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Comece a utilizar a biblioteca de IA do Teams com o exemplo do LightBot, que foi concebido para o ajudar no processo de criação de aplicações que podem controlar luzes, como ativá-las e desativá-las através da biblioteca de IA do Teams. O bot utiliza o modelo gpt-3.5-turbo para conversar com os utilizadores do Microsoft Teams e responder de forma educada e respeitosa, mantendo-se dentro do âmbito da conversação.
Pré-requisitos
Para começar, certifique-se de que tem as seguintes ferramentas:
Primeiro, crie a chave da API OpenAI para utilizar o GPT da OpenAI. Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Microsoft Azure, tem de criar um serviço Azure OpenAI.
Se já executou os exemplos antes ou encontrou um erro de runtime, siga estes passos para começar de novo:
Verifique todos os .env ficheiros e env/.env.*.* no exemplo e elimine quaisquer valores preenchidos automaticamente para garantir que o Teams Toolkit gera novos recursos automaticamente.
Se não quiser que o Teams Toolkit gere o ID e a palavra-passe da aplicação, atualize o BOT_ID e BOT_PASSWORD no ficheiro com os .env seus próprios valores.
Remova valores ou deixe os valores em branco para SECRET_BOT_PASSWORD e TEAMS_APP_UPDATE_TIME no .env ficheiro para evitar conflitos.
O Teams Toolkit aprovisiona BOT_ID e recursos BOT_PASSWORD automaticamente. Se quiser utilizar os seus próprios recursos, tem de os adicionar manualmente ao .env ficheiro. O Teams Toolkit não gera automaticamente os seguintes recursos:
Uma chave OpenAI ou OpenAI do Azure
Uma base de dados ou opções de armazenamento semelhantes
Criar e executar a aplicação de exemplo
Introdução à biblioteca de IA do Teams com o exemplo do LightBot. Permite que o localhost do seu computador execute rapidamente um exemplo baseado na biblioteca de IA do Teams.
Aceda à localização onde clonou o repositório teams-ai e selecione a pasta teams-ai .
Selecione Selecionar Pasta.
Selecione Ver>Terminal. É aberta uma janela de terminal.
Na janela do terminal, execute o seguinte comando para aceder à pasta js :
cd .\js\
Execute o seguinte comando para instalar dependências:
yarn install
Execute o seguinte comando para criar dependências:
yarn build
Após a instalação das dependências, selecioneAbrir Pasta de Ficheiros>.
Aceda a teams-ai > js > samples> 03.ai-concepts> c.actionMapping-lightBot e selecione Selecionar Pasta. Todos os ficheiros do exemplo do LightBot estão listados na secção EXPLORADOR no Visual Studio Code.
Atualize os seguintes passos com base nos serviços de IA que selecionar.
Um separador do browser abre o cliente Web do Teams para adicionar o bot ao seu inquilino.
Selecione Adicionar.
Quando a aplicação é adicionada, é apresentada uma caixa de diálogo para selecionar o âmbito necessário.
Selecione Abrir para abrir a aplicação no âmbito pessoal.
Em alternativa, pode procurar e selecionar o âmbito necessário ou selecionar um canal, conversa ou reunião a partir da lista e percorrer a caixa de diálogo para selecionar Ir.
É aberta uma janela de chat.
Na área de composição de mensagens, envie uma mensagem para invocar o bot.
Primeiro, crie a chave da API OpenAI para utilizar o GPT da OpenAI. Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Microsoft Azure, tem de criar um serviço Azure OpenAI.
Se já executou os exemplos antes ou encontrou um erro de runtime, siga estes passos para começar de novo:
Verifique todos os .env ficheiros e env/.env.*.* no exemplo e elimine quaisquer valores preenchidos automaticamente para garantir que o Teams Toolkit gera novos recursos automaticamente.
Se não quiser que o Teams Toolkit gere o ID e a palavra-passe da aplicação, atualize o MicrosoftAppId e MicrosoftAppPassword no ficheiro com os .env seus próprios valores.
Remova valores ou deixe os valores em branco para SECRET_BOT_PASSWORD e TEAMS_APP_UPDATE_TIME no .env ficheiro para evitar conflitos.
