人工智能将Microsoft SharePoint与Premium AI转换为智能内容管理平台

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发布于：2025年4月13日 /更新，发表于：2025年4月13日 - 作者： Konrad Wolfenstein

人工智能将Microsoft SharePoint与Premium Ki转换为智能内容管理平台 - 图像：XPERT.Digital

AI与SharePoint Prepium的战略使用：公司必须注意什么

Microsoft SharePoint的AI解决方案：功能，应用程序和战略价值的专家分析

人工智能（AI）从根本上将Microsoft SharePoint从纯文档存储库转换为智能内容管理平台。这一变化解决了现代公司的核心挑战，例如通过手动活动过度刺激，效率低下的搜索过程和高昂的成本。分析表明，集成的Microsoft解决方案，特别是SharePoint Premium（Microsoft Syntex的进一步开发）和Microsoft 365 Copilot，是这种转换的重点。 SharePoint Premium为自动化内容处理，分析和治理提供了深刻的AI功能，而AI助理的Copilot则提高了Microsoft 365 Suite的用户互动和生产力。此外，还有一个第三方解决方案市场，可以集成到SharePoint中，并为利基要求提供专门的AI功能。

自动化（例如，文档分类，元数据提取，工作流触发），通过语义搜索和个性化建议，自动化的合规执行（例如，保留和机密名称的应用和优化的知识管理）和优化的知识管理，AI中AI使用的主要优势大大增加了。案例研究显示出巨大的回报投资潜力。

但是，成功实施需要仔细的计划。强大的信息体系结构和可靠的数据治理实践是完全利用AI工具性能并最大程度地降低安全风险（尤其是通过数据共享）的基本先决条件。公司还必须了解和预算混合许可证模型（用于SharePoint Premium Processing的付款方式，基于用户的治理功能和Copilot）。 AI模型的配置和培训以及经过深思熟虑的变更管理的技术专业知识也批评成功。必须主动解决诸如数据库，数据保护和透明度之类的道德方面。 SharePoint的未来与人工智能有着千丝万缕的联系，并具有进一步的集成和更聪明的功能。从战略上将AI融入其共享环境的公司可以实现可持续的竞争优势。

适合：

SharePoint Premium的最佳替代性？ AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

AI在SharePoint内容管理中的兴起

传统企业内容管理（ECM）在许多组织中达到了局限性。庞大的数字内容呈指数增长，这导致了巨大的挑战。员工在搜索信息时花费了很大一部分工作时间，通常会带来令人沮丧的结果。信息溢出是一个普遍的问题，文档管理，分类和处理的手动流程成本相当大。 Microsoft SharePoint是合作和内容管理最常用的平台之一，每天处理大量数据（每天超过20亿个文件和200万个网站），这是这些挑战的重点。

为此，SharePoint越来越多地从纯粹的位置进行文档的位置发展到非常依赖人工智能（AI）的智能内容服务平台。微软的愿景是将AI深入到SharePoint和整个Microsoft 365 Suite的核心功能中。声明的目标是增强人类专业知识（“放大人类经验”），以使内容过程自动化并将内容转化为可用的知识。

这种战略取向在产品开发和品牌化中显着表现出来。最初引入了专门的AI服务，例如Microsoft Syntex和Viva主题等计划。但是，随着Microsoft 365 Copilot的出现，作为全面的AI助手，进行了整合。 Syntex被更名为SharePoint Premium和Integrated，这标志着AI处理功能与核心平台的紧密连接。同时，Viva主题设置为建议，以依靠基于SharePoint的知识管理经验和Copilot。这种模式表明，微软不将AI函数视为孤立的附加组件，而是SharePoint本身进一步开发的组成部分，因此Copilot是用户与这些智能功能的用户交互的主要接口。

SharePoint集成的Microsoft AI解决方案

微软提供了许多基于AI的解决方案，这些解决方案直接集成在SharePoint和Microsoft 365 Suite中。这些旨在使管理内容的管理，处理和使用更聪明，更有效。该策略的两个主要支柱是SharePoint Premium（Microsoft Syntex的进一步发展）和Microsoft 365 Copilot。

SharePoint Premium（Syntex的开发）：基于AI的内容处理，经验和治理

SharePoint Premium将自己定位为高级内容管理和体验平台，该平台基于Microsoft Syntex的Ki和机器学习功能。它旨在自动化内容的处理，改善用户处理内容的体验并提供强大的治理机制。

一个重要的功能是灵活的计费模型。内容处理的许多核心功能都是通过与Azure订阅链接的付款方式（PAYG）模型计费的。这使组织能够根据需要使用服务，而无需初步投资或许可证债券作为这些特定功能。同时，这种方法需要与Azure进行链接并监视使用成本。此外，还有一些功能，尤其是在需要基于用户的许可（基于座椅）的扩展治理领域（以前称为SharePoint Advanced-SAM）。这种混合许可结构 - 通过Azure的Azure用于AI处理服务的Azure和固定的Pro-user成本，用于从传统许可模型中使用的治理功能 - 固定的Pro-use成本组合，从传统的许可模型中进行了固定的亲使用费用，并且需要组织的一部分仔细规划和预算。同时管理Azure预算和用户许可的需求可以使成本预测和许可管理比统一模型更为复杂。

