Creación de experiencias de IA generativas con Microsoft Cloud: Una guía para ISV

Le damos la bienvenida a la guía para crear experiencias únicas de IA generativa (GenAI) con Microsoft Cloud. Como proveedor de software independiente (ISV), está en una posición privilegiada para aprovechar el poder de GenAI para innovar y ofrecer soluciones cautivadoras a sus clientes.

¿Qué es Microsoft Cloud?
Microsoft Cloud es una plataforma completa e integrada que ofrece una amplia gama de funcionalidades y servicios. Incluye Azure AI, Microsoft 365, Microsoft Fabric, etc., lo que lo pone al frente de la revolución global de la inteligencia artificial generativa.

Esta plataforma le permite exponer sus datos y funcionalidades propietarios en varias áreas, incluido Microsoft 365, un centro de productividad y colaboración a los que acceden millones.

Esta guía le ayuda a navegar por las amplias posibilidades disponibles en el ecosistema de Microsoft Cloud.

¿Qué son los copilotos?
Nos referimos a un copiloto como un asistente virtual con tecnología de inteligencia artificial que mejora la productividad del usuario al ayudar a los humanos con tareas cognitivas complejas, proporcionar sugerencias contextuales e impulsar información enriquecida en los datos. Estos copilotos pueden basarse en datos y contextos específicos de clientes o ISV, lo que ofrece una oportunidad para que los ISV creen experiencias de IA generativas que comprendan los datos específicos de la empresa.

Escenarios y enfoques

En esta guía se proporcionan instrucciones dirigidas por escenarios para ayudar a los ISV a navegar por el amplio campo de GenAI en Microsoft Cloud. Nuestro objetivo es ayudarle a seleccionar los patrones y tecnologías más adecuados para sus requisitos únicos, organizados en tres enfoques de alto nivel para crear experiencias de inteligencia artificial.

Nuestros enfoques se dividen en patrones basados en escenarios que le ayudarán a navegar por la ruta de acceso más adecuada para su escenario y requisitos.

Enfoque 1: Exponer los datos y los servicios en copilotos de Microsoft:

Este enfoque está diseñado para ISV que desean integrar sus datos y servicios en copilotos de Microsoft. El foco es usar complementos y conectores de Graph para mejorar las experiencias del usuario.

Enfoque 2: Crear copilotos en cualquier lugar, con codificación mínima y integración de datos opcional de Microsoft:

Este enfoque es para los ISV con el objetivo de enriquecer sus aplicaciones con las herramientas y los datos de Microsoft, o que quieran crear sus propios asistentes de inteligencia artificial con Azure. Implica usar microsoft Graph API, complementos Copilot Studio, biblioteca de inteligencia artificial de Teams o permitir a los clientes crear sus propias experiencias de copiloto con los datos a través de conectores.

Enfoque 3: Control total: Creación de experiencias de inteligencia artificial de un extremo a otro (BYO):

Este enfoque está orientado a los ISV que buscan crear experiencias o copilotos completamente nuevos mediante herramientas como Inteligencia artificial de Azure Studio y kernel semántico. Ofrece el máximo control y personalización, lo que proporciona posibilidades ilimitadas.

Cada opción varía en complejidad y esfuerzo. La adopción de microsoft Copilots existentes es sencilla, ampliarlas con complementos requiere un esfuerzo mínimo y la creación de una nueva experiencia de copiloto puede necesitar diseño, ciencia e ingeniería.

Es importante recordar que una solución de inteligencia artificial es tan buena como los datos en los que se basan los modelos y se usan como contexto. Los copilotos listos para usar ya admiten una variedad de escenarios y se pueden ampliar con los datos, las funciones y los procesos. Sin embargo, la interfaz de usuario no se puede extender. Por lo tanto, es importante tener en cuenta cuidadosamente su escenario específico, cómo puede aplicar algoritmos genAI y cómo el usuario (el "piloto") puede beneficiarse de la funcionalidad del copiloto.

Enfoque 1: Exponer los datos y los servicios en copilotos de Microsoft

Los ISV que buscan exponer sus servicios, datos y procesos existentes en las aplicaciones copilot de Microsoft o Microsoft 365 pueden hacerlo mediante la creación de complementos y conectores.

