Copilot Studio: Complete Tutorial for Beginners

Tutorial Completo para Principiantes sobre Co-Pilot Studio

Introducción al Tutorial

• Bienvenida al tutorial completo para principiantes sobre Co-Pilot Studio, diseñado para guiar a los usuarios paso a paso en la creación de su propio agente co-pilot.

• Se abordarán temas como la creación de un co-pilot utilizando plantillas, la adición de conocimiento y la importancia de la orquestación conversacional.

Creación del Agente Co-Pilot

• Se explicará cómo agregar conocimiento desde diversas fuentes, incluyendo sitios web públicos y documentos subidos.

• El tutorial también cubrirá las acciones que el agente puede realizar y cómo publicar el co-pilot una vez completado.

Importancia del Co-Pilot Studio

• Se destaca que aprender a usar Co-Pilot Studio es una habilidad estratégica dentro de Power Platform, especialmente con las nuevas características anunciadas en Wave 2.

• La herramienta permite extender las capacidades de Microsoft 365 y otros co-pilots de primera parte.

Primeros Pasos en Co-Pilot Studio

• Para comenzar, se debe acceder al sitio web co-pilot studio.microsoft.com y registrarse para una prueba gratuita.

• Es importante tener una cuenta laboral o escolar para poder registrarse en la prueba gratuita.

Configuración Inicial del Co-Pilot

• Al iniciar sesión por primera vez, se presenta un asistente que ayuda a definir cómo el co-pilot asistirá a los usuarios.

• En este caso específico, se utilizará un sitio web local llamado "The Better Health Channel" como fuente de información sobre vida saludable.

Definición y Personalización del Co-Pilot

• Se establece que el propósito del co-pilot será ayudar a los usuarios a encontrar información sobre vida saludable.

• Los usuarios pueden personalizar instrucciones específicas sobre el tono y estilo de respuesta del co-pilot, evitando jerga médica y utilizando lenguaje amigable.

Adición de Conocimiento al Co-Pilot

• En esta etapa inicial, solo se puede agregar conocimiento desde un sitio web público; sin embargo, hay opciones para editar más adelante.

¿Cómo crear y utilizar un agente co-pilot?

Introducción al Agente Co-Pilot

• Se puede crear un agente co-pilot haciendo clic en "crear" una vez que se haya terminado de configurar. Este proceso implementa el co-pilot basado en la información proporcionada.

• El término "agente co-pilot" es más moderno, aunque tradicionalmente se ha utilizado solo "co-pilot". Ambos términos son esencialmente equivalentes.

Funcionalidad del Co-Pilot

• El agente utiliza instrucciones específicas que guían sus respuestas, asegurando claridad y evitando jerga médica.

• Se conecta a sitios web relevantes para obtener información adicional, como el sitio de Better Health, lo que le permite responder preguntas basadas en contenido externo.

Ejecución de Pruebas

• Se realiza una prueba preguntando cómo manejar la fatiga; el agente responde utilizando la información disponible en el sitio web conectado.

• Aunque parece sencillo apuntar a un sitio web y generar respuestas, hay consideraciones importantes sobre la dependencia de fuentes únicas y la necesidad de diversificar las referencias.

Diseño del Co-Pilot

• Es crucial diseñar el co-pilot con múltiples fuentes de conocimiento para abordar diferentes tipos de preguntas y necesidades específicas.

• La respuesta sobre cómo manejar la fatiga incluye consejos prácticos y referencias útiles, mostrando su capacidad para interpretar diversas solicitudes.

Navegación y Conocimiento

• El canvas muestra el flujo de conversación del co-pilot; si no encuentra respuestas adecuadas, puede recurrir a un tema predeterminado como respaldo.

• Actualmente, este co-pilot tiene solo un tema básico vinculado a un sitio web, pero se pueden agregar capas adicionales para enriquecer su funcionalidad.

Publicación del Co-Pilot

• Al final del proceso, se busca publicar el co-pilot ya sea internamente o externamente en diferentes plataformas como parte de Microsoft 365 o servicios específicos.

¿Cómo mejorar la descripción del conocimiento en AI?

Importancia de la descripción del conocimiento

• La descripción del conocimiento es obligatoria y debe ser completada, lo que es interesante ya que el proceso rápido de creación omite este paso.

• Esta descripción ayuda a la IA a entender el propósito del conocimiento, especialmente cuando se agregan múltiples fuentes como sitios web y documentos.

Ejemplo práctico: Mejorando una fuente de información

• Se sugiere nombrar un sitio web como "The Better Health Website" para diferenciarlo de su URL, proporcionando una descripción clara sobre su contenido relacionado con la salud.

• La descripción debe detallar qué tipo de información se ofrece, como datos sobre vida saludable y condiciones médicas.

