copilot และ GitHub Copilot Chat จาก VS Code Marketplace
2. ลงชื่อเข้าใช้บัญชี GitHub ของคุณเมื่อได้รับแจ้ง ส่วนขยายจะตรวจสอบสิทธิ์ผ่าน OAuth — ไม่จำเป็นต้องใช้คีย์ API
3. เปิด การตั้งค่า และค้นหา "Copilot" เพื่อกำหนดค่าการเปิด/ปิดใช้งานเฉพาะภาษา ปิดใช้งานสำหรับไฟล์ประเภทใดก็ตามที่มีข้อมูลลับ เช่น ไฟล์ . .env
4. เพิ่มไฟล์ .github/copilot-instructions.md ลงใน repository ของคุณ ไฟล์นี้จะบอก Copilot เกี่ยวกับข้อกำหนดของโปรเจ็กต์ ไลบรารีที่แนะนำ และมาตรฐานการเขียนโค้ด ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพคำแนะนำทั่วทั้ง codebase
5. หากคุณใช้งาน GitHub Copilot Enterprise โปรดเปิดใช้ งานฐานความรู้ของ Copilot เพื่อจัดทำดัชนีเอกสารภายในของคุณและทำให้เอกสารเหล่านั้นพร้อมใช้งานระหว่างการสนทนา

กลยุทธ์การกระตุ้นเตือนหลักที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

คุณภาพของผลลัพธ์จาก Copilot นั้นแปรผันโดยตรงกับคุณภาพของข้อความแจ้งเตือนของคุณ กลยุทธ์เหล่านี้ใช้ได้ผลกับผลิตภัณฑ์ Copilot ทุกรุ่น

ระบุบทบาท หน้าที่ และบริบทในทุกคำถาม

สร้างโครงสร้างคำสั่งโดยประกอบด้วยสามส่วน: Copilot ควรทำหน้าที่เป็นใคร คุณต้องการให้มันทำอะไร และบริบทที่มันต้องการ ตัวอย่างเช่น: "ทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์การเงินอาวุโส สรุปความเสี่ยงที่สำคัญในรายงานผลประกอบการไตรมาสที่ 3 ที่แนบมา สำหรับผู้บริหารที่ไม่ใช่ฝ่ายการเงิน โดยให้มีความยาวไม่เกิน 200 คำ" รูปแบบนี้มีประสิทธิภาพดีกว่าคำสั่งแบบประโยคเดียวที่ไม่ชัดเจนอย่างสม่ำเสมอ

โปรดระบุตัวอย่างเมื่อต้องการรูปแบบเฉพาะ

หากคุณต้องการผลลัพธ์ในรูปแบบเฉพาะ เช่น โครงสร้างตารางที่เฉพาะเจาะจง โทนเสียงที่เข้ากับแบรนด์ของคุณ หรือโค้ดที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของทีมของคุณ โปรดใส่ตัวอย่างหนึ่งหรือสองตัวอย่างลงในข้อความแจ้งเตือนโดยตรง Copilot จะจับคู่รูปแบบกับตัวอย่างเหล่านั้นแทนที่จะใช้รูปแบบทั่วไปตามค่าเริ่มต้น

ใช้การปรับปรุงแบบวนซ้ำแทนการเริ่มต้นใหม่ทั้งหมด

ให้ถือว่าคำตอบแรกเป็นเพียงร่าง ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย จากนั้นให้ระบุคำแนะนำในการแก้ไขที่เฉพาะเจาะจง เช่น "ทำให้ย่อหน้าที่สองกระชับขึ้น" หรือ "แทนที่ลูป for ด้วย list comprehension" การแก้ไขอย่างต่อเนื่องในระหว่างการสนทนาจะช่วยรักษาบริบทและให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการเริ่มต้นด้วยคำถามใหม่

อ้างอิงไฟล์และข้อมูลเฉพาะใน Microsoft 365 Copilot

ใน Word, Excel หรือ Teams ให้ใช้คำสั่ง / เพื่อแนบไฟล์ การประชุม หรืออีเมลที่ต้องการไปยังข้อความแจ้งเตือนของคุณ หากไม่มีการอ้างอิง Copilot จะค้นหาในเนื้อหา Microsoft 365 ของคุณอย่างกว้างๆ และอาจแสดงผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้อง การระบุแหล่งที่มาจะช่วยเพิ่มความแม่นยำได้อย่างมาก

ใช้ Copilot Chat ใน GitHub สำหรับคำถามเกี่ยวกับโค้ดที่เจาะจง

ใน GitHub Copilot Chat ให้ใช้ @workspace เพื่อถามคำถามเกี่ยวกับโปรเจ็กต์ทั้งหมดของคุณ #file เพื่ออ้างอิงถึงไฟล์เฉพาะ และ #selection เพื่อถามเกี่ยวกับโค้ดที่ไฮไลต์ไว้ ตัวแปรขอบเขตเหล่านี้จะป้องกันไม่ให้ Copilot สร้างคำตอบทั่วไปที่ไม่เกี่ยวข้องกับโค้ดของคุณ

ขั้นตอนการทำงานเชิงปฏิบัติโดยพิจารณาจากกรณีศึกษา

การเขียนและการแก้ไขใน Microsoft Word

• เปิด Copilot จากแถบเมนูหน้าแรก แล้วใช้ "ร่างด้วย Copilot" เพื่อสร้างร่างแรกจากข้อมูลสรุปสั้นๆ
• เลือกข้อความใดก็ได้แล้วเลือก "เขียนใหม่" เพื่อให้ได้ถ้อยคำที่แตกต่างออกไปโดยไม่สูญเสียบริบทโดยรอบ
• ใช้ ฟังก์ชัน "สรุปเอกสารนี้" เพื่อสร้างบทสรุปสำหรับผู้บริหารก่อนเผยแพร่รายงานฉบับยาว

