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 <div>참고Teams AI 라이브러리는 공개 개발자 미리 보기에서만 사용할 수 있습니다.https://learn.microsoft.com/ko-kr/microsoftteams/platform/resources/dev-preview/developer-preview-intro</div>
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 Teams AI library는 GPT 기반 공통 언어 모델 및 사용자 의도 엔진에 대한 Teams 중심 인터페이스입니다. 따라서 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하기 위해 대화형 봇 로직을 작성하고 유지 관리하는 복잡하고 비용이 많이 드는 작업을 수행해야 할 필요성을 줄여줍니다.
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 AI library는 간단한 기능 중심 접근 방식을 제공하며, 미리 빌드되고 재사용 가능한 코드 조각을 사용하여, 지능형 앱을 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 지원하므로, Teams 대화형 응용 프로그램의 의미를 학습하는 대신, 비즈니스 로직을 구축하는데 집중할 수 있습니다.​다음은 Teams AI library를 통해 사용할 수 있는 몇 가지 주요 기능입니다:​<ul><li>간단한 Teams 중심 구성 요소 스캐폴딩</li><li>자연어 모델링</li><li>프롬프트 엔지니어링</li><li>대화 세션 기록</li><li>현지화</li><li>LLM 모듈성</li><li>책임감 있는 AI</li><li>의도를 행동으로 매핑하는 예측 엔진</li></ul>
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 Teams AI 라이브러리는 필요한 프로토콜이 아닌, 필요한 확장에 집중하도록 Teams 앱 모델을 단순화합니다. 미리 빌드된 템플릿을 사용하고, 이 스캐폴드에 비즈니스 로직을 추가하여 봇, 메시지 확장, 적응형 카드 또는 링크 펼침과 같은 모듈을 추가할 수 있습니다.
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 Teams AI 라이브러리는 GPT 기반 언어 모델로 빌드되므로, 대화 로직을 작성하고 사용자 의도를 식별하는데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 따라서 그 어느 때보다 더 쉽고, 규정을 준수하며, 일관되게 사용할 수 있는 AI 기반 Teams 앱을 빌드할 수 있습니다.​봇이 봇 동작 중 하나에 매핑되는 사용자 의도를 인식하면 봇이 컨텍스트에 맞게 실행되고 지원을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 등록한 몇 가지 동작을 사용하여 봇과 명시적으로 대화할 필요 없이 대화가 향상됩니다.
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 프롬프트 엔지니어링은 사용자의 의도, 대화의 맥락, 봇의 성격을 고려하여 프롬프트를 디자인할 수 있도록 도와줍니다. 봇을 개인화 및 사용자 지정하여 사용자의 요구에 맞출 수 있습니다.
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 Teams AI 라이브러리는 메시지 전반의 컨텍스트를 기억하고 사용자 행동의 패턴을 분석하여 봇 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다.
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 Teams AI 라이브러리는 GPT에 의해 지원되므로 현지화가 가능합니다. 사용자가 어떤 언어로든 입력하면 현지화 레코드를 빌드하고 유지할 필요 없이 앱이 이해하는 의도, 엔티티 및 결과 동작으로 입력이 일관되게 번역됩니다.
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 LLM(대규모 언어 모델)은 잠재 변수를 활용하여 일관성 있고 다양한 자연어 텍스트와 스타일을 생성하는 고급 언어 모델입니다.​Teams AI 라이브러리는 Open AI의 GPT 모델을 사용하도록 만들어졌지만 봇 로직을 변경하지 않고도 원하는 LLM으로 유연하게 교체할 수 있습니다.
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 Teams AI 라이브러리를 사용하면 윤리적이고 책임감 있는 대화형 앱을 만들 수 있습니다:​<ul><li><ul><li>모더레이션 후크: 모더레이션 API에 대한 봇 응답을 규제할 수 있습니다.</li><li>대화 스와이핑: 대화를 모니터링하고 사전 감지 및 수정을 통해 대화가 잘못된 방향으로 흘러갈 때 개입합니다.</li><li>피드백 루프: 고품질 대화를 위해 봇의 성능을 평가하고 사용자 환경을 개선합니다.</li></ul></li></ul>​Teams AI 라이브러리는 로우 코드부터 복잡한 시나리오까지 지원합니다. 이 라이브러리는 자연어 모델링, 시나리오별 사용자 의도, 개인화 및 자동화된 컨텍스트 인식 대화를 구축하기 위한 AI 구성을 통해 기능을 확장합니다.