Este enfoque permite, por ejemplo, Microsoft 365 Copilot interactuar con las API de otros servicios y software, exponer información actualizada, ejecutar acciones y realizar nuevos tipos de cálculos.

Patrón A: Crear complementos para mejorar la funcionalidad de Copilot existente

Los ISV pueden crear complementos con varias herramientas, incluidas las extensiones de mensajes de Teams y los complementos de Power Platform a través de Copilot Studio. Los nuevos complementos se pueden publicar en el ecosistema de Copilot de Microsoft a través del Centro de partners, donde los administradores de TI pueden aprobarlos para que los usuarios finales los usen.

Escenarios de ISV:

• ISV que buscan exponer sus servicios existentes en aplicaciones cliente de Microsoft 365
• Los usuarios pueden buscar, actualizar y realizar acciones en una aplicación ISV o en cualquier sistema externo, desde aplicaciones cliente de Microsoft 365, como Teams, Outlook, Word, etc.
• Un usuario de Teams podría encontrar información relevante de un sistema externo de vales o CRM que los clientes usan, opcionalmente, incluida la ejecución de acciones en nombre del usuario, dentro del sistema.

Ventaja del asociado:

• Atender a millones de usuarios y empresas que usan aplicaciones cliente de Microsoft 365, reunirse con los usuarios en los que trabajan en este momento.
• Aumente la visibilidad del servicio de soluciones al exponerlos en las aplicaciones cliente de Microsoft 365.
• Reduzca la fricción de los usuarios eliminando la necesidad de navegar entre varias aplicaciones y lienzos.
• Una experiencia de usuario coherente en aplicaciones de Microsoft 365 con integración universal y continuidad en aplicaciones de Microsoft 365.
• Por ejemplo, un usuario de Contoso detecta la cuenta de cliente más reciente resumida con datos procedentes del sistema externo de Outlook, SharePoint y Fabrikam, sin salir de Teams.

Dónde empezar:

• Crear extensiones de mensaje para Microsoft Copilot para Microsoft 365 | Microsoft Learn
• Creación de complementos de copilot: información general (versión preliminar): Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

Puntos clave:

• Los complementos son una manera de exponer servicios y aplicaciones de ISV en Microsoft Copilots, lo que permite a los usuarios finales interactuar con aplicaciones y servicios de ISV desde aplicaciones cliente de Microsoft 365.
• Los ISV pueden crear complementos mediante herramientas como Extensiones de mensajes de Teams y complementos de Copilot Studio.
• Los complementos pueden aumentar la visibilidad y la detectabilidad de la solución a través del Centro de partners

Patrón B: Uso de Graph Connecters para llevar los datos a experiencias de Copilot

Los ISV pueden crear conectores de Graph mediante microsoft Graph Connectors API, que admite una variedad de orígenes de datos, sistemas de archivos, páginas web, aplicaciones empresariales, etc.

Los conectores de grafos también pueden enriquecer los datos con funcionalidades con tecnología de inteligencia artificial, como el procesamiento de lenguaje natural, la extracción de entidades y el análisis de imágenes. Mediante el uso de conectores de Graph, los ISV pueden ampliar Microsoft Copilot con sus propios datos, lo que mejora la experiencia del usuario y permite interacciones más personalizadas y seguras.

Ya existen cientos de conectores de Graph. Por ejemplo, el conector jira Cloud graph puede elevar los objetos Jira al mismo nivel que los datos de Microsoft 365 Graph, lo que permite un razonamiento completo y una integración universal, lo que da lugar a conclusiones mejoradas y enriquecidas. El conector permite a los usuarios finales buscar objetos Jira desde Microsoft 365 Copilot mediante la interfaz de lenguaje natural.

Escenarios de ISV:

• LOS ISV cuyos clientes realizan trabajo en Microsoft 365 y desean permitir que los usuarios finales extraigan información de orígenes de datos de ISV combinados con datos centrados en el usuario de Microsoft Graph.
• Los usuarios pueden recuperar, resumir y razonar sobre los datos de las aplicaciones de ISV, combinados con otros datos de grafo de Microsoft 365, por ejemplo, correos electrónicos, documentos de palabras, etc.
• El Director de comunicaciones debe buscar y rehacer correos electrónicos de solicitud de incorporación de cambios en Outlook que se enriquecen con el contenido procedente de una aplicación de diseño de gráficos ISV.

