Configurarea unui conector personalizat pentru Deepseek în Copilot Studio implică mai mulți pași care vă permit să integrați capabilitățile AI avansate ale Deepseek în platforma AI cu cod scăzut. Iată un ghid detaliat cu privire la modul de realizare a acestei integrări:
Pasul 1: Înțelegeți opțiunile de integrare
Înainte de a crea un conector personalizat, este esențial să înțelegem opțiunile de integrare disponibile pentru Deepseek cu Copilot Studio:- Azure AI Foundry: Implementați modelul DeepSeek R1 prin intermediul catalogului de modele și integrați -l folosind subiecte personalizate sau impulsuri conversaționale cu acțiunea „Creați răspunsuri generative”, utilizând integrarea serviciului Azure Openai.
- Conectori personalizați: Construiți un conector personalizat în platforma electrică pentru a integra Deepseek sau alte modele în mediul dvs. Aceasta permite apeluri API sigure și acces controlat.
- API plugin -uri/REST: încorporați Deepseek într -un serviciu Python sau un alt sistem care rulează modelul. Plugin -urile funcționează în mod similar la conectori și fluxuri în interiorul Studioului Copilot pentru integrarea perfectă [1] [5].
Pasul 2: Creați un conector personalizat în platforma de alimentare
Pentru a crea un conector personalizat pentru Deepseek, urmați acești pași:1. Platforma de alimentare de acces: puteți crea un conector personalizat din aplicații de alimentare sau de la Power Automat. Asigurați -vă că utilizați un mediu în care aplicațiile Dynamics 365 sunt activate, deoarece medii fără dinamică 365 aplicații nu sunt acceptate pentru conectori personalizați [4].
2. Configurați autentificarea: utilizați OAuth 2.0 ca tip de autentificare și ID -ul Microsoft Entra (fost Azure Active Directory) ca furnizor de autentificare. Această configurație vă asigură serviciul de back-end folosind două înregistrări diferite de aplicații [4].
3. Definiți apelurile API: Configurați apelurile API pentru conectorul dvs. personalizat. Aceasta implică specificarea obiectivelor și metodelor (de exemplu, get, poste) care vor interacționa cu API -ul Deepseek. Asigurați -vă că gestionați în mod corespunzător jetoanele de autentificare pentru a asigura aceste interacțiuni [4].
4. Testați conectorul: Odată ce conectorul este creat, testați -l pentru a vă asigura că poate comunica cu succes cu API -ul Deepseek. Această etapă este crucială pentru validarea integrării înainte de implementarea acesteia în Copilot Studio [4].
Pasul 3: Integrați conectorul personalizat cu Copilot Studio
După crearea și testarea conectorului personalizat, trebuie să -l integrați cu Copilot Studio:1. Creați o acțiune în Copilot Studio: folosind conectorul personalizat, creați o acțiune în Copilot Studio care utilizează API -ul Deepseek. Această acțiune vă va permite să utilizați capacitățile AI ale Deepseek în cadrul fluxurilor de lucru cu copilotul dvs. [4].
2. Activați acțiunea pentru utilizatori: asigurați -vă că acțiunea este activată pentru utilizatorii dvs. Aceasta poate implica stabilirea permisiunilor sau rolurilor din Copilot Studio pentru a controla accesul la acțiunea personalizată [4].
3. Certificați conectorul: În sfârșit, obțineți certificarea conectorului personalizat. Acest pas este important pentru a vă asigura că integrarea dvs. respectă standardele și orientările Microsoft pentru securitate și funcționalitate [4].
Pasul 4: Implementați și utilizați integrarea
Odată ce conectorul personalizat este integrat și certificat, îl puteți implementa în mediul dvs. de studio Copilot. Acest lucru vă permite să vă îmbunătățiți chatbot -urile cu capacitățile AI avansate ale Deepseek, cum ar fi răspunsurile contextuale îmbunătățite și interacțiunile mai bogate ale utilizatorilor [1] [5].Urmărind acești pași, puteți configura în mod eficient un conector personalizat pentru Deepseek în Copilot Studio, deblocând funcții puternice bazate pe AI pentru aplicațiile dvs. de afaceri.
Citări:
[1] https://www.linkedin.com/posts/marcel-broschk-85349a1b0_connect-deepseek-in-copilot-studio-atity-7295670990045409281-FAV6
[2] https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/2025/03/03/available-today-deepseek-r1-7b-14b-distilled-models-for-copilot-pcs-via-azure-ai-foundry-further-expanding-ai-on-the-edge/
[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-conector-acction
[5] https://www.linkedin.com/posts/mirko-fedi-019957174_deepseek-pilot-studio-curios-activitate-7290735386480332800-hrcw
]
[7] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-and-github/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=x5654jxaatw
[9] https://dev.to/wassimchegham/deepseek-extension-for-github-pilot-in-vs-code-2C03
[10] https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/knowledge-graph-conections
[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-conecting-to-external-data-in-pilot-studio/
