Aracılığıyla paylaş

Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu OpenAI örneğini kullanmaya başlama

  • Makale

Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu OpenAI örneği, akıllı sanal yardımcılar oluşturmak için Çağrı Otomasyonu SDK'sını ve azure yapay zeka hizmetleriyle yakın zamanda duyurulan genel önizleme tümleştirmesini nasıl kullanabileceğinizi gösterir.

Bu örnekte, bu örneği makinenizde yerel olarak çalıştırmadan önce bu örneğin ne yaptığını ve önkoşul olarak nelere ihtiyacınız olduğunu ele alacağız.

Kodu indirin

GitHub'da bu örneğe yönelik projeyi bulun. Kendiniz denemek için bu kodu indirebilir ve yerel olarak çalıştırabilirsiniz.

Genel bakış

Bu örnek, Çağrı Otomasyonu'nu kullanarak çağrıları işleyebilecek ve Azure OpenAI tarafından sağlanan akıllı yanıtların yanı sıra Metin Okuma ve Konuşmayı Metne Dönüştürme gibi yapay zeka özellikleri sağlamak için Azure AI hizmetleriyle yeni duyurulan tümleştirmeyi kullanarak müşterilere yanıt verebilen bir sanal yardımcı oluşturmanıza yardımcı olan sunucu tarafı bir uygulamadır.

Bu Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu AI örneği, gelen çağrıyı yanıtlamak için Çağrı Otomasyonu SDK'sının nasıl kullanılacağını gösterir, KonuşmaDan Metne desteğiyle Çağrı Otomasyonu tanıma API'sini kullanarak kullanıcı ses girişini tanır. Giriş tanındıktan sonra, bu bilgileri bir yanıt için OpenAI'ye gönderir ve Metin Okuma desteğiyle Çağrı Otomasyonu yürütme API'sini kullanarak OpenAI tarafından sağlanan yanıtı arayana yürütür.

Önkoşullar

Kurulum yönergeleri

Bu örneği çalıştırmadan önce , 'Önkoşullar' bölümünde belirtilen kaynakları aşağıdaki yapılandırma güncelleştirmeleriyle ayarlamanız gerekir:

1. Azure DevTunnel'inizi ayarlama ve barındırma

Azure DevTunnels , İnternet'te barındırılan yerel web hizmetlerini paylaşmanızı sağlayan bir Azure hizmetidir. Yerel geliştirme ortamınızı genel İnternet'e bağlamak için aşağıdaki komutları kullanın. Bu, kalıcı uç nokta URL'si olan ve anonim erişime izin veren bir tünel oluşturur. Ardından bu uç noktayı Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu hizmetinden olayları çağıran uygulamanıza bildirmek için kullanacağız.

devtunnel create --allow-anonymous
devtunnel port create -p 5165
devtunnel host

2. Azure AI hizmetleri kaynağına bağlanan Azure İletişim Hizmetleri Kaynağına Yönetilen Kimlik ekleme

Bu belgedeki yönergeleri izleyin.

3. Gerekli API Anahtarlarını ve uç noktalarını ekleyin

Aşağıdaki ayarları yapılandırmak için appsettings.json dosyasını açın:

  • DevTunnelUri: geliştirme tüneli uç noktanız
  • CognitiveServiceEndpoint: Azure AI hizmetleri uç noktası
  • AcsConnectionString: Azure İletişim Hizmeti kaynağının bağlantı dizesi.
  • AzureOpenAIServiceKey: Yapay zekanın Hizmet Anahtarını açma
  • AzureOpenAIServiceEndpoint: Yapay zekanın Hizmet Uç Noktasını açma
  • AzureOpenAIDeploymentModelName: Yapay zekanın Model adını açın

Uygulamayı çalıştırma

  1. Azure DevTunnel: AzureDevTunnel URI'nizin etkin olduğundan ve localhost uygulamanızın doğru bağlantı noktasına işaretdiğinden emin olun
  2. Örnek dotnet run uygulamayı derlemek ve çalıştırmak için komutunu çalıştırın
  3. DevTunnel URI'nize işaret eden IncomingCall Olayı için bir Event Grid Web Kancası kaydedin. Buradaki yönergeler.

Bu işlem tamamlandıktan sonra çalışan bir uygulamanız olmalıdır. Bu örneği test etmenin en iyi yolu, Azure İletişim Hizmetleri telefon numaranıza bir arama yapmak ve akıllı temsilcinizle konuşmaktır.

