О наборах навыков Copilot

Навык в GitHub Copilot — это средство, которое модель вызывает для выполнения конкретной задачи в ответ на запрос пользователя. Набор навыков — это коллекция этих навыков (до пяти на набор навыков). Github Copilot skillsets предоставляет упрощенный способ расширения функциональных возможностей Copilot, что позволяет построителям интегрировать внешние службы или пользовательские конечные точки API в рабочий процесс Copilot . С помощью наборов навыков построители могут включить Copilot для выполнения задач, таких как получение данных или выполнение действий в сторонних службах без необходимости управлять сложными рабочими процессами или архитектурой.

Пример набора навыков см. в репозитории "skillset-example". Сведения о создании набора навыков см. в разделе "Building Copilot skillsets".

Как отличаются наборы навыков и агенты

Платформа расширяемости

Наборы навыков и агенты работают с данными GitHub Copilot Extensibility Platform, которые управляют потоком запросов пользователей и вычислений функций. С помощью Copilot skillsetsплатформа обрабатывает маршрутизацию, создание запросов, вызовы функций и создание запросов.

Обзор рабочих процессов

Платформа расширяемости выполняет структурированный рабочий процесс для обработки запросов пользователей и создания ответов:

1. Запрос пользователя
   Пользователь выдает запрос в интерфейсе Copilot Chat, например запрос данных или выполнение определенного действия.

2. Маршрутизация
   Запрос направляется в соответствующее расширение. Для наборов навыков это означает, что агент платформы определяет и вызывает соответствующий набор навыков на основе намерения пользователя. Описание вывода каждого навыка помогает платформе определить, какой навык следует вызывать.

3. Динамическое создание запросов
   GitHub Copilot создает запрос с помощью:

   • Запрос пользователя.
   • Соответствующий журнал потоков.
   • Доступные функции в наборе навыков.
   • Результаты всех предыдущих вызовов функций.

4. Завершение LLM
   Языковая модель (LLM) обрабатывает запрос и определяет:

   • Соответствует ли намерение пользователя функции набора навыков.
   • Какие функции следует вызывать и с какими аргументами.
   • При необходимости LLM может отправлять дополнительные вызовы функций для сбора дополнительных контекстов.

5. Оценка функций
   Расширение вызывает выбранные функции, которые могут включать:

   • Сбор соответствующего контекста, например Copilot skillsets репозитория или метаданных пользователя.
   • Вызов API к внешней службе для получения данных или выполнения действия.

6. Создание ответов— итеративное уточнение выходных данных, циклическое выполнение запроса, завершение LLM и оценка функций по мере необходимости. После завершения процесса Copilot передает окончательный ответ пользователю в интерфейсе чата.