การวิเคราะห์ข้อมูลใน Microsoft Excel

• สั่งให้ Copilot "ระบุแนวโน้มในชุดข้อมูลนี้" แล้วโปรแกรมจะไฮไลต์รูปแบบและแนะนำแผนภูมิที่เกี่ยวข้องโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านสูตรใดๆ
• ใช้ภาษาธรรมชาติในการสร้างสูตร: "เพิ่มคอลัมน์ที่คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 90 วันของคอลัมน์ D"
• ขอให้ Copilot "ทำเครื่องหมายค่าผิดปกติในคอลัมน์รายได้" เพื่อแสดงความผิดปกติที่อาจต้องตรวจสอบด้วยตนเองหากไม่ทำเช่นนั้น

เพิ่มประสิทธิภาพการประชุมใน Microsoft Teams

• เปิดใช้งาน การถอดเสียง Copilot ในช่วงเริ่มต้นของการประชุมทุกครั้ง ผู้เข้าร่วมจะต้องได้รับการแจ้งเตือนว่าการถอดเสียงกำลังทำงานอยู่
• หลังจากเสร็จสิ้นการประชุม ให้ถาม Copilot ว่า "มีการตัดสินใจอะไรบ้าง และใครเป็นผู้รับผิดชอบในแต่ละขั้นตอน?" วิธีนี้จะสร้างสรุปที่เป็นระบบได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที
• หากคุณเข้าร่วมช้าในระหว่างการประชุมสด ให้ถาม Copilot ว่า "ช่วยสรุปสิ่งที่ฉันพลาดไปให้ฟังหน่อย"

การสร้างและตรวจสอบโค้ดด้วย GitHub Copilot

• ก่อนเริ่มเขียนโค้ดใดๆ โปรดเขียนคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันที่คุณต้องการ Copilot จะถือว่าคำอธิบายเหล่านั้นเป็นคำสั่ง และจะสร้างโค้ดสำหรับการใช้งานตามคำอธิบายเหล่านั้น
• ใช้ คำสั่ง /explain ใน Copilot Chat เพื่อรับคำอธิบายเป็นภาษาอังกฤษที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับโค้ดที่ไม่คุ้นเคย ก่อนที่จะทำการแก้ไข
• ใช้ คำสั่ง /fix เพื่อขอให้ Copilot ตรวจสอบและแก้ไขการทดสอบที่ล้มเหลวหรือข้อผิดพลาดที่ถูกเน้น แทนที่จะทำการดีบักด้วยตนเองตั้งแต่เริ่มต้น
• ใช้ คำสั่ง /tests เพื่อสร้าง unit test โดยอัตโนมัติสำหรับฟังก์ชันที่เลือก

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยงเมื่อใช้ Copilot AI

ข้อผิดพลาดส่วนใหญ่ของ Copilot มักเกิดขึ้นในรูปแบบที่ซ้ำซากจำเจเพียงไม่กี่แบบ การหลีกเลี่ยงรูปแบบเหล่านี้จะช่วยประหยัดเวลาได้อย่างมากและป้องกันข้อผิดพลาดร้ายแรงได้

ยอมรับผลลัพธ์โดยไม่ตรวจสอบ

Copilot สามารถสร้างข้อความที่ฟังดูมั่นใจ แต่มีข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริง ข้อมูลที่ล้าสมัย หรือโค้ดที่ไม่ถูกต้องอย่างแนบเนียน ทุกข้อความอ้างอิง สูตร และโค้ดทุกชิ้นจะต้องได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย ส่งให้ลูกค้า หรือใช้งานจริง นี่ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นข้อกำหนดพื้นฐานที่ Microsoft ระบุไว้ในเอกสารเกี่ยวกับ AI ที่มีความรับผิดชอบของตนเอง

การละเลยการกำกับดูแลข้อมูลก่อนการนำไปใช้งานในระดับองค์กร

ใน Microsoft 365 Copilot ระบบ AI จะแสดงเนื้อหาที่ผู้ใช้มีสิทธิ์เข้าถึงอยู่แล้ว หากองค์กรของคุณมีไซต์ SharePoint ที่แชร์มากเกินไป การสืบทอดสิทธิ์ที่ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลสำคัญที่ไม่ได้ประกาศไว้ Copilot จะเปิดเผยเนื้อหานั้นให้กับทุกคนที่ขอเข้าถึง แก้ไขสิทธิ์ของคุณก่อนที่จะเปิดใช้งาน Copilot ไม่ใช่หลังจากเกิดเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลแล้วจึงค่อยแก้ไข

การเขียนคำแนะนำที่ไม่ชัดเจนเพียงบรรทัดเดียว

คำสั่งอย่างเช่น "เขียนรายงานเกี่ยวกับการขาย" จะสร้างผลลัพธ์ทั่วไปที่ต้องมีการแก้ไขอย่างมาก ความเฉพาะเจาะจงไม่ใช่สิ่งที่ไม่จำเป็น — มันเป็นกลไกที่จะทำให้คุณได้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ ควรระบุกลุ่มเป้าหมาย รูปแบบ ความยาว น้ำเสียง และข้อจำกัดต่างๆ ไว้ในคำสั่งโดยตรงเสมอ

