Construyendo tu Copilot personalizado: Una guía pro-code para acelerar el proceso
El potencial de la IA generativa está provocando que muchos profesionales del sector IT quieran o necesiten desarrollar su propio asistente virtual e integrarlo en herramientas de su día a día como por ejemplo Teams.
Microsoft ofrece dos soluciones que permiten crear productos más avanzados, según nuestro nivel técnico o tiempo disponible para el desarrollo. Por un lado, tenemos disponible la librería Teams AI library que podemos usarla en paralelo con Azure OpenAI Services. Por otro, la nueva herramienta Microsoft Copilot Studio.
Teams, como una plataforma de colaboración y videoconferencia, se posiciona como el entorno perfecto para incorporar a estos asistentes virtuales. Éste permite nuevas formas de colaboración y conversación natural. Gracias a esta herramienta, se pueden mantener conversaciones en chats, canales y reuniones, proporcionar respuestas relevantes y coordinarse con otros miembros del equipo.
¿cómo crear tu copilot 100% personalizado?
Dependiendo de los objetivos de la aplicación y las preferencias de desarrollo, existen diversas herramientas disponibles para la creación de un asistente virtual personalizado. Microsoft ofrece dos rutas principales de desarrollo:
- Azure OpenAI y Biblioteca de Inteligencia Artificial de Teams: Esta opción está dirigida a desarrolladores de código profesional enfocados en la creación de asistentes virtuales en Teams. Azure OpenAI y la Biblioteca de Inteligencia Artificial de Teams proporcionan un conjunto completo de herramientas que simplifican el desarrollo del asistente virtual y ofrecen funcionalidades específicas basadas en Teams. Es ideal para desarrolladores que requieren flexibilidad y potencia en entornos de codificación profesional y que buscan expandir su modelo de aplicación a otros aspectos de Teams. Sobre todo, extensiones de mensajes, pestañas, aplicaciones de reuniones, despliegue de vínculos, llamadas a bots y aplicaciones personales.
- Copilot Studio: Para creadores de todos los niveles. Ofrece un entorno de desarrollo gráfico o basado en lenguaje natural para crear e implementar asistentes virtuales en múltiples canales. Es la opción principal para usuarios menos técnicos. Sin embargo, los desarrolladores de código profesional pueden aprovechar las funcionalidades avanzadas dentro de la plataforma. Y, además, extender su asistente virtual mediante las habilidades del Microsoft Bot Framework.
Ambas opciones permiten la creación de asistentes virtuales personalizados impactantes para cualquier organización. Si consideras que Copilot Studio es la opción adecuada para ti, puedes obtener más información y probarlo de forma gratuita.
te ayudamos a crear tu copilot personalizado de manera más ágil y rápida
¿Quieres crear asistentes virtuales efectivos en Teams de manera más rápida y ágil? Sigue leyendo. A continuación, profundizaremos en la ruta de acceso de código profesional mediante Azure OpenAI y la Biblioteca de IA de Teams.
La pila de Copilot se estructura de la siguiente manera. El back-end, una capa de orquestación de IA y el front-end. Cada nivel de esta pila posee subcapas que se recomiendan para la creación del asistente virtual.
- Back-end:
El nivel de back-end comprende la infraestructura de IA que aloja el modelo de lenguaje grande (LLM). Así como los datos que pueden personalizar el modelo y hacer que las respuestas sean pertinentes para los usuarios. En este punto de la pila de Copilot, la contribución de Azure OpenAI Service y Azure es crucial.
Azure OpenAI Service ofrece acceso a la potente gama de modelos de lenguaje GPT de OpenAI, respaldada por la infraestructura líder en IA de Azure. Permite conectar un modelo base a los datos en Azure y garantiza compatibilidad con la seguridad y el cumplimiento empresarial. Junto con características de IA dedicadas, como el filtrado de contenido responsable. La implementación global y escalable de los modelos en la infraestructura de Azure se realiza con unos pocos clics. Se aprovecha el rendimiento de supercomputación de las máquinas virtuales de la serie N de Azure y miles de GPU H100 de NVIDIA.
Teams es compatible con diversas plataformas de modelo. Pero la elección de Azure OpenAI y Azure para el back-end de la pila de Copilot ofrece una base sólida. Ésta respalda el crecimiento responsable de la IA. Permitiendo así a los desarrolladores enfocarse en la creación de la mejor aplicación de IA para las necesidades de los usuarios.
- Orquestación de IA:
La orquestación de IA gestiona los múltiples componentes y servicios de IA dentro de su asistente virtual personalizado. De ese modo, los coordina para llevar a cabo tareas complejas de manera conjunta. En lugar de resumir una reunión, su IA puede identificar, crear y completar múltiples tareas de seguimiento de la misma según sea necesario.
Para crear un asistente virtual centrado en Teams, Azure OpenAI y la biblioteca de inteligencia artificial de Teams, ofrecen un conjunto completo de funciones de orquestación. Al utilizar la biblioteca de inteligencia artificial de Teams, se integran automáticamente diversas funcionalidades en la aplicación de inteligencia artificial. Como la lógica conversacional y un motor de planificación avanzado, para identificar la intención del usuario y asignar acciones correspondientes.