Sonraki adımlar

Kodu indirin

GitHub'da bu örneğe yönelik projeyi bulun. Kendiniz denemek için bu kodu indirebilir ve yerel olarak çalıştırabilirsiniz.

Genel bakış

Bu örnek, Çağrı Otomasyonu'nu kullanarak çağrıları işleyebilecek ve Azure OpenAI tarafından sağlanan akıllı yanıtların yanı sıra Metin Okuma ve Konuşmayı Metne Dönüştürme gibi yapay zeka özellikleri sağlamak için Azure AI hizmetleriyle yeni duyurulan tümleştirmeyi kullanarak müşterilere yanıt verebilen bir sanal yardımcı oluşturmanıza yardımcı olan sunucu tarafı bir uygulamadır.

Bu Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu yapay zeka örneği, gelen çağrıyı yanıtlamak için Çağrı Otomasyonu SDK'sının nasıl kullanılacağını gösterir. Konuşmadan Metne dönüştürme desteğiyle Çağrı Otomasyonu tanıma API'sini kullanarak kullanıcı sesi girişini tanır. Giriş tanındıktan sonra, bu bilgileri bir yanıt için OpenAI'ye gönderir ve Metin Okuma desteğiyle Çağrı Otomasyonu yürütme API'sini kullanarak OpenAI tarafından sağlanan yanıtı arayana yürütür.

Önkoşullar

Örneği ilk kez çalıştırmadan önce

  • Aşağıdaki ayarları yapılandırmak için kaynaklar klasöründeki application.yml dosyasını açın

    • connectionstring: Azure İletişim Hizmeti kaynağının bağlantı dizesi.
    • basecallbackuri: Uygulamanın temel URL'si. Yerel geliştirme için geliştirme tüneli URL'sini kullanın.
    • cognitiveServicesUrl: Azure AI hizmetleri uç noktası
    • azureOpenAiServiceKey: Yapay zekanın Hizmet Anahtarını açma
    • azureOpenAiServiceEndpoint: Yapay zekanın Hizmet Uç Noktasını açma
    • openAiModelName: Yapay zekanın Model adını açın

Azure DevTunnel'inizi ayarlama ve barındırma

Azure DevTunnels , İnternet'te barındırılan yerel web hizmetlerini paylaşmanızı sağlayan bir Azure hizmetidir. Yerel geliştirme ortamınızı genel İnternet'e bağlamak için sağlanan komutları kullanın. Bu, kalıcı uç nokta URL'si olan ve anonim erişime izin veren bir tünel oluşturur. Ardından bu uç noktayı Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu hizmetinden olayları çağıran uygulamanıza bildirmek için kullanacağız.

devtunnel create --allow-anonymous
devtunnel port create -p 8080
devtunnel host

Uygulamayı çalıştırma

  • pom.xml dosyasını içeren dizine gidin ve aşağıdaki mvn komutlarını kullanın:
    • Uygulamayı derleme: mvn derleme
    • Paketi derleme: mvn paketi
    • Uygulamayı yürütme: mvn exec:java
  • Swagger kullanıcı arabirimine şu konumdan erişin: http://localhost:8080/swagger-ui.html
    • Örnek Uygulamayı çalıştırmak için GET /outboundCall'ı deneyin

Bu işlem tamamlandıktan sonra çalışan bir uygulamanız olmalıdır. Bu örneği test etmenin en iyi yolu, Azure İletişim Hizmetleri telefon numaranıza bir arama yapmak ve akıllı temsilcinizle konuşmaktır.

Sonraki adımlar

Kodu indirin

GitHub'da bu örneğe yönelik projeyi bulun. Kendiniz denemek için bu kodu indirebilir ve yerel olarak çalıştırabilirsiniz.

Genel bakış

Bu örnek, Çağrı Otomasyonu'nu kullanarak çağrıları işleyebilecek ve Azure OpenAI tarafından sağlanan akıllı yanıtların yanı sıra Metin Okuma ve Konuşmayı Metne Dönüştürme gibi yapay zeka özellikleri sağlamak için Azure AI hizmetleriyle yeni duyurulan tümleştirmeyi kullanarak müşterilere yanıt verebilen bir sanal yardımcı oluşturmanıza yardımcı olan sunucu tarafı bir uygulamadır.