2.1.1。内容处理功能（AI控制的自动化）

SharePoint Premium提供了广泛的AI控制服务来自动化文档处理：

文档理解（非结构化，结构化，自由形式，预制）

这是一个核心功能，可以训练AI模型或使用预制模型自动对文档进行分类并提取特定信息。

非结构化模型：使用示例文档的“机器教学”（一种无代码方法）培训，以识别文件或合同等文档中的模式。它们由分类器（以识别文档类型）和提取器（提取特定的数据点）组成。
结构化和自由形状模型：基于电源平台的AI构建器，适用于具有可变结构的表单或文档，其中信息可以在不同的地方。您通常只需要一些示例文档进行培训。
准备好的模型：为常见的文档类型提供预培训的解决方案，例如发票，收据和合同，以快速提取信息，而无需自己培训模型。

自动填充列

使用大型语言模型（LLMS）根据文件内容和定义的输入提示（提示）自动填充SharePoint库中的元数据列。这可以用于提取，分类，摘要或内容分析。

分类标记

自动使用Central SharePoint期限存储（托管元数据）中的术语来基于内容的AI分析。这大大改善了文件的可发现性，过滤和一般管理，并促进了元数据的一致性。

图像标记

使用AI在图像中识别对象，并自动为它们提供描述性关键字，这些关键字保存在元数据列中。这有助于搜索，分类和过滤图像文件。

光学特征识别（OCR）

从图像文件（JPG，PNG，TIFF）和PDF中提取的打印或手写文本，使此文本可搜索并指示。但是，文件类型，页码（OCR最多500），字符限制（64,000），图像尺寸和支持的字母（目前主要是拉丁文）都有技术限制。

内容组件

基于与SharePoint列表等数据源链接的现代模板，启用自动创建标准化的重复业务文件（例如合同，工作说明，优惠）。这可以节省大量时间，因为一个案例研究表明，每年节省了6,000多个小时。

文档翻译

创建直接在SharePoint库中自动翻译文档的副本，从而保留原始格式和结构。支持各种语言。

Esignature

集成了一个直接在SharePoint和Microsoft 365中请求和管理电子签名的函数。这简化了签名过程，并在M365环境中的检查和签名过程中保存文档，以支持合规性。目前，区域可用性仍然有限。

PDF合并/提取物

提供合并几个PDF文件形成单个或将大PDF文件分为几个较小文件的工具。

处理规则

启用文档库中基于规则的操作的定义，以使任务自动化，例如B.基于元数据的移动文件更改。

内容体验功能（内容体验的功能）

这些功能旨在改善用户与内容的相互作用：

增强的文件查看器

直接在SharePoint/OneDrive/Teams中为数百种文件类型提供扩展视图，并支持诸如评论之类的功能。

内容查询

允许根据特定的元数据值进行精确查询，这超出了纯关键字搜索。

站点模板

为SharePoint网站提供了用于管理，处理和跟踪业务文件的预配置的SharePoint网站。

文档门户

与供应商或自由职业者等外部各方进行安全合作。

业务文档应用程序和文档中心

未来的集中式表面，用于管理为用户确定服务计划的高质量文档。

内容治理功能（SharePoint Advanced Management -SAM）：

SharePoint Premium的重要组成部分是以前称为SharePoint Advanced Management（SAM）的扩展治理功能。这些对于对内容的安全管理至关重要，尤其是在准备AI工具（例如Copilot）方面。

重点

打击内容蔓延（内容的不受限制增长），预防交流共享（内容过多），访问SharePoint和OneDrive网站的管理以及控制内容生命周期的控制。

关键功能

数据访问治理（DAG）报告和见解：提供透明度，涉及共享哪些内容，可能会识别具有敏感名称的过于分裂的网站或文件。
网站生命周期策略：启用处理无活动网站（例如归档）并确保有效网站所有者的指南的定义。
网站访问评论：自动化网站所有者对网站访问授权的审查。
限制访问控制（RAC）：允许您限制对某些SharePoint网站或OneDrive帐户的访问权限，而不管现有的批准如何。
Block Download Pedia：防止从某些网站或OneDrive下载，打印或同步文件，仅允许通过浏览器访问。
更改历史记录：专业人士对网站或组织设置的管理更改。
AI洞察力：使用语言模型来识别报告中的模式和潜在治理问题，并提出采取行动的建议（例如，识别敏感内容的识别非活动网站）。