Ventaja del asociado:

• Conozca a los usuarios en los que trabajan. Una amplia base de usuarios usa aplicaciones cliente de Microsoft 365 y ahora puede acceder a sus propios datos y servicios en una experiencia unificada.
• Conclusiones enriquecidas mediante la combinación de datos de ISV con datos de Microsoft Graph.
• Integración universal con aplicaciones de Microsoft 365 y Microsoft Búsqueda, Context IQ y Viva, con un conector.
• Canales expandidos para mostrar datos de ISV, lo que podría aumentar la base de usuarios.

Dónde empezar:

• Más información sobre los conectores de grafos en aka.ms/graph-connectors
• Compilación de su propio conector de grafos en Compilación de conectores de Microsoft Graph para Microsoft Copilot para Microsoft 365 | Microsoft Learn

Puntos clave:

• Los conectores de Graph permiten a los ISV incorporar sus datos al ecosistema de Microsoft Copilot, lo que mejora la experiencia del usuario con interacciones personalizadas y seguras.
• Los ISV pueden usar Microsoft Fabric para incorporar sus datos a Microsoft Cloud y conectarlos a Microsoft Graph.
• Mediante el uso de conectores de Graph, los ISV pueden combinar sus datos con datos de grafos de Microsoft 365 para proporcionar información enriquecida y lograr la integración universal con aplicaciones de Microsoft 365.

Enfoque 2: Creación de copilotos en cualquier lugar con codificación mínima y integración de datos opcional de Microsoft

Los ISV pueden aportar la eficacia de las herramientas y los datos que se encuentran en Microsoft Graph a sus propias aplicaciones, lo que mejora su funcionalidad y experiencia del usuario.

Patrón C: Desarrollo de conectores de Power Platform para habilitar copilotos controlados por el cliente en Copilot Studio

Estas aplicaciones de inteligencia artificial se pueden exponer a los usuarios finales en varias plataformas, como sitios web, aplicaciones móviles, Microsoft Teams o cualquier canal compatible con Azure Bot Framework.

Escenarios de ejemplo:

• Los ISV que buscan proporcionar una experiencia de bot de chat a sus clientes, dentro de sus aplicaciones existentes, que pueden responder a preguntas y convertir conversaciones en acciones.
• Los usuarios que hacen preguntas dentro de la aplicación y reciben respuestas fundamentadas en orígenes de datos de ISV, Microsoft o cliente.
• Cree un conector de cliente a partir de las API existentes y conviértelo en complemento mediante Copilot Studio permitir que se llame a estas API desde un bot de chat con interfaz de lenguaje natural.
• Convierta los flujos existentes de Power Automate en complementos a los que se puede llamar desde el chat de Microsoft copilot para realizar acciones y recuperar información.
• Acceda a los datos a través de la interfaz de lenguaje natural desde sistemas empresariales como Zendesk, GitHub y Salesforce a través de estos conectores en Power Platform.

Ventaja del asociado:

• Aproveche la eficacia de los conectores existentes de Microsoft y que no son de Microsoft para mejorar y enriquecer la aplicación sin esfuerzo.
• Acelere el desarrollo de complementos mediante la aplicación del enfoque del conector personalizado de Power Platform para una integración rápida y eficaz.
• Mejore el tiempo de valor a través de las funcionalidades de código bajo de Copilot Studio.
• Obtenga una ventaja competitiva mediante la integración de funcionalidades de inteligencia artificial en la aplicación con una codificación mínima.

Dónde empezar:

• arquitectura del complemento de Microsoft Copilot Studio: Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
• Inserción de un control de Power Virtual Agents mediante el control de bot de chat | Microsoft Learn

Puntos clave:

• Copilot Studio ofrece una plataforma para crear aplicaciones de inteligencia artificial con poco código que pueden mejorar las aplicaciones existentes con funcionalidades de bot de chat basadas en funciones o datos de ISV.
• La plataforma admite tanto conectores de Power Platform existentes como conectores personalizados, lo que ofrece flexibilidad para integrar los servicios de ISV y los orígenes de datos.
• La integración de las funcionalidades de inteligencia artificial puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y proporcionar a la aplicación un perímetro competitivo.