O Teams Toolkit aprovisiona MicrosoftAppId e recursos MicrosoftAppPassword automaticamente. Se quiser utilizar os seus próprios recursos, tem de os adicionar manualmente ao .env ficheiro. O Teams Toolkit não gera automaticamente os seguintes recursos:
Uma chave OpenAI ou OpenAI do Azure
Uma base de dados ou opções de armazenamento semelhantes
Aceda a Prompts/sequence/skprompt.txt e atualize o seguinte código no skprompt.txt ficheiro:
The following is a conversation with an AI assistant.
The assistant can turn a light on or off.
The assistant must return the following JSON structure:
{"type":"plan","commands":[{"type":"DO","action":"<name>","entities":{"<name>":<value>}},{"type":"SAY","response":"<response>"}]}
The following actions are supported:
- LightsOn
- LightsOff
- Pause time=<duration in ms>
- LightStatus
The lights are currently {{getLightStatus}}.
Always respond in the form of a JSON based plan. Stick with DO/SAY.
No menu pendente de depuração, selecione Túneis> DevCriar um Túnel...
Selecione a Conta a utilizar para criar o túnel. As contas do Azure, da Conta Microsoft (MSA) e do GitHub são suportadas. Atualize as seguintes opções:
Nome: introduza um nome para o túnel.
Tipo de Túnel: selecione Persistente ou Temporário.
Acesso: selecione Público.
Selecione OK. O Visual Studio apresenta uma mensagem de confirmação a indicar que é criado um túnel.
O túnel que criou está listado em Túneis > Dev (nome do túnel).
Aceda a Gerenciador de Soluções e selecione o seu projeto.
Clique com o botão direito do rato no menu e selecione Teams Toolkit>Preparar Dependências de Aplicações do Teams.
Se lhe for pedido, inicie sessão na sua conta do Microsoft 365. Recebe uma mensagem a informar que as dependências da aplicação Teams estão preparadas com êxito.
Selecione OK.
Selecione F5 ou selecione Depurar>Iniciar.
Selecione Adicionar para adicionar o bot ao seu inquilino.
Quando a aplicação é adicionada, é apresentada uma caixa de diálogo para selecionar o âmbito necessário.
Selecione Abrir para abrir a aplicação no âmbito pessoal.
Em alternativa, pode procurar e selecionar o âmbito necessário ou selecionar um canal, conversa ou reunião a partir da lista e percorrer a caixa de diálogo para selecionar Ir.
É aberta uma janela de chat.
Na área de composição de mensagens, envie uma mensagem para invocar o bot.
Também pode implementar os exemplos no Azure com o Teams Toolkit. Para implementar, siga estes passos:
No Visual Studio, aceda a Gerenciador de Soluções e selecione o projeto.
Clique com o botão direito do rato no menu e selecioneAprovisionamento doTeams Toolkit> na Cloud. O Toolkit aprovisiona o seu exemplo no Azure.
Clique com o botão direito do rato no menu e selecione Teams ToolkitDeploy to the Cloud (Implementar no Teams Toolkit > deploy to the Cloud).
Pré-requisitos
Para começar, certifique-se de que tem as seguintes ferramentas:
Primeiro, crie a chave da API OpenAI para utilizar o GPT da OpenAI. Se quiser alojar a sua aplicação ou aceder a recursos no Microsoft Azure, tem de criar um serviço Azure OpenAI.
Se já executou os exemplos antes ou encontrou um erro de runtime, siga estes passos para começar de novo:
Verifique todos os .env ficheiros e env/.env.*.* no exemplo e elimine quaisquer valores preenchidos automaticamente para garantir que o Teams Toolkit gera novos recursos automaticamente.
Se não quiser que o Teams Toolkit gere o ID e a palavra-passe da aplicação, atualize o BOT_ID e BOT_PASSWORD no ficheiro com os .env seus próprios valores.
Remova valores ou deixe os valores em branco para SECRET_BOT_PASSWORD e TEAMS_APP_UPDATE_TIME no .env ficheiro para evitar conflitos.
O Teams Toolkit aprovisiona BOT_ID e recursos BOT_PASSWORD automaticamente. Se quiser utilizar os seus próprios recursos, tem de os adicionar manualmente ao .env ficheiro. O Teams Toolkit não gera automaticamente os seguintes recursos:
Uma chave OpenAI ou OpenAI do Azure
Uma base de dados ou opções de armazenamento semelhantes
Aceda à pasta onde clonou o repositório e selecione 04.ai.c.actionMapping.lightBot. Todos os ficheiros do exemplo do LightBot estão listados na secção EXPLORADOR no Visual Studio Code.
Em EXPLORADOR, duplique o ficheiro sample.env e atualize o ficheiro duplicado para .env.