การนำโค้ดที่สร้างโดย AI ไปใช้โดยไม่ผ่านการตรวจสอบ

คำแนะนำจาก GitHub Copilot อาจรวมถึงรูปแบบที่ไม่ปลอดภัย API ที่เลิกใช้งานแล้ว หรือข้อผิดพลาดทางตรรกะที่มองข้ามไปได้ง่ายๆ ด้วยการตรวจสอบด้วยสายตา ควรใช้ GitHub Advanced Security หรือเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดแบบคงที่อื่นๆ เพื่อตรวจสอบโค้ดที่สร้างโดย AI ก่อนที่จะรวมเข้ากับสาขาหลัก ห้ามคอมมิตโค้ดตามคำแนะนำของ Copilot ไปยังสาขาหลักโดยปราศจากการตรวจสอบโค้ดจากมนุษย์อย่างน้อยหนึ่งครั้ง

การพึ่งพา Copilot สำหรับข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่ง Copilot ไม่สามารถเข้าถึงได้

การตอบสนองของ Microsoft Copilot ที่อิงกับเว็บนั้นมีข้อจำกัดด้านความรู้และขึ้นอยู่กับผลการค้นหาของ Bing มันไม่สามารถเข้าถึงระบบภายในของคุณได้ เว้นแต่คุณจะเชื่อมต่อระบบเหล่านั้นอย่างชัดเจนผ่านตัวเชื่อมต่อหรือปลั๊กอินของ Microsoft Graph การถามคำถามที่ต้องการข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์แบบเรียลไทม์ เช่น ราคาหุ้นแบบเรียลไทม์ ระดับสินค้าคงคลังปัจจุบันของบริษัท หรือคิวตั๋วสนับสนุนในวันนี้ จะให้คำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ก็ปฏิเสธ ดังนั้นควรเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลที่ถูกต้องก่อน

ข้ามไฟล์ .github/copilot-instructions.md ไป

นักพัฒนาที่ข้ามขั้นตอนการเขียนไฟล์นี้ จะได้รับคำแนะนำทั่วไปที่ไม่คำนึงถึงสถาปัตยกรรมของโปรเจ็กต์ ข้อกำหนดในการตั้งชื่อ และไลบรารีที่ต้องการใช้ การใช้เวลาเพียงห้านาทีในการเขียนไฟล์นี้จะคุ้มค่าทุกวันด้วยคำแนะนำที่เหมาะสมกับโค้ดเบสอย่างแท้จริง

การใช้งาน Copilot เสมือนเป็นเครื่องมือค้นหา

Copilot เป็นผู้ช่วย AI ที่สร้างข้อมูลขึ้นมาเอง ไม่ใช่เครื่องมือค้นหา การขอให้มันแสดงรายการบทความข่าวปัจจุบัน ราคาปัจจุบัน หรือข้อมูลความพร้อมใช้งานแบบเรียลไทม์นั้นไม่ใช่เครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานประเภทนี้ ควรใช้มันสำหรับการสังเคราะห์ การร่าง การแปลง และการให้เหตุผล และใช้เครื่องมือค้นหาหรือแหล่งข้อมูลที่เชื่อมต่ออยู่สำหรับงานค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์

เครื่องมือ AI, การผสานรวม และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติของ Copilot

Copilot AI ครอบคลุมระบบนิเวศของเครื่องมือที่หลากหลาย ตั้งแต่ส่วนต่อประสานการแชทแบบสแตนด์อโลน ไปจนถึงผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ฝังตัวอย่างลึกซึ้ง และแพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติระดับองค์กร การเลือกใช้ชุดเครื่องมือที่เหมาะสมนั้นขึ้นอยู่กับขั้นตอนการทำงาน สภาพแวดล้อมทางเทคนิค และผลลัพธ์ที่คุณต้องการ ด้านล่างนี้คือรายละเอียดโดยย่อของเครื่องมือหลัก วิธีการเชื่อมต่อ และบทบาทของระบบอัตโนมัติ

เครื่องมือ AI หลักของ Copilot แบ่งตามหมวดหมู่

เครื่องมือ	กรณีการใช้งานหลัก	แพลตฟอร์ม	คุณสมบัติการทำงานอัตโนมัติที่สำคัญ
Microsoft Copilot (เว็บ/มือถือ)	AI อเนกประสงค์สำหรับการแชท การวิจัย และการสร้างภาพ	เบราว์เซอร์, iOS, Android, Windows	การแจ้งเตือนตามกำหนดเวลา การดำเนินการปลั๊กอิน
Microsoft 365 Copilot	เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานใน Word, Excel, Outlook และ Teams	ชุดโปรแกรม Microsoft 365	การร่างอีเมล การสรุปการประชุม การวิเคราะห์ข้อมูล
GitHub Copilot	การเติมโค้ดอัตโนมัติ, สรุปคำขอพูล, การสแกนความปลอดภัย	VS Code, JetBrains, GitHub.com	การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติ การสร้างชุดทดสอบ
โคไพล็อต สตูดิโอ	การสร้างเอเจนต์ AI และแชทบอทแบบกำหนดเอง	แพลตฟอร์มพลังงานแบบเว็บเบส	ตัวกระตุ้นเวิร์กโฟลว์แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ตัวเชื่อมต่อ API
นักบินผู้ช่วยในระบบอัตโนมัติกำลัง	การทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติผ่านภาษาธรรมชาติ	แพลตฟอร์มพลังงาน	การสร้างโฟลว์จากคำอธิบายที่เป็นข้อความธรรมดา
นักบินผู้ช่วยใน Azure	การจัดการโครงสร้างพื้นฐาน การเขียนคำสั่งค้นหา การตรวจสอบ	พอร์ทัล Azure	ข้อเสนอแนะในการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร การสร้าง KQL
CoPilot AI (โซเชียล/การขาย)	การสร้างเครือข่ายบน LinkedIn, การสร้างลูกค้าเป้าหมาย, ระบบอัตโนมัติในการขาย	ส่วนขยายเว็บสำหรับ Chrome	คำขอเชื่อมต่ออัตโนมัติ ลำดับข้อความ