Patrón D: Aprovechar Microsoft Graph API en sus copilotos

Escenarios de ISV:

• Clientes y asociados que usan una aplicación ISV existente que buscan combinar los datos de Graph centrados en el usuario de Microsoft en su copiloto.
• Un ISV con una aplicación de administración de proyectos quiere incorporar datos de calendario de Microsoft 365 y documentos de proyecto para ayudar a los usuarios a realizar un seguimiento de las fechas límite y los hitos dentro de la aplicación.
• Un ISV con una aplicación CRM quiere incorporar datos de contacto y correo electrónico de Microsoft 365 para mejorar los perfiles de cliente y los registros de comunicación.

Considere Fabrikam, un software versátil de gestión de capital humano (HCM) equipado con un conjunto de recursos humanos flexible, lo que permite una automatización perfecta de varios flujos de trabajo, como la adquisición de talento, la administración de recompensas de los empleados y los procesos de comentarios. En su continua búsqueda de innovación, Fabrikam presenta una característica de copiloto de vanguardia en su conjunto de recursos humanos. Ahora, tienen como objetivo elevar aún más su aplicación mediante la integración de datos de grafos centrados en el usuario. Esta mejora implica el uso de Graph API para incorporar calendarios de empleados, que abarcan detalles como tiempos de espera programados y 1:1s para procesos de comentarios, etc.

Ventaja del asociado:

• Descubra información enriquecida combinando los datos con Microsoft 365 Graph.
• Integración perfecta: acceso estandarizado a los datos de Microsoft 365 para facilitar la integración con las aplicaciones.
• Experiencia de usuario mejorada: proporcione una experiencia de usuario más fluida con acceso a los datos y características pertinentes de Microsoft 365 dentro de la aplicación.
• Funcionalidad mejorada: agregue nuevas características y funcionalidades a la aplicación con datos de Microsoft 365.
• Escalabilidad y eficiencia: céntrese en la creación y mejora de las aplicaciones, mientras que el Graph API controla la recuperación de datos.

Dónde empezar:

• Uso del Explorador de Graph para probar las API de Microsoft Graph: Microsoft Graph | Microsoft Learn
• Inicio rápido: Microsoft Graph

Puntos clave:

• Microsoft Graph API permite a los ISV enriquecer sus aplicaciones con datos centrados en el usuario de Microsoft 365.
• A través de las API de Graph, puede aprovechar el índice semántico de Microsoft 365, una experiencia de búsqueda más avanzada creada para la era de Copilots.
• Mediante el uso de la Graph API, los ISV pueden mejorar sus aplicaciones con información y análisis más completos.

Patrón E: Incorporación de una experiencia de copiloto a las aplicaciones con asistentes de Azure OpenAI

Los ISV pueden adoptar este enfoque de poco código en los servicios de INTELIGENCIA artificial de Azure para llevar experiencias similares a copiloto a sus propias aplicaciones. Ofrece una ruta de acceso rápida para aplicar la llamada a funciones de GPT para llamar a sus propias API simplemente mediante la descripción de la estructura de la función en JSON y el suministro de un entorno de Python de espacio aislado para ejecutar y ejecutar código para ayudar a formular respuestas a las preguntas del usuario.

Ambas características pueden ser útiles para descargar desafíos no basados en lenguajes en código convencional o sistemas existentes que sean más adecuados para la tarea, por ejemplo, tareas matemáticas simples.

Aunque no tiene acceso directo al aviso y la temperatura del sistema, puede afectar de forma similar al comportamiento de su Asistente a través de instrucciones personalizadas que tienen una gran influencia en la personalidad de su experiencia similar a copilot.

Ventaja del asociado:

• Los asistentes de OpenAI de Azure proporcionan un enfoque de poco código, lo que permite a los ISV integrar rápidamente las funcionalidades de ia generativa en sus aplicaciones sin un amplio esfuerzo de desarrollo.

Dónde empezar:

• Inicio rápido: Introducción a los asistentes de Azure OpenAI (versión preliminar): Azure OpenAI | Microsoft Learn
• Creación de asistentes con el servicio Azure OpenAI: Azure OpenAI | Microsoft Learn

Puntos clave:

• Los ISV pueden usar asistentes de OpenAI de Azure para crear interfaces de lenguaje natural interactivas que mejoran la interacción del usuario. Estos asistentes pueden llamar a las API a través de simplemente describiéndolos a través de JSON.
• Un Asistente de OpenAI de Azure puede escribir y ejecutar código, en un espacio aislado, en función del aviso de un usuario, para resolver un problema que no sea genAI.

