Creación de experiencias de inteligencia artificial generativas con Microsoft Cloud: una guía para ISV
Le damos la bienvenida a su guía para crear experiencias únicas de inteligencia artificial generativa (GenAI) con Microsoft Cloud. Como proveedor de software independiente (ISV), está en una posición privilegiada para aprovechar el poder de GenAI para innovar y ofrecer soluciones cautivadoras a sus clientes.
¿Qué es Microsoft Cloud?
Microsoft Cloud es una plataforma completa e integrada que ofrece una amplia gama de funcionalidades y servicios. Incluye Azure AI, Microsoft 365, Microsoft Fabric y mucho más, poniéndolo a la vanguardia de la revolución global de la inteligencia artificial generativa.
Esta plataforma le permite exponer sus datos y funcionalidades propietarios en varias áreas, como Microsoft 365, un centro de productividad y colaboración a los que acceden millones.
Esta guía le ayuda a navegar por las amplias posibilidades disponibles en el ecosistema de Microsoft Cloud.
¿Qué son los copilotos?
Nos referimos a un copiloto como asistente virtual con tecnología de inteligencia artificial que mejora la productividad del usuario al ayudar a los humanos con tareas cognitivas complejas, proporcionar sugerencias contextuales e impulsar información enriquecida en datos. Estos copilotos pueden basarse en datos y contextos específicos de clientes o ISV, lo que ofrece una oportunidad para que los ISV creen experiencias de inteligencia artificial generativas que comprendan los datos específicos de la empresa.
Escenarios y enfoques
Diagrama en el que se enumeran los tres enfoques del ISV de extensibilidad de copilot. En primer lugar, extender Copilot le permite exponer los datos y el servicio en Copilots de Microsoft. En segundo lugar, crear copilots le permite crear copilots en cualquier lugar con codificación mínima y ingesta de datos opcional de Microsoft. En tercer lugar, el control total le permite crear sus propias experiencias de inteligencia artificial de un extremo a otro. Cada una de las tres opciones tiene más detalles que se describen en el texto siguiente.
En esta guía se proporcionan instrucciones dirigidas a escenarios para ayudar a los ISV a navegar por el amplio campo de GenAI en Microsoft Cloud. Nuestro objetivo es ayudarle a seleccionar los patrones y tecnologías más adecuados para sus requisitos únicos, organizados en tres enfoques de alto nivel para crear experiencias de inteligencia artificial.
Nuestros enfoques se dividen en patrones basados en escenarios que le ayudarán a navegar por la ruta de acceso más adecuada para su escenario y requisitos.
Importante
Tenga en cuenta que estos enfoques y sus patrones no son mutuamente excluyentes. Se pueden combinar para crear una solución adaptada que mejor se adapte a sus requisitos y escenarios únicos.
Enfoque 1: Exponer los datos y los servicios en copilotos de Microsoft:
Este enfoque está diseñado para los ISV que desean integrar sus datos y servicios en copilotos de Microsoft. El enfoque consiste en usar complementos y conectores de Graph para mejorar las experiencias del usuario.
Escenario: soy un ISV donde mis usuarios finales realizan trabajo en aplicaciones de Microsoft como Teams, Word, Outlook y necesitan...
... obtener acceso a la información mediante interfaces de lenguaje natural y tengo un servicio existente que quiero que esté disponible a través de estas aplicaciones de Microsoft 365.
... extraiga información de nuestros orígenes de datos de ISV combinados con datos centrados en el usuario de Microsoft Graph y la línea de datos empresariales de su organización.
Enfoque 2: Crear copilotos en cualquier lugar, con codificación mínima y integración de datos opcional de Microsoft:
Este enfoque es para los ISV con el objetivo de enriquecer sus aplicaciones con los datos y las herramientas de Microsoft, o que desean crear sus propios asistentes de inteligencia artificial con Azure. Implica el uso de microsoft Graph API, complementos de Copilot Studio, biblioteca de inteligencia artificial de Teams o permitir a los clientes crear sus propias experiencias de copilot con los datos a través de conectores.
Escenario: Soy un ISV donde mis usuarios finales trabajan en cualquier lugar...
... y quiero permitirles crear sus propias experiencias de copilot mediante nuestros datos y servicios.
Escenario: Soy un ISV donde mis usuarios finales trabajan en mis aplicaciones y interfaz de usuario existentes, que quieren que...
... incorpore los datos de Graph centrados en el usuario de Microsoft en mi copiloto.
... proporcionar una experiencia de conversación dentro de mi aplicación existente, que puede responder a preguntas y convertir conversaciones en acciones.
Escenario: Soy un ISV que tiene como destino la experiencia de Copilot en Microsoft Teams e incluye requisitos para...
... cree bots inteligentes de Teams que se integren en GenAI, ejecute bots en Teams y tenga conversaciones con reconocimiento del contexto o use la experiencia de chat de Teams y yo como ISV se centre en una lógica empresarial compleja.