Otras áreas, como la ingeniería de notificaciones, se simplifican para instruir a la aplicación de IA sobre cómo interactuar con los usuarios. E, incluso, dotarla de una personalidad atractiva. Esta biblioteca permite que la IA realice acciones de varios pasos de manera independiente y confiable. La optimización de estas áreas depende de las necesidades de la aplicación y la experimentación puede ayudar a descubrir qué funciona mejor para los usuarios en Teams. El Playground de Azure OpenAI permite probar rápidamente diferentes solicitudes. Mientras que la biblioteca de inteligencia artificial de Teams incluye varios ejemplos para mostrar sus funcionalidades.
- Front-end:
El front-end comprende la experiencia del usuario (UX) para interactuar con la aplicación de IA de manera conversacional. Puede ser una interfaz de chat en un bot o un panel en las aplicaciones de Microsoft 365. Como, por ejemplo, Copilot de Microsoft.
Para interactuar directamente con los usuarios mediante su propia IA, la biblioteca de inteligencia artificial de Teams sirve como una interfaz para modelos de lenguaje grandes y motores de intención de usuario. Facilitando así su integración en Teams con un completo kit de herramientas de desarrollo.
Con componentes prefabricados disponibles, puede concentrarse en agregar la lógica de negocios. Simplificando así el proceso de añadir capacidades específicas de Teams, como extensiones de mensajes y tarjetas adaptables. Funciones adicionales, como el historial de sesiones conversacionales, permiten que la IA recuerde el contexto en los mensajes y ofrezca respuestas relevantes para una conversación dinámica.
En resumen, la biblioteca de inteligencia artificial de Teams transforma rápidamente el modelo en una experiencia conversacional completa. Se adaptada perfectamente al flujo de trabajo. Los chats grupales, reuniones y canales se enriquecen con la IA, que puede realizar tareas intelectuales complejas con facilidad. Toda la experiencia de usuario en Teams está lista para la aplicación de IA.
crea tu propio asistente virtual gracias a la pila de Copilot, Azure OpenAI y la librería Teams AI
A continuación, te detallamos los pasos fundamentales para crear tu propio asistente virtual y desplegarlo en Teams, utilizando la pila de Copilot junto con Azure OpenAI y la librería Teams AI:
Paso 1 – Selección del modelo:
En primer lugar, debes configurar una cuenta en Azure. Si no la tienes puedes crearla de manera gratuita. Después de registrarte en Azure OpenAI, ya podrás acceder al servicio a través de las API de REST, el SDK de Python o la interfaz web. En la sección de Implementaciones, podrás crear una nueva implementación y seleccionar entre varios modelos disponibles de OpenAI. Un modelo recomendado para iniciar la creación de tu propio asistente virtual en Teams es el gpt-35-turbo-16k. Éste forma parte de la familia GPT y es altamente capaz y rentable. Una vez seleccionado el modelo, asigna un nombre a la implementación que necesitarás especificar en el código de tu aplicación. Cuando el estado de la implementación del modelo esté marcado como “correcto”, estará listo para su uso.
Paso 2 – Adición de datos (opcional):
Después de seleccionar el modelo y la plataforma subyacente, puedes personalizar y agregar relevancia contextual al modelo vinculándolo a los datos disponibles. Azure OpenAI permite conectar tus datos a modelos de chat compatibles, como GPT-35-Turbo y GPT-4. No es necesario volver a entrenar o ajustar los modelos. Se pueden utilizar varias fuentes de datos, como el índice de Azure Cognitive Search, el contenedor de Azure Blob Storage, archivos locales o métodos de código abierto como Vectra. La integración con la biblioteca de inteligencia artificial de Teams permite varios métodos de conexión de datos.
Paso 3 – Obtención del punto de conexión y la clave de Azure OpenAI:
Cuando estés listo, accede a la sección “Claves y punto de conexión” en Azure OpenAI. Así obtendrás el punto de conexión y la clave necesarios para realizar llamadas al servicio.
Paso 4 – Integración con Teams y Microsoft 365:
Para llevar tu aplicación a Teams, sigue la guía “Compilar la primera aplicación con la biblioteca de IA de Teams“. En ella, podrás crear fácilmente una aplicación de IA con la extensión del kit de herramientas de Teams para Visual Studio Code u otro entorno de desarrollo. Agrega la clave y el punto de conexión de Azure OpenAI para llamar al modelo de lenguaje grande (LLM). La biblioteca de IA de Teams funciona bien con otras plataformas de modelos, como Open AI. Sólo debes agregar la clave correspondiente. Personaliza las respuestas de tu asistente de IA añadiendo instrucciones en el archivo skprompt, lo que le dará un enfoque e incluso una personalidad, si lo deseas.
Una vez completados estos pasos, actualiza el nombre del modelo en los archivos de configuración para iniciar tu aplicación de IA localmente o a través de Azure en Teams.
Con estos sencillos pasos has creado tu propio asistente virtual en Teams. Ahora, puedes explorar diversas formas de personalizar aún más tu asistente para ofrecer la mejor experiencia a tus usuarios.