许可

这些扩展的治理职能通常需要单独的亲使用许可证（SAM许可证）。但是，应注意的是，其中一些功能也包括在Microsoft 365 Copilot许可中。

申请案例和优势：

SharePoint Premium可以自动化许多业务流程，例如：B。发票和合同的处理。它通过自动提取和使用的元数据提高了搜索的准确性，并通过自动分类和使用指南来帮助管理合规风险。这会提高知识管理，提高效率和生产率，成本节省以及更高的数据准确性。案例研究和分析表明，投资回报率很高（ROI），通常是变革性的，而不仅仅是边缘。

但是，实施SharePoint Premium并不是一项微不足道的事业。它不是简单地“打开”并立即起作用的解决方案。相反，它需要对时间和专业知识进行大量投资。自定义AI模型的培训需要精心选择的示例文档（正面和负面示例）以及各自业务领域的专家的整合。清晰的分类法和建立内容中心以管理模型的定义也是必要的。此外，必须建立提取的元数据和分类以及模型的持续维护的治理结构。如果没有仔细的计划，专家的参与和持续管理，就无法保证成功。还存在技术和实用的障碍：报告表明了复杂文档处理的挑战，例如：B。多页面的PDF，其表格延伸到几页或几页，并带有几张表。必须观察到文件格式，大小和OCR限制。此外，观察到模型更新的发布和自动处理的结果问题。这些因素强调了SharePoint Premium很强大，但需要经过深思熟虑的实施策略和持续的护理来利用其潜力并克服限制。

适合：

Microsoft Copilot：Microsoft对AI助手的综合分析

Microsoft 365在SharePoint中的Copilot：内容与合作的AI助手

Microsoft 365 Copilot是一种基于AI的生产力工具，该工具深入到Microsoft 365应用程序中，包括SharePoint。它使用大型语言模型（LLM），并从Microsoft Graph（电子邮件，聊天，日历，文档）访问数据以提供上下文支持。中央安全功能是副驾驶尊重现有用户权限；用户仅查看他们已经可以访问的信息。使用需要某些Microsoft 365的许可证和每个用户的额外副驾驶许可证。

SharePoint中的核心功能

内容创建（页/贡献）

Copilot直接在SharePoint（文本Web部分内）的富文本编辑器中为作者提供支持，以创建和修改内容。它可以重写文本，适应，缩短或执行声音。特别值得注意的是，能够根据简单描述（提示）或将现有文档（例如Word Files或PowerPoint演示文稿）作为基础生成整个SharePoint网站。 Copilot还使用新的SharePoint设计功能，例如灵活的部分和设计思想，以提出吸引人的布局。

SharePoint代理

这些是专门的AI助手，仅限于某些SharePoint网站或选定的文件和文件夹的内容。您可以回答有关此特定知识领域的问题，并充当此内容的“主题Matt专家”。每个SharePoint网站都会自动接收标准代理。具有处理权的用户可以创建额外的自定义代理，并将其知识库限制为最多20来源（网站，库，文件夹，文件）。代理商始终尊重个人用户权限。它们也可以集成并用于Microsoft团队。目前支持常见的办公文件，PDF，文本文件和HTML；计划支持图片，视频和派遣。当前无法将SharePoint列表或侧面库中的页面用作来源。

查找信息/摘要

Copilot可以从SharePoint文档库，列表和网站获取信息，以帮助用户搜索文件，摘要或知识的提取。在OneDrive或SharePoint接口中，用户可以使用Copilot从文档中获取摘要或提出问题。早期用户提到找到所需信息的能力是一个重要的优势。但是，应该注意的是，聊天上下文中的摘要技能可能会受到限制（例如，到聊天课程的最后30天）。

与Copilot Studio集成

SharePoint可以用作副作用Studio（以前为Power Virtual Agents）中定制AI模型和代理的创建和培训的数据源。这使得基于SharePoint内容创建生成答案成为可能。该设置需要配置身份验证以启用访问SharePoint数据。

申请案例和优势

在SharePoint中使用Copilot有望提高生产率。它加速了内容的内容，简化了网站和页面的设计，可以自动创建摘要并改善合作。查找信息得到了促进，并减少了常规活动所需的时间。初始用户的研究和报告提供了可量化的优势：每周1.2至10个小时的平均时间节省，任务的完成速度更快29％（搜索，写作，总结），提高了工作的质量和准确性。

限制和挑战

尽管有潜力，但仍有关于将Copilot与SharePoint一起使用的挑战和限制的报道：

搜索/访问问题

当查询SharePoint内容时，用户报告不一致或不准确的答案，尤其是在元数据，文件计数或特定详细信息方面。与问题相比，Copilot似乎对结构（元问题）的问题遇到了困难。 LLMS的有限上下文窗口使得很难处理非常大的文档或大量文件。索引的延迟会影响信息的主题。诸如限制的SharePoint搜索（RSS）之类的治理措施可以限制副本的数据访问，从而影响答案的质量。

代理限制

目前，代理商的知识来源数量限制为20个。列表和页面不受资源的支持。对文件格式的支持扩展。应在页面上的链接作为知识来源。还报道了代理商批准过程及其基础技能的问题。

功能差距/不一致

一些用户错过了其他AI工具已知的功能（例如，在聊天，模型选择，dall-e图像生成中直接上传文档）。有时，与GPT-4这样的专业模型（例如GPT-4），该性能被认为更容易。

愿意数据

Copilot的有效性在很大程度上取决于Microsoft 365和SharePoint中的良好组织，正确合理的数据。闭合共享的风险是相当大的，必须在推出副驾驶之前解决。

这些观察结果表明，Copilot主要设计为基于可访问内容的设计，摘要和回答问题等任务的助手，并使用语义理解。但是，它不是灵丹妙药，也不能取代精确的，元数据控制的搜索过程或库存任务。希望副驾驶基于复杂元数据准确计算文件或过滤元素的用户可能会感到失望。它的性能受到Microsoft Graph中的基础数据的限制，索引的限制和所使用的授权。因此，与传统搜索方法相比，对其技能的明确期望管理对于成功的介绍至关重要。

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在SharePoint中进行AI集成的其他第三方工具

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其他本地AI函数示波点符合AI：自然和第三方方法

除SharePoint Premium和Copilot外，还有其他本机Microsoft技术在SharePoint上下文中启用或启用了AI功能：

AI建筑商集成

AI构建器是Microsoft Power平台的一部分，并提供了预培训和自定义AI模型的集合（例如，用于文档处理，对象识别，分类，预测）。这些模型可以直接在SharePoint中使用（通常是用于结构化/自由形式处理的SharePoint Premium/Syntex函数的一部分），也可以通过Power Automate Workfrows（由SharePoint Events触发）（例如，上传文件）触发。这允许创建具有低代码/无代码方法的定制，基于AI的自动化。示例是工作流程，它们会自动从上传的发票中提取元数据并根据其内容进行分类。使用AI构建器需要相应的电源平台许可证或AI构建器信用，其中一些也包括在Syntex/Premium许可证中，或者由PAYG模型收费。

Viva主题（已设置）

Viva主题使用KI自动识别Microsoft 365（包括SharePoint）中的知识，以主题和站点的形式组织和呈现它们。这些主题是在上下文中显示的 - 与SharePoint，Teams和Outlook等应用程序相关，以促进知识的发现和识别专家。但是，Viva主题将在2025年2月停止。微软专注于他在Copilot内部和SharePoint中直接在AI支持的知识经验上。用户发布的现有主题页面被转换为普通的SharePoint网站，这些网站仍然可以通过搜索找到，但不再由AI更新。

AI Builder的集成强调了Microsoft策略的重要方面：虽然SharePoint Premium提供了许多内置和可训练的AI模型，用于常见内容管理任务，但AI Builder的Power Platform（Power Automats，Power Apps）是AI Builder用作用户定义的低代码AI控制工作图的主要工具，可与SharerPote Inlesshare交互。因此，如果公司需要的AI自动化超出了与外部系统集成的高级示例的标准功能，则可以实现复杂，多阶段逻辑或使用Power Apps-The With Power Apps-ai Builder创建自定义表面，这是预期的Microsoft工具集。这提供了超出内置溢价功能的重要扩展水平。

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第三方提供商的AI解决方案用于SharePoint集成

除了微软的本机AI解决方案外，第三方工具的市场不断增长，可以集成或扩展SharePoint中的AI功能。这些解决方案通常涵盖特定的壁ni或提供微软提供的替代方法。集成通常是通过不同的机制：

蜜蜂

使用Microsoft Graph API或特定的SharePoint API访问数据并执行操作。

连接器

Zapier或Power Automats（通过自定义连接器）等平台可以将SharePoint连接到外部AI服务。

专用加载程序/应用程序

设计为SharePoint框架（SPFX）WebParts，附加组件或独立应用程序的解决方案，并直接与SharePoint进行交互。

示例和分析

第三方解决方案的范围很大。以下是一些示例，根据功能重点分类：

工作流/自动化平台（使用AI）

FlowForma：使用生成AI（其自己的“ Copilot”和摘要功能）的无代码平台来创建复杂的工作流，该工作流无缝集成到Microsoft 365和SharePoint中。
NINTEX：提供了用于工作流程自动化，机器人过程自动化（RPA）和文档生成的广泛工具，并提供了SharePoint集成。但是，它可以具有更陡峭的学习曲线和更高的成本。
Zapier：用作集成平台（“中间件”），将SharePoint与其他成千上万的应用程序相结合，包括AI服务，例如“ Zapier”（使用OpenAAI，Anthropic）等模型或专业的AI工具，例如“浏览AI”，以进行网站数据提取。特别适合自动化更轻松的交叉应用任务。
KissFlow：通过简单的用户界面针对非技术用户的另一种工作流管理解决方案。
SEMBLY.AI：专门针对生产力。与SharePoint集成，以自动生成相关SharePoint库中的AI生成的会议注释，摘要和任务。集成通过API进行，并尊重现有授权。