Microsoft 365 Copilot: ระบบอัตโนมัติภายในแอปพลิเคชันที่คุ้นเคย

Microsoft 365 Copilot ผสานรวม AI เข้ากับแอปพลิเคชันที่ผู้ทำงานด้านความรู้ส่วนใหญ่ใช้เวลาอยู่แล้วโดยตรง แทนที่จะเปลี่ยนไปใช้เครื่องมืออื่น ผู้ใช้สามารถออกคำสั่งด้วยภาษาธรรมชาติภายใน Word, Excel, PowerPoint, Outlook และ Teams ได้

• Word: ร่างเอกสารทั้งหมดจากหัวข้อสั้นๆ ปรับเปลี่ยนเนื้อหาบางส่วนให้เหมาะสมกับน้ำเสียง สรุปรายงานยาวๆ ให้เป็นบทสรุปสำหรับผู้บริหาร
• Excel: สร้างสูตร ระบุแนวโน้มในชุดข้อมูล สร้างแผนภูมิจากคำขอที่เป็นภาษาธรรมดา เช่น "แสดงการเติบโตของรายได้รายเดือนในรูปแบบแผนภูมิแท่ง"
• Outlook: สรุปหัวข้ออีเมล ร่างคำตอบที่ตรงกับสไตล์การสื่อสารของคุณ และทำเครื่องหมายรายการที่ต้องดำเนินการในกล่องจดหมายที่มีอีเมลจำนวนมาก
• Teams: ถอดเสียงและสรุปการประชุมแบบเรียลไทม์ ติดตามบทสนทนาที่พลาดไป และสร้างรายการงานติดตามผลโดยอัตโนมัติ
• PowerPoint: สร้างชุดสไลด์จากเอกสารหรือโครงร่าง เสนอแนะการปรับปรุงการออกแบบ และเพิ่มบันทึกสำหรับผู้บรรยาย

ประโยชน์ของการทำงานอัตโนมัติในที่นี้คือการเพิ่มพูนขึ้นเรื่อยๆ: การประชุมใน Teams จะสร้างบทสรุป ซึ่ง Copilot สามารถแปลงเป็นเอกสาร Word และส่งต่อไปยังร่างอีเมลใน Outlook ได้ ทั้งหมดนี้โดยไม่ต้องคัดลอกและวางด้วยตนเอง

GitHub Copilot: การทำให้กระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นไปโดยอัตโนมัติ

GitHub Copilot พัฒนาไปไกลกว่าแค่ฟังก์ชันเติมคำอัตโนมัติแล้ว ปัจจุบันฟีเจอร์ต่างๆ สามารถช่วยทำให้ขั้นตอนต่างๆ ในวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นไปโดยอัตโนมัติได้หลายขั้นตอน:

1. การสร้างโค้ด: แนะนำฟังก์ชัน คลาส และโค้ดพื้นฐานทั้งหมดโดยอิงจากความคิดเห็นหรือโค้ดบางส่วน
2. การสร้างชุดทดสอบ: เขียนชุดทดสอบย่อยสำหรับฟังก์ชันที่มีอยู่แล้ว ช่วยลดภาระงานในการตรวจสอบความครอบคลุมของการทดสอบด้วยตนเอง
3. สรุปคำขอรวมโค้ด (Pull Request): อธิบายโดยอัตโนมัติว่าคำขอรวมโค้ดนั้นเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง ทำให้การตรวจสอบโค้ดรวดเร็วยิ่งขึ้น
4. การตรวจจับช่องโหว่ด้านความปลอดภัย: ระบุรูปแบบโค้ดที่ไม่ปลอดภัยแบบเรียลไทม์ก่อนที่จะนำไปใช้งานจริง
5. แชท Copilot ใน IDE: ตอบคำถามเกี่ยวกับโค้ด อธิบายโค้ดที่ไม่คุ้นเคย และแนะนำการปรับปรุงโค้ดโดยไม่ต้องออกจากโปรแกรมแก้ไขโค้ด
6. Copilot Workspace: รับข้อมูลจาก GitHub issue และเสนอแผนการดำเนินการที่สมบูรณ์ จากนั้นสร้างโค้ดเพื่อดำเนินการตามแผนนั้น

Copilot Studio: การสร้างเอเจนต์ AI แบบกำหนดเอง

Copilot Studio คือแพลตฟอร์มของ Microsoft สำหรับองค์กรที่ต้องการปรับแต่งพฤติกรรม AI ให้เข้ากับข้อมูล นโยบาย และกระบวนการเฉพาะของตนเอง แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์สามารถสร้าง Copilot แบบกำหนดเองได้โดยใช้ส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก ในขณะที่นักพัฒนาสามารถขยายขีดความสามารถด้วยโค้ดได้

• เชื่อมต่อกับฐานความรู้ภายใน ไซต์ SharePoint หรือ API ภายนอกเพื่อใช้เป็นแหล่งข้อมูล
• กำหนดลำดับการสนทนาด้วยตรรกะแบบมีเงื่อนไข เส้นทางการยกระดับ และการตอบสนองสำรอง
• เผยแพร่ไปยัง Teams เว็บไซต์ หรือช่องทางภายนอกอื่นๆ ได้จากการตั้งค่าเพียงครั้งเดียว
• ใช้โฟลว์ของ Power Automate เป็นการกระทำ เช่น ตัวช่วยฝ่ายทรัพยากรบุคคลแบบกำหนดเองที่ส่งคำขอลาหยุดโดยตรงไปยังระบบทรัพยากรบุคคลเมื่อผู้ใช้ขอลาหยุด

AutoSEO ใช้ AI ของ Copilot อย่างไรในการทำงานอัตโนมัติด้านเนื้อหา

AutoSEO คือแพลตฟอร์มที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะเพื่อทำให้กระบวนการทำงานด้าน SEO และการสร้างเนื้อหาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทำงานด้วยตนเอง แพลตฟอร์มนี้ผสานรวมความสามารถของ AI จาก Copilot เพื่อจัดการการวิจัย การร่าง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเผยแพร่ในปริมาณมาก โดยไม่ลดทอนความถูกต้องและความลึกของเนื้อหาที่เครื่องมือค้นหาและผู้อ่านคาดหวัง

ในขณะที่ทีมงานด้านคอนเทนต์ส่วนใหญ่ใช้ Copilot AI เป็นผู้ช่วยในการเขียน แต่ยังคงต้องมีมนุษย์คอยจัดการทุกขั้นตอน AutoSEO กลับมอง Copilot เป็นเหมือนเครื่องมือภายในกระบวนการทำงานอัตโนมัติอย่างเต็มรูปแบบ แพลตฟอร์มนี้จัดการการจัดกลุ่มคำหลัก การสรุปเนื้อหา การร่างโครงสร้าง การเชื่อมโยงภายใน และการเพิ่มประสิทธิภาพบนหน้าเว็บตามลำดับ โดย Copilot AI จะสร้างภาษา และตรรกะของ AutoSEO จะควบคุมกลยุทธ์

• การสร้างบทสรุปอัตโนมัติ: AutoSEO วิเคราะห์ผลการค้นหา (SERPs) และเนื้อหาของคู่แข่ง จากนั้นสร้างบทสรุปที่มีโครงสร้างซึ่งชี้นำผลลัพธ์ของ Copilot ให้มุ่งเน้นไปที่เนื้อหาเฉพาะทางมากกว่าการครอบคลุมแบบทั่วไป
• การสร้างเนื้อหาจำนวนมาก: แทนที่จะสั่งการ Copilot ด้วยตนเองสำหรับแต่ละบทความ AutoSEO จะเรียกใช้เวิร์กโฟลว์แบบกลุ่มที่สร้างร่างบทความที่ปรับให้เหมาะสมแล้วหลายสิบฉบับพร้อมกัน
• การให้ข้อเสนอแนะด้านการปรับแต่งแบบเรียลไทม์: ขณะที่ Copilot สร้างเนื้อหา AutoSEO จะประเมินเนื้อหานั้นเทียบกับคำหลักเป้าหมาย เกณฑ์มาตรฐานด้านความสามารถในการอ่าน และข้อกำหนดด้านโครงสร้าง โดยจะระบุช่องว่างก่อนเผยแพร่
• การสร้างลิงก์ภายในอัตโนมัติ: AutoSEO จะจับคู่เนื้อหาใหม่กับโครงสร้างเว็บไซต์ที่มีอยู่ และแทรกลิงก์ภายในที่เกี่ยวข้องกับบริบท ซึ่งเป็นขั้นตอนที่เครื่องมือเขียน AI ส่วนใหญ่ข้ามไปโดยสิ้นเชิง
• การเผยแพร่และการจัดทำดัชนี: เนื้อหาที่เสร็จสมบูรณ์จะถูกส่งไปยัง CMS โดยตรงและกระตุ้นการร้องขอการจัดทำดัชนี ซึ่งช่วยลดระยะเวลาตั้งแต่การสรุปเนื้อหาจนถึงการใช้งานจริงบนหน้าเว็บจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง

ผลลัพธ์ในทางปฏิบัติคือ องค์กรที่ใช้ AutoSEO สามารถดำเนินโครงการด้านเนื้อหาในระดับที่ปกติแล้วจะต้องใช้ทีมบรรณาธิการขนาดใหญ่ ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาความสม่ำเสมอและคุณภาพที่ AI ของ Copilot ช่วยให้เป็นไปได้เมื่อได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม

วิธีการวัดความสำเร็จของการนำระบบ AI Copilot ไปใช้

ความสำเร็จของ Copilot AI ไม่ได้วัดจากความถี่ในการใช้งานเครื่องมือ แต่จะวัดจากผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เกิดขึ้น ตัวชี้วัดที่สำคัญจะขึ้นอยู่กับบริบทการใช้งาน แต่กรอบการทำงานต่อไปนี้สามารถนำไปใช้ได้กับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพและประสิทธิผล

• ประหยัดเวลาต่อภารกิจ: วัดเวลาเฉลี่ยในการทำงานซ้ำๆ (เช่น การร่างรายงาน การตรวจสอบโค้ด การสรุปการประชุม) ก่อนและหลังการนำ Copilot มาใช้
• ปริมาณงาน: ติดตามจำนวนชิ้นงานที่เสร็จสมบูรณ์ต่อคนต่อสัปดาห์ ไม่ว่าจะเป็นอีเมลที่ส่ง เอกสารที่ร่าง หรือการตรวจสอบคำขอแก้ไขโค้ด
• ลดการสลับเครื่องมือ: นับจำนวนแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้เปิดเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ การผสานรวม Copilot ควรช่วยลดจำนวนนี้ลง