Desafíos con las fuentes de información

• Se presenta un ejemplo de un sitio web bien estructurado que proporciona respuestas efectivas gracias a su riqueza informativa.

• Sin embargo, los sitios con mucho JavaScript o tablas complejas pueden dificultar la lectura por parte del copiloto AI.

Limitaciones en el acceso a datos

• Un ejemplo específico muestra cómo una tabla visualmente atractiva no es legible para la IA debido a su formato no estructurado.

• Al intentar acceder al pronóstico de polen en East Gippsland, se observa que el copiloto no puede proporcionar respuestas precisas debido a limitaciones en las fuentes.

Configuración del copiloto AI

• Se discute cómo deshabilitar ciertas funciones permite restringir al copiloto solo a las fuentes proporcionadas por el usuario.

¿Cómo funciona el servicio de polen de Melbourne?

Acceso a datos en línea

• Se menciona la capacidad de acceder a información sobre el servicio de polen de Melbourne desde un sitio web, lo que permite obtener datos relevantes y enlaces directos.

• Se advierte que si se utilizan elementos complejos como JavaScript en un sitio web, la inteligencia artificial generativa puede tener dificultades para acceder a la información debido al tipo de indexación utilizada.

Limitaciones del acceso a datos

• La indexación es similar a la que utilizan Google y Bing; si no se encuentra información en estos motores de búsqueda, tampoco será accesible para otras herramientas como Copilot.

• Es importante considerar las limitaciones al intentar conectar con sitios web que no son fácilmente indexables.

Subida y procesamiento de documentos

Carga de documentos

• Se presenta un documento PDF relacionado con las pautas dietéticas australianas, que incluye información sobre porciones estándar.

• Al cargar el documento, se proporciona una descripción detallada para facilitar su comprensión y uso posterior.

Procesamiento del documento

• El sistema utiliza un proceso de indexación para entender el contenido del documento cargado. Cuanto más grande sea el archivo, más tiempo tomará procesarlo.

• Se pueden subir varios formatos de archivo (PDF, Word), pero los archivos Excel no son recomendados debido a su estructura inadecuada para este tipo de procesamiento.

Consulta sobre porciones estándar

Respuestas basadas en documentos subidos

• Al preguntar sobre las porciones estándar de pan, el sistema puede extraer respuestas directamente del documento cargado, mostrando cómo se integra la información.

• A diferencia del acceso directo a sitios web donde se redirige al usuario, aquí la respuesta proviene directamente del conocimiento almacenado en Copilot.

Otras fuentes de conocimiento disponibles

Integración con SharePoint y Dataverse

• Se discute la posibilidad de agregar conocimientos desde SharePoint o Dataverse; sin embargo, esto requiere autenticación adicional para los usuarios.

• SharePoint permite apuntar a bibliotecas documentales específicas mediante URL; hay consideraciones adicionales relacionadas con la configuración necesaria.

Conexiones con datos empresariales

Uso de Modelos de Lenguaje en Asistentes Virtuales

Co-piloto y Control del Conocimiento

• Se discute la posibilidad de tener un co-piloto que responda preguntas basadas en un conjunto controlado de conocimientos, a diferencia de modelos más amplios como el Microsoft 365 copilot.

• La importancia de los "temas" se destaca para controlar el flujo de información y evitar que la IA genere respuestas no deseadas.

Orquestación Conversacional

• Se introduce el concepto de orquestación conversacional, donde se puede dirigir la conversación y seleccionar las fuentes de conocimiento adecuadas.

• Se mencionan lecciones sobre temas útiles para demostraciones, sugiriendo desactivar ciertos temas para evitar respuestas confusas.

Diferenciación entre Temas Personalizados y del Sistema

• Se explica la diferencia entre temas personalizados (que son específicos del usuario) y temas del sistema (que ayudan al funcionamiento general del co-piloto).

• Ejemplos incluyen temas que permiten escalar a un agente en vivo o manejar errores durante una conversación.

Personalización del Mensaje Inicial

• El asistente virtual comienza con un mensaje inicial que puede ser personalizado; se sugiere cambiar el nombre del bot para mayor relevancia.

• Se muestra cómo agregar elementos visuales como emojis al mensaje inicial para hacerlo más atractivo.

Creación de Temas Personalizados

• Un ejemplo práctico ilustra cómo crear un tema personalizado para responder a situaciones de emergencia, especificando números relevantes como el 911 en Australia.

¿Cómo diseñar un co-piloto efectivo?

Control sobre el contenido y la experiencia del usuario

• Se puede editar el contenido en la plataforma, lo que permite tener control total sobre los temas tratados. Esto es crucial para evitar problemas legales y asegurar que se sigan las regulaciones pertinentes.

