将 OpenAI 机器人与聊天集成

本文演示如何将对话 OpenAI 机器人与 Azure 通信服务聊天集成。 OpenAI 聊天机器人使用与语义内核集成的 Microsoft Bot Framework。 OpenAI 机器人从内部知识库检索和汇总响应，以自然语言回答用户问题。

步骤 1：使用 Azure AI Foundry 部署基本模型

1. 在 Azure AI Foundry 门户中，按照 “创建项目”一 文创建新项目。 出现提示时，创建新的中心并接受所有默认设置。

2. 打开项目，转到 “包含”功能，选择 Azure OpenAI 服务，并保存 API 密钥和服务终结点 URL。

   

3. 在左侧菜单中，导航到 “我的资产”→模型 + 终结点。 然后单击“ + 部署模型 ”，然后选择“ 部署基本模型”。

   

4. 选择 gpt-4o ，然后单击“ 确认”。

   

5. 输入所选的部署名称，然后单击 “连接”并部署。

   

6. 部署完成后，返回到 Models + 终结点 ，验证模型是否正在运行。 在此示例中，部署的模型为 gpt-4o。

   

步骤 2：创建 Web 应用资源

1. 在 Azure 门户中，选择“创建资源”。 在搜索框中，输入“Web 应用”。 选择“Web 应用”磁贴。

   

2. 在“创建 Web 应用”中，选择或输入应用的详细信息，包括要在其中部署该应用的区域。

   

3. 选择“查看 + 创建”以验证部署并查看部署详细信息。 然后选择创建。

4. 创建 Web 应用资源时，复制资源详细信息中显示的主机名 URL。 该 URL 是为 Web 应用创建的终结点的一部分。

   

步骤 3：创建 Azure 机器人服务资源

1. 在 Azure 门户中，选择“创建资源”。 在搜索框中，输入 机器人。 选择“Azure 机器人”磁贴。

   

2. 在 “创建 Azure 机器人”中，选择 “多租户 ”作为应用类型，新建 Microsoft 应用 ID 作为创建类型。

3. 选择“查看 + 创建”以验证部署并查看部署详细信息。 然后选择创建。

4. 获取机器人应用 ID 并创建密码。 记录这些值以用于以后的配置。

步骤 4：为机器人创建消息终结点

Azure 机器人服务通常要求机器人应用程序 Web 应用控制器以 /api/messages 形式公开一个终结点。 终结点处理发送到机器人的所有消息。 接下来，在机器人资源中创建 Web 应用消息传递终结点：

1. 在 Azure 门户中，转到您的 Azure Bot 资源。 在资源菜单中，选择“ 配置”。

2. 在“配置”中，对于消息传送终结点，粘贴在上一部分中复制的 Web 应用的主机名 URL。 使用 /api/messages 附加 URL。

3. 选择应用。

步骤 5：创建 Azure 通信服务资源

1. 在 Azure 门户中，选择“ 创建资源”。 在搜索框中，输入 通信服务。 选择 “通信服务 ”磁贴。

   

2. 在 “创建 Azure 通信服务”中，可以指定订阅、资源组、通信服务资源的名称以及与资源关联的地理位置。

3. 选择“查看 + 创建”以验证部署并查看部署详细信息。 然后选择 创建。

4. 转到该资源。 选择 “设置 - 标识和用户访问令牌>聊天”，然后单击“ 生成”。 保存 标识 和 用户访问令牌 以供将来使用。

   

步骤 6：启用通信服务聊天通道

获取通信服务资源后，可以在机器人资源中设置通信服务通道。 此过程为机器人生成 Azure 通信服务用户 ID。

1. 在 Azure 门户中，转到你的 Azure 机器人资源。 在资源菜单中，选择“通道”。 在可用频道列表中，选择 “通信服务 - 聊天”。

   

2. 选择“连接”，查看订阅中可用的通信服务资源列表。

   

3. 在“新建连接”窗格中选择通信服务聊天资源，然后选择“应用”。

   

4. 验证资源详细信息后，机器人 Azure 通信服务用户 ID 将显示在 Bot Azure 通信服务 ID 列中。 保存 ID 供以后使用。

   

步骤 7：部署 Web 应用

1. 在 Visual Studio Code (VS Code) 中打开 ChatBot示例存储库 文件夹。 请确保使用 VS Code，因为它在代码部署时支持 Microsoft Entra ID。

2. 将示例存储库中的占位符替换为实际值：

   1. 在 SemanticKernelService.cs 文件中，填充变量 modelId的值， endpoint以及 apiKey。
   2. 在appsettings.json文件中，使用您在MicrosoftAppId记录的MicrosoftAppPassword和bot app id来填充变量bot password和的值。

3. 在 VS Code 中安装 Azure 应用服务扩展。

   

4. 在 VS Code 中登录到 Azure 帐户。 若要访问登录面板，请单击窗口一侧的活动栏中的 Azure 图标。

5. 在 VS Code 中安装 Azure 应用服务扩展。

   

6. 通过在“ChatBot”项目的根目录中运行以下命令来生成项目。

   dotnet publish -c Release -o ./bin/Publish
   

此命令生成 bin 和 obj 文件夹。

1. 若要部署 Web 应用，请右键单击新 /bin/Publish 文件夹，然后选择“ 部署到 Web 应用”。

   

2. 选择要将应用程序部署到的 Azure 应用服务 Web 应用。 确认部署。

   

步骤 8：运行演示

1. 按照 “向应用添加聊天 ”中的“获取聊天线程客户端”之前的步骤创建聊天应用并启动线程。

   重要说明：

   • 已在门户中创建了 Azure 通信服务资源，因此可以直接在代码中使用<Azure Communication Services endpoint>和<Access_ID><Access_Token>代码。
   • 创建线程时，需要创建另一个ChatParticipant对象，使用在Bot Azure Communication Services User ID中创建的作为<Access_ID>来表示机器人用户。
   • 保存 Thread Id 以供以后使用。

2. 打开 UI 库复合体：Azure 通信服务聊天线程 UI - 加入现有聊天线程。

3. 提供加入现有聊天线程所需的信息。

   • 显示名称：可以选择首选名称。
   • 用户的用户标识符： <Access_ID> 在步骤 8.1 中保存。
   • 用户的有效令牌：步骤 8.1 中保存的 <Access_Token>。
   • Azure 通信服务终结点：步骤 8.1 中保存的 <Azure Communication Services endpoint>。
   • 现有线程：步骤 8.1 中保存的 Thread Id。

4. 按顺序提出以下问题：

   • 问题 1： 我的用户 ID 为 110。 几天前我买了一台笔记本电脑。 你能帮助跟踪交付吗？
   • 问题 2： 我请求退回我的 Power Bank。 是否有任何更新？
   • 问题 3： 2天前我买了蓝牙耳机，但他们还没有发货。 为什么？

OpenAI 检索与问题语义相关的数据，并根据可用数据提供答案。

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