Enfoque 3: Control total: Creación de experiencias de ia de un extremo a otro (BYO):
Este enfoque está orientado a los ISV que buscan crear experiencias de INTELIGENCIA artificial completamente nuevas o copilotos mediante herramientas como Azure AI Studio y kernel semántico. Ofrece el máximo control y personalización, lo que proporciona posibilidades ilimitadas.
Escenario: Soy un ISV que busca desarrollar experiencias de inteligencia artificial interoperables de vanguardia que...
... requieren un control especializado de datos intrincados y bidireccionales, que pueden incluir modelos de inteligencia artificial de ajuste preciso para satisfacer necesidades de precisión específicas.
... use los servicios y modelos de IA personalizados de ISV para soluciones personalizadas.
... proporcionar control completo sobre la experiencia conversacional, incluidos los avisos del sistema, la temperatura, el tono y los requisitos de seguridad personalizados.
Sugerencia
Para una comprensión más profunda, le animamos a explorar el contenido detallado disponible en los vínculos Introducción proporcionados en cada patrón.
La pila de Microsoft Copilot consta de tres niveles distintos: el back-end (con los datos sentados en los repositorios respectivos), un nivel de orquestación de IA en el centro y el front-end (experiencia de interfaz de usuario de su copiloto). Dentro de cada nivel, hay capas recomendadas que se deben tener en cuenta al compilar un copilot.
A medida que los ISV pasan del enfoque 1 al enfoque 3, interactúan más profundamente con cada nivel, suponiendo mayores responsabilidades de desarrollo. Por ejemplo, la creación de un complemento en el enfoque 1 significa que Microsoft controla la orquestación de ia, incluida la integración de datos y la inteligencia artificial responsable. Por el contrario, el desarrollo de un copilot personalizado podría requerir un control total sobre la experiencia del usuario, la capa de orquestación, la administración de datos y la inteligencia artificial responsable.
Nota:
Aunque "copilot" hace referencia al concepto general de un asistente de IA generativa, "Copilot" hace referencia a productos específicos de Microsoft, como Microsoft 365 Copilot o Dynamics 365 Copilot con el que los ISV se pueden integrar.
Cada opción varía en complejidad y esfuerzo. La adopción de microsoft Copilots existente es sencilla, ampliarlas con complementos requiere un esfuerzo mínimo y la creación de una nueva experiencia de copilot puede necesitar diseño, ciencia e ingeniería.
Es importante recordar que una solución de inteligencia artificial es tan buena como los datos en los que se basan los modelos y se usan como contexto. Microsoft Copilots ya admite una serie de escenarios y se pueden ampliar con sus datos, funciones y procesos. Sin embargo, la interfaz de usuario no se puede extender. Por lo tanto, es importante tener en cuenta cuidadosamente su escenario específico, cómo puede aplicar algoritmos genAI y cómo el usuario (el "piloto") puede beneficiarse de la funcionalidad de copiloto.
Enfoque 1: Exponer los datos y los servicios en copilotos de Microsoft
Los ISV que buscan exponer sus servicios, datos y procesos existentes en las aplicaciones copilots de Microsoft o Microsoft 365 pueden hacerlo mediante la creación de complementos y conectores.
Este enfoque permite, por ejemplo, Microsoft 365 Copilot interactuar con las API de otros servicios y software, exponer información actualizada, ejecutar acciones y realizar nuevos tipos de cálculos.
Patrón A: Crear complementos para mejorar la funcionalidad de Copilot existente
Los complementos son extensiones que aumentan las funcionalidades de un Copilot existente, lo que le permite interactuar con los servicios y las aplicaciones de ISV. Pueden expandir las funcionalidades de un usuario habilitando la interacción con las API a través de una conversación en lenguaje natural. Por ejemplo, un complemento podría permitir que Copilot recupere información útil, realice cálculos nuevos o ejecute acciones de forma segura en nombre del usuario.
Los ISV pueden crear complementos con varias herramientas, incluidas las extensiones de mensajes de Teams y los complementos de Power Platform a través de Copilot Studio. Los nuevos complementos se pueden publicar en el ecosistema de Copilot de Microsoft a través del Centro de partners, donde los administradores de TI pueden aprobarlos para su uso por parte de los usuarios finales.
Escenarios de ISV:
- ISV que buscan exponer sus servicios existentes en aplicaciones cliente de Microsoft 365
- Los usuarios pueden buscar, actualizar y realizar acciones en una aplicación ISV o en cualquier sistema externo, desde aplicaciones cliente de Microsoft 365, como Teams, Outlook, Word, etc.
- Un usuario de Teams podría encontrar información relevante de un sistema externo de vales o CRM que usan los clientes, opcionalmente, la ejecución de acciones en nombre del usuario, dentro del sistema.
Ventaja del asociado:
- Atender a los millones de usuarios y empresas que usan aplicaciones cliente de Microsoft 365, reunirse con los usuarios en los que trabajan en este momento.
- Aumente la visibilidad del servicio de soluciones al exponerlos en aplicaciones cliente de Microsoft 365.
- Reduzca la fricción de los usuarios eliminando la necesidad de navegar entre varias aplicaciones y lienzos.
