引用和文档长度如何影响 Copilot 响应

_{上次更新时间：2026 年 4 月}

注意: 此文章是部分借助人工智能创建的。作者根据需要对内容进行了审阅和修订。详细了解 Microsoft 和负责任的 AI 实践。

编写 Copilot 提示时，可以为 Copilot 提供信息或示例 - Copilot 使用的源。例如，可以询问 Word 中的 Copilot：根据本文档中所述的产品功能编写市场营销计划大纲。 但是，若要从 Copilot 获得最佳输出，请务必考虑提供给 Copilot 的内容的长度。

根据 Copilot 赋予的任务类型，有时 Copilot 只关注文档的开头，然后忽略除此以外的任何内容。例如，当你在长文档中提出有关特定主题的问题时，文档长度通常不会影响大语言模型 (LLM) 根据内容推理得出结果的能力。但是，如果需要长文档的摘要，则任务需要整个文档的上下文来为输出提供信息。

较长文档的提示

下面是使用 Copilot 更有效地使用较长文档的一些方法：

拆分:如果文档较长，可以考虑将其拆分为较小的文档，然后分别提供给 Copilot。这样，Copilot 就可以有效处理每个部分。
分块汇总:对于长报表或手稿，可以尝试使用 Copilot 将其分块汇总。现在，可以通过将区块复制/粘贴到单独的文档中并单独汇总各节来实现这一点。这有助于 Copilot 提供更精确、更相关的答复。

使用 Copilot 时，可以将其视为与好友进行对话。你不会一次讨论整个百科全书，对吧? 同样，保持文档引用简明扼要，以获得最佳 Copilot 体验。

注意: