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English(EN) Copilot Studio over thousands of documents: answer only when a source supports it

开发者通过 Jev 模型增强 Copilot Studio，实现精准文档检索

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者创建了一个系统，以提高 AI 代理的准确性，特别是在 Copilot Studio 与大型文档库结合使用时。当前的问题是，这些代理有时即使在信息过时、不相关或与用户查询相矛盾时也会提供答案。为了解决这个问题，开发了一个名为 MCP 的中间服务器。该服务器使用一个名为 Jev 的模型来分析搜索结果，并在将结果传递给代理之前，确定它们是否相关、是否包含证据、是否与查询相矛盾或是否已被取代。这确保了代理仅在找到可靠信息时才回答，并引用其来源，或者在必要时弃权，且每次查询成本较低。 AI

影响 增强了 AI 代理在文档检索场景中的可靠性，降低了来自过时或不相关来源的错误信息风险。

排序理由 这是一个由个人开发者开发的自定义工具，用于改进现有产品，而不是来自主要 AI 实验室的发布或重大的行业事件。

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开发者通过 Jev 模型增强 Copilot Studio，实现精准文档检索

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这是一个由个人开发者开发的自定义工具，用于改进现有产品，而不是来自主要 AI 实验室的发布或重大的行业事件。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — MCP tag TIER_1 English(EN) · ZAKARIA KHCHICHE ·

    Copilot Studio 在数千份文档中：仅当有来源支持时回答

    <p>A Copilot Studio agent connected to a large document library almost always answers. The problem is when it shouldn't: the retrieved procedure is for another equipment model, the cited revision is superseded, or no document covers the question. I built an MCP server that adds a…

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