- Una experiencia de usuario coherente en aplicaciones de Microsoft 365 con integración universal y continuidad en aplicaciones de Microsoft 365.
- Por ejemplo, un usuario de Contoso detecta la cuenta de cliente más reciente resumida con datos procedentes del sistema externo de Outlook, SharePoint y Fabrikam, sin salir de Teams.
Dónde empezar:
- Crear extensiones de mensaje para Microsoft Copilot para Microsoft 365 | Microsoft Learn
- Creación de complementos de copilot: información general (versión preliminar) - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- Los complementos son una manera de exponer los servicios y aplicaciones de ISV en Microsoft Copilots, lo que permite a los usuarios finales interactuar con los servicios y las aplicaciones cliente de ISV desde aplicaciones cliente de Microsoft 365.
- Los ISV pueden crear complementos mediante herramientas como Extensiones de mensajes de Teams y complementos de Copilot Studio.
- Los complementos pueden aumentar la visibilidad y la detectabilidad de la solución a través del Centro de partners
Patrón B: Uso de Graph Connecters para llevar los datos a las experiencias de Copilot
Los conectores de Graph permiten a los ISV conectar sus datos al índice semántico de Microsoft 365. Sus datos se pueden buscar y accionar para los usuarios, directamente desde aplicaciones cliente de Microsoft 365, como Teams, Outlook y Word. Microsoft Copilot se basa en datos de ISV, ya sea en la nube o en el entorno local, a través de Microsoft Graph. Además, los ISV pueden usar Microsoft Fabric, una plataforma de datos unificada que se entrega como producto SaaS, para incorporar sus datos a Microsoft Cloud y conectarlos fácilmente a Microsoft Graph.
Los ISV pueden compilar conectores de Graph mediante microsoft Graph Connectors API, que admite una variedad de orígenes de datos, sistemas de archivos, páginas web, aplicaciones empresariales, etc.
Los conectores de Graph también pueden enriquecer los datos con funcionalidades con tecnología de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural, la extracción de entidades y el análisis de imágenes. Mediante el uso de conectores de Graph, los ISV pueden ampliar Microsoft Copilot con sus propios datos, mejorando la experiencia del usuario y habilitando interacciones más personalizadas y seguras.
Ya existen cientos de conectores de Graph. Por ejemplo, el conector jira Cloud graph puede elevar los objetos Jira al mismo nivel que los datos de Graph de Microsoft 365, lo que permite un razonamiento completo y una integración universal, lo que conduce a conclusiones mejoradas y enriquecidas. El conector permite a los usuarios finales buscar objetos Jira desde Microsoft 365 Copilot mediante la interfaz de lenguaje natural.
Escenarios de ISV:
- ISV cuyos clientes realizan trabajo en Microsoft 365 y quieren permitir a los usuarios finales extraer información de orígenes de datos ISV combinados con datos centrados en el usuario de Microsoft Graph.
- Los usuarios pueden recuperar, resumir y razonar los datos de las aplicaciones de ISV, combinados con otros datos de grafos de Microsoft 365, por ejemplo, correos electrónicos, documentos de palabras, etc.
- El Director de comunicaciones debe buscar y rehacer correos electrónicos de PR en Outlook que están enriquecidos con contenido procedente de una aplicación de diseño de gráficos ISV
Ventaja del asociado:
- Conozca a los usuarios en los que trabajan. Una amplia base de usuarios usa aplicaciones cliente de Microsoft 365 y ahora puede acceder a sus propios datos y servicios en una experiencia unificada.
- Conclusiones enriquecidas mediante la combinación de datos de ISV con datos de Microsoft Graph.
- Integración universal con aplicaciones de Microsoft 365 y Búsqueda de Microsoft, Context IQ y Viva, con un conector.
- Canales expandidos para mostrar datos de ISV, lo que podría aumentar la base de usuarios.
Dónde empezar:
- Más información sobre los conectores de grafos en aka.ms/graph-connectors
- Compilación de su propio conector de grafos en Compilación de conectores de Microsoft Graph para Microsoft Copilot para Microsoft 365 | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- Los conectores de Graph permiten a los ISV incorporar sus datos al ecosistema de Microsoft Copilot, lo que mejora la experiencia del usuario con interacciones personalizadas y seguras.
- Los ISV pueden usar Microsoft Fabric para incorporar sus datos a Microsoft Cloud y conectarlos a Microsoft Graph.
- Mediante el uso de conectores de Graph, los ISV pueden combinar sus datos con datos de grafos de Microsoft 365 para proporcionar información enriquecida y lograr la integración universal con aplicaciones de Microsoft 365.
Enfoque 2: Creación de copilotos en cualquier lugar con codificación mínima y integración de datos opcional de Microsoft
Los ISV pueden aportar la eficacia de las herramientas y los datos que se encuentran en Microsoft Graph a sus propias aplicaciones, lo que mejora su funcionalidad y experiencia del usuario.
Patrón C: Desarrollo de conectores de Power Platform para habilitar copilotos controlados por el cliente en Copilot Studio
Copilot Studio permite a los clientes crear aplicaciones de inteligencia artificial con poco código que pueden responder a consultas de usuario comunes, mediante datos de su organización y de microsoft y orígenes de datos de asociados. Copilot Studio usa conectores de Power Platform para traer datos de posiblemente cualquier origen, donde hay más de 500 conectores en la actualidad. Como ISV, puede crear conectores para sus datos y servicios, para permitir a los clientes crear sus propios copilotos internos y aplicaciones de inteligencia artificial, con base en los datos de ISV.
Estas aplicaciones de inteligencia artificial se pueden exponer a los usuarios finales en varias plataformas, incluidos sitios web, aplicaciones móviles, Microsoft Teams o cualquier canal compatible con Azure Bot Framework.
Escenarios de ejemplo:
- Los ISV que buscan proporcionar una experiencia de bot de chat a sus clientes, dentro de sus aplicaciones existentes, que pueden responder a preguntas y convertir conversaciones en acciones.
- Los usuarios que hacen preguntas dentro de la aplicación y reciben respuestas fundamentadas en los orígenes de datos isv, Microsoft o cliente.
- Cree un conector de cliente a partir de las API existentes y conviértalo en complemento mediante Copilot Studio, lo que permite llamar a estas API desde un bot de chat con interfaz de lenguaje natural.
- Convierta los flujos existentes de Power Automate en complementos a los que se puede llamar desde el chat de Microsoft copilot para realizar acciones y recuperar información.
- Acceda a los datos a través de la interfaz de lenguaje natural desde sistemas empresariales como Zendesk, GitHub y Salesforce a través de estos conectores en Power Platform.
Ventaja del asociado:
- Aproveche la eficacia de los conectores existentes de Microsoft y que no son de Microsoft para mejorar y enriquecer la aplicación sin esfuerzo.
- Acelere el desarrollo de complementos mediante la aplicación del enfoque del conector personalizado de Power Platform para una integración rápida y eficaz.
- Mejore el tiempo de valor a través de las funcionalidades de código bajo de Copilot Studio.
- Obtenga una ventaja competitiva mediante la integración de funcionalidades de inteligencia artificial en la aplicación con una codificación mínima.
Dónde empezar:
- Arquitectura de complementos de Microsoft Copilot Studio: Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
- Inserción de un control de Power Virtual Agents mediante el control de bot de chat | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- Copilot Studio ofrece una plataforma para crear aplicaciones de inteligencia artificial con poco código que pueden mejorar las aplicaciones existentes con funcionalidades de bot de chat basadas en funciones o datos de ISV.
- La plataforma admite conectores de Power Platform existentes y conectores personalizados, lo que ofrece flexibilidad en la integración de los servicios de ISV y los orígenes de datos.
- La integración de las funcionalidades de inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y proporcionar a la aplicación un perímetro competitivo.
Patrón D: Aprovechar Microsoft Graph API en sus copilotos
La API de Microsoft Graph ofrece un punto de conexión eficaz para acceder a datos centrados en el usuario desde aplicaciones de Microsoft 365, que incluye Calendario, Bookings, Outlook, Teams, OneDrive, SharePoint, etc. Con esta API, puede enriquecer las aplicaciones con datos de Microsoft 365, lo que permite a los usuarios obtener información y análisis más enriquecidos.
Escenarios de ISV:
- Cliente y asociados que usan una aplicación ISV existente que buscan combinar los datos de Graph centrados en el usuario de Microsoft en su copilot.
- Un ISV con una aplicación de administración de proyectos quiere incorporar datos de calendario de Microsoft 365 y datos de documentos de proyecto para ayudar a los usuarios a realizar un seguimiento de las fechas límite y los hitos dentro de la aplicación.
- Un ISV con una aplicación CRM quiere incorporar datos de contacto y correo electrónico de Microsoft 365 para mejorar los perfiles de cliente y los registros de comunicación.
Considere Fabrikam, un software versátil de gestión de capital humano (HCM) equipado con un conjunto de recursos humanos flexible, lo que permite automatizar sin problemas varios flujos de trabajo, como la adquisición de talento, la administración de recompensas de los empleados y los procesos de comentarios. En su continua búsqueda de innovación, Fabrikam presenta una característica de copilot de vanguardia en su conjunto de recursos humanos. Ahora, tienen como objetivo elevar aún más su aplicación mediante la integración de datos de grafos centrados en el usuario. Esta mejora implica el uso de Graph API para incorporar calendarios de empleados, que abarcan detalles como los tiempos de espera programados y 1:1s para los procesos de comentarios, etc.
Ventaja del asociado:
- Descubra información enriquecida combinando los datos con Microsoft 365 Graph.
- Integración sin problemas: acceso estandarizado a los datos de Microsoft 365 para facilitar la integración con las aplicaciones.
- Experiencia de usuario mejorada: proporcione una experiencia de usuario más fluida con el acceso a los datos y características pertinentes de Microsoft 365 dentro de la aplicación.
- Funcionalidad mejorada: agregue nuevas características y funcionalidades a la aplicación con datos de Microsoft 365.
- Escalabilidad y eficiencia: céntrese en la creación y mejora de las aplicaciones mientras Graph API controla la recuperación de datos.
Dónde empezar:
- Uso del Explorador de Graph para probar las API de Microsoft Graph: Microsoft Graph | Microsoft Learn
- Inicio rápido: Microsoft Graph
Conclusiones clave:
- Microsoft Graph API permite a los ISV enriquecer sus aplicaciones con datos centrados en el usuario de Microsoft 365.
- A través de las API de Graph, puede aprovechar el índice semántico de Microsoft 365, una experiencia de búsqueda más avanzada creada para la era de Copilots.
- Con Graph API, los ISV pueden mejorar sus aplicaciones con información y análisis más enriquecidos.
Patrón E: Incorporación de una experiencia de copilot a las aplicaciones con asistentes de Azure OpenAI
Los ISV pueden adoptar este enfoque de bajo código en azure AI Services para llevar experiencias de copiloto a sus propias aplicaciones. Ofrece una ruta de acceso rápida para aplicar las llamadas a funciones de GPT para llamar a sus propias API simplemente mediante la descripción de la estructura de la función en JSON y proporcionar un entorno de Python de espacio aislado para ejecutar y ejecutar código para ayudar a formular respuestas a las preguntas del usuario.
Ambas características pueden ser útiles para descargar desafíos no basados en lenguaje en código convencional o sistemas existentes que sean más adecuados para la tarea, por ejemplo, tareas matemáticas simples.
Aunque no tiene acceso directo al aviso y la temperatura del sistema, puede afectar de forma similar al comportamiento de su Asistente a través de instrucciones personalizadas que tienen una gran influencia en la personalidad de su experiencia de copiloto.
Ventaja del asociado:
- Los asistentes de Azure OpenAI proporcionan un enfoque de poco código, lo que permite a los ISV integrar rápidamente las funcionalidades de inteligencia artificial generativa en sus aplicaciones sin un esfuerzo extenso de desarrollo.
Dónde empezar:
- Inicio rápido: Introducción a los asistentes de Azure OpenAI (versión preliminar): Azure OpenAI | Microsoft Learn
- Creación de asistentes con el servicio Azure OpenAI: Azure OpenAI | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- Los ISV pueden usar asistentes de Azure OpenAI para crear interfaces interactivas de lenguaje natural que mejoran la interacción del usuario. Estos asistentes pueden llamar a las API simplemente describiéndolos a través de JSON.
- Un asistente de Azure OpenAI puede escribir y ejecutar código, en un espacio aislado, en función de la petición de un usuario, para resolver un problema que no sea de GenAI.
Patrón F: Usar la biblioteca de inteligencia artificial de Teams para crear su propio copilot
Los ISV también pueden usar la biblioteca de inteligencia artificial de Teams para agregar la funcionalidad de lenguaje natural en su bot de chat de Teams existente. Esta biblioteca permite a los ISV centrarse en su lógica de negocios, mientras se usa el scaffolding de Teams para controlar las interacciones conversacionales. Los ISV pueden exponer sus bots de chat en Teams, ofreciendo a los usuarios una manera más natural e intuitiva de interactuar con sus aplicaciones.
Escenario de ISV:
- Los usuarios finales usan Teams e asociado de ISV buscan exponer su servicio o funcionalidad en Teams con funcionalidades similares al bot.
- No se necesita ninguna integración con los datos de Graph y el asociado de ISV está buscando centrarse en el servicio y la lógica de negocios sin la integración con las funcionalidades de Copilot de Teams.
- Con las plantillas de aplicación precompiladas de Teams y las características de seguridad de moderación integradas, el asociado de ISV puede agregar fácilmente la funcionalidad LLM a su bot de chat existente.
Ventaja del asociado:
- Agregue ChatGPT, como experiencias conversacionales, con control sobre la ingeniería de avisos al bot y reutilice las características de seguridad integradas.
- Basado en la parte superior lista para reutilizar funcionalidades como
- Historial de sesiones de conversación ofrecido por el mecanismo de inteligencia artificial de Teams.
- Compatibilidad con varios idiomas.
- Compatibilidad con modelos de varios lenguajes grandes, más allá de los modelos openAI.
- Planificador de acciones que puede ayudar a asignarse a acciones basadas en la intención del usuario.
- Listo para usar el mecanismo de aumento para cambiar la forma en que el modelo responde a través de parámetros o cambios de aviso del sistema.
- Razonamiento adicional que puede basar las respuestas del modelo en los datos.
Dónde empezar:
- Introducción a la biblioteca de inteligencia artificial de Teams: Biblioteca de IA de Teams - Teams | Microsoft Learn
- Lista de funcionalidades técnicas: funcionalidades de la biblioteca de inteligencia artificial de Teams : Teams | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- La biblioteca de Inteligencia artificial de equipo proporciona una manera sencilla de iluminar un bot desarrollado por ISV en Teams con la eficacia de las MÁQUINAS VIRTUALES.
- No requiere la integración con las funcionalidades actuales de Microsoft Copilot, puede proporcionar una experiencia orientada a tareas.
- Ofrece muchas posibilidades desde una perspectiva de ingeniería, pero también listas para usar funcionalidades fuera de la caja, lo que facilita todo el proceso de desarrollo.
Si desea impulsar el bot en Teams con LLMs, la biblioteca de inteligencia artificial de Teams es la manera de ir.
Enfoque 3: Control total: Creación de experiencias de ia de un extremo a otro (BYO) propias
Los ISV pueden usar Microsoft Copilot Stack para crear experiencias de inteligencia artificial completamente nuevas, como copilotos o asistentes inteligentes. Una compilación de ISV en esta parte central de la pila asume la responsabilidad de la orquestación de IA, donde Microsoft ofrece varias opciones, todas las cuales aplican los modelos fundamentales de Microsoft, la cadena de herramientas de IA y la infraestructura de IA.
El kernel semántico se puede aprovechar para crear los mismos patrones de orquestación de IA que impulsa Microsoft Copilots, en sus copilotos. Está disponible como UN SDK en el que puede desarrollar directamente.
Con la mayor parte de la inversión en crear un servicio copilot en medio de la pila, los ISV tienen la libertad de conectar este servicio copilot a varias superficies, incluidos Teams, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot, sus propias superficies de aplicación, sitios web, bots de chat o todos. Básicamente, cuando se trata de la integración con una superficie de aplicación , la parte superior de la pila, todos los demás patrones descritos aquí también es una opción.
Patrón G: Creación de su propio copiloto con Azure AI Studio
Azure AI Studio es una plataforma todo en uno para que los ISV compilen asistentes personalizados, inteligentes o copilotos. Combina funcionalidades de varios servicios de Azure AI, lo que proporciona un área de trabajo unificada para desarrollar e implementar aplicaciones de IA generativas. Es una plataforma colaborativa en la que los científicos de datos, los desarrolladores y otras partes interesadas pueden converger y trabajar juntos.
Con Azure AI Studio, los ISV obtienen un control total sobre el comportamiento, la personalidad y las funcionalidades de su copiloto. Tanto si se usan modelos previamente entrenados existentes de nuestro amplio catálogo, modelos de ajuste preciso en los datos o el entrenamiento de sus propios modelos de IA personalizados, Azure AI Studio acelera el desarrollo de experiencias de inteligencia artificial que controlan datos bidireccionales complejos.
Una característica destacante de Azure AI Studio es su amplia gama de modelos, que se ocupa de diversos sectores y casos de uso. Permite a los ISV combinar diferentes modelos dentro de una única solución para satisfacer sus requisitos únicos.
La integración con Azure AI Search permite a los ISV implementar un patrón de generación aumentada de recuperación (RAG) para datos no estructurados directamente desde Azure AI Studio, con la ventaja adicional de la característica vectorización integrada de AI Search. Esto significa que los datos que necesita su copilot se pueden mantener actualizados automáticamente en una base de datos vectorial, lo que facilita una recuperación rápida y eficaz durante la evaluación del aviso del usuario, lo que le ahorra la tarea de implementar una indexación, fragmentación, inserción e vectorización de patrones usted mismo.
Prompt Flow, una característica de Azure AI Studio, ofrece un gráfico visual para orquestar flujos ejecutables con modelos de lenguaje grande (LLM), avisos y herramientas de Python. Facilita la depuración, el uso compartido y la iteración de los flujos con facilidad a través de la colaboración en equipo.
Para los equipos de ISV que prefieren un enfoque primero en el código, el SDK de Azure AI ofrece un conjunto de paquetes para acceder a los servicios de Azure AI, incluida la configuración de proyectos de Azure AI Studio y recursos relacionados. Esto permite a los desarrolladores y científicos de datos administrar componentes de inteligencia artificial, configurar modelos de inteligencia artificial, canalizaciones y servicios directamente desde el código, a la vez que hace que la interfaz gráfica esté disponible para aquellos que lo prefieren.
La creación de prototipos es fácil en Azure AI Studio a través de su área de juegos. Un recorrido típico para un equipo que trabaja en un proyecto en Azure AI Studio podría empezar con una idea individual que valide una idea en el área de juegos. Una vez que se generan resultados atractivos, se les puede solicitar desde el área de juegos a Prompt Flow como un flujo con versiones y personalizados. Ahora, un artefacto con versiones en el proyecto de IA, el equipo más amplio puede contribuir donde el flujo es accesible a través de la interfaz de usuario de Azure AI Studio y solo mediante código. En este momento se pueden probar y evaluar varias ramas de lógica a diferentes MÁQUINAS VIRTUALES.
Además de la fase de desarrollo, Azure AI Studio también proporciona una cadena de herramientas de LLMOps, que controla la ingeniería de solicitud de un extremo a otro desde el desarrollo hasta la producción y el mantenimiento continuo.
Azure AI Studio admite la integración con Azure AI Search, Azure Open AI Service y otros servicios de Azure AI, lo que simplifica la administración de recursos para ISV. También proporciona un área de trabajo orientada a proyectos, lo que fomenta la colaboración con el proceso compartido, las implementaciones de modelos y los servicios.
