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開啟 teams 中的『會議轉錄(謄寫)』與Copilot會議記錄、摘要功能

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在 Teams 中有一個非常好用的功能，可以透過 “謄寫” 把 Teams 的語音會議變成逐字稿，這部分當然是用到語音識別(語音轉文字)的AI技術。 開始謄寫與自動會議紀錄 當啟動一個會議之後，主席可以透過底下這個『開始謄寫』功能來開啟： 這個功能之所以重要，是因為他也是 Teams Copilot 要能夠順利使用的基礎。我們可以透過 Teams Copilot 進行會議的摘要、總結、整理、或是進行會議內容的詢問，而這後面用的則是LLM(大語言模型)的能力： 這功能對於需要參加很多會議的主管、或是在開會遲到的同仁，都是很方便的功能，可以透過詢問Copilot快速地進入會議狀況。 開啟 “謄寫” 功能 然而，這一切的基礎 “謄寫” 功能卻不是每一個機構都有預設開啟，如果你發現你的 “謄寫” 功能是灰色的(無法點選)，就意味著你的組織沒有開啟(或沒有為你開啟)這個功能。 那組織的管理員該如何開啟此功能呢? 很簡單，只需要到 Teams 系統管理中心，點選 『設定和原則』 --> 『會議』： 進入 『會議』 的設定之後，找到『會議錄製』–>『轉錄』 將其『開啟』即可: 如此一來，組織內的同仁就可以順利的使用 Tteams 會議中的語音轉文字(謄寫)功能，也可以使用 Copilot 來查詢會議的內容囉。 Enjoy it~
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使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

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最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
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GitHub Copilot SDK：當你的程式碼有了自己的靈魂

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上個月協助客戶做技術評估時，他們的 CTO 會後跟我聊了個問題。 「你知道我們團隊最近在研究把 AI 整合進現有的系統與開發流程…」他闔上記事本(實體，有紙張的那種)，帶著思索的表情說到「你知道的，其實就自動化一些日常任務，像是程式碼掃描、Code Review、各種文件生成、自動化測試、應用程式部署、以及運行狀況檢查…這些。我們一開始看了 OpenAI API、後來也研究過 GitHub Copilot CLI、但最近又出了 GitHub Copilot SDK，老實說，不太確定該選哪個?」 他頓了一下，「還有，開發人員是不是常用一個 GitHub Copilot Agent? 它和 GitHub Copilot CLI 是什麼關係? 我們的開發主管說他每天都在用 GitHub Copilot, 但我不確定這幾個東西到底是不是在做同一件事…」 我打開投影片準備跟他慢慢解釋，心裡想「呵呵，你不是第一個問的…最近有太多人對這些新工具"們"感到困惑。很正常，你沒搞混我才覺得奇怪…」 GitHub Copilot SDK 是啥？ 最近我發現，只要聊到 Copilot，幾乎一定會卡在這個地方。 先講結論：GitHub Copilot SDK 是 GitHub 提供的一套 “開發套件” ，讓開發人員可以在自己的程式裡面整合 GitHub Copilot 的能力。 注意，是 整合 GitHub Copilot 的能力 ，而非在程式碼裡面整合 LLM(大語言模型) 的能力，兩者完全不同。 要在程式碼裡面整合 LLM(大語言模型) 的能力，三年前的 OpenAI API 就可以做到了。 GitHub Copilot SDK 是讓開發人員可以直接利用 GitHub Copilot 的 AI 能力來執行特定任務、調用工具，甚至讓 AI 自己進入一個工作循環，持續執行任務，並且持續改進，直到該任務真正完成。 你應該曾經在 VS Code 裡面用 GitHub Copilot Agent Mode 來產程式碼。那個嚴格來說叫做 Copilot Extension，是安裝在 VS Code、Visual Studio 裡面，自動幫你補全(或生成)程式碼的幫手，也就是現在大部分開發人員已經在用的那個 AI輔助開發工具。(也就是坊間所謂的 AI ...
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VS Code的字體大小

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身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
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原來使用 .net 寫個 MCP Server 如此簡單

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MCP 的重要性與意義 MCP 的重要性在於它建立了一個標準化的架構，讓開發者能夠快速建構出給 AI Agent 呼叫的各種功能。 舉例來說，假設我們希望實現一個 可以透過自然語言對談的請假功能 ，傳統上我們必須建立一個前端 Chat Bot 作為 UI、還得撰寫後端 API、資料驗證邏輯、資料庫存取介面…等，另外還要設計 Chat Bot 的對話邏輯，才能把請假功能整合到Chat Bot的對談訊息中。 但在 MCP 的架構下，這樣的流程可以大幅簡化。 開發者只需要實作幾個「請假功能」的介面（Tool Interface），接著定義好運行這個功能需要輸入哪些參數（例如請假人、開始時間、代理人、事由…etc.），並透過 JSON 來描述這些參數的格式與驗證邏輯。接著，AI Agent 便可以在對話過程中，自動根據對談前後文理解使用者意圖，挑選出適合的Tool來運行，主動發出呼叫的請求。如此一來，大幅簡化了AI Agent開發的難度。(本質上就是 Function Calling 的概念) 而 .net 又把這個難度降低到人人可以開發的程度，底下是一個使用 .net 開發的 請假功能 MCP Server，並且使用 GitHub Copilot來呼叫的例子： 其實我之前用 Semantic Kernel做個類似的範例，只是如今 .net 讓它變得更簡單，而且輕易地可以透過MCP架構讓不同的 MCP Client端呼叫使用。 如何用 .NET 撰寫 MCP Server 要使用 .NET 撰寫 MCP Server 非常簡單，受益於 Microsoft.Extensions.Hosting 和 ModelContextProtocol 套件，我們可以在幾分鐘內輕鬆地實作 MCP Tool 和 MCP Server 。 以下是MCP Server的完整程式碼： using Microsoft . Extensions . DependencyInjection ; using Microsoft . Extensions . Hosting ; using Microsoft . Extensions . Logging ; using ModelContextProtocol . Server ; using System ...
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