隨著ChatGPT的誕生，許多企業也開發了自己的生成式AI聊天機器人，我們所熟知的「微軟」（Microsoft）也不例外。近年來，微軟也不斷地更新自己的聊天機器人Copilot，並以其為中心連接微軟開發的各種應用程式，如Office 365、Excel及Azure等。本次課程將告訴大家，如何利用微軟最新的Copilot Studio打造專屬的AI助理。

一、前言

隨著ChatGPT的誕生，許多企業也開發了自己的生成式AI聊天機器人，我們所熟知的「微軟」（Microsoft）也不例外。近年來，微軟也不斷地更新自己的聊天機器人Copilot，並以其為中心連接微軟開發的各種應用程式，如Office 365、Excel及Azure等。本次課程將告訴大家，如何利用微軟最新的Copilot Studio打造專屬的AI助理。

二、Microsoft Power Platform各式工具簡介

2021年後，微軟提出了「讓所有人都能成為開發者」的願景，因此推出了提供「低程式碼」（low-code）或「無程式碼」（no-code）應用程式的「Microsoft Power Platform」，希望可以讓人們不須會寫程式就可以輕鬆進行開發。開發的軟體也可以支援網頁系統及各種行動裝置。此外，平台上的應用程式也可以快速連接，串聯資料與系統。最後，此平台也希望可以提供企業級的安全性，提供用戶便捷的審核與管理。

「Microsoft Power Platform」是跨Office 365、Azure、Dynamics及獨立應用程式的應用平台，主要有5個應用程式，包含Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Pages和Copilot Studio，各自有不同的應用領域。Power BI可統一許多資料來源，建立沉浸式儀錶板及報表進行商務數據分析。Power Apps則可讓使用者於數小時內建置應用程式。它可以輕鬆連結資料，利用類似Excel的運算式加入邏輯，建立可存取的嵌入式或獨立式應用程式，並透過Web、手機和平板等行動裝置執行。Power Automate則能夠透過無程式碼方法連接數百個熱門應用程式，將工作流自動化直接帶入應用程式中。Power Pages則可讓使用者以低程式碼建立商務網站。使用者只要在標準架構上建立一次頁面，就可以在其他平台或裝置上自動呈現。最後，微軟也提升了Copilot Studio的功能，讓使用者得以以無代碼的方式打造強大的虛擬助理。我們可以利用Copilot Studio中的儀錶板，關注虛擬助理的執行狀況及分析，供我們作為提升虛擬助理效能的參考。

「Microsoft Power Platform」也有5個輔助工具，包含Managed Environments、Connector、Power Fx、AI Builder及Dataverse。首先，因為Dataverse是存取的概念，若我們不是來自資訊背景，它也可以讓我們簡單地在上面建立虛擬工作表，存取各式各樣的資料，也可以將原先在地端的資料與它集成。

AI Builder可以讓我們的企業自動化流程，並從Power Apps及Power Automate的 資料中收集資料。因為AI Builder無須編碼，所以即便我們沒有資料科學背景，也可以體驗強大的AI功能。使用者也能取用在上面的預建模型或利用表單或輸入關鍵字自建模型。此外，我們也可以透過AI Builder使用AZURE的AI服務。

當我們要取用雲端服務時，就要透過API連接，此時Power Platform Connector就扮演了非常重要的角色。除了微軟自己有的App以外，也可以透過金鑰和端點，不須程式碼，在連接器中做完相關設定，就可以使用相關功能。微軟現在持多元開放的態度，所以目前在Power Platform Connector已存在許多生態系，包括Google的服務和Dropbox，以及Adobe等。假設我們想要於Adobe上加密文件，也可以透過連接器完成。除此之外，我們也可以做數位簽核，幫我們將文件傳送給需要簽核的人做數位簽章，再將檔案傳回來。若今天想使用Power Platform Connector未提供的軟體，我們也可以自訂連接器，透過http的方式取用制定API來連接。

低代碼所使用的程式語言就是Power Fx，它是基於Excel低代碼所開發的，使用非常直覺化，跨越開發的門檻。結合以上利器，我們就可以很快地進行低代碼開發。在低代碼開發部分，我們就有賴於power platform這個平台，透過低代碼方式，讓我們建立內容，並使用API讓我們很快取用其他服務。

三、Microsoft Copilot新發展

1. 以Copilot為中心的各式微軟應用程式

微軟於去（2023）年「Ignite」大會中，提出將「Copilot」為中心，連接每項微軟產品的願景。Copilot做為微軟的AI聊天機器人，其在搜尋上的優勢為可以直接於瀏覽器使用，進行摘要、分析等工作，也可以告訴使用者答案的資料來源。此外，因為Copilot可以直接上網，因此不像ChatGPT受訓練資料限制而造成知識截斷的問題。此外，針對企業最在乎的資安問題，Copilot因不會儲存使用者提示或答案做為訓練AI的資料，因此有助保護公司機敏資料。

