Att ställa in ett anpassat kontakt för Deepseek i Copilot Studio involverar flera steg som gör att du kan integrera Deepseeks avancerade AI-funktioner i din lågkod AI-plattform. Här är en detaljerad guide för hur man uppnår denna integration:
Steg 1: Förstå integrationsalternativen
Innan du skapar ett anpassat kontakt är det viktigt att förstå de tillgängliga integrationsalternativen för DeepSeek med Copilot Studio:- Azure AI Foundry: Distribuera Deepseek R1 -modellen via modellkatalogen och integrera den med anpassade ämnen eller konversationsstärkning med "Skapa generativa svar" -åtgärd, utnyttja Azure OpenAi -serviceintegration.
- Anpassade anslutningar: Bygg en anpassad kontakt i Power -plattformen för att integrera Deepseek eller andra modeller i din miljö. Detta möjliggör säkra API -samtal och kontrollerad åtkomst.
- Plugins/REST API: Bädda in Deepseek i en Python -tjänst eller ett annat system som kör modellen. Plugins fungerar på samma sätt som kontakter och flöden i Copilot Studio för sömlös integration [1] [5].
Steg 2: Skapa en anpassad kontakt i kraftplattform
Följ dessa steg för att skapa en anpassad kontakt för Deepseek:1. Access Power Platform: Du kan skapa en anpassad kontakt från antingen Power Apps eller Power Automate. Se till att du använder en miljö där Dynamics 365 -appar är aktiverade, eftersom miljöer utan Dynamics 365 -appar inte stöds för anpassade anslutningar [4].
2. Ställ in autentisering: Använd OAuth 2.0 som autentiseringstyp och Microsoft Entra ID (tidigare Azure Active Directory) som autentiseringsleverantör. Denna installation säkerställer din back-end-tjänst genom att använda två olika applikationsregistreringar [4].
3. Definiera API -samtal: Konfigurera API -samtal för din anpassade kontakt. Detta innebär att specificera slutpunkter och metoder (t.ex. GET, POST) som kommer att interagera med Deepseek API. Se till att du hanterar autentiseringstokens på lämpligt sätt för att säkra dessa interaktioner [4].
4. Testa kontakten: När kontakten har skapats, testa det för att säkerställa att den framgångsrikt kan kommunicera med Deepseek API. Detta steg är avgörande för att validera integrationen innan den distribueras i Copilot Studio [4].
Steg 3: Integrera det anpassade kontakten med Copilot Studio
När du har skapat och testat anpassat kontaktdon måste du integrera det med Copilot Studio:1. Skapa en åtgärd i Copilot Studio: Skapa den anpassade kontakten och skapa en åtgärd i Copilot Studio som använder Deepseek API. Denna åtgärd gör det möjligt för dig att utnyttja Deepseeks AI -kapacitet inom dina copilot -arbetsflöden [4].
2. Aktivera åtgärden för användare: Se till att åtgärden är aktiverad för dina användare. Detta kan innebära att inställningsbehörigheter eller roller i Copilot Studio för att kontrollera åtkomst till den anpassade åtgärden [4].
3. Certifiera kontakten: Slutligen, få din anpassade kontaktdoncertifierade. Detta steg är viktigt för att säkerställa att din integration uppfyller Microsofts standarder och riktlinjer för säkerhet och funktionalitet [4].
Steg 4: Distribuera och använd integrationen
När den anpassade kontakten är integrerad och certifierad kan du distribuera det i din Copilot Studio -miljö. Detta gör att du kan förbättra dina chatbots med Deepseeks avancerade AI -funktioner, till exempel förbättrade kontextuella svar och rikare användarinteraktioner [1] [5].Genom att följa dessa steg kan du effektivt ställa in ett anpassat kontakt för Deepseek i Copilot Studio och låsa upp kraftfulla AI-drivna funktioner för dina affärsapplikationer.
Citeringar:
]
]
[3] https://www.reddit.com/r/chatgptcoding/comments/1e15ig6/make_github_copilot_work_with_deepseekcoder/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-sales-opilot/custom-connector-action
]
]
]
[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-opilot-studio/knowledge-graph-connections
[11] https://www.youtube.com/watch?v=yjhmoujfafs
[12] https://www.youtube.com/watch?v=_kpareik0ji
]