使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot 架构

3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型（LLM）的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用的数据相结合，以创建前所未有的体验。正如您在官方视频中看到的那样，Microsoft 365 Copilot的核心是一个名为Copilot System的编排器。今天Semantic Kernel 博客上发布了一篇文章介绍了Copilot 聊天示例程序[2]。我认为很容易从这个Copilot 聊天示例程序开始实现这样的一个架构。

1、Copilot 系统

让我们先简单介绍一下M365 Copilot系统的处理流程。该系统由Copilot系统，Microsoft 365 Apps，Microsoft Graph[3] 和LLM（GPT-4）组成.

Copilot 系统首先接收来自 Microsoft 365 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等的用户提示。这些指令不会作为提示直接发送到 GPT-4，而是通过 Microsoft Graph 提供必要的上下文。这称为接地，如果是电子邮件回复提示，例如，您的电子邮件帐户信息。

接地上下文提示通过Copilot系统发送到LLM。

Copilot 系统接收来自LLM的响应并执行后处理。此后处理包括对 Microsoft Graph 的其他调用、负责任的 AI 检查、安全性、合规性和隐私审查，以及 Microsoft 365 应用交互的命令生成。

已通过后处理步骤的处理结果和应用操作命令将返回到 Microsoft 365 中的调用应用。应用交互命令是用于处理添加图片或调整 PowerPoint 文本大小等功能的内部命令。

2、使用Semantic Kernel实现

在Semantic Kernel的示例中，可以通过内置的 Microsoft Graph 连接器在上下文中添加的：连接器是技能的一部分，您还可以使用Memory函数从Memory中的键值存储和矢量数据库中检索和添加内存和先验知识。当然，您可以自己自定义技能和连接器。还可以将其连接到 Azure 认知搜索。

对于 Microsoft 365 应用（如商务聊天）和跨用户数据（日历、电子邮件、聊天、文档、会议和联系人）工作的应用），后端需要一个规划器来确定用户的问题意向，将其分解为任务，并将其与操作相关联。语义内核包括一个计划器，用于将用户的复杂指令分解为任务。使用规划器将公司系统的每个功能映射到您的技能。

Copilot Chat建立在微软的Semantic Kernel 之上，允许开发人员轻松地将大型语言模型（LLM）的强大功能集成到自己的应用程序中。通过我们的完整示例，你可以利用高级功能，例如多个对话主题、语音识别、文件上传，通过你自己的最新信息使聊天更智能，持久内存存储允许机器人在每次使用时变得越来越智能，甚至可以下载机器人与他人共享，加入他们的对话。

无论您是在构建客户服务工具、个性化推荐系统、人力资源助理、教育工具还是电子商务助手，我们的 Copilot Chat 都可以提供帮助。我们认为，从示例应用下载和生成会有很多好处。

改善用户体验：通过提供个性化帮助和自然语言处理，您自己的聊天机器人可以改善客户、学生和员工的用户体验。用户可以快速轻松地获得所需的信息，而无需浏览复杂的网站或等待客户服务代表的帮助。

提高效率：通过处理客户服务或人力资源任务的聊天机器人，您可以让员工专注于需要人工干预的更复杂的任务。这可以提高组织的效率并降低成本。

个性化推荐：通过自然语言处理和持久内存存储，您的聊天机器人可以为产品、服务或教育资源提供个性化推荐。这可以提高客户满意度并推动销售。

改进的可访问性：通过语音识别和文件上传，您的聊天机器人可以为用户提供更准确和个性化的帮助。例如，难以浏览网站的患者可以更轻松地使用聊天，并快速有效地接收所需的信息。

可扩展性：通过处理客户服务或教育任务的聊天机器人，您可以轻松扩展以满足不断增长的需求，而无需雇用更多员工。这可以降低成本并增加收入。

总结

Semantic Kernel 支持快速开发用于编排企业中各种系统的内核。要使用的模型是 Azure OpenAI 服务，它具有丰富的企业安全性，我们可以从Copilot Chat示例程序开始。

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