Patrón F: Uso de la biblioteca de inteligencia artificial de Teams para crear su propio copilot

Escenario de ISV:

• Los usuarios finales usan Teams y el asociado de ISV buscan exponer su servicio o funcionalidad en Teams con funcionalidades similares a bots.
• No se necesita ninguna integración con los datos de Graph y el asociado de ISV buscando centrarse en el servicio y la lógica empresarial sin la integración con las funcionalidades de Copilot de Teams.
• Con las plantillas de aplicaciones precompiladas de Teams y las características de seguridad de moderación integradas, el asociado de ISV puede agregar fácilmente la funcionalidad LLM a su bot de chat existente.

Ventaja del asociado:

• Agregue ChatGPT como experiencias conversacionales, con control sobre la ingeniería de mensajes al bot y reutilice las características de seguridad integradas.
• Basado en la parte superior lista para reutilizar funcionalidades como
  • Historial de sesiones de conversación ofrecido por el mecanismo de inteligencia artificial de Teams.
  • Compatibilidad con varios idiomas.
  • Compatibilidad con modelos de lenguaje multigrande, más allá de los modelos openAI.
  • Planificador de acciones que puede ayudar a asignar a acciones basadas en la intención del usuario.
  • Listo para usar el mecanismo de aumento para cambiar la forma en que el modelo responde a través de parámetros o cambios de aviso del sistema.
  • Razonamiento adicional que puede basar las respuestas del modelo en los datos.

Dónde empezar:

• Introducción a la biblioteca de inteligencia artificial de Teams: Biblioteca de inteligencia artificial de Teams - Teams | Microsoft Learn
• Lista de funcionalidades técnicas: funcionalidades de la biblioteca de inteligencia artificial de Teams : Teams | Microsoft Learn

Puntos clave:

• La biblioteca de inteligencia artificial de equipo proporciona una manera sencilla de iluminar un bot desarrollado por ISV en Teams con la eficacia de las MÁQUINAS VIRTUALES.
• No requiere la integración con las funcionalidades actuales de Microsoft Copilot, puede proporcionar una experiencia orientada a tareas.
• Ofrece muchas posibilidades desde una perspectiva de ingeniería, pero también listas para usar funcionalidades fuera de la caja, lo que facilita todo el proceso de desarrollo.

Si quiere impulsar el bot en Teams con MÁQUINAS VIRTUALES, la biblioteca de inteligencia artificial de Teams es la manera de hacerlo.

Enfoque 3: Control total: Crear experiencias de inteligencia artificial de un extremo a otro (BYO) propias

Con la mayor parte de la inversión en crear un servicio copiloto en medio de la pila, los ISV tienen la libertad de conectar este servicio copiloto a varias superficies, como Teams, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot, sus propias superficies de aplicación, sitios web, bots de chat o todos. Básicamente, cuando se trata de la integración con una superficie de aplicación , la parte superior de la pila, cada otro patrón descrito aquí también es una opción.

Patrón G: Crear su propio copiloto con Inteligencia artificial de Azure Studio

Inteligencia artificial de Azure Studio es una plataforma todo en uno para que los ISV compilen asistentes personalizados, inteligentes o copilotos. Combina funcionalidades de varios servicios de Azure AI, lo que proporciona un área de trabajo unificada para desarrollar e implementar aplicaciones de IA generativas. Es una plataforma colaborativa en la que los científicos de datos, los desarrolladores y otras partes interesadas pueden converger y trabajar juntos.

Con Inteligencia artificial de Azure Studio, los ISV obtienen un control total sobre el comportamiento, la personalidad y las capacidades de su copiloto. Tanto si se usan modelos previamente entrenados existentes de nuestro amplio catálogo, modelos de ajuste preciso en los datos o el entrenamiento de sus propios modelos de INTELIGENCIA artificial personalizados, Inteligencia artificial de Azure Studio acelera el desarrollo de experiencias de inteligencia artificial que controlan datos bidireccionales complejos.

Una característica destacante de Inteligencia artificial de Azure Studio es su amplia gama de modelos, atendiendo a diversos sectores y casos de uso. Permite a los ISV combinar diferentes modelos dentro de una única solución para satisfacer sus requisitos únicos.