Escenarios de ISV:
- Un ISV de atención sanitaria que crea una plataforma de telemedicina quiere un copiloto que entiende la jerga médica, ayuda a los médicos a diagnosticar pacientes y proporciona recomendaciones de tratamiento pertinentes.
- Un proveedor de servicios financieros necesita un copiloto que pueda analizar tendencias de mercado, responder a las consultas de clientes sobre las opciones de inversión y generar informes financieros personalizados.
- Una plataforma de aprendizaje electrónico quiere un copiloto que los alumnos de los tutores, explica conceptos complejos y adapta su estilo de enseñanza en función de las preferencias de aprendizaje individuales.
- Una compañía de seguros acelera el análisis de documentos durante el proceso de reclamación validando si la reclamación actual puede estar cubierta por el contrato.
- Airline copilot puede ayudarle a planear el viaje, buscar los billetes y hoteles y reservarlos una vez que esté satisfecho con la oferta.
- Una cadena de restaurantes está creando una aplicación copilot para ayudar a los nuevos empleados a incorporarse guiándolos a través de todo el proceso.
- Un ISV ofrece a sus clientes una extensión de VS Code para ayudar a los desarrolladores a crear la integración con sus API.
Ventaja del asociado:
- Personalización y control: cree un copilot personalizado que se alinee con precisión con los requisitos de la aplicación.
- Flexibilidad de escenario: satisfaga una amplia gama de escenarios, desde copilotos específicos del dominio hasta la automatización de tareas y la generación de contenido.
- Integración con sistemas existentes: conéctese a bases de datos, API y otros servicios para mejorar las funcionalidades de copilot.
- Identidad de marca y experiencia del usuario: dar forma a la personalidad de su copilot para alinearse con su voz de marca y mejorar la experiencia del usuario.
- Experiencia de compilación: EL SDK de código abierto y altamente extensible, el kernel semántico le permite crear agentes inteligentes que puedan llamar a las API existentes. Con el kernel semántico, puede usar los mismos patrones de orquestación de IA que impulsan los copilotos de Microsoft en nuestras propias aplicaciones.
- Escalabilidad e implementación: implemente su copilot en varios clientes o aplicaciones, atendiendo a miles de usuarios simultáneamente.
Dónde empezar:
- ¿Qué es AI Studio? - Azure AI Studio | Microsoft Learn
- Compilación e implementación de su propio copilot con Prompt Flow en Azure AI Studio | Microsoft Learn
- Compilación e implementación de su propio copilot con la CLI y el SDK de Azure AI | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- Azure AI Studio ofrece una plataforma eficaz para crear asistentes personalizados, inteligentes o copilotos.
- Los ISV pueden dar forma al comportamiento, la personalidad y las capacidades de su copiloto, creando una solución realmente personalizada.
- Azure AI Studio admite una amplia gama de escenarios e integra perfectamente con la infraestructura existente.
- La creación de un copilot personalizado con Azure AI Studio puede mejorar la experiencia del usuario y proporcionar soluciones adaptadas para casos de uso específicos.
- AI Studio le ofrece un servicio copilot (o back-end), que se muestra como un único punto de conexión escalado.
- A continuación, un ISV tiene opciones para conectar el servicio a una aplicación, front-end o superficie de conversación de su elección, incluidos cualquiera de los patrones anteriores anteriores.
- Recuerde que este patrón se puede combinar con otros en función de sus necesidades específicas. Por ejemplo, es posible que desee emparejar este patrón con el patrón A y el complemento a un Microsoft Copilot o patrón F para exponer su propio bot de copilot en Teams.
Patrón H: Compilación de su propio copilot con kernel semántico
El kernel semántico es un SDK de código abierto que permite a los desarrolladores crear copilotos sofisticados dentro de sus aplicaciones. Admite una amplia gama de lenguajes de programación, como C#, Java y Python, lo que hace que sea accesible para una comunidad de desarrolladores amplia. El kernel semántico permite la orquestación de complementos de INTELIGENCIA ARTIFICIAL, lo que permite la integración con varios modelos de IA, incluidos Azure OpenAI y Hugging Face.
El kernel semántico encapsula la esencia de los patrones de orquestación de IA de Microsoft Copilots, lo que proporciona a los desarrolladores herramientas para crear agentes y copilotos.
Los agentes son sistemas de inteligencia artificial que pueden responder preguntas y automatizar procesos para los usuarios. Van desde bots de chat sencillos hasta asistentes de IA totalmente automatizados. Copilots, un tipo especial de agente, funcionan junto con los usuarios. A diferencia de los agentes totalmente automatizados, los copilotos proporcionan sugerencias y recomendaciones, lo que permite a los usuarios conservar el control.
Complementos: proporcionan aptitudes al agente. Puede crear complementos para tareas como enviar correos electrónicos, recuperar información de bases de datos o solicitar ayuda.
