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Ebene: Zwischenstufe
In diesem Lernprogramm wird veranschaulicht, wie Azure OpenAI, Azure Communication Services und Microsoft Graph/Microsoft Graph Toolkit in eine Branchenanwendung integriert werden können, um die Benutzerproduktivität zu verbessern, die Benutzererfahrung zu erhöhen und BRANCHEN-Apps auf die nächste Ebene zu bringen. Zu den wichtigsten Features in der Anwendung gehören:
- KI: Ermöglichen Sie Benutzern, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und ihre Antworten in SQL zu konvertieren, die zum Abfragen einer Datenbank verwendet werden können, benutzern das Definieren von Regeln zu ermöglichen, die zum automatischen Generieren von E-Mails und SMS-Nachrichten verwendet werden können, und erfahren Sie, wie natürliche Sprache zum Abrufen von Daten aus Ihren eigenen benutzerdefinierten Datenquellen verwendet werden kann. Azure OpenAI wird für diese Features verwendet.
- Kommunikation: Aktivieren Von In-App-Telefonanrufen an Kunden und E-Mail-/SMS-Funktionen mithilfe von Azure Communication Services.
- Organisationsdaten: Ziehen Sie verwandte Organisationsdaten, die Benutzer möglicherweise benötigen (Dokumente, Chats, E-Mails, Kalenderereignisse), während sie mit Kunden zusammenarbeiten, um einen Kontextwechsel zu vermeiden. Durch die Bereitstellung des Zugriffs auf diese Art von Organisationsdaten wird die Notwendigkeit reduziert, dass der Benutzer zu Outlook, Teams, OneDrive, anderen benutzerdefinierten Apps, dem Smartphone usw. wechselt, da die benötigten Daten und Funktionen direkt in der App bereitgestellt werden. Microsoft Graph- und Microsoft Graph-Toolkit werden für dieses Feature verwendet.
Die Anwendung ist eine einfache Kundenverwaltungs-App, mit der Benutzer ihre Kunden und zugehörigen Daten verwalten können. Sie besteht aus einem Front-End, das mit TypeScript erstellt wurde, das Back-End-APIs aufruft, um Daten abzurufen, mit KI-Funktionen zu interagieren, E-Mail-/SMS-Nachrichten zu senden und Organisationsdaten abzurufen. Hier ist eine Übersicht über die Anwendungslösung, die Sie in diesem Lernprogramm durchgehen:
Das Lernprogramm führt Sie durch den Prozess der Einrichtung der erforderlichen Azure- und Microsoft 365-Ressourcen. Außerdem werden Sie durch den Code geführt, der zum Implementieren der KI-, Kommunikations- und Organisationsdatenfeatures verwendet wird. Während Sie keinen Code kopieren und einfügen müssen, haben Sie einige der Übungen Code geändert, um verschiedene Szenarien auszuprobieren.
Was Sie in diesem Lernprogramm erstellen werden
Eigenes Abenteuer auswählen
Sie können das gesamte Lernprogramm von Anfang bis Ende abschließen oder bestimmte Themen von Interesse abschließen. Das Lernprogramm ist in die folgenden Themen unterteilt:
- Klonen Sie die Project-Übung (erforderliche Übung).
- KI-Übungen: Erstellen Sie eine Azure OpenAI-Ressource , und verwenden Sie sie, um natürliche Sprache in SQL zu konvertieren, E-Mail-/SMS-Nachrichten zu generieren und mit Ihren eigenen Daten und Dokumenten zu arbeiten.
- Kommunikationsübungen: Erstellen Sie eine Azure Communication Services-Ressource , und verwenden Sie sie, um Telefonanrufe aus der App zu tätigen und E-Mail-/SMS-Nachrichten zu senden.
- Organisationsdatenübungen: Erstellen Sie eine Microsoft Entra ID-App-Registrierung , damit Microsoft Graph und Das Microsoft Graph-Toolkit zum Authentifizieren und Abrufen von Organisationsdaten in die Anwendung verwendet werden können.
Voraussetzungen
- Node - Node 20+ und npm 10+ werden für dieses Projekt verwendet.
- Git
- Visual Studio Code (obwohl Visual Studio Code empfohlen wird, kann jeder Editor verwendet werden)
- Azure-Abonnement
- Microsoft 365-Entwicklermandant
- Docker Desktop oder eine andere OCI (Open Container Initiative) kompatible Containerlaufzeit wie Podman oder nerdctl , die einen Container ausführen kann.
Microsoft Cloud Technologies, die in diesem Lernprogramm verwendet werden
- Azure Communication Services
- Azure OpenAI-Dienst
- Microsoft Entra ID
- Microsoft Graph
- Microsoft Graph-Toolkit