レベル: 中間
このチュートリアルでは、Azure OpenAI、Azure Communication Services、Microsoft Graph/Microsoft Graph Toolkit を基幹業務 (LOB) アプリケーションに統合して、ユーザーの生産性を向上させ、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、LOB アプリを次のレベルに引き上げる方法について説明します。 アプリケーションの主な機能は次のとおりです。
- AI: ユーザーが自然言語で質問し、その回答をデータベースのクエリに使用できる SQL に変換したり、電子メールや SMS メッセージを自動的に生成するために使用できるルールを定義したり、自然言語を使用して独自のカスタム データ ソースからデータを取得する方法を学習したりできます。 これらの機能には Azure OpenAI が使用されます。
- 通信: Azure Communication Services を使用して、顧客へのアプリ内通話と電子メール/SMS 機能を有効にします。
- 組織データ: コンテキストの切り替えを回避するために、ユーザーが顧客と連携する場合にユーザーが必要とする可能性がある関連する組織データ (ドキュメント、チャット、電子メール、予定表イベント) を取り込みます。 この種類の組織データへのアクセスを提供すると、ユーザーが Outlook、Teams、OneDrive、その他のカスタム アプリ、電話などに切り替える必要が減ります。これは、必要な特定のデータと機能がアプリで直接提供されるためです。 この機能には、Microsoft Graph と Microsoft Graph Toolkit が使用されます。
このアプリケーションは、ユーザーが顧客と関連データを管理できるシンプルな顧客管理アプリです。 これは、バックエンド API を呼び出してデータの取得、AI 機能の操作、電子メール/SMS メッセージの送信、組織データのプルを行う TypeScript を使用して構築されたフロントエンドで構成されています。 このチュートリアルで説明するアプリケーション ソリューションの概要を次に示します。
このチュートリアルでは、必要な Azure と Microsoft 365 のリソースを設定するプロセスについて説明します。 また、AI、通信、組織のデータ機能を実装するために使用されるコードについても説明します。 コードをコピーして貼り付ける必要はありませんが、一部の演習では、さまざまなシナリオを試すためにコードを変更する必要があります。
このチュートリアルで構築する内容
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チュートリアル全体を最初から最後まで完了するか、関心のある特定のトピックを完了することができます。 このチュートリアルは、次のトピックに分かれています。
- プロジェクト演習 ( 必要な演習) を複製します。
- AI 演習: Azure OpenAI リソース を作成し、それを使用して自然言語を SQL に変換し、電子メール/SMS メッセージを生成し、独自のデータとドキュメントを操作します。
- 通信の演習: Azure Communication Services リソース を作成し、それを使用してアプリから電話をかけ、電子メール/SMS メッセージを送信します。
- 組織データの演習: Microsoft Graph と Microsoft Graph Toolkit を使用して組織データを認証し、アプリケーションにプルできるように、Microsoft Entra ID アプリの登録を作成 します。
[前提条件]
- Node - Node 20+ と npm 10+ がこのプロジェクトに使用されます
- ギット
- Visual Studio Code (Visual Studio Code をお勧めしますが、任意のエディターを使用できます)
- Azure サブスクリプション
- Microsoft 365 開発者テナント
- Docker Desktop または別の OCI (Open Container Initiative) 準拠のコンテナー ランタイム ( Podman など)、またはコンテナーを実行できる nerdctl 。
このチュートリアルで使用する Microsoft Cloud Technologies
- Azure コミュニケーション サービス
- Azure OpenAI サービス
- マイクロソフト エントラ ID
- Microsoft Graph
- Microsoft Graph ツールキット