语义搜索/知识管理

PoolParty语义套件（来自GraphWise）：通过SharePoint（以及团队和Copilot）提供语义水平。启用语义搜索（超出关键字并理解同义词），基于中央管理的分类法自动贴上概念的标签，并以刻度的搜索进行搜索以对结果进行完善。与SharePoint Term Store，Azure和Graph API集成。
信号量（来自进度）：使用语义模型，文本挖掘和分类规则，以提供丰富的，上下文相关的元数据提供SharePoint文档。全球非营利组织的案例研究表明，文档的可发现性和更好的知识网络跨不同位置。
Expert.AI：一种用于语义文本分析的工具，具有关键字和概念的深刻适应选项。在比较中被提及是语义领域的强大替代方法。
Guru：一个企业AI搜索平台，从不同来源（包括SharePoint，汇总和寻求的）提供信息。
Onyx（以前是Danswer）：与公司文件，应用程序（包括SharePoint）和人员相结合的开源AI平台。提供聊天接口，40多个系统的连接器以及创建自定义AI代理的选项。可以在本地或云中操作。

文档处理/记录

Artsyl Docalpha：与SharePoint紧密集成，并提供扩展的OCR，基于AI的文档识别（自动分类和元数据分配），智能数据提取（具有可训练的模型）和工作流动自动化。旨在针对医疗保健，金融和制造等特定行业。
ConceptClassifier（来自不同提供商）：使用“复合项处理”技术在SharePoint中对非结构化数据进行分类并提取元数据的附加组件。

一般Ki/生产力平台

堆栈AI：一个用于创建与内部数据和API相互作用的AI代理的平台，包括文档处理和搜索。
KAMA DEI：一种具有可配置知识数据库的自然语言理解平台（NLU）。

开源 /开发人员工具

在GitHub上，有有关SharePoint开发的各种开源项目和存储库（例如，用于文档和SPFX培训的官方Microsoft存储库）。还有一些特定的工具，例如“提示脉冲”，即SharePoint用作共享副驾驶提示的数据源的Microsoft Teams Power应用程序，或带有SharePoint封面的更多一般生产力工具。 Onyx是带有SharePoint连接器的更全面的开源企业搜索/AI平台的示例。

Ki工具比较：集成与第三方方法

Ki工具比较：集成与第三方方法 - 图像：XPERT.DIGITAL

使用集成的Microsoft AI解决方案（例如SharePoint Premium或Copilot）与第三方工具的集成之间的决策需要仔细考虑各个方面。集成解决方案在Microsoft 365和无缝的用户体验中提供了非常深刻的集成。它们的功能范围很广，涵盖了处理，治理和援助等领域，尽管深度可能会根据功能而变化。这些解决方案的成本模型是混合的：它们基于用户和基于用户的方法。适应性仅限于模型培训，提示和使用电源平台的使用，而安全集成基于现有标准和Microsoft 365的合规性。维护工作受到Microsoft Ecosystem的中央更新有效调节，但需要一定的配置和培训。最终，这导致了Microsoft系统中的高制造商领带。

或者，您是否从第三方提供商中选择专门的“最佳”工具来用于特定的AI任务，这些任务可能会在该领域提供较高的功能，但会导致集成工作和可能更高的行政成本，但XPERT.Digital.digital.digital伙伴？

另一方面，第三方解决方案在集成深度方面是可变的。例如，它们与API，连接器和附加组件一起使用，这可能意味着额外的复杂性。它们通常专门从事壁ni，并提供了比在特定领域的集成解决方案更深入的功能。成本模型差异很大，从订阅免费增值和开源模型开始。使用适应性，优势通常是在第三方提供商（尤其是开源解决方案）中获得的，从而实现了最大的灵活性。但是，这些解决方案需要有关安全和数据处理以及潜在更高集成管理的单独测试。制造商的领带通常较低，但对各自的第三方提供商都有依赖性。

在集成工作和制造商的绑定方面，还必须考虑本地微软集成与专业的第三方工具之间的决定。尽管Microsoft 365在您自己的生态系统中提供了深层集成，但该制造商的债券（锁定）可能很高。另一方面，第三方解决方案有可能提供更大的灵活性。因此，组织应仔细考虑专业功能的假定优势是否证明了整合的额外成本和复杂性。

适合：

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AI对SharePoint Core功能的影响

人工智能不仅改变了总体内容管理策略，而且还会影响SharePoint的核心功能，尤其是在搜索和过程自动化上。

搜索和查找信息

在公司门户网站中的传统关键字搜索通常会导致结果不令人满意，并且用户很大。 AI在这里承诺基本改进：

从关键字到概念

AI支持的搜索超出了关键字的纯粹比较。它旨在了解用户在搜索查询背后的意图，并考虑单词和短语的语义上下文。

语义搜索

该技术使用矢量代码（单词和概念的数学表示）和语音模型来查找概念相关的信息，即使文档中没有确切的搜索词。 Microsoft Search和Copilot尤其是基于从Microsoft Graph中的数据生成的这种语义索引。该索引使能够识别不同单词形式之间的关系，了解同义词并在内容上识别类似的文档。 Azure AI搜索还提供了语义功能，例如重新排序（基于语义相关性的搜索结果重新评估），提取响应 - 刺激和重点。诸如Pool Party之类的第三个提供商还将语义搜索功能集成到SharePoint中。对于某些扩展语义功能，可能需要在租户中使用Microsoft 365 Copilot许可证，尤其是在Copilot Studio或Azure AI搜索的背景下，以最佳使用语义索引。