La integración con azure AI Búsqueda permite a los ISV implementar un patrón de generación aumentada de recuperación (RAG) para datos no estructurados directamente desde Inteligencia artificial de Azure Studio, con la ventaja agregada de la característica vectorización integrada de la Búsqueda de IA. Esto significa que los datos que necesita el copiloto se pueden mantener automáticamente actualizados en una base de datos vectorial, lo que facilita una recuperación rápida y eficaz durante la evaluación del aviso del usuario, lo que le ahorra la tarea de implementar una indexación, fragmentación, incrustación y vectorización de patrón usted mismo.

Prompt Flow, una característica de Inteligencia artificial de Azure Studio, ofrece un gráfico visual para orquestar flujos ejecutables con modelos de lenguaje grande (LLM), avisos y herramientas de Python. Facilita la depuración, el uso compartido y la iteración de los flujos con facilidad a través de la colaboración en equipo.

En el caso de los equipos de ISV que prefieren un enfoque de código primero, el SDK de Azure AI ofrece un conjunto de paquetes para acceder a los servicios de Azure AI, incluida la configuración de Inteligencia artificial de Azure Studio proyectos y recursos relacionados. Esto permite a los desarrolladores y científicos de datos administrar componentes de inteligencia artificial, configurar modelos de IA, canalizaciones y servicios directamente desde el código, a la vez que hace que la interfaz gráfica esté disponible para aquellos que lo prefieran.

La creación de prototipos es fácil en Inteligencia artificial de Azure Studio a través de su área de juegos. Un viaje típico para un equipo que trabaja en un proyecto en Inteligencia artificial de Azure Studio podría comenzar con una idea individual que valide una idea en el área de juegos. Una vez que se generan resultados atractivos, se pueden solicitar desde el área de juegos al flujo de mensajes como un flujo con versiones y personalizados. Ahora, un artefacto con versiones en el proyecto de IA, el equipo más amplio puede contribuir donde se puede acceder al flujo a través de Inteligencia artificial de Azure Studio interfaz de usuario y solo código. En este momento se pueden probar y evaluar varias ramas de lógica a diferentes MÁQUINAS VIRTUALES.

Más allá de la fase de desarrollo, Inteligencia artificial de Azure Studio también proporciona una cadena de herramientas LLMOps, controlando la ingeniería de avisos de un extremo a otro desde el desarrollo hasta la producción y el mantenimiento continuo.

Inteligencia artificial de Azure Studio admite la integración con Azure AI Búsqueda, Azure Open AI Service y otros servicios de Azure AI, lo que simplifica la administración de recursos para ISV. También proporciona un área de trabajo orientada a proyectos, fomentando la colaboración con el proceso compartido, las implementaciones de modelos y los servicios.

Escenarios de ISV:

• Un ISV de atención sanitaria que crea una plataforma de telemedicina quiere un copiloto que comprenda la jerga médica, ayude a los médicos a diagnosticar pacientes y proporcione recomendaciones de tratamiento pertinentes.
• Un proveedor de servicios financieros necesita un copiloto que pueda analizar tendencias de mercado, responder a las consultas de clientes sobre las opciones de inversión y generar informes financieros personalizados.
• Una plataforma de aprendizaje electrónico quiere un copiloto que los alumnos de los tutores, explica conceptos complejos y adapta su estilo de enseñanza en función de las preferencias de aprendizaje individuales.
• Una compañía de seguros acelera el análisis de documentos durante el proceso de reclamación validando si la reclamación actual puede ser cubierta por el contrato.
• El copiloto de la aerolínea puede ayudarle a planear el viaje, buscar los billetes y hoteles y reservarlos una vez que esté satisfecho con la oferta.
• Una cadena de restaurantes está creando una aplicación copilot para ayudar a los nuevos empleados a incorporarse guiándolos a través de todo el proceso.
• Un ISV ofrece a sus clientes una extensión de VS Code para ayudar a los desarrolladores a crear la integración con sus API.

