TeamsApp 和 ChatGPT 的幾種結合方法

ChatGPT (Conversational Generative Pre-training Transformer) 是由 OpenAI 開發的一種大型語言模型，它可以自然地生成人類語言，并用于聊天機器人、對話系統、自動文本生成等應用。

ChatGPT 使用了 Transformer 模型作為其架構的基礎，這種模型可以處理長輸入并具有較高的并行性。它還使用了諸如 masked language modeling 和 next sentence prediction 等訓練任務來提高其語言了解能力。ChatGPT 目前已經成為自然語言處理領域中最先進的模型之一，并在許多場景中取得了出色的表現。

是以我們來看看如何把 ChatGPT 整合到 Teams app 裡。結合有多種方法，具體取決于應用場景：

1. 使用 Microsoft Bot 架構: 你可以使用 Microsoft Bot 架構在 Microsoft Teams 頻道中與使用者互動的聊天機器人。機器人可以使用 ChatGPT 來生成對使用者輸入的響應。

1. 使用 Microsoft Graph API: 你可以使用 Microsoft Graph API 在 Microsoft Teams 頻道中與使用者互動的自定義應用程式。該應用程式可以使用 ChatGPT 來生成對使用者輸入的響應，并通路和操作 Microsoft Graph 中的資料。

1. 使用 Webhook: 你可以使用 webhook 接收 Microsoft Teams 頻道中的使用者輸入，并将它們發送到 ChatGPT 模型以生成響應。響應可以通過 webhook 發送回 Teams 頻道

針對第一種方法，使用 Microsoft Bot 架構建立一個聊天機器人，并将其內建到 Microsoft Teams 中。具體步驟如下： a. 注冊 Microsoft Bot 架構: 注冊一個新的 bot 并擷取到 bot 的 app ID 和 app password。 b. 開發 bot 邏輯: 使用 Microsoft Bot Builder SDK 開發 bot 的業務邏輯, 包括使用 ChatGPT 生成回複。 c. 配置 bot 和 Teams 的內建: 使用 Microsoft Bot Framework 配置器将 bot 內建到 Microsoft Teams 中。 d. 釋出 bot: 釋出 bot 并将其部署到生産環境。 e. 配置 bot 通路: 在 Microsoft Teams 中配置 bot 的通路，如允許 bot 在特定的團隊或頻道中使用。 f. 使用 bot: 使用者可以在 Microsoft Teams 中和 bot 互動, bot 使用 ChatGPT 生成回複。

一個概念性的 c# 例子如下：

using Microsoft.Bot.Builder;
using Microsoft.Bot.Builder.Integration.AspNet.Core;
using Microsoft.Bot.Schema;
using System.Threading.Tasks;

public class EchoBot : IBot
{
    private readonly ChatGPT _chatGPT;

    public EchoBot(ChatGPT chatGPT)
    {
        _chatGPT = chatGPT;
    }

    public async Task OnTurnAsync(ITurnContext turnContext, CancellationToken cancellationToken = default(CancellationToken))
    {
        if (turnContext.Activity.Type == ActivityTypes.Message)
        {
            var response = await _chatGPT.GenerateResponseAsync(turnContext.Activity.Text);
            await turnContext.SendActivityAsync(response);
        }
    }
}
           

第二種方法和第一種有些類似，我這裡就不在展開。

第三種方法是使用 webhooks 将使用者在 Microsoft Teams 中的輸入發送到 ChatGPT 模型，生成響應并将其發送回 Teams。具體步驟如下：

1. 建立一個 webhook：使用你喜歡的 web 架構（如 Express, Flask）來建立一個 webhook 來處理 Teams 發送過來的資料

1. 在 webhook 中處理輸入: 使用 webhook 接收使用者在 Teams 中的輸入

1. 調用 ChatGPT API : 使用調用 ChatGPT API 并将使用者的輸入作為請求參數來生成回複

1. 将響應傳回

下面是一個使用 Node.js 和 Express 架構建立 webhook 的示例代碼，用于将使用者輸入發送到 ChatGPT 模型并傳回響應。

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const axios = require('axios');
const app = express();

app.use(bodyParser.json());
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true }));

app.post('/webhook', (req, res) => {
    // Extract user input from request body
    const userInput = req.body.text;

    // Send request to ChatGPT API
    axios.post('https://api.openai.com/v1/engines/davinci/completions', {
        prompt: userInput,
        temperature: 0.5,
    }, {
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization': 'Bearer <API_KEY>'
        }
    })
    .then(response => {
        // Extract response from ChatGPT
        const chatGPTResponse = response.data.choices[0].text;

        // Send response back to Teams
        res.json({
            response_type: 'in_channel',
            text: chatGPTResponse
        });
    })
    .catch(error => {
        console.log(error);
        res.status(500).send('Error processing request');
    });
});
           

這隻是一個示例代碼, 你需要根據你的具體情況來修改它。在這個示例中使用了 OpenAI 的 API key, 你需要替換成你自己的。