自然语言处理（NLP） /自然语言查询

人工智能越来越多地使用户能够以自然的日常语言提出问题，而不必使用僵化的搜索词。 Microsoft 365 Copilot是针对这种对话交互的明确设计的。但是，应该指出的是，微软宣布，在Microsoft 365的标准搜索接口中对自然语言查询的某些形式的支持（例如Outlook，Teams，SharePoint搜索）在过滤器或使用Copilot的情况下到期。与数据连接器（例如CDATA）结合使用的工具，也可以用于开发自定义解决方案，以启用针对SharePoint数据的自然语言查询。 Microsoft Purview中的Ediscovery（高级）功能还使用了与Copilot相关的自然语言查询构建器。

个性化和建议

AI算法分析用户的行为，他们在公司中的角色，他们在Microsoft Graph中的互动和关系，以提供个性化的搜索结果并主动建议相关内容（文档，新闻，专家）。

这些AI支持的搜索改进的优点是信息发现，更相关的搜索结果，改进的知识发现以及员工在搜索中花费的时间的减少。

表显示了不同搜索之间的差异 - 图片：xpert.digital

该表显示了不同搜索之间的差异。关键字搜索是通过术语的确切比较进行的，并且由于其简单性而实际上受到限制，但在相关性上受到限制，因为它不考虑上下文或同义词。个性化的标准Microsoft搜索还使用Microsoft Graph中的信号为用户提供了更好的相关性。但是，它通常会忽略语义上下文，并且非常依赖图数据的质量。语义搜索基于诸如Copilot或Azure AI之类的技术，它可以使用向量代码，并了解搜索查询的上下文和重要性。它提供了最大的相关性，因为它认识到意图并在概念上发现相似。但是，它需要明确的设置，相应的许可和高质量的数据，并且可以达到复杂的元问题的限制。自然语言查询基于对话AI，意图检测允许直观且灵活的输入。但是，它可能是模棱两可的，仅在标准用户界面的有限范围内支持，其准确性在很大程度上取决于基础模型的质量。

Microsoft 365中搜索的开发显示了一个明确的方向：Copilot代表下一代，并且使用比标准Microsoft搜索更高级的语义索引。尽管标准搜索已经通过Microsoft Graph整合了个性化，但Copilot添加了更深入的语义理解和登录逻辑的能力。 Microsoft在Bing中的搜索设置而有利于Copilot搜索这一战略取向。然而，副驾驶搜索在实践中也达到了限制，尤其是在准备不足的数据或不清楚的授权的情况下。诸如限制的SharePoint搜索（RSS）之类的工具说明了AI所需的广泛数据访问与数据治理的要求之间的张力区域，这两者都会影响Copilot和标准搜索。因此，Copilot不仅是一个“更好的搜索”，而且是AI助手的搜索能力基于语义理解，而是取决于基础数据的质量和可访问性。

流程自动化和内容管理

AI还彻底改变了内容在SharePoint中管理的方式并将其集成到流程中：

自动分类和关键字

AI模型，尤其是SharePoint Premium/Syntex的模型，可以根据其内容自动分析和分类文档。他们根据训练有素的模型或与SharePoint分类法（托管元数据）的集成应用预定义的元数据标签。这大大减少了手动努力，并确保整个文档库存的元数据一致。

元数据提取

除了纯分类外，KI还可以从结构化（表格）和非结构化（字母，合同）中提取特定信息（例如数据，名称，金额，合同条款）。此提取的数据保存在SharePoint列（元数据字段）中，因此启用了元数据控制过程，并显着提高了可发现性。

工作流自动化

自动提取的元数据或分类已被用作通常用动力自动机创建的下游工作流程的触发器。示例是基于提取的发票金额，即将到来的合同流程的通知或文件自动路由到负责部门的批准流程。

合规性自动化（存储/机密名称）

一个特别重要的应用是自动使用合规指南。 AI模型（在SharePoint Premium/Syntex中）可以以自动使用存储名称（保留标签）或机密性名称（敏感性标签）为基于其分类或已识别内容（例如敏感信息）的文档进行配置。这样可以确保根据公司的准则和法律要求对内容进行处理，而无需用户手动干预。该配置是通过将purview名称与AI模型或Purview中的汽车标签指南联系起来的，该指南对某些类型的内容，敏感信息类型，关键字或可训练的分类器做出反应。一个具体的示例将是识别“产品规格”的同步模型，并自动使用基于事件的存储名称“产品设置后5年”。电源汽车也可用于根据工作流程逻辑应用名称。