Planificadores: los agentes usan planificadores para generar planes para completar tareas. Por ejemplo, un copilot que ayuda a un usuario a escribir un correo electrónico crearía un plan con pasos como recopilar detalles del destinatario y redactar el correo electrónico.
El SDK incluye la extensión de VS Code, la aplicación Chat Copilot de ejemplo, pero también con los inicios para ofrecerle un scaffolding para llevar sus ideas a vivir.
Una que decidió empezar a trabajar con kernel semántico, se recomienda definir un par de funcionalidades antes de empezar a codificar:
- Comience definiendo el comportamiento y el rol de un copiloto.
- Cree complementos para tareas comunes con las que el copilot le ayudará.
- Use planificadores para generar planes para acciones de copilot.
- Planee realizar pruebas exhaustivas para garantizar una experiencia de usuario refinada.
- Asegúrese de que puede recopilar comentarios de los usuarios e implementarlo en el comportamiento del agente o copiloto.
Escenarios de ISV:
- Está creando un copiloto que forma parte de su propia aplicación (herramienta de desarrollo de clientes o sistema de RR. HH. ) y quiere que las personas permanezcan en el dominio de la misma interfaz de usuario.
- Necesita un control total sobre el motor de orquestación, la implementación de RAG, las opciones de modelo y los parámetros del modelo.
- Con el servicio Copilot, quiere permitir que los clientes creen la extensión sobre la solución a través de complementos.
- La solución utiliza lienzos y otros medios que solo texto.
Ventaja del asociado:
- Control total sobre su comportamiento de copiloto con acceso al motor de orquestación con opinión usado por Microsoft para crear Copilots de primera entidad.
- Los modelos basados sin problemas en sus propios datos empresariales e integran datos estructurados, no estructurados y en tiempo real mediante Microsoft Fabric OneLake. Esto permite a los desarrolladores emplear sofisticadas búsquedas híbridas y semánticas para impulsar aplicaciones de generación aumentada (RAG).
- Acceso a herramientas superiores para refinar las respuestas de inteligencia artificial mediante herramientas de ingeniería rápida y LLMOps, como el flujo de mensajes.
Dónde empezar:
- GitHub: microsoft/semantic-kernel: integre la tecnología LLM de vanguardia de forma rápida y sencilla en sus aplicaciones.
- Creación de agentes y copilotos con kernel semántico | Microsoft Learn
- Descripción de los complementos de IA en kernel semántico y versiones posteriores | Microsoft Learn
Conclusiones clave:
- El kernel semántico es un marco de código abierto con opiniones que ayuda a los desarrolladores a crear funcionalidades de GenAI en sus aplicaciones más fáciles
- Microsoft mantiene y desarrolla y usa equipos de primera entidad para crear soluciones de Microsoft Copilot.
- Con el conjunto de ejemplos, le ayuda a empezar fácilmente su recorrido de GenAI dentro de su propia pila de aplicaciones.
- Recuerde que este patrón se puede combinar con otros en función de sus necesidades específicas. Por ejemplo, es posible que desee emparejar este patrón con el patrón A y el complemento a un Microsoft Copilot o patrón F para exponer su propio bot de copilot en Teams.
Conclusión
Hemos empezado con escenarios y le hemos comprado a uno o varios patrones de interés, que hemos recopilado en uno de los tres enfoques. Aunque cada patrón tiene cierta varianza, hay algunas características comunes para cada enfoque:
Estos enfoques están en orden de aumentar las posibilidades de personalizar, lo que también requiere un ISV para recoger más responsabilidad a través del control adquirido y aumentar el esfuerzo general de desarrollo.
Por lo tanto, se recomienda encarecidamente a partir del enfoque 1, que podría ser la forma más rápida de comercializar sus requisitos iniciales. Microsoft publica nuevos copilotos de primera entidad a menudo. Inicie sesión continuamente para ver si un nuevo Copilot podría satisfacer las necesidades de los usuarios de forma más eficaz mediante la extensión de los datos y los servicios a él.
Vaya a Los enfoques 2 y después 3 gradualmente, ya que los requisitos le llevan a la necesidad de más control y personalización.
Una excepción aquí es quizás donde un ISV ya tiene una funcionalidad de inteligencia artificial existente internamente con los recursos existentes. Por ejemplo, un ISV que ya tiene un equipo de GenAI con procesos de AIOps existentes y que ya tiene una dirección IP creada en por ejemplo, Python o LangChain, podría orientarse de forma natural al enfoque 3.
Una llamada clave final es que esta lista de patrones no es exhaustiva o mutuamente excluyente. Hemos mantenido aquí patrones seleccionados en los que vemos sinergias para ISV y es importante comprender que se pueden combinar de varias maneras para crear una solución que se adapte perfectamente a sus necesidades. Por ejemplo, al trabajar con el enfoque 3 (patrones G o H), es posible que necesite un front-end. En este caso, podría usar complementos (patrón A) o la biblioteca de inteligencia artificial de Teams (patrón F) junto con él. Tenga en cuenta siempre las sinergias entre diferentes patrones al planear la estrategia de inteligencia artificial.