ตัวชี้วัดคุณภาพ

• อัตราข้อผิดพลาด: สำหรับ GitHub Copilot ให้ติดตามอัตราข้อบกพร่องในโค้ดที่เขียนด้วย AI เทียบกับโค้ดที่เขียนด้วยมือเมื่อเวลาผ่านไป
• ความถี่ในการแก้ไข: ผู้ใช้แก้ไขเนื้อหาที่สร้างโดย Copilot บ่อยแค่ไหน? อัตราการแก้ไขที่สูงบ่งชี้ถึงปัญหาด้านคุณภาพของข้อความแจ้งเตือนหรือความไม่สอดคล้องกันของแบบจำลอง
• อัตราการยอมรับ: GitHub Copilot แสดงข้อมูลนี้โดยตรง — เปอร์เซ็นต์ของคำแนะนำจาก AI ที่นักพัฒนายอมรับนั้นเป็นสัญญาณบ่งชี้คุณภาพโดยตรง

ตัวชี้วัดผลกระทบทางธุรกิจ

• ต้นทุนต่อผลผลิต: นำต้นทุนรวมของเครื่องมือหารด้วยปริมาณผลผลิตที่ได้ เปรียบเทียบกับต้นทุนการผลิตผลผลิตเดียวกันโดยไม่ใช้ความช่วยเหลือจาก AI
• ผลกระทบต่อรายได้: สำหรับเครื่องมือที่เน้นการขาย เช่น CoPilot AI บน LinkedIn ให้ติดตามอัตราการแปลงการเชื่อมต่อเป็นการนัดหมาย และปริมาณการขายที่เกิดขึ้นต่อผู้ใช้แต่ละราย
• ความพึงพอใจของพนักงาน: สำรวจความคิดเห็นของผู้ใช้ว่า Copilot ช่วยลดงานที่น่าหงุดหงิดและไร้คุณค่าหรือไม่ การใช้งานและการรักษาผู้ใช้เครื่องมือนี้เป็นตัวชี้วัดทางอ้อมของเรื่องนี้

ตัวชี้วัดเฉพาะด้าน SEO สำหรับ AutoSEO และเวิร์กโฟลว์เนื้อหา

• อัตราการเติบโตของการเข้าชมเว็บไซต์จากผลการค้นหาแบบออร์แกนิคต่อบทความที่เผยแพร่ในช่วง 90 วัน
• การปรับปรุงอันดับคีย์เวิร์ดสำหรับคำเป้าหมายในเนื้อหาที่สร้างด้วย AI เมื่อเทียบกับเนื้อหาที่เขียนด้วยมือ
• ระยะเวลาตั้งแต่รับบรีฟจนถึงเผยแพร่หน้าเว็บ จะถูกติดตามเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพการทำงาน (KPI)
• อัตราการเติบโตของจำนวนหน้าเว็บที่ถูกจัดทำดัชนีในแต่ละเดือน

คำถามที่พบบ่อย

Microsoft Copilot กับ GitHub Copilot แตกต่างกันอย่างไร?

Microsoft Copilot เป็นผู้ช่วย AI อเนกประสงค์ที่ผสานรวมเข้ากับ Windows, เว็บเบราว์เซอร์ และแอปพลิเคชัน Microsoft 365 มันจัดการงานต่างๆ เช่น การเขียน การค้นคว้า การสรุป และการสร้างภาพ ส่วน GitHub Copilot เป็นเครื่องมือ AI เฉพาะทางที่สร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเน้นที่การเติมโค้ดอัตโนมัติ การสร้างชุดทดสอบ การสรุปคำขอพูล และการสแกนความปลอดภัยภายในโปรแกรมแก้ไขโค้ด ทั้งสองสร้างโดย Microsoft และขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แต่มีกลุ่มเป้าหมายและขั้นตอนการทำงานที่แตกต่างกัน นักพัฒนาอาจใช้ทั้งสองอย่าง — GitHub Copilot ขณะเขียนโค้ด และ Microsoft Copilot สำหรับร่างเอกสารหรือตอบอีเมล

โปรแกรม Copilot AI ใช้งานได้ฟรีหรือไม่?

Microsoft Copilot มีเวอร์ชันฟรีที่สามารถเข้าถึงได้ผ่านเว็บ แอปพลิเคชัน Windows และมือถือ โดยใช้ GPT-4o เป็นตัวขับเคลื่อน เวอร์ชันนี้มีฟังก์ชันการแชททั่วไป การสร้างภาพผ่าน DALL-E และการค้นหาเว็บขั้นพื้นฐาน Copilot Pro มีค่าใช้จ่าย 20 ดอลลาร์ต่อเดือน และเพิ่มสิทธิ์การเข้าถึงแบบพิเศษในช่วงเวลาที่มีผู้ใช้งานมาก การผสานรวม Copilot ภายในแอปพลิเคชัน Microsoft 365 ส่วนบุคคล และขีดจำกัดการใช้งานที่สูงขึ้น Microsoft 365 Copilot สำหรับธุรกิจต้องใช้ใบอนุญาตแยกต่างหากในราคา 30 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ต่อเดือน นอกเหนือจากการสมัครใช้งาน Microsoft 365 ที่มีอยู่แล้ว GitHub Copilot มีเวอร์ชันฟรีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์รายบุคคลที่มีฟังก์ชันการใช้งานจำกัด โดยมีแผนแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ 10 ดอลลาร์ต่อเดือนสำหรับบุคคลทั่วไป และ 19 ดอลลาร์ต่อผู้ใช้ต่อเดือนสำหรับธุรกิจ

ระบบ AI ของ Copilot สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้หรือไม่?