内容组件

如前所述，此功能可自动创建标准化文档。

这些自动化的优点是显而易见的：提高效率，降低手动错误，提高合规性，更高的数据一致性和加速业务流程。

AI自动化合规任务的能力是范式转变。传统上，遵守保留期或对敏感数据的保护很大程度上取决于手动过程，并且员工的照顾很容易出现错误，而且难以扩展。 Ki，特别是SharePoint Premium/Syntex，现在启用Microsoft Purview中定义的合规指南，以根据文档的内容进行主动并自动执行它们。通过了解AI是什么类型的文档或它是否包含敏感信息，它可以使用正确的存储或机密名称，而无需用户手动执行此操作。这大大提高了应用程序的一致性，并降低了违反合规性的风险。对于受监管行业或具有大量敏感数据的公司的公司来说，这是相当大的价值。 AI充当内容本身与应在其上使用的治理规则之间的桥梁，并可以大规模实现自动执法。

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战略价值和实施考虑因素

AI在SharePoint中的集成提供了重要的战略添加价值，超出了个人功能的改善。但是，实施实施的决定应基于仔细考虑优势，成本和必要要求的决定。

业务案例：为什么在SharePoint中实施AI？

在SharePoint中使用AI的论点是多种多样的，并触及了公司业绩的核心领域：

效率和生产力

最明显的优势是通过手动和重复任务的自动化节省了大量时间。这包括数据输入，文档分类，天花板，摘要以及标准文档的创建。员工可以释放常规活动，并可以专注于更具战略性，更具价值的任务。改进的搜索还可以加速信息查找。

知识管理

Ki有助于将SharePoint中通常非结构化的信息数量转换为有组织且可访问的知识。自动政变拨号和分类可提高信息的可发现性和可重复性。尽管Viva主题已设定，但目的仍然是通过SharePoint和Copilot来更好地通过知识和专业知识来更好地与人们建立联系。

合规与治理

AI实现了合规指南的自动实施。根据内容，敏感信息的识别以及一致使用元数据有助于降低合规风险并提高数据准确性，从而自动使用存储和机密性名称。这也支持可审核性。

节省成本和投资回报率

自动化降低了由手动流程，故障排除和效率低下的搜索引起的运营成本。潜在的节省也是由于工具的合并和避免了专业旧系统的成本而产生的。案例研究和ROI分析（用于Syntex/Premium and Copilot）表明，较高的储蓄潜力通常远远超出了边际改善，并且可以从100％以上到400％以上的投资回报率。

可持续性

AI的实施为未来发展的内容基础准备了内容基础，尤其是对于AI助手（例如副副标士）。它根据将AI集成到数字工作场所的一般趋势将公司定位。

实施因素

在SharePoint中引入AI解决方案需要一种战略方法，并考虑了几个关键因素：

许可和费用

了解许可证模型至关重要。 SharePoint Premium结合了一种付费模型（通过Azure订阅），用于使用基于用户的扩展治理功能的用户许可（SAM）处理服务。 Microsoft 365 Copilot除了基于M365的许可外，还需要单独的用户许可证。费用，尤其是对于高级功能和副驾驶，可能是一个障碍，尤其是对于较小的组织而言。建议使用成本计算机和评估工具。付款账单的建立需要链接到Azure订阅和资源组。

数据准备和信息体系结构（IA）

这是最关键的成功因素之一。 AI工具，尤其是Copilot的有效性在很大程度上取决于SharePoint和Microsoft 365中基础数据的质量，组织和授权。强大的信息体系结构是必不可少的：网站和集线器站点的清晰结构，始终使用元数据和成分类型和成分类型，Logical Foldicer结构和名称召集。冗余，过时或微不足道的（红色）数据应被识别和调整，因为它们可以影响AI结果。决定性因素是对文件许可的审查和校正以及在广泛引入AI工具之前删除过度分享。 SharePoint Advanced Management（SAM）和Microsoft Purview等工具对此至关重要。人工智能本身还影响了IA标准化元数据，自动标记过程和质量控制的最佳实践变得越来越重要。对坚实的数据基础的需求不能足够强调； AI不能代替基本信息卫生，而是需要它。

技术实施和专业知识

SharePoint Premium的设置需要配置步骤，例如链接到Azure，设置内容中心和培训自定义模型。这可能需要技术知识，并使您有必要整合IT专家或外部合作伙伴。管理员和用户有一个学习曲线。建议启动小型，确定特定的，有希望的应用程序，并逐步推出解决方案。

挑战与限制

组织应了解潜在的技术障碍，例如：B。模型中的准确性问题，某些文件类型，大小或复杂布局的处理限制，副本答案中的不一致或不同系统集成的复杂性。

变更管理与采用

AI工具的引入更改工作方法。成功的采用需要有针对性的用户培训，通过工具的收益和限制以及建立内部“冠军”或乘数的清晰沟通。

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道德和数据保护注意事项

在公司环境中使用AI提出了必须主动解决的重要道德和数据保护问题：

偏见和公平

AI模型从数据中学习，因此可以吸收并加强现有的偏见（偏见）。这可能导致歧视性或不公平结果。需要对模型进行连续监测和适应，以识别和最小化偏差。生成的内容和建议应检查是否中立性和包容性。