• Es importante considerar cómo una marca desea responder a ciertas preguntas. Por ejemplo, Apple podría querer que se responda de manera específica a consultas sobre sus productos.

• La presentación de un nuevo enfoque más sofisticado para interactuar con los usuarios está en desarrollo, mejorando la experiencia del co-piloto.

Mejora de la interacción mediante IA generativa

• Se introduce un sistema de "temperatura" para moderar el contenido generado, permitiendo un equilibrio entre creatividad y precisión en las respuestas.

• El modelo de lenguaje grande ahora determina el flujo de conversación, superando métodos anteriores menos sofisticados.

Importancia de las descripciones en los temas

• Las descripciones automáticas son generadas a partir de frases desencadenantes, lo cual es esencial para activar correctamente los temas relevantes durante las interacciones.

• Revisar las descripciones configuradas es fundamental si el agente no encuentra los temas correctos; esto ayuda en la solución de problemas iniciales.

Creación avanzada de tópicos: Entidades y variables

• Se presenta un nuevo tópico relacionado con servicios de salud mental para niños y jóvenes, mostrando cómo se pueden estructurar conversaciones basadas en necesidades específicas.

• La identificación de entidades dentro del texto no estructurado permite al AI buscar información relevante como edades o nombres específicos.

Ejemplo práctico: Servicios de apoyo a la salud mental

• Al crear un nuevo tema sobre servicios de apoyo psicológico, se establece una lógica ramificada que ofrece opciones según grupos etarios (niños, jóvenes adultos o adultos).

Creación de un Tema sobre Servicios de Apoyo para la Salud Mental

Edición y Creación de Temas

• El presentador expresa su deseo de tener más control en la creación del tema, optando por no usar opciones múltiples. Decide eliminar el tema existente sobre "servicios de apoyo para la salud mental".

• Se copia una descripción útil del tema anterior para evitar reescribirla al crear un nuevo tema titulado "Servicios de Apoyo para la Salud Mental".

Interacción con el Usuario

• Se plantea una pregunta sobre la edad del usuario que necesita apoyo, evitando las opciones múltiples y utilizando entidades específicas como "edad" para mejorar la interacción.

• Se menciona cómo guardar la respuesta del usuario como una variable, lo que permite utilizar esa información en otras partes de la conversación o enviarla a otros sistemas.

Condiciones Basadas en Edad

• Se establece un ramificación condicional basada en la edad: se crean condiciones para clasificar a los usuarios como niño (≤12 años), adolescente (13-25 años), o todos los demás.

• Para los niños, se envía un mensaje personalizado que incluye su edad y recomendaciones específicas, como el servicio Triple P.

Uso de Recursos Externos

• Se explora cómo integrar recursos externos, como imágenes y enlaces a servicios relevantes. Por ejemplo, se recomienda "Headspace" para adolescentes y jóvenes adultos.

Actividad y Fuentes de Conocimiento

Introducción a la Actividad

• Se presenta una actividad donde se puede ingresar información, aunque se menciona que podría no funcionar bien con ciertas preguntas.

• La actividad utiliza respuestas generativas para acceder a una página específica relacionada con el tema ingresado.

Mapa de Conversación

• Se introduce un "mapa de conversación" que muestra cómo el agente decide qué temas y fuentes de conocimiento utilizar.

• Al activar el tema de apoyo en salud mental, se genera una pregunta sobre la edad del solicitante.

Identificación de Entidades

• El sistema puede identificar información relevante incluso si no se proporciona una respuesta directa; por ejemplo, al mencionar la edad del hijo.

• Si un usuario ya ha proporcionado información relevante, como la edad del niño, el sistema puede omitir preguntas repetitivas.

Acciones y API

Creación de Acciones

• Se inicia la sección sobre acciones, permitiendo al copiloto obtener información externa.

• Se utiliza un pronóstico del tiempo como ejemplo práctico debido a su accesibilidad sin necesidad de registro.

Configuración del Pronóstico del Tiempo

• Se explica cómo cambiar la autenticación para que los usuarios no tengan que iniciar sesión nuevamente al usar fuentes públicas.

• El sistema busca datos meteorológicos utilizando herramientas externas como MSN Weather.

Entradas y Salidas

• Las entradas requeridas incluyen ubicación y unidades de medida (imperial o métrico).

¿Cómo se configura un plug-in para obtener pronósticos?

Introducción a la configuración del plug-in

• La idea del plug-in es que necesita ciertos inputs, como la ubicación. En el canvas se muestra "Bendigo", que ha sido identificado automáticamente.

• También requiere saber si se desea usar unidades imperiales o métricas. El sistema puede identificar información faltante y solicitarla.

Ajustes de entrada y salida

• Se está editando la acción para que la ubicación sea llenada dinámicamente con la respuesta del usuario, mientras que las unidades se establecerán en un valor fijo (Celsius).

