Copilot 컨텍스트 관리#

모든 플랜 에서 사용 가능

Copilot은 컨텍스트를 효율적으로 처리하도록 설계되어 있어 정확한 응답을 생성하기 위해 필요한 정보만 Large Language Model (LLM)에 전송됩니다. 이 문서는 Copilot이 관련 컨텍스트를 처리하고 포함하는 방법을 설명합니다. 정확하고 컨텍스트에 맞는 응답을 보장하기 위해 회사 이름, 서버 이름, 시간은 항상 LLM에 전달됩니다.

참고

데이터 개인정보 보호 보장

엄격한 개인정보 보호 요구사항이 있는 고객은 개인 식별 정보(PII)와 메시지 내용을 포함한 민감한 데이터가 외부 LLM 호스팅 업체와 공유되는 것을 방지하기 위해 LLM을 로컬에서 실행하는 것을 권장합니다. 이를 통해 Copilot의 기능을 활성화하면서도 데이터 개인정보를 보호할 수 있습니다.

Copilot 봇으로 보내는 다이렉트 메시지#

Copilot 봇으로 다이렉트 메시지를 보낼 때 LLM에 전송되는 컨텍스트에는 다음이 포함됩니다:

프롬프트를 보내는 사용자의 프로필 정보
사용자와 봇 간에 교환된 채팅 메시지

다이렉트 메시지의 추가 컨텍스트

기본적으로 JIRA 통합과 같은 기능을 허용하기 위해 일부 도구 사용이 활성화되어 있으며, 프롬프트에 따라 LLM에 추가 컨텍스트가 전송될 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

Jira 티켓(공개 티켓)
- 예시: Jira 티켓 요약: <LINK TO TICKET>
GitHub 이슈
- 예시: GitHub 이슈 요약: <LINK TO ISSUE>
사용자 데이터
- 예시: @Bob의 직책은 무엇인가요?

채널에서의 @멘션#

채널에서 Copilot을 @멘션할 때 LLM에 전송되는 컨텍스트에는 다음이 포함됩니다:

독립 메시지(채널에서의 @멘션)

@멘션이 포함된 메시지와 첨부 파일
채널 이름과 표시 이름
팀 이름과 표시 이름
프롬프트를 보내는 사용자의 프로필 정보

스레드 메시지(스레드에서의 @멘션)

독립 메시지로 사용할 때 전송되는 모든 내용
관련된 사용자의 사용자 이름과 첨부 파일 및 파일 이름을 포함한 스레드 내 메시지

독립 메시지와 스레드 메시지 간의 컨텍스트 차이:

독립 메시지에서의 @멘션의 경우, 컨텍스트에는 멘션된 메시지만 포함됩니다.
스레드에서의 @멘션의 경우, 메시지 작성자의 사용자 이름과 함께 스레드의 모든 메시지가 포함됩니다.

Copilot을 트리거하는 내장 방식#

일반적인 채팅 상호작용 외에도 Copilot은 LLM에 추가 컨텍스트를 전송하는 특수 기능을 제공합니다. 각 기능은 수행되는 작업에 맞게 조정된 특수 컨텍스트를 제공합니다. 다음은 LLM에 추가 컨텍스트가 전송되는 시나리오입니다:

스레드 요약: 스레드 메시지와 작성자의 사용자 이름을 포함합니다
회의 요약: 통화 내용의 기록을 포함합니다
마지막 방문 이후 채널 요약: 작성자와 함께 채널 게시물을 사용하여 요약을 생성합니다.
작업 항목 및 미해결 질문 찾기: 스레드 및 채널 메시지를 분석하여 작업 항목이나 미해결 질문을 식별합니다.