数据保护与安全

AI系统（例如Copilot流程）可能会大量公司数据，包括敏感或个人信息。主要风险是错误的授权（分享）或不正确的配置使无意间的无意识的用户不应该看到敏感的数据。强大的加密，严格的访问控制以及遵守数据保护法规（例如GDPR/GDPR）至关重要。 Microsoft强调，Copilot使用商业数据保护措施，以防止用户提示或数据用于培训公共LLMS。然而，组织必须定义和传达自己的数据处理准则，并特别仔细处理合法限制的数据（例如健康数据/PHI，PII）。

透明度和责任

用户应该能够了解AI生成的答案是如何产生的。由于LLMS偶尔会“幻觉”，即错误但令人信服的信息，因此用户严格检查和验证结果至关重要。需要清楚使用指南和检查AI结果的责任。

原则负责人工智能

AI的使用应遵循道德原则：尊重，合规和小心以避免损害。应考虑AI工具的可访问性以及对工作的潜在影响等方面。应避免对减少批判性思维的过度依赖AI。

SharePoint中的AI引入创造了固有的双重性：一方面，这些工具可以通过访问和处理大量数据来实现巨大的效率提高。另一方面，这些技能正是为数据保护和数据安全提供了新的风险库。如果基本权限不正确或太广泛，副驾驶访问电子邮件，聊天和文档以提供上下文帮助的能力也会带来无意间披露敏感信息的风险。因此，必须将实施AI工具的实施与加强安全和数据保护措施以及建立明确的道德准则和治理流程有关。只有在积极管理相关风险的情况下，AI的好处才能负责任地实现。

Microsoft 365和AI：趋势，工具和下一代生产力

AI在SharePoint中的集成仅在开始。未来的发展应由以下趋势塑造：

更深越广的AI集成

预计AI功能将在SharePoint，OneDrive，Teams和其他Microsoft 365服务中更加无缝和全面。 AI将越来越多地构成内容管理，自动化和用户体验的基础。

进一步开发SharePoint Premium

预计微软将进一步扩大SharePoint Premium的功能。在路线图上，诸如Business Documents App，Document Hub，文件级存档以及更长的保留期的功能在路线图上。内容处理和政府的核心功能也得到了进一步发展，例如B.通过设定机密性和存储名称的新AI规则。

副驾驶的改进

预计Copilot将更加智能，更好地集成（例如，在代理中显示Viva Connections卡），并且有可能与更复杂的任务和结论有关。还可以提高语言互动的改善。

优化的作者经验

AI进一步简化了SharePoint中内容的创建，例如B.通过基于AI的侧面创建，对侧面部分的设计建议，更灵活的布局（12列网格），针对页面的实时共同创作以及改进的餐桌处理工具。

持续关注治理

鉴于数据的量不断增长，Microsoft有望继续开发和改善AI时代的访问，生命周期和合规性的工具。

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建议：提高AI在SharePoint中的效率和知识管理

人工智能的集成标志着Microsoft SharePoint的转折点。该平台从用于纯文档存储的系统发展到用于内容管理，协作和查找知识的智能环境。 Microsoft的本机解决方案最重要的是SharePoint Premium（作为Syntex的进一步开发）和Microsoft 365 Copilot，即使开发了自动化流程的工具，改善用户的搜索和支持。这些由专门的第三方解决方案补充。战略价值的效率大大提高，知识访问，自动化的合规性和潜在的高成本节省。

为了成功地提高这种潜力，战略计划和仔细的实施至关重要。基于分析，以下核心建议结果：

优先分析需求分析和应用

不要为了自己的缘故引入AI解决方案。确定具体的业务挑战 - 效率低下的文档处理，搜索结果不佳，合规性差距或知识筒仓，AI可以提供可衡量的附加值。根据预期的投资回报率（ROI）和战略重要性对申请进行优先级排序。

建立数据治理作为基础

这是最重要的先决条件。在推出AI工具（例如Copilot或广泛的高级功能）之前，请投入时间和资源来清理数据库，优化信息体系结构以及权限的翻新和过度分享问题。使用SharePoint Advanced Management（SAM）和Microsoft Purview的工具。坚实的治理不是一种选择，而是有效和安全使用AI的基础。

称量本地与第三方解决方案

由于其在Microsoft 365中的内容处理和一般AI援助方面的核心要求的深入整合，因此评估本地解决方案SharePoint Premium and Copilot，如果本地报价未涵盖的特定，高度优先的利基市场要求，或者已经在现有的第三方解决方案中进行了强劲的投资，请考虑第三方工具。考虑到集成深度，功能专业化，成本和维护工作方面的权衡。