聊天机器人概念
当创建助手时，您需要先考虑一些重要概念，然后才能生成助手。
语言理解
当人类使用文本或语音与计算机应用程序交互时，他们不应使用应用程序的内部指令。 计算机应用程序必须能够处理以自然方式提供的语言，并且对人类所表达的含义相应地做出反应。 自然语言处理是一项 AI 功能，可提供人类和计算机语言之间的连接，并且允许人类和计算机应用程序以自然方式协同工作。
Microsoft Copilot Studio 托管多个 AI 模型和 AI 功能，其核心是基于转换器的自然语言处理模型。 Microsoft Copilot Studio 使用语言理解 (LUIS) 服务的自然语言处理，该服务是 Azure Cognitive Services 的一部分。
Microsoft Copilot Studio 采用语言理解模型，该模型使用由深层神经模型提供支持的基于示例的方法。 此类型的大型模型只需要使用大量数据进行一次训练；之后，它可用于使用更少示例且无需训练的特定任务。 具体而言，对于 Microsoft Copilot Studio，使用本模型可为助手制作者提供一种直观的方式，使他们能够自信地处理自己的助手内容，而无需 AI 专家的参与。
主题
Microsoft Copilot Studio 的工作原理是标识用户询问的话题，然后就该话题开展对话。
主题是对话的主要话题。 Microsoft Copilot Studio 助手最多可包含 1,000 个主题。 每个主题都是单独的对话路径。 这是助手中主题的组合，可提供自然对话流。 您可以为需要助手响应的任务或请求创建主题。
主题可定义您的助手的用途，并且是创建助手的第一步。 主题包含两个部分：
触发短语 - 用户将输入的关键字、短语或言语。
对话节点 - 确定您的助手应如何响应。
每个主题都有自己与助手的对话流。 当助手标识主题的触发器时，该助手的对话将启动。
使用自然语言处理模型意味着，在 Microsoft Copilot Studio 中，当您为一个主题设计触发短语时，您只需要提供几个示例，通常为单个主题提供 5 到 10 个短语。 触发短语越短越好，您的目标应该是 2 到 10 个单词。 此外，您需要确保触发短语具有不同语义；更改一个动词或名词就足以扩展主题的范围。 添加新冠词等元素（更改或添加 the、a 或 an）、更改大写、添加缩略词（you're 或 don't）或添加复数不会改进触发，因为自然语言处理模型中已考虑了缩略词。
生成主题
许多组织将在文档或网站上提供程序、产品信息、常见问题解答 (FAQ) 和其他信息。 Microsoft Copilot Studio 可以提取信息，并使用建议主题选项创建带有触发短语的主题。
注意
如果您要使用 Microsoft Dynamics 365 Customer Service Insights，可以从 Customer Service Insights 中选择主题，然后将主题和触发短语添加到您的 Microsoft Copilot Studio 助手。
实体
Microsoft Copilot Studio 尝试从用户输入的短语中提取信息。 本提取的信息可用于控制对话的路径。 Microsoft Copilot Studio 使用实体标识文本短语中的信息，例如名称、日期和数字。 然后，您的助手可以使用此信息来决定对话中适当的下一步。
实体是助手可以从输入到助手的短语中标识的人员、地点和事情。 Microsoft Copilot Studio 包括一组最常用对象的预生成实体，您可以为您要生成的业务解决方案的域创建自定义实体。
渠道
Azure Bot Framework 将助手的逻辑从与不同服务的通信中区分开来。 当创建助手时，仅在助手嵌入到具有 Web 聊天渠道的网站上时，才能使用助手。 您可以将渠道添加到助手，以使其在其他平台和服务（称为渠道）上可用。
Azure 机器人服务的一个主要好处是，您可以只开发一次助手，然后连接到多个渠道，而无需更改每个渠道的代码来处理该渠道的特定要求和格式。 Azure 机器人服务处理这些要求并转换格式。
以下渠道可用于连接到助手：
Alexa
Direct Line
Direct Line Speech
电子邮件
Facebook
GroupMe
Kik
Line
Microsoft Teams
Skype
Slack
Telegram
电话
Twilio（短信）
Web 聊天
Microsoft Copilot Studio 可以部署到同一渠道。