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 .env com 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: client e server.

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! 

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