ใช่แล้ว Microsoft Copilot ใช้ Bing Search เพื่อสร้างคำตอบจากเนื้อหาเว็บปัจจุบัน ซึ่งหมายความว่ามันสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด ดึงข้อมูลที่ทันสมัย และอ้างอิงแหล่งที่มาได้ นี่คือความแตกต่างที่สำคัญจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่พื้นฐาน ซึ่งมีจุดตัดการฝึกฝนที่ตายตัว อย่างไรก็ตาม ความลึกของการดึงข้อมูลเว็บจะแตกต่างกันไปตามประเภทของคำค้นหา และ Copilot ไม่ได้เรียกดูทุกหน้าบนอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ — มันดึงผลลัพธ์จากดัชนีของ Bing ในทางตรงกันข้าม GitHub Copilot ไม่สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตทั่วไปได้ มันทำงานจากข้อมูลการฝึกฝนและบริบทของโค้ดที่มองเห็นได้ในโปรแกรมแก้ไขของคุณ

Copilot AI จัดการเรื่องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างไร?

การคุ้มครองความเป็นส่วนตัวแตกต่างกันอย่างมากระหว่างระดับผู้บริโภคและระดับองค์กร ผลิตภัณฑ์ Microsoft Copilot สำหรับผู้ใช้ทั่วไปเวอร์ชันฟรีอาจใช้ข้อมูลการสนทนาเพื่อปรับปรุงโมเดลของ Microsoft เว้นแต่ผู้ใช้จะเลือกที่จะไม่ใช้ Microsoft 365 Copilot สำหรับองค์กรดำเนินการภายใต้ข้อผูกพันด้านการคุ้มครองข้อมูลเชิงพาณิชย์ของ Microsoft — ข้อความแจ้งเตือนและการตอบกลับจะไม่ถูกนำมาใช้ในการฝึกโมเดลพื้นฐาน ข้อมูลจะอยู่ภายใน Microsoft 365 tenant ขององค์กร และเครื่องมือจะเคารพสิทธิ์ที่มีอยู่เพื่อให้ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าถึงเอกสารที่พวกเขาไม่ควรเห็นได้ตามปกติ GitHub Copilot for Business ก็เช่นกัน จะไม่นำส่วนของโค้ดมาใช้เป็นข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม องค์กรที่จัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อนควรใช้งานใบอนุญาตระดับองค์กรและตรวจสอบข้อตกลงเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลของ Microsoft ก่อนการใช้งานจริง

Copilot Studio คืออะไร และใครบ้างที่ควรใช้?

Copilot Studio คือแพลตฟอร์มของ Microsoft สำหรับสร้างเอเจนต์ AI แบบกำหนดเองที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะด้าน เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการให้ Copilot ทำงานกับข้อมูลภายในของตนเอง ปฏิบัติตามขั้นตอนการสนทนาเฉพาะ หรือผสานรวมกับระบบที่เป็นกรรมสิทธิ์ นักวิเคราะห์ธุรกิจและทีมไอทีที่ไม่มีพื้นฐานการเขียนโค้ดมากนักสามารถใช้เครื่องมือสร้างภาพเพื่อสร้างเอเจนต์ที่ตอบคำถามด้านทรัพยากรบุคคล ประมวลผลคำขอการบริการลูกค้า หรือทำให้เวิร์กโฟลว์การอนุมัติเป็นไปโดยอัตโนมัติ นักพัฒนาสามารถขยายเอเจนต์เหล่านี้ด้วยโค้ดที่กำหนดเองและการเชื่อมต่อ API Copilot Studio เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ Power Platform และเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมเมื่อประสบการณ์การใช้งาน Microsoft Copilot มาตรฐานไม่ตรงกับความต้องการเฉพาะขององค์กร

ระบบ AI ของ Copilot มีความแม่นยำแค่ไหน และมีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

Copilot AI สร้างผลลัพธ์คุณภาพสูงในงานหลากหลายประเภท แต่ก็ไม่ได้สมบูรณ์แบบเสมอไป ข้อจำกัดที่ทราบกันดี ได้แก่ การสร้างข้อมูลที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหัวข้อเฉพาะกลุ่มหรือข้อมูลตัวเลขเฉพาะ มันอาจตีความคำสั่งที่ไม่ชัดเจนผิดพลาด สร้างผลลัพธ์ที่มีอคติซึ่งสะท้อนรูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรม และมีปัญหาในการทำงานในโดเมนทางเทคนิคเฉพาะทางที่ข้อมูลการฝึกอบรมมีน้อย สำหรับโค้ด คำแนะนำของ GitHub Copilot อาจคอมไพล์ได้อย่างถูกต้อง แต่มีข้อผิดพลาดทางตรรกะหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่ต้องได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์ แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคือการพิจารณาผลลัพธ์ของ Copilot เป็นเพียงร่างแรกที่ดีที่ควรได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์ มากกว่าที่จะมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปที่นำไปใช้งานโดยไม่มีการตรวจสอบ

CoPilot AI สำหรับ LinkedIn และการขายคืออะไร และแตกต่างจาก Microsoft Copilot อย่างไร?