Ventaja del asociado:

• Personalización y control: cree un copilot personalizado que se alinee exactamente con los requisitos de la aplicación.
• Flexibilidad del escenario: satisfaga una amplia gama de escenarios, desde copilotos específicos del dominio hasta la automatización de tareas y la generación de contenido.
• Integración con sistemas existentes: conéctese a bases de datos, API y otros servicios para mejorar las funcionalidades de copilot.
• Identidad de marca y experiencia del usuario: dar forma a la personalidad de su copilot para alinearse con su voz de marca y mejorar la experiencia del usuario.
• Experiencia de compilación: EL SDK de código abierto y altamente extensible, el kernel semántico le permite crear agentes inteligentes que puedan llamar a las API existentes. Con el kernel semántico, puede usar los mismos patrones de orquestación de IA que potencian los copilotos de Microsoft en nuestras propias aplicaciones.
• Escalabilidad e implementación: implemente su copilot en varios clientes o aplicaciones, atendiendo a miles de usuarios simultáneamente.

Dónde empezar:

• ¿Qué es AI Studio? - Inteligencia artificial de Azure Studio | Microsoft Learn
• Compilación e implementación de su propio copiloto con Prompt Flow en Inteligencia artificial de Azure Studio | Microsoft Learn
• Compilación e implementación de su propio copiloto con la CLI y el SDK de Azure AI | Microsoft Learn

Puntos clave:

• Inteligencia artificial de Azure Studio ofrece una plataforma eficaz para crear asistentes personalizados, inteligentes o copilotos.
• Los ISV pueden dar forma al comportamiento, la personalidad y las capacidades de su copiloto, creando una solución realmente personalizada.
• Inteligencia artificial de Azure Studio admite una amplia gama de escenarios e integra perfectamente con la infraestructura existente.
• La creación de un copiloto personalizado con Inteligencia artificial de Azure Studio puede mejorar la experiencia del usuario y proporcionar soluciones personalizadas para casos de uso específicos.
• AI Studio le ofrece un servicio copilot (o back-end), que se muestra como un único punto de conexión escalado
• A continuación, un ISV tiene opciones para conectar el servicio a una aplicación, front-end o superficie de conversación de su elección, incluidos cualquiera de los patrones anteriores anteriores.
• Recuerde que este patrón se puede combinar con otros en función de sus necesidades específicas. Por ejemplo, es posible que quiera emparejar este patrón con el patrón A y el complemento a un Microsoft Copilot, o patrón F para exponer su propio bot de copiloto en Teams.

Patrón H: Compilación de su propio copiloto con kernel semántico

El kernel semántico es un SDK de código abierto que permite a los desarrolladores crear copilotos sofisticados dentro de sus aplicaciones. Admite una variedad de lenguajes de programación, incluidos C#, Java y Python, lo que hace que sea accesible para una amplia comunidad de desarrolladores. El kernel semántico permite la orquestación de complementos de inteligencia artificial, lo que permite la integración con varios modelos de IA, incluidos Azure OpenAI y Hugging Face.

El kernel semántico encapsula la esencia de los patrones de orquestación de IA de Microsoft Copilots, lo que proporciona a los desarrolladores herramientas para crear agentes y copilotos.

Los agentes son sistemas de inteligencia artificial que pueden responder preguntas y automatizar procesos para los usuarios. Van desde bots de chat sencillos hasta asistentes de inteligencia artificial totalmente automatizados. Los copilotos, un tipo especial de agente, trabajan junto con los usuarios. A diferencia de los agentes totalmente automatizados, los copilotos proporcionan sugerencias y recomendaciones, lo que permite a los usuarios conservar el control.

Complementos: proporcionan aptitudes al agente. Puede crear complementos para tareas como enviar correos electrónicos, recuperar información de bases de datos o pedir ayuda.

Planificadores: los agentes usan planificadores para generar planes para completar tareas. Por ejemplo, un copiloto que ayuda a un usuario a escribir un correo electrónico crearía un plan con pasos como recopilar los detalles del destinatario y redactar el correo electrónico.

El SDK incluye la extensión de VS Code, la aplicación Chat Copilot de ejemplo, pero también con los inicios para ofrecerle un scaffolding para llevar sus ideas a vivir.

Uno que decidió empezar a trabajar con kernel semántico, se recomienda definir un par de funcionalidades antes de empezar a codificar:

• Empiece por definir el rol y el comportamiento de un copiloto.
• Cree complementos para tareas comunes con las que el copilot le ayudará.
• Use planners para generar planes para acciones de copilot.
• Planee realizar pruebas exhaustivas para garantizar una experiencia de usuario refinada.
• Asegúrese de que puede recopilar comentarios de los usuarios e implementarlo en el comportamiento del agente o copiloto.

