Introducción
Supongamos que es desarrollador de Margie's Travel, líder global en la industria de viajes y hotelera. La empresa ofrece una amplia gama de servicios, como reservas de vuelos, reservas de hoteles, visitas guiadas y paquetes vacacionales. Margie's Travel tiene una fuerte presencia mundial, con oficinas y partners en las principales ciudades del mundo. Con el compromiso de ofrecer experiencias de viaje excepcionales, Margie's Travel explora continuamente tecnologías innovadoras para mejorar las interacciones con los clientes y agilizar la planificación de los viajes. Ahora están explorando la integración de tecnología punta de inteligencia artificial (IA) para mejorar sus servicios.
Para ofrecer a los viajeros experiencias de viaje personalizadas e inmersivas, Margie's Travel decide integrar una aplicación de chatbot en su plataforma digital. Este chatbot, llamado "TravelBot", es un asistente virtual de viajes que ayuda a los clientes a planificar sus viajes, descubrir nuevos destinos y crear itinerarios detallados.
Su tarea consiste en crear una prueba de concepto para TravelBot, demostrando su capacidad para comprender consultas en lenguaje natural, ofrecer respuestas inteligentes y ayudar a los viajeros en la planificación de sus viajes. Para potenciar la inteligencia y las capacidades conversacionales de TravelBot, decide usar el SDK de Semantic Kernel.
Este módulo le guiará a través de los pasos necesarios para desarrollar una prueba de concepto de bot de chat de asistente de viajes con IA usando el SDK de Semantic Kernel. Al final de este módulo, habrá completado una pequeña aplicación de bot de chat capaz de entender las consultas de los usuarios, generar respuestas inteligentes y ofrecer recomendaciones de viaje personalizadas.
Nota:
Este es un módulo de proyecto guiado en el que se completa todo un proyecto siguiendo instrucciones paso a paso.
Objetivos de aprendizaje
En este módulo, practicará cómo hacer lo siguiente:
- Cree complementos para el Kernel semántico.
- Cree solicitudes para obtener las mejores respuestas del modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM).
- Manipule las respuestas de LLM para guiar la ejecución del código.
- Invoque automáticamente los complementos adecuados para la finalización de tareas.
Requisitos previos
- Experiencia en programación con C#.
- IDE de Visual Studio Code instalado.
- Familiaridad con Azure y Azure Portal
- Acceso a los servicios de Azure OpenAI.
- Experiencia en la creación de complementos usando el SDK de Semantic Kernel.
- Experiencia usando la llamada de función automática de Semantic Kernel.