Hướng dẫn xây dựng Trợ lý Cung Cấp Dịch Vụ trong Copilot Studio và Hành động tự động
Nội dung video này sẽ chỉ bạn cách xây dựng một trợ lý Cung Cấp Dịch Vụ dựa trên ServiceNow, sử dụng Co-Pilot Studio và các hành động tạo. Tôi đã từng có một video trước đó hướng dẫn bạn cách làm điều này với ServiceNow, nhưng phương pháp xây dựng này sử dụng cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo tạo ra mô hình hữu ích. Điều đầu tiên bạn cần làm là truy cập vào trang web của ServiceNow để thực hiện và đăng ký cho một phiên bản phát triển để thực hiện những gì bạn sẽ thấy hôm nay. Tôi đang sử dụng phiên bản Vancouver của ServiceNow, bạn có thể sử dụng bất kỳ phiên bản nào bạn muốn và vẫn đạt được kết quả tương tự. Nhưng hãy nhớ rằng đây là một điều tôi khuyến nghị bạn làm nếu bạn chưa có phiên bản dịch vụ hiện có để thực hành. Trước khi tôi đi vào cách tôi đã xây dựng giải pháp này, tôi muốn cho bạn thấy sự mạnh mẽ của giải pháp đặc biệt này mà tôi đã xây dựng. Trong giải pháp này, tôi đã kết nối với ServiceNow qua nhiều cách khác nhau, sử dụng các API và các truy vấn bảng khác nhau. Tôi cũng đã tạo kết nối với API thời tiết MSN để có thông tin về thời tiết. Giờ hãy xem thành phần của giải pháp này nghĩa là gì. Đầu tiên, tôi sẽ xác định tôi là David Miller để có thể yêu cầu thông tin. Tôi có thể yêu cầu trạng thái của phiếu của tôi và bạn sẽ thấy nó sẽ cố gắng tìm hiểu mục đích cụ thể để đáp ứng yêu cầu. Nếu tôi muốn có thêm chi tiết, tôi chỉ cần yêu cầu "Cung cấp chi tiết hơn" và nó sẽ hiểu rằng tôi đang nói về phiếu mang số này và đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Tôi cũng có thể tìm hiểu thông tin cá nhân của tôi, ví dụ như thành phố mà tôi đang ở. Khi tôi hỏi "Thành phố của tôi là gì?", nó sẽ truy vấn thông tin cá nhân của tôi và trả lời cho tôi. Từ đó, tôi có thể hỏi thông tin về thời tiết tại thành phố đó. Tôi cũng có thể hỏi các câu hỏi liên quan khác như hướng gió, và tất nhiên nó sẽ trả lời cho tôi. Tôi cũng có thể hỏi về thời tiết ở một thành phố khác và nó sẽ cung cấp cho tôi thông tin mới. Cuối cùng, tôi có thể kết hợp các yêu cầu với nhiều ý định khác nhau và nó vẫn hiểu được và trả lời cho tôi. Bây giờ, hãy xem làm thế nào tôi xây dựng được điều này. Đầu tiên, tôi đã kích hoạt chức năng Dynamic Chaining để sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn. Điều đó cho phép mô hình hiểu được ngữ cảnh toàn bộ cuộc trò chuyện chứ không chỉ là những gì tôi nói cuối cùng. Tôi đã tạo các hành động plugin để xử lý các yêu cầu nhất định và có thể kích hoạt chức năng Dynamic Chaining hoặc không, tùy thuộc vào yêu cầu của tôi. Đối với các yêu cầu liên quan đến ServiceNow, tôi đã tạo một hành động plugin và sử dụng công cụ quản lý mô phỏng trực quan để cấu hình nó. Tôi cũng đã tạo các truy vấn để truy xuất thông tin từ ServiceNow và chuyển đổi thành câu trả lời thông qua mô hình ngôn ngữ lớn. Tôi cũng đã tạo các thực thể để trích xuất thông tin từ câu yêu cầu và sử dụng nó trong các yêu cầu sau. Việc kết hợp tất cả các yếu tố này đã cho phép tôi tạo ra một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt để tương tác với ServiceNow và API thời tiết. Vì việc xây dựng này khá phức tạp và cần hiểu biết sâu về ServiceNow và các công nghệ tương tự, việc đi vào chi tiết không phù hợp với phạm vi của video này. Tuy nhiên, tôi hy vọng qua giải thích trên đây, bạn đã có cái nhìn tổng quan về cách tôi đã xây dựng giải pháp này với sự hỗ trợ của Co-Pilot Studio và hành động tạo Created with Co-Pilot Studio. Nếu bạn quan tâm và muốn tìm hiểu thêm, hãy để lại bình luận để tôi biết và tôi sẽ cố gắng cung cấp thông tin chi tiết hơn. Đừng quên đăng ký kênh của tôi để nhận thông báo về những video mới và luôn theo dõi để được cập nhật về những kiến thức và công nghệ mới nhất. Cảm ơn bạn đã theo dõi và hẹn gặp lại trong các video tiếp theo!