Escenarios de ISV:

• Está creando un copiloto que forma parte de su propia aplicación (herramienta de desarrollo de clientes o sistema de RR. HH.) y quiere que las personas permanezcan en el dominio de la misma interfaz de usuario.
• Necesita un control total sobre el motor de orquestación, la implementación de RAG, las opciones de modelo y los parámetros del modelo.
• Con el servicio copilot, quiere permitir que los clientes creen la extensión sobre la solución a través de complementos.
• La solución utiliza lienzos y otros medios que solo texto.

Ventaja del asociado:

• Control total sobre el comportamiento del copiloto con acceso al motor de orquestación con opinión usado por Microsoft para crear Copilots de primera entidad.
• Cree modelos sin problemas en sus propios datos empresariales e integre datos estructurados, no estructurados y en tiempo real mediante Microsoft Fabric OneLake. Esto permite a los desarrolladores emplear sofisticadas búsquedas híbridas y semánticas para potenciar las aplicaciones de generación aumentada (RAG).
• Acceso a herramientas superiores para refinar las respuestas de IA mediante herramientas de ingeniería rápida y LLMOps, como el flujo de mensajes.

Dónde empezar:

• GitHub: microsoft/semantic-kernel: integración rápida y sencilla de la tecnología LLM de vanguardia en sus aplicaciones
• Creación de agentes y copilotos con kernel semántico | Microsoft Learn
• Descripción de los complementos de IA en kernel semántico y versiones posteriores | Microsoft Learn

Puntos clave:

• El kernel semántico es un marco de código abierto con opinión que ayuda a los desarrolladores a crear funcionalidades de GenAI en sus aplicaciones más fáciles
• Microsoft mantiene y desarrolla y usa los equipos de primera entidad para crear soluciones de Microsoft Copilot.
• Con el conjunto de ejemplos, le ayuda a empezar fácilmente su recorrido de GenAI dentro de su propia pila de aplicaciones.
• Recuerde que este patrón se puede combinar con otros en función de sus necesidades específicas. Por ejemplo, es posible que quiera emparejar este patrón con el patrón A y el complemento a un Microsoft Copilot, o patrón F para exponer su propio bot de copiloto en Teams.

Conclusión

Hemos empezado con escenarios y le hemos comprado a uno o varios patrones de interés, que hemos recopilado en uno de los tres enfoques. Aunque cada patrón tiene alguna varianza, hay algunas características comunes para cada enfoque:

Estos enfoques están en orden de aumentar las posibilidades de personalizar, lo que también requiere que un ISV recoja más responsabilidad a través del control adquirido y aumente el esfuerzo general de desarrollo.

Por lo tanto, se recomienda encarecidamente a partir del enfoque 1, que podría ser la forma más rápida de comercializar sus requisitos iniciales. Microsoft publica nuevos copilotos de primera entidad a menudo. Compruebe continuamente si un nuevo Copilot podría satisfacer las necesidades de los usuarios de forma más eficaz al ampliar sus datos y servicios a él.

Vaya a Los enfoques 2 y, a continuación, 3 gradualmente, ya que sus requisitos le llevan a la necesidad de un mayor control y personalización.

Una excepción aquí es quizás donde un ISV ya tiene una funcionalidad de inteligencia artificial existente interna con recursos existentes. Por ejemplo, un ISV que ya tiene un equipo de GenAI con procesos de AIOps existentes y que ya tiene ip creada en, por ejemplo, Python o LangChain, podría estar orientado de forma natural al enfoque 3.

Una llamada clave final es que esta lista de patrones no es exhaustiva ni mutuamente excluyente. Hemos mantenido aquí patrones seleccionados en los que vemos sinergias para ISV y es importante comprender que se pueden combinar de varias maneras para crear una solución que se adapte perfectamente a sus necesidades. Por ejemplo, al trabajar con el enfoque 3 (patrones G o H), es posible que necesite un front-end. En este caso, puede usar complementos (patrón A) o la biblioteca de inteligencia artificial de Teams (patrón F) junto con él. Tenga en cuenta siempre las sinergias entre diferentes patrones al planear la estrategia de inteligencia artificial.