亚马逊Q 是一款新的人工智能驱动的生成应用程序,可以帮助用户完成工作。 Amazon Q 可以成为您量身定制的业务专家,让您安全可靠地发现内容、集思广益或使用公司的数据创建摘要。您可以使用 Amazon Q 连接到公司的信息存储库、代码、数据和企业系统来进行对话、解决问题、生成内容、获得见解并采取行动。有关更多信息,请参阅 隆重推出 Amazon Q,一款全新的人工智能生成助手(预览版).
在这篇文章中,我们将向您展示如何携带 Amazon Q,您的业务专家,给 Microsoft Teams 中的用户。 (如果您使用 Slack,请参阅 为您的业务专家 Amazon Q 部署 Slack 网关.)
您将能够使用 Teams 直接消息 (DM) 与 Amazon Q 业务专家交谈,提出问题并根据公司数据获取答案、获得创建新内容(例如电子邮件草稿)的帮助、总结附加文件以及执行任务。
您还可以邀请 Amazon Q 业务专家参与您的 Teams 频道。在频道中,用户可以在新消息中询问 Amazon Q 业务专家问题,或随时在现有线程中对其进行标记,以提供额外的数据点、解决辩论或总结对话并捕获后续步骤。
解决方案概述
Amazon Q 业务专家的功能非常强大。看看下面的演示——眼见为实!
在演示中,我们的 Amazon Q 业务专家应用程序填充了一些维基百科页面。您可以使用您自己公司的文档和知识库文章填充您的 Amazon Q 业务专家应用程序,以便它将能够回答您的具体问题!
您需要的一切都在我们的开源项目中提供 GitHub回购.
在这篇文章中,我们将引导您完成在 AWS 账户中部署 Amazon Q 业务专家并将其添加到 Microsoft Teams 的过程。当你完成后,你会想知道没有它你是如何度过的!
以下是它可以做的一些事情:
- 回应讯息 – 在 DM 中,它会响应所有消息。在频道中,它仅响应@提及并在对话线程中响应。
- 渲染包含 markdown 的答案 – 这包括标题、列表、粗体、斜体、表格等。
- 追踪情绪 – 它提供“赞成”和“反对”按钮来跟踪用户情绪。
- 提供来源归属 – 它提供 Amazon Q 业务专家使用的资源的参考和超链接。
- 了解对话上下文 – 它跟踪对话并根据上下文做出响应。
- 留意多个用户 – 当它在线程中被标记时,它知道谁在何时说什么,因此它可以在上下文中做出贡献,并在被询问时准确地总结线程。
- 处理附加文件 – 它可以处理最多五个附加文件,用于文档问答、摘要等。
- 开始新的对话 – 您可以在 DM 聊天中重置并开始新对话,方法是使用
/new_conversation
.
在以下部分中,我们将展示如何将项目部署到您自己的 AWS 帐户和 Teams 帐户,并开始试验!
先决条件
您需要拥有一个 AWS 账户和 AWS身份和访问管理 (IAM) 角色和用户,有权创建和管理该应用程序所需的资源和组件。如果您没有 AWS 账户,请参阅 如何创建并激活新的 Amazon Web Services 帐户?
您还需要拥有一个可用的现有 Amazon Q 业务专家应用程序。如果您尚未设置,请参阅 创建 Amazon Q 应用程序.
最后,你需要一个 微软帐户 的网络 微软团队订阅 使用本文中概述的步骤创建和发布应用程序。如果您没有这些,请查看您的公司是否可以创建沙箱供您进行实验,或者根据需要创建新帐户和试用订阅来完成这些步骤。
部署解决方案资源
我们已经提供了预建的 AWS CloudFormation 可在您的 AWS 账户中部署您所需的所有内容的模板。
如果您是开发人员并且想要通过代码构建、部署或发布解决方案,请参阅 开发者自述文件.
完成以下步骤来启动 CloudFormation 堆栈:
- 登录到 AWS管理控制台.