Bu Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu AI örneği, gelen çağrıyı yanıtlamak için Çağrı Otomasyonu SDK'sının nasıl kullanılacağını gösterir, KonuşmaDan Metne desteğiyle Çağrı Otomasyonu tanıma API'sini kullanarak kullanıcı ses girişini tanır. Giriş tanındıktan sonra, bu bilgileri bir yanıt için OpenAI'ye gönderir ve Metin Okuma desteğiyle Çağrı Otomasyonu yürütme API'sini kullanarak OpenAI tarafından sağlanan yanıtı arayana geri gönderir.

Önkoşullar

Kurulum yönergeleri

Bu örneği çalıştırmadan önce , 'Önkoşullar' bölümünde belirtilen kaynakları aşağıdaki yapılandırma güncelleştirmeleriyle ayarlamanız gerekir:

1. Azure DevTunnel'inizi ayarlama ve barındırma

Azure DevTunnels , İnternet'te barındırılan yerel web hizmetlerini paylaşmanızı sağlayan bir Azure hizmetidir. Yerel geliştirme ortamınızı genel İnternet'e bağlamak için bu belgede sağlanan komutları kullanın. Bu, kalıcı uç nokta URL'si olan ve anonim erişime izin veren bir tünel oluşturur. Uygulamanıza ACS Çağrı Otomasyonu hizmetinden olayları çağıranları bildirmek için bu uç noktayı kullanacağız.

devtunnel create --allow-anonymous
devtunnel port create -p 8080
devtunnel host

2. Azure AI hizmetleri kaynağına bağlanan Azure İletişim Hizmetleri Kaynağına Yönetilen Kimlik ekleme

Bu belgedeki yönergeleri izleyin.

3. Gerekli API Anahtarlarını ve uç noktalarını ekleyin

.env Aşağıdaki ayarları yapılandırmak için dosyayı açın

  1. CONNECTION_STRING: Azure İletişim Hizmeti kaynağının bağlantı dizesi.
  2. CALLBACK_URI: Uygulamanın temel URL'si. (Yerel geliştirme için geliştirme tüneli URL'sini değiştirin)
  3. COGNITIVE_SERVICE_ENDPOINT: Azure AI Hizmeti uç noktası
  4. AZURE_OPENAI_SERVICE_KEY: Azure OpenAI hizmet anahtarı
  5. AZURE_OPENAI_SERVICE_ENDPOINT: Azure OpenAI uç noktası
  6. AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_MODEL_NAME: Azure OpenAI dağıtım adı
  7. AGENT_PHONE_NUMBER: Sorguları çözümlemek için aramayı aktarmak için aracı telefon numarası

Uygulamayı çalıştırma

  1. Yeni bir PowerShell penceresi açın, klasöre cd yazın callautomation-openai-sample ve komutunu çalıştırın npm run dev
  2. Tarayıcı aşağıdaki sayfayla birlikte açılır. Aksi takdirde adresine gidin http://localhost:8080/
  3. DevTunnel URI'nize işaret eden IncomingCall Olayı için bir Event Grid Web Kancası kaydedin. Buradaki yönergeler.

Bu işlem tamamlandıktan sonra çalışan bir uygulamanız olmalıdır. Bu örneği test etmenin en iyi yolu, Azure İletişim Hizmetleri telefon numaranıza bir arama yapmak ve akıllı temsilcinizle konuşmaktır.

Sonraki adımlar

Kodu indirin

GitHub'da bu örneğe yönelik projeyi bulun. Kendiniz denemek için bu kodu indirebilir ve yerel olarak çalıştırabilirsiniz.

Genel bakış

Bu örnek, Çağrı Otomasyonu kullanarak çağrıları işleyebilen bir sanal yardımcı oluşturmanıza yardımcı olan bir sunucu tarafı uygulamasıdır. Ayrıca yardımcınızın Azure OpenAI tarafından sağlanan akıllı yanıtların yanı sıra Metin Okuma ve Konuşmayı Metne dönüştürme gibi yapay zeka özellikleri sağlayan Azure AI hizmetlerini kullanan müşterilere yanıt vermesini sağlar.

Bu Azure İletişim Hizmetleri Çağrı Otomasyonu AI örneği, gelen çağrıyı yanıtlamak için Çağrı Otomasyonu SDK'sının nasıl kullanılacağını gösterir, KonuşmaDan Metne desteğiyle Çağrı Otomasyonu tanıma API'sini kullanarak kullanıcı ses girişini tanır. Sistem girişi tanıdığında, bir yanıt için bilgileri OpenAI'ye gönderir ve Çağrı Otomasyonu yürütme API'sini Metin Okuma desteğiyle birlikte kullanarak OpenAI tarafından sağlanan yanıtı arayana geri döndürür.

