365 Copilot 확장하기: 사용자 지정 플러그인 및 커넥터 구축

조직들이 AI 기반 어시스턴트를 빠르게 도입하고 있지만, 이러한 도구의 진정한 힘은 귀사의 독점적인 비즈니스 데이터에 안전하게 액세스할 수 있을 때 발휘됩니다. 이 과정에서는 365 Copilot을 확장하여 특정 비즈니스 워크플로에 맞게 기능을 조정하는 기본 개념을 소개합니다. 명확한 서면 설명과 실용적인 예제를 통해 AI와 내부 시스템 간의 격차를 해소하는 방법을 이해하게 될 것입니다. Copilot이 실시간 데이터를 검색하고, 작업을 실행하며, 일상적인 운영을 간소화할 수 있도록 사용자 지정 확장을 설계, 구축 및 보호하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 365 Copilot의 아키텍처와 확장성이 작동하는 방식 이해. - 플러그인, Graph 커넥터, 선언적 에이전트를 포함한 다양한 확장성 옵션 비교. - 외부 데이터베이스에서 실시간 데이터를 가져오기 위한 사용자 지정 API 플러그인 설계. - 검색 및 검색을 위해 외부 콘텐츠를 안전하게 인덱싱하도록 Graph 커넥터 구성. - 민감한 조직 데이터를 보호하기 위한 최신 보안 및 데이터 규정 준수 원칙 적용. - 표준 개발자 도구를 사용한 개발 워크플로 및 테스트 전략 탐색. 이 과정은 AI 확장성에 대한 기본 정의로 시작하여 플러그인과 커넥터를 구축하기 위한 단계별 개념을 안내합니다. 코드 구조 예제와 아키텍처 패턴을 읽어보며 첫 번째 통합을 자신 있게 계획할 수 있습니다. 이 과정은 AI 어시스턴트 사용자 지정 방법을 배우고자 하는 IT 전문가, 개발자 및 기술 애호가를 위해 설계되었습니다. AI 개발이나 Copilot 확장성에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 학습을 시작하여 직장에서 AI 기반 생산성의 잠재력을 최대한 활용해 보세요.