- 选择以下之一 启动堆栈 您所需的 AWS 区域的按钮,用于打开 AWS CloudFormation 控制台并创建新堆栈。
区域 | 启动堆栈 |
---|---|
弗吉尼亚北部(us-east-1 ) |
|
俄勒冈州(us-west-2 ) |
- 针对 堆栈名称,输入您的应用程序的名称(例如,
AMAZON-Q-TEAMS-GATEWAY
). - 针对 AmazonQAppId,输入您现有的 Amazon Q 业务专家应用程序 ID(例如,
80xxxxx9-7xx3-4xx0-bxx4-5baxxxxx2af5
)。您可以从 Amazon Q 业务专家控制台复制它。 - 针对 亚马逊Q地区,选择您在其中创建 Amazon Q 业务专家应用程序的区域(us-east-1 或 us-west-2)。
- 针对 AmazonQ用户ID,输入 Amazon Q 业务专家用户 ID 电子邮件地址(留空以使用 Teams 用户电子邮件作为用户 ID)。
- 针对 上下文生存天数,输入会话元数据缓存的时间长度 Amazon DynamoDB (您可以将此保留为默认值)。
当您的 CloudFormation 堆栈状态为 创建完成, 选择 输出 选项卡,并使其保持打开状态 - 您将在后续步骤中需要它。
在 Microsoft Azure 门户中注册新应用程序
完成以下步骤以在 Microsoft Azure 门户中注册新应用程序:
- 去 Azure 门户 并使用您的Microsoft帐户登录。
- 新注册。
- 针对 名字,提供您的应用程序的名称。您可以通过使用用于 CloudFormation 堆栈的堆栈名称来使事情变得简单。
- 针对 谁可以使用此应用程序或访问此 API?,选择 仅此组织目录中的账户(仅限 AWS – 单租户)。
- 登记。
- 记下 应用程序(客户端)ID 价值和 目录(租户)ID 来自 概述 页。稍后当您需要时会需要它们
MicrosoftAppId
和MicrosoftAppTenantId
.
- 选择API权限 在导航窗格中。
- 添加权限。
- 微软图表。
- 应用程序权限。
- 选择 用户.阅读.全部。
- 选择 ChannelMessage.Read.All。
- 选择 团队.ReadBasic.All。
- 选择 文件.读取.全部。
- 添加权限。此权限允许应用读取组织目录中有关登录用户的数据。
- 使用右侧的选项菜单(三个点)进行选择 删除权限.
- 取出原件 User.Read – 委托 允许。
- 授予管理员对默认目录的同意。
- 证书和秘密 在导航窗格中。
- 新客户秘密。
- 针对 课程描述,提供一个值,例如
description of my client secret
. - 选择一个值 到期日期。请注意,在生产中,您需要在密钥过期之前手动轮换密钥。
- 添加。
- 记下新秘密的值。稍后当您需要时会需要它
MicrosoftAppPassword
.
- 可选地,选择 业主 为应用程序添加任何其他所有者。
在 Microsoft Bot Framework 中注册您的新应用
完成以下步骤以在 Microsoft Bot Framework 中注册您的应用程序:
- 去 微软Bot框架 并使用您的Microsoft帐户登录。
- 或者,您可以为新的 Amazon Q 业务专家机器人创建并上传自定义图标。例如,我们使用以下命令创建了以下内容 亚马逊基岩图像游乐场.
- 输入您的首选显示名称、机器人句柄和描述。
- 针对 消息传送端点,复制并粘贴值
TeamsEventHandlerApiEndpoint
从你的堆栈中 输出 标签。 - 不要选择 启用流媒体端点.
- 针对 应用类型,选择 单租户.
- 针对 在下面粘贴您的应用程序 ID 以继续, 输入
MicrosoftAppId
您之前记下的值。 - 针对 应用程序租户 ID, 输入
MicrosoftAppTenantId
您之前记下的值。 - 保留其他值不变,同意条款,然后选择 注册.
- 点击 通道 页面,在 添加特色频道,选择 微软团队.
- Microsoft Teams 商业版(最常见),然后选择 保存.
- 同意服务条款并选择 同意.
在 AWS 中配置您的机密
让我们配置您的 Teams 密钥,以便验证每个请求的签名并代表您的 Amazon Q 业务专家机器人发布。
在此示例中,我们未启用 Teams 令牌轮换。您可以通过实现轮换来为生产应用程序启用它 AWS机密管理器。在中创建一个问题(或者更好的是,一个拉取请求) GitHub回购 如果您希望将此功能添加到未来版本中。
完成以下步骤以在 Secrets Manager 中配置密钥:
- 在 AWS CloudFormation 控制台上,导航到您的堆栈 输出 选项卡并选择链接
TeamsSecretConsoleUrl
重定向到 Secrets Manager 控制台。 - 检索秘密值.
- 编辑.
