कस्टम एजेंट के साथ क्रियाओं का उपयोग करें (पूर्वावलोकन)
आप एक या अधिक क्रियाएँ जोड़कर अपने एजेंट की क्षमताओं का विस्तार कर सकते हैं। क्रियाओं का उपयोग आपके एजेंट द्वारा उपयोगकर्ताओं को स्वचालित रूप से प्रतिक्रिया देने के लिए किया जाता है, जेनरेटिव ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग करके, या आप उन्हें विषय के भीतर से स्पष्ट रूप से कॉल कर सकते हैं।
मुख्य क्रिया प्रकार
यदि आप जेनरेटिव ऑर्केस्ट्रेशन चालू करते हैं, तो आपका एजेंट स्वचालित रूप से किसी उपयोगकर्ता को जवाब देने के लिए सबसे उपयुक्त कार्रवाई या विषय का चयन कर सकता है, या ज्ञान में खोज कर सकता है।
क्लासिक मोड में (जनरेटिव ऑर्केस्ट्रेशन अक्षम), एजेंट केवल उपयोगकर्ता को प्रतिक्रिया देने के लिए विषयों का उपयोग कर सकता है। हालाँकि, आप अभी भी अपने एजेंट को विषयों के भीतर से स्पष्ट रूप से क्रियाएँ बुलाने के लिए डिज़ाइन कर सकते हैं।
क्रियाएँ निम्नलिखित मुख्य क्रिया प्रकारों में से एक पर आधारित हैं:
- पूर्वनिर्मित कनेक्टर क्रिया
- कस्टम कनेक्टर क्रिया
- Power Automate क्लाउड फ़्लो
- AI Builder संकेत (विषय के भीतर)
- Bot Framework स्किल
- REST API कनेक्शन
प्रत्येक मुख्य क्रिया में अतिरिक्त जानकारी होती है जो उसके उद्देश्य का वर्णन करती है, जिससे एजेंट को प्रश्न उत्पन्न करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। ये प्रश्न कार्रवाई करने के लिए आवश्यक इनपुट भरने के लिए आवश्यक हैं। इसलिए, आपको सभी आवश्यक इनपुट, जैसे कि किसी प्रवाह में इनपुट, एकत्र करने के लिए मैन्युअल रूप से प्रश्न नोड्स लिखने की आवश्यकता नहीं है। रनटाइम पर आपके लिए इनपुट प्रबंधित किए जाते हैं।
डिफ़ॉल्ट रूप से, जनरेटिव मोड का उपयोग करते समय, क्रियाएं अपनी जानकारी वापस एजेंट पर लौटा देती हैं, ताकि एजेंट उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए एक प्रासंगिक प्रत्युत्तर उत्पन्न कर सके। वैकल्पिक रूप से, आप अपनी कार्रवाई को हमेशा तुरंत प्रतिक्रिया देने का निर्देश दे सकते हैं, या तो संदेश उत्पन्न कर सकते हैं या स्पष्ट संदेश लिख सकते हैं।
टिप
किसी कार्रवाई से उत्पन्न प्रश्नों का उपयोग करते समय, अपने उपयोगकर्ताओं को सूचित करें कि कुछ वार्तालाप AI द्वारा उत्पन्न किया गया है।
उदाहरण के लिए, वार्तालाप प्रारंभसिस्टम विषय में एक अतिरिक्त संदेश जोड़ें। यह विषय यह निर्धारित करता है कि नया वार्तालाप शुरू होने पर आपके उपयोगकर्ताओं को कौन सा संदेश दिखाया जाएगा.
कोई क्रिया जोड़ें
बाएँ हाथ के नेविगेशन फलक में एजेंट चुनकर और सूची से अपना एजेंट चुनकर अपना एजेंट खोलें।
एजेंट के लिए क्रियाएँ देखने के लिए क्रियाएँ चुनें.
कार्रवाई जोड़ें चुनें.
कार्रवाई चुनें विज़ार्ड में, वह कार्रवाई खोजें जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं और उसे चुनें।
दिखाई गई डिफ़ॉल्ट सूची में Power Automate आपके परिवेश में उपलब्ध प्रवाह और कस्टम कनेक्टर हैं. इस सूची में सामान्यतः प्रयुक्त प्रीबिल्ट कनेक्टर और कौशल शामिल हैं जो आपके एजेंट के साथ पंजीकृत हैं। Bot Framework
महत्त्वपूर्ण
AI प्लगइन्स से बनाई गई कुछ क्रियाएँ, जैसे कि डायनेमिक प्रॉम्प्ट्स और Dataverse APIs पर आधारित, के लिए प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है.
कार्रवाई के आधार पर, आपका कनेक्शन स्वचालित रूप से कॉन्फ़िगर हो जाता है, जैसा कि उदाहरण में दिखाया गया है। अन्यथा, कनेक्शन को कॉन्फ़िगर करने के लिए विज़ार्ड के निर्देशों का पालन करें। जब आपका कनेक्शन सफलतापूर्वक कॉन्फ़िगर हो जाए, तो अगला चुनें।
अपने प्लग-इन एक्शन कॉन्फ़िगरेशन की समीक्षा करें, और यदि आवश्यक हो तो परिवर्तन करें।
अगला चुनें.
अपने एजेंट में कार्रवाई जोड़ने के लिए समाप्त करें चुनें।
अपनी क्रिया का परीक्षण करें
यदि आपने जेनरेटिव ऑर्केस्ट्रेशन सक्षम किया है, तो आपकी कार्रवाई प्रत्युत्तर में प्रासंगिक उपयोगकर्ता क्वेरी के लिए स्वचालित रूप से कॉल की जाती है।
वैकल्पिक रूप से, आप विषय के भीतर से स्पष्ट रूप से एक क्रिया को कॉल कर सकते हैं।
आपका एजेंट नाम और विवरण के आधार पर आपकी कार्रवाई का चयन करता है और उसे चलाता है। आप गतिविधि मानचित्र का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले विवरण लिख सकते हैं, यह देखने के लिए कि आपके एजेंट ने क्रियाएँ पृष्ठ से कौन सी क्रियाएँ चुनी हैं।
आप इस स्क्रीनशॉट में मौसम क्रिया का परीक्षण होते हुए देख सकते हैं:
अपनी क्रिया कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तन करें
अपनी कार्रवाई को कॉन्फ़िगर करने के कई तरीके हैं। एक्शन विज़ार्ड के अंतिम चरण पर, जिसे समीक्षा और समाप्त कहा जाता है, आप उपयुक्त अनुभाग के आगे संपादित करें पर क्लिक करके अपनी कार्रवाई के कॉन्फ़िगरेशन में परिवर्तन कर सकते हैं। विज़ार्ड में इनपुट और आउटपुट की समीक्षा करें स्क्रीन से, या किसी क्रिया के विवरण पृष्ठ से, जो पहले से ही आपके एजेंट का हिस्सा है, आप क्रिया के लिए इनपुट और आउटपुट पैरामीटर प्रबंधित कर सकते हैं।
क्रिया विवरण
यहां आप अपनी कार्रवाई के बारे में विवरण कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, जिसमें आपकी कार्रवाई के लिए मॉडल प्रदर्शन नाम और मॉडल विवरण शामिल हैं। आमतौर पर, आपके द्वारा चयनित कार्रवाई के आधार पर नाम और विवरण आपके लिए पहले से ही भर दिए जाते हैं।
प्रत्येक इनपुट के लिए प्रदर्शन नाम और विवरण गुण एजेंट को इनपुट के उद्देश्य को समझने, उपयोगकर्ता के लिए एक उपयुक्त प्रश्न उत्पन्न करने और उपयोगकर्ता के प्रत्युत्तर में सही मान को पहचानने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, MSN मौसम कनेक्टर के लिए स्थान इनपुट पैरामीटर का डिफ़ॉल्ट नाम और विवरण निम्नलिखित है।
- नाम: स्थान
- विवरण: स्थान क्वेरी खोजें. मान्य इनपुट हैं शहर, क्षेत्र, राज्य, देश, लैंडमार्क, पिन कोड, अक्षांश और देशांतर
जब एजेंट उपयोगकर्ता को किसी स्थान के लिए संकेत देता है, तो यह एक प्रश्न उत्पन्न करता है जैसे आप किस स्थान का मौसम जानना चाहते हैं? आप शहर, क्षेत्र, राज्य, देश, लैंडमार्क या पिन कोड दर्ज कर सकते हैं।
आप बदल सकते हैं इस रूप में पहचानें एकत्रित किए जा रहे इनपुट के आधार पर, एक विशिष्ट इकाई प्रकार के लिए विकल्प, जो एजेंट को उपयोगकर्ता के प्रत्युत्तर से सटीक रूप से मान निकालने में मदद कर सकता है।
इनपुट
डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रत्येक इनपुट को सर्वोत्तम विकल्प के साथ गतिशील रूप से भरने के लिए सेट किया जाता है। एजेंट उपलब्ध संदर्भ से मान निकालने का प्रयास करता है - उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता के संदेश से। यदि कोई उपयुक्त मान नहीं मिलता है, तो यह उपयोगकर्ता से मान पूछने के लिए एक प्रश्न उत्पन्न करता है। आप उपयोगकर्ता से पूछने के बजाय इनपुट को मान से ओवरराइड कर सकते हैं। ओवरराइड सेट करने के लिए, एजेंट इस इनपुट को कैसे भरेगा? के लिए, मान के रूप में सेट करें का चयन करें, और इच्छित मान दर्ज करें. यह मान एक शाब्दिक मान, एक मौजूदा चर या एक सूत्र हो सकता है। Power Fx
मूल्य पूछते समय या उपयोगकर्ता के उत्तर को मान्य करते समय अपने एजेंट के व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए, आप इनपुट के लिए अतिरिक्त सेटिंग कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
आउटपुट
डिफ़ॉल्ट रूप से, आपकी कार्रवाई उपयोगकर्ता के लिए उनकी क्वेरी और कार्रवाई के परिणाम के आधार पर स्वचालित रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए कॉन्फ़िगर की गई है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता पूछता है, "लंदन में वर्तमान तापमान क्या है?", तो GPT का उपयोग करके एक प्रासंगिक उत्तर तैयार किया जाता है, जैसे "लंदन में वर्तमान तापमान 9 डिग्री सेल्सियस है।"
वैकल्पिक रूप से, आप अपनी कार्रवाई के लिए एक विशिष्ट प्रतिक्रिया लिखने का विकल्प चुन सकते हैं। पुष्टि संपादक की तरह, आप चर चयनकर्ता का उपयोग करके क्रिया से आउटपुट चरों के संदर्भ सम्मिलित कर सकते हैं, जैसा कि इस उदाहरण में दिखाया गया है।
किसी विषय के भीतर से कोई कार्रवाई बुलाएँ
आप किसी विषय के भीतर से स्पष्ट रूप से कोई क्रिया कॉल कर सकते हैं, जैसे कि Power Automate Flows जैसे अन्य क्रिया प्रकारों को कॉल करना। आपके उपयोग के मामले के आधार पर, आप अपने प्रवाह को एक व्यापक विषय के भाग के रूप में उपयोग कर सकते हैं, जिसमें अधिक नोड्स का उपयोग होता है। या, मौसम के उदाहरण की तरह, किसी विषय में एक एकल क्रिया नोड जोड़ना ही आपकी ज़रूरत हो सकती है।
किसी विषय के भीतर से कोई कार्रवाई बुलाने के लिए:
Copilot Studioमें, उस एजेंट के विषय पृष्ठ पर जाएं जिसे आप संपादित करना चाहते हैं।
एक नया विषय बनाएं, और उसका नाम मौसम प्राप्त करें रखें.
निम्नलिखित ट्रिगर वाक्यांश जोड़ें:
- क्या बारिश होगी
- आज का पूर्वानुमान
- मौसम की जानकारी लें
- क्या मौसम है
नोड जोड़ें (+) का चयन करें और फिर कार्रवाई कॉल करें का चयन करें. प्लगइन क्रियाएँ (पूर्वावलोकन) टैब पर जाएँ और फिर आपके द्वारा पहले बनाई गई क्रिया का चयन करें, मौसम पूर्वानुमान प्राप्त करें।
आपका प्लगइन क्रिया (पूर्वावलोकन) नोड अब आपके विषय में जोड़ दिया गया है।
सहेजें चुनें.
