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No último dia 29 de maio de 2024, dei continuidade ao workshop sobre a criação de uma aplicação Line of Business com OpenAI, Azure Communication Service e Microsoft Graph Toolkit. Foi uma sessão repleta de insights e também demos o starter para ‘forkar’ e dar um starter nesse projeto para fazer o teste dele!
Aqui vamos ao resumo do que foi feito na sessão!
Continuação do Workshop LOB com OpenAI, Azure Communication Service e Microsoft Graph Toolkit
Antes de mais nada, se você não assistiu a primeira parte do workshop, recomendo que você assista para entender melhor o que foi feito. Você pode acessar a primeira parte do workshop AQUI
E, se você quiser assistir a segunda parte do workshop, você pode assistir abaixo:
E, se você quiser assistir a segunda parte do workshop, você pode acessar o vídeo abaixo:
Nesta segunda parte do workshop, focamos em instalar e configurar o projeto para que ele funcione corretamente. Para isso, fizemos o fork da aplicação que pode ser encontrada no repositório do GitHub – AQUI
Dentro desse repositório há inúmeros outros projetos. O projeto que foi feito durante a live é justamente o projeto:
MicrosoftCloud/samples/openai-acs-msgraph
O enfoque do projeto em questão é uma ferramenta de gerenciamento de clientes que permite administrar dados e interagir com clientes de forma mais eficiente com ajuda da inteligência artificial.
Durante a live, retomamos a partir da seção de configuração e implantação de serviços do OpenAI, fazendo uso do Azure OpenAI Service para integrar modelos de IA ao projeto.
Nessa parte, por mais que você não tenha a subscrição do Azure, você pode criar uma conta gratuita para ter acesso a camada free desse serviço. Ou se preferir, você pode utilizar o serviço de OpenAI para testar o projeto.
Exploramos como criar e configurar serviços no Azure, implantar modelos de IA e integrá-los ao nosso projeto. Adicionalmente, discutimos a importância de configurar corretamente as variáveis de ambiente e garantir que todos os serviços necessários estejam funcionando.
Etapas Desenvolvidas
Criação de um Serviço OpenAI no Azure: Iniciamos criando um serviço OpenAI no Azure, escolhendo a região apropriada e configurando as opções de preços.
Implantação do Modelo: Utilizamos o Azure OpenAI Studio para implantar um modelo GPT-3.5 Turbo, configurando-o para uso em nosso aplicativo.
Configuração das Variáveis de Ambiente: Atualizamos o arquivo
.envcom as chaves e endpoints necessários para a comunicação com o serviço OpenAI.
Lembrando que o tutorial pode ser encontrado AQUI
Funcionalidades Implementadas durante a Live
Configuração do Projeto: Ajustamos o projeto para garantir que todas as dependências e serviços necessários fossem configurados corretamente. Fazendo assim a instalação de todas as dependências necessárias para o projeto. Tanto nas pastas:
clienteserver.Implantação do Banco de Dados: Configuramos um banco de dados PostgreSQL usando Docker Compose, garantindo a conectividade e inicialização adequadas. Lembrando que, se você for um usuário Windows, recomendamos o uso do WSL2 para rodar o Docker.
- Integração com OpenAI: Demonstramos como integrar o serviço OpenAI com nosso aplicativo, incluindo a configuração de endpoints e variáveis de ambiente.
Logo após isso, executamos o comando docker-compose up para iniciar o banco de dados e garantir que ele estivesse acessível para o projeto.
O que é Azure Communication Services?
Azure Communication Services é um serviço que permite adicionar funcionalidades de comunicação, como chat, voz e vídeo, diretamente em aplicativos. A intenção desse workshop é mostrar as infinitas possibilidades que você pode fazer com esse serviço integrado com o OpenAI e Microsoft Graph Toolkit.
Uso do OpenAI
O OpenAI foi destacado como uma ferramenta revolucionária para implementar inteligência artificial em aplicativos, facilitando a criação de funcionalidades complexas sem a necessidade de escrever código manualmente. Exemplos práticos incluíram a geração de conteúdo de e-mail e conversão de linguagem natural em SQL.
Por exemplo, no gif abaixo, fizemos uma simples consulta no banco fazendo uso de um prompt. A qual o OpenAI nos retornou a query SQL para fazer a consulta no banco de dados.
Isso é de explodir a cabeça, não é mesmo? Imagine o ganho de produtividade para pessoas que estão na área atendendo um cliente e precisa de uma consulta rápida sobre uma determinada venda de um produto? Mas, sem a necessidade de buscar numa planilha de Excel ou até mesmo no banco de dados.
Mas, como isso é possível? Na terceira parte do workshop (a última parte), vamos explorar como podemos fazer isso. Então, fique ligado(a) para não perder nenhuma live!
Conclusão da Live
A implementação demonstrou como integrar eficazmente o Azure Communication Services e o OpenAI em um aplicativo LOB, utilizando essas ferramentas para agilizar o desenvolvimento e criar funcionalidades avançadas. O projeto reflete o potencial dessas tecnologias para modernizar e escalar aplicativos empresariais.
Próxima Live
Na próxima live, continuaremos a explorar o projeto! Dessa vez, vamos trabalhar entender um pouco mais, como essa consulta SQL foi feita. E, como podemos fazer uso disso para melhorar a experiência do usuário final.
Recursos Adicionais
Sempre é muito importante ter acesso a recursos adicionais para aprimorar o conhecimento. Por isso, deixo aqui alguns links que podem ser úteis para vocês:
- Link Oficial do Workshop
- Curso Gratuito: Introdução aos Serviços de Comunicação do Azure
- Curso Gratuito: Criar um aplicativo Web de chamadas de voz com os Serviços de Comunicação do Azure
- Documentação do Azure Communication Services
- Documentação do Microsoft Graph
- Documentação do Microsoft Graph Toolkit
Espero que tenham gostado do artigo e até a próxima live! 
Brought to you by Dr. Ware, Microsoft Office 365 Silver Partner, Charleston SC.
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