- 替换值
MicrosoftAppId
,MicrosoftAppPassword
及MicrosoftAppTenantId
使用您在前面步骤中记下的值。
将您的应用程序部署到 Microsoft Teams 中
完成以下步骤将应用程序部署到 Teams:
- 去 团队开发者门户 并使用您的 Microsoft Teams 用户帐户登录。
- 应用 在导航窗格中,然后选择 新应用。
- 针对 名字,输入您的机器人名称。
- 输入名称 全名 以及简短和完整的描述(如果需要,您可以使用所有机器人名称,但不要将其留空)。
- 输入值 开发者信息 和 应用程序网址。为了进行测试,您可以编写值和 URL,例如
https://www.anycompany.com/
。使用真品进行生产。 - 针对 应用程序(客户端)ID*,输入值
MicrosoftAppId
从以前开始。 - 保存.
- 下 烙印, 您可以上传人工智能生成的图标,或不同的图标,或根本不上传,这取决于您。以下是一些示例:
- 下 应用功能,选择 Bot。
- 选择 输入机器人 ID,并进入
MicrosoftAppId
先前步骤的值。 - 下 你的机器人能做什么?, 选择 上传和下载文件.
- 下 选择人们可以使用此命令的范围, 选择 个人方面, 团队及 群聊.
- 保存。
- 选择 输入机器人 ID,并进入
- 发布。
- 下载应用程序包 将 .zip 文件下载到您的计算机。
- 团队预览 推出 Microsoft Teams(工作或学校) 应用程序。
- 在导航窗格中,选择 应用, 然后 管理您的应用, 然后 上传应用程序。
- 将应用程序上传到您的组织应用程序目录,然后选择您下载的 .zip 文件。这会将应用程序添加到 Teams。
- 为您的新应用程序选择卡,然后选择 加, 并等待其完成(10-20 秒)。
将您的机器人添加到一个或多个团队
完成以下步骤将您的机器人添加到团队中:
- 在 Teams 应用中,选择您的团队并选择 管理团队.
- 点击 应用 选项卡,选择新的 Amazon Q 业务专家应用程序,然后选择 地址.
现在您可以在 Microsoft Teams 中测试您的机器人!
开始使用 Amazon Q 业务专家
完成以下步骤以开始在 Teams 中使用 Amazon Q 业务专家:
- 打开您的团队客户端。
- 下 应用,将您的新 Amazon Q 业务专家应用程序添加到聊天中。
- (可选)将您的 Amazon Q 业务专家应用程序添加到一个或多个 Teams 渠道。
- 在应用程序 DM 聊天中,输入
Hello
.
现在,您已将功能强大的新 AI 助手部署到您的沙箱 Teams 环境中。
试用它,尝试本文中讨论的所有功能,并复制您在演示视频中看到的内容。最重要的是,您可以询问与您已提取到自己的 Amazon Q 业务专家应用程序中的文档相关的主题。但不要就此止步。您可以找到其他方法来使其有用,当您这样做时,请通过发表评论告诉我们。
一旦您确信它有多么有用,请与您的 Teams 管理员交谈(向他们展示这篇文章)并与他们合作将其部署到您公司的 Teams 组织中。您的同事会感谢您的!
清理
完成此解决方案的试验后,请删除 Microsoft Teams、Bot Framework 和 Azure 门户中的应用。然后通过打开 AWS CloudFormation 控制台并删除以下内容来清理您的 AWS 资源: AMAZON-Q-TEAMS-GATEWAY
您部署的堆栈。这将删除您通过部署解决方案创建的资源。
结论
本文中讨论的示例 Amazon Q 业务专家 Teams 应用程序作为开源提供 - 您可以将其用作您自己的解决方案的起点,并通过 GitHub 拉取请求贡献反馈修复和功能来帮助我们改进它。探索代码,选择 了解 ,在 GitHub回购 收到新版本的通知,并返回查看最新更新。我们也很想听听您对改进和功能的建议。
有关 Amazon Q 业务专家的更多信息,请参阅 Amazon Q(商业用途)开发人员指南.
作者简介
加里·贝纳塔 是 AWS HR 的高级软件开发经理。 Gary 于 2012 年开始在亚马逊担任实习生,专注于构建可扩展的实时异常值检测系统。他曾在西雅图和卢森堡工作,现在定居以色列特拉维夫,在那里他致力于构建软件,以彻底改变人力资源的未来。他与他人共同创立了一家初创公司 Zengo,专注于通过多方计算确保数字钱包的安全。他在巴黎索邦大学获得软件工程硕士学位。
鲍勃·斯特拉汉 是AWS Language AI Services团队的首席解决方案架构师。
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