La creazione di un connettore personalizzato per DeepSeek in Copilot Studio comporta diversi passaggi che consentono di integrare le funzionalità AI avanzate di DeepSeek nella piattaforma AI a basso codice. Ecco una guida dettagliata su come ottenere questa integrazione:
Passaggio 1: comprendere le opzioni di integrazione
Prima di creare un connettore personalizzato, è essenziale comprendere le opzioni di integrazione disponibili per DeepSeek con Copilot Studio:- Azure AI Foundry: distribuire il modello DeepSeek R1 tramite il catalogo del modello e integrarlo utilizzando argomenti personalizzati o aumento della conversazione con l'azione "Crea risposte generative", sfruttando l'integrazione del servizio OpenAI di Azure.
- Connettori personalizzati: crea un connettore personalizzato in piattaforma di alimentazione per integrare DeepSeek o altri modelli all'interno del proprio ambiente. Ciò consente chiamate API sicure e accesso controllato.
- API plugin/REST: incorporare DeepSeek in un servizio Python o in un altro sistema che esegue il modello. I plugin funzionano in modo simile a connettori e flussi all'interno di Copilot Studio per l'integrazione senza soluzione di continuità [1] [5].
Passaggio 2: creare un connettore personalizzato in Piattaforma di alimentazione
Per creare un connettore personalizzato per DeepSeek, segui questi passaggi:1. Accesso Piattaforma di alimentazione: è possibile creare un connettore personalizzato dalle app di alimentazione o dall'automaggio di alimentazione. Assicurati di utilizzare un ambiente in cui le app Dynamics 365 sono abilitate, poiché gli ambienti senza le app Dynamics 365 non sono supportati per i connettori personalizzati [4].
2. Imposta autenticazione: utilizzare OAuth 2.0 come tipo di autenticazione e ID Microsoft Enter (precedentemente Azure Active Directory) come provider di autenticazione. Questa configurazione protegge il servizio di back-end utilizzando due diverse registrazioni delle applicazioni [4].
3. Definire le chiamate API: configurare le chiamate API per il tuo connettore personalizzato. Ciò implica la specifica degli endpoint e dei metodi (ad esempio, ottenere, post) che interagiranno con l'API di DeepSeek. Assicurati di gestire i token di autenticazione in modo appropriato per proteggere queste interazioni [4].
4. Test del connettore: una volta creato il connettore, testarlo per assicurarsi che possa comunicare correttamente con l'API DeepSeek. Questo passaggio è cruciale per convalidare l'integrazione prima di distribuirla in Copilot Studio [4].
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Passaggio 3: integrare il connettore personalizzato con Copilot Studio
Dopo aver creato e testato il connettore personalizzato, è necessario integrarlo con Copilot Studio:1. Creare un'azione in Copilot Studio: utilizzando il connettore personalizzato, creare un'azione in Copilot Studio che utilizza l'API DeepSeek. Questa azione ti consentirà di sfruttare le funzionalità di AI di DeepSeek all'interno dei flussi di lavoro Copilot [4].
2. Abilita l'azione per gli utenti: assicurarsi che l'azione sia abilitata per i tuoi utenti. Ciò può comportare l'impostazione di autorizzazioni o ruoli all'interno di Copilot Studio per controllare l'accesso all'azione personalizzata [4].
3. Certifica il connettore: infine, ottenere il tuo connettore personalizzato certificato. Questo passaggio è importante per garantire che la tua integrazione soddisfi gli standard e le linee guida di Microsoft per la sicurezza e la funzionalità [4].
Passaggio 4: distribuire e utilizzare l'integrazione
Una volta che il connettore personalizzato è integrato e certificato, è possibile distribuirlo nel tuo ambiente Copilot Studio. Ciò ti consente di migliorare i tuoi chatbot con le funzionalità AI avanzate di DeepSeek, come migliorare le risposte contestuali e le interazioni più ricche degli utenti [1] [5].Seguendo questi passaggi, è possibile impostare efficacemente un connettore personalizzato per DeepSeek in Copilot Studio, sbloccando potenti funzionalità basate sull'intelligenza artificiale per le tue applicazioni aziendali.
Citazioni:
[1] https://www.linkedin.com/posts/marcel-broschk-85349a1b0_connect-deepseek-in-copilot-studio-activity-72956709004545409281-fav6
[2] https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/03/03/available-today-deepseek-race
[3] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1e15ig6/make_github_copilot_work_with_deepseekcoder/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-sales-copilot/custom-connector-action
[5] https://www.linkedin.com/posts/mirko-fedi-019957174_deepseek-copilot-studio-curious-activity-7290735386480332800-hrcw
[6] https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/guest-blog-let-your-copilot-declarative-agent-think-deep-with-deepseek-r1/
[7] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-res
[8] https://www.youtube.com/watch?v=x5654jxaatw
[9] https://dev.to/wassimchegham/deepseek-extension-for-lithub-copilot-in-vs-code-2c03
[10] https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-graph-connections
[11] https://www.youtube.com/watch?v=yjhmoujfafs
[12] https://www.youtube.com/watch?v=_kpareik0ji
[13] https://www.sharepointeurope.com/events/best-practices-for-connecting-to-external-data-in-copilot-studio/