目前，我們已經可以在許多微軟o365的軟體上使用Copilot。假設我們有微軟的組織帳號，那麼我們平常使用o365的內容就會存在微軟的Graph中。如果我們想要透過app存取，我們只要下指令，Copilot就會進入Graph裡找答案，接著進入大型語言模型整理並回傳到App上。另外，我們也可以在常用的Excel、PPT、Outlook、Teams等使用Copilot。在Excel中，我們可以請Copilot讀取檔案資料，幫助我們分析及探索數據。在PPT中，我們則是可以下指令給Copilot，請它幫助我們依據特定風格或主題生成簡報。簡報內容亦可以文字檔或電子郵件為基礎。此外，在Outlook中，Copilot則可以協助我們製作電子郵件摘要、檢查排程，或是尋找電子郵件和文件。Teams中的Copilot可在會議中擔任重要角色，它可以幫我們歸結會議內容並摘要會議成員對話，以及總結待辦事項等。此外，它也可以透過語音方式生成內容及會議紀錄。再者，我們也可以使用微軟OneNote中的Copilot分析文本，做為知識型助理提供我們寫作靈感，且也可以幫我們分析手寫筆記。最後，企業版Microsoft 365 Copilot中的Microsoft 365 Chat則可取用公司內部分享的文件，並針對該文件進行分析，當然也會有相關的資料保護措施，避免資訊外洩問題。

2. Copilot Studio

Copilot Studio中的Copilot可以讓使用者快速開發AI助理提供答案，從企業內部及外部的資訊，掛上power automate自動化流程，再將連接器串接各項服務，取得更多擴充資訊並發布回Copilot。另外，Microsoft 365版Copilot中的Copilot Studio則可以根據我們的業務需求，打造我們自己的Copilot幫助我們完成工作。

接下來，微軟在今（2024）年於開發者大會中所說，客製化Copilot的下一階段，便是會賦予它代理能力（agent capabilities）。將Copilot獨立於使用者之外，完全自動化任務。除了與我們對話、查資料、簡化資料、摘要、紀錄外，也可以獨立完成自動化任務。

四、實戰演練：建立傳染病防治小幫手

瞭解了微軟Copilot的最新發展，我們現在就要告訴大家，如何運用公司o365帳號中的Copilot Studio，建立「傳染病防治小幫手」。

進入Copilot Studio首頁後，我們可以於上方用描述的方式建立副手（Copilot）。此外，頁面下方亦有許多範本，供使用者快速建置副手。此次，我們可以點選頁面左側的「建立」開始打造機器人。目前Copilot正在開發多國語化，現已支援繁體及簡體中文。接著，我們要設定機器人的名稱、描述、提示等基礎，並點選右上方的建立，即可完成新增機器人。不過，由於我們想要製作專門回答傳染病防治相關問題的機器人，因此我們需要上傳特定檔案，讓機器人可以從檔案中尋找資料做為回應。

因此，我們接下來要在建立副手的頁面中，找到「知識」的部分。但由於我們要避免機器人變成一個什麼問題都回答的機器人，因此需先關閉「允許AI使用自己的一般知識」，再點選「新增知識」。我們可以在「新增知識」中看到許多內建的連接器，透過這些連接器，我們可以取得各是各樣的服務。但若我們要上傳檔案，就要點選「檔案」，並上傳預先準備好的疾管署「新冠肺炎QA」PDF檔，完成設定名稱及描述後，點選「新增」即可。

接著，我們可以在Copilot Studio頁面中的「主題」中自訂主題。主題跟詢問內容有關，例如介紹特定產品或引流到某個表單。我們要下滑找到「Conversational boosting」並將其點開，就可以開始安排回答的流程，設定每個主題的觸發程序，設定AI機器人的回答程序，以及決定要生成何種答案。

由於我們希望機器人可以依照我們上傳的「新冠肺炎QA」檔案回應使用者，因此我們要在資料來源中選擇「編輯」，並於右側工作欄中的「知識來源」部分，開啟「僅搜尋選取的來源」，再選擇我們已經上傳的「新冠肺炎QA」檔案（如下圖）。如此一來，機器人就會從我們的知識資料中，找尋與新冠肺炎相關的答案。完成後儲存，我們就可以點選右上角的「測試」，檢驗我們的機器人是否可以正確回應。

除了上傳檔案增加機器人的知識庫外，我們也可以新增「公開網站」做為機器人的資料來源。我們只要回到建立副手頁面中的「知識」部分，選擇「公開網站」，再將想要加入成為機器人知識庫的網站網址複製貼上，即可完成新增新的知識來源。接下來，我們再回到系統主題，並點選「Conversational boosting」加入疾管數傳染病防治頁面的連結，並點選儲存，重整後便可重新測試機器人了。

此外，我們也可以將Bing Search加入機器人中，讓它可以使用Bing上網搜尋資料。Bing Search是Azure中的服務，因此我們要先登入Azure，並於頁面上方的「Production」中找到「Custom Configuration ID」。接著，我們複製此ID後貼到Copilot「Conversational boosting」中的公開網站即可。除此之外，我們也可以自己編輯內容，將相關的網站放在Azure的Bing Search中。舉例而言，假設我們想要找旅遊資訊，就可以把機票、租車、旅遊等網站都放入Bing Search。如此一來，當我們在使用AI機器人時，它就可以從這些網站中找到符合需求的答案。

五、結語

透過本次課程，我們瞭解了微軟Copilot的最新發展，以及如何運用Copilot Studio來打造專屬的AI助理。隨著Microsoft Power Platform的低代碼技術和各項工具的整合，無論我們是否具備程式背景，都可以輕鬆開發應用程式。未來Copilot能力若持續提升，將能更有效地提升我們的工作效率，成為我們工作上不可或缺的好夥伴。

這篇文章 【課堂筆記】No Code 開發AI智能協作助理：微軟 Copilot Studio 與生成式AI 的創新整合應用 ｜ 吳奇珅 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。