Önkoşullar

  • Etkin aboneliği olan bir Azure hesabı oluşturun. Ayrıntılar için bkz . Ücretsiz hesap oluşturma.
  • Azure İletişim Hizmetleri kaynağı oluşturma. Ayrıntılar için bkz . Azure İletişim Kaynağı Oluşturma. Bu örnek için kaynak bağlantı dizesi kaydetmeniz gerekir.
  • Arama özellikli bir telefon numarası. Bir telefon numarası alın.
  • Azure Dev Tunnels CLI. Ayrıntılar için bkz . Geliştirme tünellerini etkinleştirme.
  • Azure AI Multi service kaynağı oluşturun. Ayrıntılar için bkz . Azure AI hizmetleri kaynağı oluşturma.
  • Azure OpenAI Kaynağı ve Dağıtılan Model. Bkz. yönergeler.
  • Azure Dev Tunnel oluşturma ve barındırma. Buradaki yönergeler.
  • Python 3.7 veya üzeri (şu anda sürüm 3.12'nin OpenAI kitaplıklarını desteklemediğini unutmayın).

Kurulum yönergeleri

Bu örneği çalıştırmadan önce , 'Önkoşullar' bölümünde belirtilen kaynakları aşağıdaki yapılandırma güncelleştirmeleriyle ayarlamanız gerekir:

1. Python ortamını ayarlama

Python sanal ortamını oluşturup etkinleştirin ve aşağıdaki komutu kullanarak gerekli paketleri yükleyin

pip install -r requirements.txt
2. Azure DevTunnel'inizi ayarlama ve barındırma

Azure DevTunnels , İnternet'te barındırılan yerel web hizmetlerini paylaşmanızı sağlayan bir Azure hizmetidir. Yerel geliştirme ortamınızı genel İnternet'e bağlamak için sağlanan komutları kullanın. Bu işlem, kalıcı uç nokta URL'sine sahip bir tünel oluşturur ve anonim erişime izin verir. Uygulamanıza ACS Çağrı Otomasyonu hizmetinden olayları çağıranları bildirmek için bu uç noktayı kullanacağız.

devtunnel create --allow-anonymous
devtunnel port create -p 8080
devtunnel host

3. Azure AI hizmetleri kaynağına bağlanan Azure İletişim Hizmetleri Kaynağına Yönetilen Kimlik ekleme

Bu belgedeki yönergeleri izleyin.

4. Gerekli API Anahtarlarını ve uç noktalarını ekleyin

Aşağıdaki ayarları yapılandırmak için dosyayı açın main.py

    • CALLBACK_URI_HOST: geliştirme tüneli uç noktanız
    • COGNITIVE_SERVICE_ENDPOINT: Azure AI Services uç noktası
    • ACS_CONNECTION_STRING: Azure İletişim Hizmeti kaynağının bağlantı dizesi.
    • AZURE_OPENAI_SERVICE_KEY: Yapay zekanın Hizmet Anahtarını açma
    • AZURE_OPENAI_SERVICE_ENDPOINT: Yapay zekanın Hizmet Uç Noktasını açma
    • AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_MODEL_NAME: Yapay zekanın Model adını açın
    • AGENT_PHONE_NUMBER: Aramayı aktarmak için Aracı Telefon Numarası

Uygulamayı çalıştırma

  1. Klasöre callautomation-openai-sample gidin ve hata ayıklama modunda çalıştırın main.py veya komutu python ./main.py kullanarak PowerShell, Komut İstemi veya Unix Terminali'nden çalıştırın
  2. Tarayıcı aşağıdaki sayfayla birlikte açılır. Aksi takdirde, bu url'ye http://localhost:8080/ veya geliştirme tüneli URL'nize gidin.
  3. DevTunnel URI'nize işaret eden IncomingCall Olayı için bir Event Grid Web Kancası kaydedin. Buradaki yönergeler.

Bunu tamamladıktan sonra uygulamanızın çalışır durumda olması gerekir. Bu örneği test etmenin en iyi yolu, Azure İletişim Hizmetleri telefon numaranıza bir arama yapmak ve akıllı temsilcinizle konuşmaktır.

Sonraki adımlar