• Se debe permitir al sistema responder adecuadamente; ahora hay opciones para generar mensajes dinámicamente o crear uno manualmente.

Uso de Power Automate

• Al utilizar Power Automate, se puede llamar a una fuente de datos externa. Se menciona un caso anterior sobre polen en Melbourne donde no pudo leer información.

• Se crea una hoja de cálculo básica en Excel online como fuente de datos no autenticada, asegurándose de formatearla correctamente como tabla.

Conexión con Excel Online

• Para usar Excel online, es necesario guardarlo en OneDrive y formatearlo como tabla. Esto permite conectar el flujo automatizado con los datos.

• Si no hay autenticación disponible, se puede actualizar automáticamente la hoja de cálculo cada mañana para que el co-piloto lea desde allí.

Creación de un nuevo flujo

• Se presenta cómo construir un nuevo flujo desde cero utilizando Power Automate. Este flujo tomará entradas y proporcionará respuestas basadas en los datos disponibles.

¿Cómo configurar un pronóstico de polen en Co-Pilot?

Configuración inicial del flujo

• Se inicia el proceso guardando el archivo en OneDrive dentro de una carpeta de demostración de Co-Pilot Studio. Es crucial que los datos estén formateados como una tabla para evitar bloqueos en este paso.

• El usuario proporciona una región, y se selecciona la columna correspondiente a la región en la tabla llamada "pollen forecast". Se busca el valor ingresado por el usuario para continuar con el flujo.

Recuperación y salida de datos

• Después de obtener la entrada del usuario, se necesita recuperar el valor correspondiente al pronóstico de polen. Esto implica agregar una salida que contenga este valor, que proviene del paso anterior donde se obtiene la fila.

• Se renombra el paso a "look up pollen forecast" para mayor claridad. Luego, se guarda un borrador antes de proceder a publicar.

Verificación y conexión

• Es importante verificar que la referencia de conexión esté correctamente autenticada con Excel Online Business; esto previene errores durante la ejecución del flujo.

• Al regresar al flujo, se observa que ahora está disponible para su uso. La entrada es la región proporcionada por el usuario y se espera que funcione similar al pronóstico meteorológico configurado anteriormente.

Generación dinámica de mensajes

• Se decide cómo responder al usuario después de ejecutar la acción. Se opta por generar dinámicamente un mensaje utilizando variables disponibles, específicamente el pronóstico de polen.

• Tras completar los pasos necesarios, se conecta todo y se espera no encontrar errores. Se invita a los espectadores a interactuar dejando comentarios si han seguido hasta este punto.

Prueba final del sistema

• Se realiza una prueba preguntando sobre el pronóstico de polen para East Gippsland. La respuesta esperada es "el pronóstico es bajo", lo cual indica que todo funciona correctamente.

• En caso de ser necesario, hay un proceso único para establecer conexiones adicionales cuando un nuevo usuario utiliza esta función por primera vez; esto asegura que las conexiones sean efectivas sin requerir repetidas autenticaciones posteriores.

Publicación y configuración final

• Existen diferentes tipos de acciones disponibles en Co-Pilot; algunos son más avanzados e involucran AI Builder prompts.

• Antes de publicar, se cambia el ícono del co-pilot utilizando uno generado previamente en formato PNG; esto mejora la presentación visual del agente creado.

¿Cómo publicar un co-piloto sin autenticación?

Configuración de Publicación

• Se debe configurar el co-piloto para que esté disponible públicamente sin requerir autenticación. Es importante verificar esta configuración antes de intentar publicarlo.

• Al publicar, no es necesario completar todo el proceso de una vez; se puede hacer en etapas y revisar otras opciones disponibles durante la espera.

Opciones de Publicación

• Los co-pilotos pueden ser publicados para uso interno o externo, incluyendo plataformas como Microsoft Teams y sistemas de servicio al cliente de terceros.

• La opción "sin autenticación" permite acceder a más configuraciones y opciones para la publicación del co-piloto.

Personalización del Co-Piloto

• Se pueden agregar mensajes de bienvenida y sugerencias para iniciar conversaciones, lo cual es útil para interactuar con los usuarios en tiempo real.

• Existen plantillas disponibles que permiten crear nuevos co-pilotos basados en ejemplos predefinidos, facilitando el aprendizaje y la experimentación.

Capacidades Futuras

• Se anticipan nuevas capacidades como funciones de voz y agentes que operen con mayor independencia, lo cual ampliará las funcionalidades actuales.

Integración con Microsoft 365

• Para quienes tienen suscripción a Microsoft 365, hay un co-piloto específico que se integra dentro de todas las aplicaciones de Microsoft, permitiendo extender habilidades aprendidas a otros sistemas.