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 작업 및 예측을 위한 간단한 인터페이스를 통해 봇이 작업을 수행할 확신이 있을 때 반응할 수 있습니다. 앰비언트 프레즌스 기능을 통해 봇은 의도를 학습하고 비즈니스 로직에 따라 프롬프트를 사용하며 응답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 부재 중인데 스레드를 빠르게 요약해야 하는 경우 라이브러리를 호출합니다:​<ol><li>의도를 요약으로 이해합니다.</li><li>사용자 관리자를 중심으로 일정 기간에 걸쳐 요약을 하도록 프롬프트를 허용합니다.</li><li>사용자가 사용할 수 있도록 채팅 콘텐츠를 요약하는 작업을 제공합니다.</li></ol>
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 Teams AI 라이브러리로 앱을 빌드하는 이유는 무엇인가요?
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 Teams AI 라이브러리를 사용하면 딱딱한 명령 구조가 아닌 대화형 Teams 앱을 만들 수 있습니다. 이 라이브러리는 Teams 봇 프레임워크 SDK와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. 풍부한 자연어 기능을 통해 모든 앱 경험을 대화로 가져와서 Teams용 앱을 더 간단하게 빌드할 수 있습니다.​다음은 Teams AI 라이브러리의 몇 가지 주요 이점입니다.<ul><li>Teams 앱 구성 요소로 강력한 가치 증명. 봇 활동 처리기를 인스턴스화하고 함수를 호출하는 것만으로 모든 Teams 기능을 호출할 수 있습니다.</li><li>모델을 구축하는 것보다, 강력한 대화형 언어 모델을 쉽게 사용할 수 있습니다.</li><li>책임감 있는 대화를 중재하는 가드 레일.</li><li>LLM을 사용하여 즉시 로컬라이제이션.</li><li>원하는 LLM을 선택할 수 있습니다.</li><li>명령 집합이 아닌, 사람과 대화하는 것처럼 Teams 앱과 대화할 수 있습니다.</li><li>라이브러리를 사용하는 모든 앱은 상호 작용에 일관성을 제공하며, 앱은 자연스러운 대화를 실행 가능한 결과로 유도합니다.</li><li>봇이 안전하고 책임감 있는 방식으로 작동하도록 보장하는 여러 안전 계층. 안전 계층은 다음과 같습니다.<ul><li>스카이프 메시징 봇 API(SMBA): 모든 봇 관련 활동을 위한 엔드포인트. 봇 페이로드에 대한 스로틀링 및 살균을 수행합니다.</li><li>기타 IC3 서비스: 봇 명단 멤버십 확인.</li><li>에이전트 프로비저닝 서비스(APS): 봇 메타데이터 검색 및 봇 유효성 검사.</li><li>Teams 중간 계층(MT): 앱 정책 또는 테넌트 설정 확인.</li><li>파트너 조회 서비스(PLS): 사용자 또는 테넌트 지역 조회.</li><li>ECS(실험적 구성 서비스): 기능 플래그 및 시나리오 구성 데이터.</li><li>Microsoft 그래프: 앱 설치 상태 및 리소스별 동의 유효성 검사.</li><li>봇 프레임워크 서비스: 봇 인증, SDK 및 토큰 저장소.</li></ul></li></ul>
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참고 Teams AI 라이브러리는 공개 개발자 미리 보기에서만 사용할 수 있습니다. https://learn.microsoft.com/ko-kr/microsoftteams/platform/resources/dev-preview/developer-preview-intro Teams AI library는 GPT 기반 공통 언어 모델 및 사용자 의도 엔진에 대한 Teams 중심 인터페이스입니다. 따라서 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하기 위해 대화형 봇 로직을 작성하고 유지 관리하는 복잡하고 비용이 많이 드는 작업을 수행해야 할 필요성을 줄여줍니다. AI library는 간단한 기능 중심 접근 방식을 제공하며, 미리 빌드되고 재사용 가능한 코드 조각을 사용하여, 지능형 앱을 빠르고 쉽게 만들 수 있도록 지원하므로, Teams 대화형 응용.......

[Teams AI library 01] 개요

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