Para instalar as seguintes dependências, aceda a Ver>Terminal e execute os seguintes comandos:
Dependências
Comando
python-dotenv
pip install python-dotenv
load-dotenv
pip install load-dotenv
teams-ai
pip install teams-ai
botbuilder-core
pip install botbuilder-core
Atualize config.json e bot.py com o nome da implementação do modelo.
Aceda a Ver>Paleta de Comandos... ou selecione Ctrl+Shift+P.
Introduza Python: Criar Ambiente para criar um ambiente virtual.
Para depurar a sua aplicação, selecione F5.
Um separador do browser abre o cliente Web do Teams para adicionar o bot ao seu inquilino.
Selecione Adicionar.
Quando a aplicação é adicionada, é apresentada uma caixa de diálogo para selecionar o âmbito necessário.
Selecione Abrir para abrir a aplicação no âmbito pessoal.
Em alternativa, pode procurar e selecionar o âmbito necessário ou selecionar um canal, conversa ou reunião a partir da lista e percorrer a caixa de diálogo para selecionar Ir.
É aberta uma janela de chat.
Na área de composição de mensagens, envie uma mensagem para invocar o bot.
Ferramentas adicionais
Também pode utilizar as seguintes ferramentas para executar e configurar um exemplo:
CLI do Teams Toolkit: pode utilizar a CLI do Teams Toolkit para criar e gerir aplicações do Teams a partir da linha de comandos. Para obter mais informações, veja Instruções de configuração da CLI do Teams Toolkit.
Bot Framework Emulator: a Bot Framework Emulator é uma aplicação de ambiente de trabalho que lhe permite testar e depurar o bot localmente. Pode ligar ao bot ao introduzir o URL do ponto final do bot e o ID e a palavra-passe da aplicação Microsoft. Em seguida, pode enviar mensagens para o bot e ver as respetivas respostas em tempo real. Para obter mais informações, veja Bot Framework Emulator instruções de configuração.
Configuração manual: se preferir configurar os seus recursos manualmente, pode fazê-lo seguindo as instruções fornecidas pelos respetivos serviços. Para obter mais informações, veja manual set up instructions (Instruções de configuração manual).
Próxima etapa
Escolha uma das seguintes opções como passo seguinte:
Se quiser saber como utilizar a biblioteca de IA do Teams para criar um bot baseado em IA, selecione o seguinte: Criar com a biblioteca de IA do Teams
A fonte deste conteúdo pode ser encontrada no GitHub, onde você também pode criar e revisar problemas e solicitações de pull. Para obter mais informações, confira o nosso guia para colaboradores.
Comentários do Platform Docs
O Platform Docs é um projeto código aberto. Selecione um link para fornecer comentários:
O Teams Toolkit é uma extensão do Visual Studio Code e do Visual Studio 2022. Ajuda os programadores a criar e implementar aplicações do Teams com identidade integrada, armazenamento na cloud e outros serviços no Microsoft 365 e no Azure. Neste percurso do Learn, irá aprender a criar uma aplicação do Microsoft Teams com o Teams Toolkit for Visual Studio Code.
Saiba como criar uma aplicação com a biblioteca de IA do Teams com o componente de IA, armazenamento, registar origem de dados, migrar bot, pedidos e ações.
Neste artigo, saiba mais sobre as capacidades da biblioteca de IA do Teams, a lógica do bot, as capacidades dos Cartões Ajustáveis e a consulta da extensão de mensagens.
Saiba como criar um agente de motor personalizado com a biblioteca de IA do Teams e o Teams Toolkit, configurar dados no Azure OpenAI e configurar o agente do motor personalizado.
Saiba mais sobre a biblioteca de IA do Teams, estrutura de componentes centrados no Teams, modelação de linguagem natural, engenharia de pedidos, LLM, planeador de ações, API de assistentes, aumento.
Neste módulo, saiba como experimentar rapidamente a API de Assistentes com a biblioteca de IA do Teams no tutor de Matemática assistente exemplo com a ferramenta Intérprete de Código OpenAI.
Saiba como criar um agente de motor personalizado com a biblioteca de IA do Teams e configurar, compilar e implementar uma aplicação de bot com o Teams Toolkit.
Saiba como melhorar a experiência do utilizador em bots através de técnicas de transmissão em fluxo e transmitir mensagens através da biblioteca de IA do Teams e configurar mensagens de bot de transmissão em fluxo.