CoPilot AI (copilot.ai) เป็นผลิตภัณฑ์แยกต่างหากที่ไม่เกี่ยวข้องกับ Microsoft เป็นเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับการขายและการติดต่อผ่าน LinkedIn ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้มืออาชีพขยายขอบเขตการค้นหาลูกค้าเป้าหมาย โดยจะทำการส่งคำขอเชื่อมต่อ ส่งข้อความติดตาม และคัดกรองลูกค้าเป้าหมายบน LinkedIn โดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมายและแม่แบบข้อความได้ และแพลตฟอร์มจะจัดการการติดต่อในปริมาณมาก เหมาะสำหรับทีมขาย ผู้สรรหาบุคลากร และผู้เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาธุรกิจที่ต้องการสร้างยอดขายโดยไม่ต้องจัดการทุกการติดต่อด้วยตนเอง ชื่อที่คล้ายกับ Microsoft Copilot ทำให้เกิดความสับสนบ่อยครั้ง แต่ผลิตภัณฑ์ทั้งสองไม่มีความสัมพันธ์ทางเทคนิคและมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

ฉันจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากคำแนะนำ AI ของ Copilot ได้อย่างไร?

คุณภาพของคำถามกระตุ้นการทำงานมีผลโดยตรงต่อคุณภาพของผลลัพธ์ คำถามกระตุ้นการทำงานที่มีประสิทธิภาพมีลักษณะร่วมกันสี่ประการ ได้แก่ ระบุบทบาทหรือบุคลิกที่ Copilot ควรใช้ อธิบายงานด้วยรายละเอียดที่ชัดเจน กำหนดรูปแบบของผลลัพธ์ที่คาดหวัง และให้บริบทหรือข้อจำกัดที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น แทนที่จะถามว่า "เขียนสรุป" คำถามกระตุ้นการทำงานที่ดีกว่าคือ: "คุณเป็นนักวิเคราะห์การเงินอาวุโส สรุปรายงานการประชุมผลประกอบการต่อไปนี้เป็นสามหัวข้อสำหรับผู้บริหารที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค โดยเน้นที่การเติบโตของรายได้ การเปลี่ยนแปลงของอัตรากำไร และแนวทางในอนาคต" ใน Microsoft 365 Copilot การอ้างอิงไฟล์หรืออีเมลเฉพาะโดยใช้คำสั่ง slash จะช่วยเพิ่มความชัดเจนและปรับปรุงความเกี่ยวข้องได้อย่างมาก การปรับปรุงคำถามกระตุ้นการทำงานอย่างต่อเนื่อง — โดยใช้คำตอบแรกเป็นจุดเริ่มต้นและปรับปรุงด้วยคำแนะนำเพิ่มเติม — จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าการคาดหวังว่าคำถามกระตุ้นการทำงานเพียงครั้งเดียวจะให้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์

Copilot AI สามารถทำงานร่วมกับเครื่องมือของบุคคลที่สามนอกระบบนิเวศของ Microsoft ได้หรือไม่?

ใช่ครับ ผ่านกลไกหลายอย่าง Microsoft Copilot รองรับปลั๊กอินที่เชื่อมต่อกับบริการของบุคคลที่สาม ทำให้สามารถดำเนินการในเครื่องมือต่างๆ เช่น Salesforce, ServiceNow, Jira และอื่นๆ ได้โดยตรงจากอินเทอร์เฟซแชท Copilot Studio สามารถเชื่อมต่อกับ API ภายนอกใดๆ ก็ได้ ทำให้เอเจนต์แบบกำหนดเองสามารถอ่านและเขียนข้อมูลไปยังระบบที่ไม่ใช่ของ Microsoft ได้ GitHub Copilot ผสานรวมเข้ากับ IDE หลักๆ ได้อย่างราบรื่น รวมถึง VS Code, Visual Studio, ผลิตภัณฑ์ของ JetBrains และ Neovim และเชื่อมต่อกับ GitHub Actions สำหรับเวิร์กโฟลว์ CI/CD Power Automate ซึ่งทำงานร่วมกับ Copilot มีตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้าหลายร้อยรายการสำหรับแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม ความลึกของการผสานรวมจะแตกต่างกันไปตามเครื่องมือ และการเชื่อมต่อบางอย่างต้องใช้ข้อมูลรับรอง API และการกำหนดค่าโดยผู้ดูแลระบบ

AutoSEO แตกต่างจากการใช้ Copilot AI ในการสร้างเนื้อหาด้วยตนเองอย่างไร?

การใช้ Copilot AI ด้วยตนเองในการสร้างเนื้อหาหมายความว่ามนุษย์เป็นผู้เขียนข้อความกระตุ้น ตรวจสอบผลลัพธ์ แก้ไข จัดรูปแบบ จัดการลิงก์ภายใน และเผยแพร่แต่ละชิ้นทีละชิ้น วิธีนี้ใช้ได้ดีสำหรับงานสร้างเนื้อหาเป็นครั้งคราว แต่ไม่สามารถรองรับปริมาณงานที่จำเป็นสำหรับโปรแกรม SEO ที่มีการแข่งขันสูงได้ AutoSEO เข้ามาแทนที่ขั้นตอนการจัดการด้วยตนเองด้วยระบบอัตโนมัติที่จัดการทุกขั้นตอนตั้งแต่การวิจัยคำหลักไปจนถึงการเผยแพร่ โดยใช้ Copilot AI เป็นเครื่องมือสร้างภาษา แต่ห่อหุ้มด้วยตรรกะเชิงกลยุทธ์ เพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหาใช้คำหลักที่ถูกต้อง ตรงกับความตั้งใจในการค้นหา มีโครงสร้างที่สม่ำเสมอ และเชื่อมโยงกับหน้าภายในที่ถูกต้อง ความแตกต่างอยู่ที่การใช้เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพด้วยตนเองกับการให้เครื่องมือดังกล่าวทำงานอยู่ภายในเครื่องที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะ