Une compétence dans GitHub Copilot est un outil que le modèle appelle pour effectuer une tâche spécifique en réponse à une requête utilisateur. Un ensemble de compétences est une collection de ces compétences (jusqu’à cinq par ensemble de compétences). Les Github Copilot skillsets offrent un moyen rationalisé d'étendre les fonctionnalités de Copilot, permettant aux constructeurs d'intégrer des services externes ou des points d'extrémité d'API personnalisés dans leur flux de travail Copilot. Grâce aux ensembles de compétences, les créateurs peuvent permettre à Copilot d'effectuer des tâches, telles que l'extraction de données ou l'exécution d'actions dans des services tiers, sans avoir à gérer des flux de travail ou une architecture complexes.
Pour obtenir un exemple de démarrage rapide d’un ensemble de compétences, consultez le référentiel skillset-example. Pour plus d’informations sur la génération d’un ensemble de compétences, consultez Ensembles de compétences Copilot.
Différences entre les ensembles de compétences et les agents
Les ensembles de compétences et les agents sont les deux façons d’étendre les fonctionnalités et le contexte de Copilot via les données Copilot Extensibility Platform. Ils vous permettent d’intégrer des services externes et des API dans Copilot Chat, mais chacun d’eux sert différents cas d’usage et offre différents niveaux de contrôle et de complexité :
- ensembles de compétences sont légers et simplifiés, conçus pour les développeurs qui ont besoin de Copilot pour effectuer des tâches spécifiques (par exemple, récupération de données ou opérations simples) avec une configuration minimale. Ils gèrent automatiquement le routage, l’élaboration rapide, l’évaluation des fonctions et la génération de réponse, ce qui les rend idéales pour les intégrations rapides et simples.
- Agents concernent des intégrations complexes qui ont besoin d’un contrôle total sur la façon dont les demandes sont traitées et les réponses sont générées. Ils vous permettent d’implémenter une logique personnalisée, d’intégrer d’autres llms et/ou de l’API Copilot, de gérer le contexte de conversation et de gérer tous les aspects de l’interaction utilisateur. Bien que les agents nécessitent davantage d'ingénierie et de maintenance, ils offrent une flexibilité maximale pour les flux de travail sophistiqués. Pour plus d’informations sur les comptes, consultez À propos des agents Copilot.
Plateforme d’extensibilité Copilot
Les ensembles de compétences et les agents fonctionnent tous deux sur les GitHub Copilot Extensibility Platform, qui gère le flux des demandes utilisateur et des évaluations de fonction. Avec Copilot skillsets, la plateforme gère le routage, l'élaboration des messages, les appels de fonction et la génération des messages.
Vue d’ensemble du workflow
La plateforme d’extensibilité suit un flux de travail structuré pour traiter les demandes des utilisateurs et générer des réponses :
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Demande de l'utilisateur
Un utilisateur émet une requête dans l'interface Copilot Chat, par exemple en demandant des données ou en exécutant une action spécifique. -
Routage
La demande est acheminée vers l'extension appropriée. Pour les ensembles de compétences, cela signifie que l'agent de la plateforme identifie et invoque l'ensemble de compétences correspondant en fonction de l'intention de l'utilisateur. La description de l'inférence de chaque compétence aide la plate-forme à déterminer quelle compétence appeler. -
Création d'un message dynamique
GitHub Copilot génère une invite en utilisant :- La requête de l'utilisateur.
- Historique de la discussion.
- Fonctions disponibles dans l’ensemble de compétences.
- Résultats de tous les appels de fonction antérieurs.
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Achèvement du LLM
Le modèle de langage (LLM) traite l’invite et détermine :- Si l'intention de l'utilisateur correspond à une fonction de l'ensemble de compétences.
- Quelle(s) fonction(s) appeler et avec quels arguments.
- Si nécessaire, le LLM peut envoyer des appels de fonction supplémentaires pour collecter davantage de contexte.
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Évaluation de la fonction
L’extension appelle la ou les fonctions sélectionnées, qui peuvent impliquer :- Collecte du contexte pertinent, tel que Copilot skillsets référentiel ou métadonnées utilisateur.
- Appel d'une API à un service externe pour récupérer des données ou exécuter une action.
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Génération de réponse La plateforme affine de manière itérative la sortie, en boucle dans l’élaboration d’invites, l’achèvement LLM et l’évaluation de la fonction selon les besoins. Une fois le processus terminé, Copilot diffuse une réponse finale à l’utilisateur dans l’interface de conversation.