किसी विषय से कोई कार्रवाई कॉल करते समय इनपुट ओवरराइड करें
डिफ़ॉल्ट रूप से, जब आपकी कार्रवाई चलती है, तो आपका एजेंट उपयोगकर्ता के लिए आवश्यक इनपुट भरने हेतु प्रश्न तैयार करता है। हालाँकि, आप एक या अधिक इनपुट को ओवरराइड करना चाह सकते हैं और उपयोगकर्ता से पूछने के बजाय एक स्पष्ट मान प्रदान कर सकते हैं। आप इनपुट्स अनुभाग के भीतर प्लगइन एक्शन कॉन्फ़िगरेशन को ओवरराइड कर सकते हैं। या, आप मानों को केवल तभी ओवरराइड कर सकते हैं जब आपकी कार्रवाई किसी विशिष्ट विषय से उपयोग की जाती है:
नोड पर सेट वैल्यू का चयन करें और वह इनपुट चुनें जिसे आप ओवरराइड करना चाहते हैं।
इनपुट के लिए मान टाइप करके, चर चुनकर या सूत्र का उपयोग करके मान दर्ज करें।
अब चूंकि यह इनपुट ओवरराइड हो गया है, इसलिए एजेंट उपयोगकर्ता से कोई मान नहीं पूछता।
AI क्रियाओं के लिए प्रमाणीकरण सक्षम करें
कुछ क्रियाएं, जब AI क्रियाओं के आधार पर बनाई जाती हैं, तो उन्हें सही ढंग से काम करने के लिए प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है, जैसे कि डायनेमिक प्रॉम्प्ट या अन्य जो API को कॉल करते हैं। Dataverse
क्रियाएँ हमेशा उपयोगकर्ता संदर्भ में एजेंट के रनटाइम में चलाई जाती हैं और प्रमाणीकरण सक्षम होने तक नहीं चलाई जा सकतीं. दो प्रकार की प्रमाणीकरण विधियाँ समर्थित हैं:
कनेक्टर क्रिया गुण पर जाएँ.
अंतिम उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के अंतर्गत, एजेंट लेखक प्रमाणीकरण का चयन करें.
एजेंट परीक्षण फलक में या किसी वांछित चैनल में अनुभव को प्रकाशित करें और उसका परीक्षण करें.
उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल के साथ प्रवाह क्रियाओं का उपयोग करें
प्रवाह क्रियाओं को उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। समर्थित चैनल में प्रवाह का उपयोग करने के लिए आपके एजेंट संवाद में किसी विशेष कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं होती है, और उपयोगकर्ता किसी दिए गए अनुभव में किसी दिए गए प्रवाह के लिए अपने कनेक्शन प्रबंधित करने में सक्षम होते हैं।
आपकी लाइब्रेरी में प्लगइन्स के आधार पर कार्यों के लिए प्रमाणीकरण
जब AI प्लगइन्स के आधार पर बनाया जाता है, तो क्रियाओं को सही ढंग से काम करने के लिए प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है। यह आमतौर पर प्रॉम्प्ट या अन्य API पर आधारित क्रियाओं के साथ देखा जाता है जो Dataverse API को कॉल करते हैं। प्लगइन्स पर आधारित क्रियाएं हमेशा उपयोगकर्ता संदर्भ में चलाई जाती हैं और प्रमाणीकरण सक्षम होने तक नहीं चलाई जा सकतीं। दो प्रकार की प्रमाणीकरण विधियाँ समर्थित हैं:
एकीकृत प्रमाणीकरण (टीम्स और Power Apps): यदि आप अपने एजेंट को टीम्स चैनल पर प्रकाशित करना चाहते हैं, तो आप इस प्रमाणीकरण विधि का उपयोग कर सकते हैं. यह विधि किसी भी ऐप में एम्बेड किए गए एजेंटों के लिए भी काम करती है जो PPAPI मानक के साथ निर्मित टोकन का उपयोग करते हैं। Power Platform
मैनुअल प्रमाणीकरण (तृतीय-पक्ष एजेंट): इस प्रमाणीकरण विधि में एक Microsoft Entra आईडी कनेक्शन की स्थापना शामिल है।
मैन्युअल प्रमाणीकरण कनेक्शन बनाने के लिए:
