La configuración de un conector personalizado para Deepseek en Copilot Studio implica varios pasos que le permiten integrar las capacidades de IA avanzadas de Deepseek en su plataforma AI de bajo código. Aquí hay una guía detallada sobre cómo lograr esta integración:
Paso 1: Comprender las opciones de integración
Antes de crear un conector personalizado, es esencial comprender las opciones de integración disponibles para Deepseek con Copilot Studio:- Azure AI Foundry: implementa el modelo Deepseek R1 a través del catálogo de modelos e integre utilizando temas personalizados o impulso conversacional con la acción "Crear respuestas generativas", aprovechando la integración del servicio Azure OpenAI.
- Conectores personalizados: cree un conector personalizado en la plataforma de potencia para integrar Deepseek u otros modelos dentro de su entorno. Esto permite llamadas de API seguras y acceso controlado.
- Plugins/REST API: Incorporar a Deepseek en un servicio de Python u otro sistema que ejecute el modelo. Los complementos funcionan de manera similar a los conectores y fluyen dentro de Copilot Studio para una integración perfecta [1] [5].
Paso 2: crear un conector personalizado en la plataforma de alimentación
Para crear un conector personalizado para Deepseek, siga estos pasos:1. Access Power Platform: puede crear un conector personalizado desde aplicaciones de alimentación o automatizar Power. Asegúrese de utilizar un entorno donde las aplicaciones Dynamics 365 están habilitadas, ya que los entornos sin Dynamics 365 aplicaciones no son compatibles con conectores personalizados [4].
2. Configure la autenticación: use OAuth 2.0 como tipo de autenticación y ID de Microsoft Entra (anteriormente Azure Active Directory) como proveedor de autenticación. Esta configuración asegura su servicio de back-end utilizando dos registros de aplicaciones diferentes [4].
3. Defina las llamadas API: configure las llamadas API para su conector personalizado. Esto implica especificar los puntos finales y métodos (por ejemplo, obtener, publicar) que interactuarán con la API Deepseek. Asegúrese de manejar tokens de autenticación adecuadamente para asegurar estas interacciones [4].
4. Pruebe el conector: una vez que se crea el conector, pruebe para asegurarse de que pueda comunicarse con éxito con la API Deepseek. Este paso es crucial para validar la integración antes de implementarla en Copilot Studio [4].
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Paso 3: Integre el conector personalizado con Copilot Studio
Después de crear y probar el conector personalizado, debe integrarlo con Copilot Studio:1. Cree una acción en Copilot Studio: Usando el conector personalizado, cree una acción en Copilot Studio que utilice la API Deepseek. Esta acción le permitirá aprovechar las capacidades de IA de Deepseek dentro de sus flujos de trabajo de copilotos [4].
2. Habilite la acción para los usuarios: asegúrese de que la acción esté habilitada para sus usuarios. Esto puede implicar establecer permisos o roles dentro de Copilot Studio para controlar el acceso a la acción personalizada [4].
3. Certifique el conector: finalmente, obtenga su conector personalizado certificado. Este paso es importante para garantizar que su integración cumpla con los estándares y pautas de Microsoft para la seguridad y la funcionalidad [4].
Paso 4: implementar y usar la integración
Una vez que el conector personalizado está integrado y certificado, puede implementarlo dentro de su entorno Copilot Studio. Esto le permite mejorar sus chatbots con las capacidades de IA avanzadas de Deepseek, como respuestas contextuales mejoradas e interacciones más ricas del usuario [1] [5].Siguiendo estos pasos, puede configurar de manera efectiva un conector personalizado para Deepseek en Copilot Studio, desbloqueando potentes funciones impulsadas por IA para sus aplicaciones comerciales.
Citas:
[1] https://www.linkedin.com/posts/marcel-broschk-85349a1b0_connect-deepseek-in-copilot-studio-activity-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-furtherther-expanding-ai-on-ted-ted-//
[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-hrcww
[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-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-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/
