使用 Dify 和 Azure Bot Framework 构建 Microsoft Teams 机器人

作者：Warren， Microsoft 最有价值专家 (MVP)

1. 概述

随着人工智能的崛起，聊天机器人变得更聪明，更个性化，更直观。在本文中，我们将向你展示如何使用 Azure Bot Service，将 Dify 集成至 Microsoft Teams，打造团队中的 AI 助手。

在本文中将介绍如何集成 Azure Bot Service 的 Teams Channel，允许客户与你的 Microsoft Teams 聊天机器人开始对话。

2. 准备工作

• 安装好 Docker 和 Docker Compose

• Microsoft Teams 账户

• 一个安装了 Microsoft Teams 的手机或电脑，用于测试你的 AI 聊天机器人

• Azure 账户

3. 创建 Dify 基础编排聊天助手应用

首先，登录 Dify 平台，使用 Github 登录或者使用 Google 登录。此外，你也可以参考 Dify 官方教程 Docker Compose 部署 私有部署。

登录成功后，进入 Dify 页面，我们按照下方步骤创建一个基础编排聊天助手应用

1. 点击页面上方的工作室

2. 创建空白应用

3. 应用类型选择聊天助手

4. 聊天助手编排方式选择基础编排

5. 选择应用图标并为应用填写一个名称，比如基础编排聊天助手

6. 点击创建

创建成功后会跳转到上图所示页面，此时继续配置应用

1. 选择模型，如 gpt-3.5-turbo-0125

2. 设置模型参数

3. 填写应用提示词

配置完成后，可以在右侧对话框进行测试。测试完成后，进行如下操作：

1. 发布

2. 更新

3. 访问 API

接着生成基础编排聊天助手 API 密钥

点击 "访问 API" 后，会跳转到上图的 API 管理页面，按照如下步骤获取 API 密钥：

1. 点击右上角 API 密钥

2. 点击创建密钥

3. 复制保存密钥

在保存密钥后，还需要查看右上角的 API 服务器，如果是 Dify 官网的应用，API 服务器地址为 https://api.dify.ai/v1, 如果是私有部署的，请确认你自己的 API 服务器地址。

至此，创建聊天助手的准备工作结束。在此小节中我们只需要保存好两个东西：API 密钥 与 API 服务器地址。

4. 创建 Azure Bot Service

转到 Azure Marketplace 画面应该会直接到 Azure Bot Service 的创建画面。

确认所有设置然后创建。

创建好后转到 Azure Bot 页面，先把 Subscription ID 保存好。

然后选择 Configuration，保存好 Microsoft App ID 然后选择 Manage Password。

创建和保存新 client secret。

5. 创建你的聊天机器人

在这一部分，你将使用 Microsoft Bot Framework 编写一个基本的聊天机器人的代码。

5.1 下载代码

git clone https://github.com/somethingwentwell/dify-teams-bot

5.2 配置.env

在项目根目录创建.env，内容如下:

MicrosoftAppType=MultiTenant
MicrosoftAppId=< 在 (4) 获取的 Client ID>
MicrosoftAppPassword=< 在 (4) 获取的 Client Secret>
MicrosoftAppTenantId=< 在 (4) 获取的 Tenant ID>

API_ENDPOINT=< 在 (3) 获取的 Dify API 服务器地址 >
API_KEY=< 在 (3) 获取的 Dify API 密钥 >

5.3 运行代码

执行 docker compose up

docker compose up

如果运行成功，你应该会看到

[+] Running 2/0
 ✔ Network dify-teams-bot_dify-network    Created                     0.0s 
 ✔ Container dify-teams-bot-nodejs-app-1  Created                     0.0s 
Attaching to nodejs-app-1
nodejs-app-1  | 
nodejs-app-1  | > echobot@1.0.0 start
nodejs-app-1  | > node ./index.js
nodejs-app-1  | 
nodejs-app-1  | (node:18) [DEP0111] DeprecationWarning: Access to process.binding ('http_parser') is deprecated.
nodejs-app-1  | (Use `node --trace-deprecation ...` to show where the warning was created)
nodejs-app-1  | (node:18) [DEP0111] DeprecationWarning: Access to process.binding ('http_parser') is deprecated.
nodejs-app-1  | 
nodejs-app-1  | restify listening to http://0.0.0.0:3978
nodejs-app-1  | 
nodejs-app-1  | Get Bot Framework Emulator: https://aka.ms/botframework-emulator
nodejs-app-1  | 
nodejs-app-1  | To talk to your bot, open the emulator select "Open Bot"

5.4 使用 Localtunnel 将本地项目放到公网访问

Azure Bot 需要向你的后端发送消息，你需要在公共服务器上托管你的应用。一个简单的方法是使用 localtunnel。

让 Azure BotI 应用继续在 3978 端口运行，并在另一个终端窗口运行以下 localtunnel 命令：

npx localtunnel --port 3978

上述命令在你的本地服务器（运行在 3978 端口）和 localtunnel 创建的公共域之间建立了一个连接。一旦你有了 localtunnel 转发 URL，任何来自客户端对该 URL 的请求都会自动被定向到你的 FastAPI 后端。

6. 配置你的 Azure Bot

6.1 打开 Azure Bot

转到在第四步创建的 Azure Bot，并在左侧面板上选择 Configuration。

将 Message Endpoint 替换为在第五步中获取的 localtunnel 转发 URL。

6.2 配置 Channels

在左侧面板上选择 Channels，点击 Microsoft Teams。

7. Teams 测试

回到在 6.2 步中创建的 Channels 页面，点击 “Open in Teams”

发送 Teams 消息，并等待你的 AI 聊天机器人的回复。尝试向 AI 聊天机器人提问你可以向 Dify 聊天助手提问的任何问题。

8. 后记

现在，你的 AI 聊天机器人应该能够在 Microsoft Teams 上运行良好。如果运行良好，可以切换至使用公司的 Microsoft Teams 商业账户内的正式环境，并使用远程服务器托管，使这个 Teams 助手在生产环境中运行。希望你喜欢这个教程，我们下次再见。