使用 Teams App Test Tool 和 Dev Proxy 在 Microsoft Teams 中构建自定义copilots

摘录

了解您如何快速地构建和测试为满足您的组织特定需求量身定制的自定义copilots。

原文 Building custom copilots in Microsoft Teams with Teams App Test Tool and Dev Proxy

2024年4月8日

自定义copilots是为满足组织特定需求量身定制的 AI 助手。Microsoft Teams 是员工每天在组织内进行沟通和协作的地方。许多组织有兴趣为 Microsoft Teams 构建机器人，以整合他们构建的自定义copilots。然而，构建一个自定义copilots并非易事。通过使用 Teams App Test Tool，您将能够更快地构建和测试您的自定义copilots，从而节省时间和金钱。

在 Microsoft Cloud 上的自定义copilots

许多组织正在使用检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）模式，基于组织数据构建自定义copilots。组织可以将信息检索与大型语言模型（LLMs）结合起来，使响应更具上下文相关性和用途。

ChatGPT + 企业数据与 Azure OpenAI 和 AI 搜索示例展示了如何在 Microsoft Cloud 上实现 RAG。

检索增强生成（RAG）架构

员工使用自然语言提问，并基于虚构公司 Contoso Electronics 的数据接收答案。允许他们询问关于福利、内部政策以及工作描述和角色等问题。

Web 应用程序中的聊天界面

员工提交查询时，请求被发送到后端 API。答案以自然语言形式返回，并在响应中显示文档引用和后续问题，这些都在用户界面中显示。

Microsoft Teams 中的自定义copilots

在许多组织中，日常沟通和协作发生在 Microsoft Teams 中。在 Microsoft Teams 中公开对话 AI 机器人为员工提供了一个熟悉的体验，可以通过 Microsoft Teams 客户端在桌面、平板和移动设备上访问，满足员工的需求，并融入工作流程中。

在ChatGPT + 企业数据与 Azure OpenAI 和 Microsoft Teams 中的认知搜索示例中，该示例基于前一个示例构建，员工将问题作为消息发送给 Microsoft Teams 中的机器人，作为使用基于网络的应用程序的替代方案。

机器人将请求发送到相同的后端 API 以返回来自 LLM 的答案。

Microsoft Teams 机器人中的聊天界面

答案连同文档引用和操作按钮，以自适应卡片的形式返回。此外，建议的操作中显示了后续问题。

移除平台依赖

要运行和开发我们刚刚看到的这两个示例项目，您需要设置和配置几项云服务，并且需要访问 Microsoft 365 租户。

Microsoft Teams 机器人与 RAG 架构

在开发期间，这可能既不高效也增加成本。准备所有必需的东西需要时间，而且每次向 LLM 发送请求、以及保持这些服务运行都会产生成本。

在开发过程中，请考虑以下问题：

您是否总是需要对每个请求获得来自 LLM 的真实响应？
您是否总是需要在 Microsoft Teams 中运行应用程序？
您是否总是需要启用云服务？

在许多情况下，答案是“不”。尽管您可以在不使用它们时移除云资源，但每次需要这些资源时都要进行配置也会占用时间，这些时间可以用于更高价值的任务上。

使用 Teams App Test Tool 和 Dev Proxy，您只模拟运行您正在工作的应用程序部分所需的依赖项。

**Teams App Test Tool（测试工具）**是一款 Microsoft Teams 应用程序模拟器，它通过允许您在无需机器人服务或将应用程序侧加载到真实 Microsoft Teams 环境中的情况下，开发和测试机器人代码来提高开发人员的生产力。
Dev Proxy是一个命令行工具，它通过拦截从您的应用程序发送的网络请求并以模拟的响应或错误响应，注入真实世界 API 行为（如节流或延迟）等，来提高开发者的生产力。

下表展示了运行示例所需的资源，以及使用 Teams App Test Tool 和 Dev Proxy 的组合：