Agente de Conocimiento Jitterbit

Descripción general

El Agente de Conocimiento Jitterbit (Agente de Conocimiento) es un agente de IA proporcionado a través del Mercado de Jitterbit que tiene como objetivo permitir que el equipo interno de su organización obtenga respuestas inteligentes de los datos internos de su organización. Realiza lo siguiente:

• Se conecta y recupera información de las siguientes fuentes utilizando Jitterbit Integration Studio:

  • Páginas de Atlassian Confluence
  • Problemas de Atlassian Jira
  • Documentos de Google Drive
  • Casos de soporte de Salesforce (del objeto Case)

• Se integra con Azure OpenAI para potenciar un chatbot de IA inteligente utilizando datos de las fuentes mencionadas, accedidos a través de una API personalizada creada con Jitterbit API Manager.

Este documento explica la configuración y operación del agente. Primero cubre los requisitos previos, luego proporciona ejemplos de solicitudes para mostrar lo que el agente puede hacer, y finalmente ofrece pasos para instalar, configurar y operar el agente.

Requisitos previos

Para utilizar el Agente de Conocimiento, se requieren o asumen los siguientes componentes en el diseño del agente.

Componentes de Harmony

Debe tener una licencia de Jitterbit Harmony con acceso a los siguientes componentes:

• Jitterbit Integration Studio
• Jitterbit API Manager
• Agente de Conocimiento Jitterbit adquirido como un complemento de licencia

Recursos de Azure

Debe tener una suscripción de Microsoft Azure con permisos para crear y gestionar los siguientes recursos:

• Almacenamiento de Azure con un contenedor Blob para almacenar los datos recuperados.
• Búsqueda de IA de Azure con un servicio de búsqueda que se puede configurar con un índice y un indexador.
• Azure OpenAI con un modelo gpt-4o o gpt-4.1 desplegado.

Endpoints compatibles

Los siguientes endpoints están incorporados en el diseño del agente.

Base de conocimientos

Puedes usar cualquiera o todos estos endpoints como la base de conocimientos para este agente de IA:

• Atlassian Confluence: La fuente de las páginas de Confluence.
• Atlassian Jira: La fuente de los problemas de Jira.
• Google Drive: La fuente de archivos almacenados en una unidad compartida de Google.
• Salesforce: La fuente de tus casos de soporte al cliente del objeto Case.

Interfaz de chat

El diseño del agente incorpora Slack como la interfaz de chat para interactuar con el agente de IA. Si deseas usar una aplicación diferente como la interfaz de chat, se incluye un flujo de trabajo separado e instrucciones para una configuración de API genérica en este agente de IA.

Ejemplos de solicitudes

Aquí hay ejemplos de solicitudes que el Agente de Conocimiento puede manejar con acceso a los datos apropiados. El agente puede encontrar información en cualquiera o todos los endpoints conectados.

• "Tengo un problema con el componente 'ABC'. ¿Puedes ayudarme con esto?"
• "¿Cómo puedo conectarme a una base de datos MySQL usando JDBC?"
• "¿Puedes darme detalles sobre el ticket de Jira número 123?"
• "¿Hay algún ticket de Jira relacionado con el conector SQL?"
• "¿Cuál es la política de seguridad para instalar software en mi computadora de trabajo?" (Puede haber un documento en Google Drive o una página de Confluence sobre este tema.)

Instalación, configuración y operación

Sigue estos pasos para instalar, configurar y operar este agente de IA:

1. Descargar personalizaciones e instalar el proyecto de Integration Studio.
2. Revisar los flujos de trabajo del proyecto.
3. Crear recursos de Microsoft Azure.
4. Configurar una cuenta de servicio de Google y una unidad compartida.
5. Configurar variables del proyecto.
6. Probar conexiones.
7. Desplegar el proyecto.
8. Crear la API personalizada de Jitterbit.
9. Crear la aplicación de Slack, probar la conexión de Slack y volver a desplegar el proyecto.
10. Activar los flujos de trabajo del proyecto.

Descargar personalizaciones e instalar el proyecto

Sigue estos pasos para descargar archivos de personalización e instalar el proyecto de Integration Studio para el agente de IA:

1. Inicia sesión en el portal de Harmony en https://login.jitterbit.com y abre Marketplace.

2. Localiza el agente de IA llamado Jitterbit Knowledge Agent. Para localizar el agente, puedes usar la barra de búsqueda o, en el panel Filtros, bajo Tipo, selecciona Agente de IA para limitar la visualización a los agentes de IA disponibles.

3. Haz clic en el enlace de Documentación del agente de IA para abrir su documentación en una pestaña separada. Mantén la pestaña abierta para consultarla después de iniciar el proyecto.

4. Haz clic en Iniciar Proyecto para abrir un diálogo de configuración de dos pasos para descargar personalizaciones e importar el agente de IA como un proyecto de Integration Studio.

   Nota

   Si aún no has comprado el agente de IA, se mostrará Obtener este agente en su lugar. Haz clic en él para abrir un diálogo informativo, luego haz clic en Enviar para que un representante se comunique contigo sobre la compra del agente de IA.

5. En el paso de configuración 1, Descargar Personalizaciones, se proporcionan los siguientes archivos para facilitar la configuración del índice y el indexador en Azure AI Search y para crear la aplicación de Slack. Selecciona los archivos y haz clic en Descargar Archivos:

   • Archivos de definición JSON del índice y el indexador de Azure AI Search

     • Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Index_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

   • Archivo de manifiesto de la aplicación de Slack

     • slack_app_manifest.json

   Consejo

   El diálogo de configuración incluye una advertencia de no importar la plantilla antes de aplicar las personalizaciones del punto final. Esa advertencia no se aplica a este agente de IA y se puede ignorar. Sigue el orden recomendado de pasos en esta documentación.

   Haz clic en Siguiente.

6. En el paso de configuración 2, Crear un Nuevo Proyecto, selecciona un entorno donde se creará el proyecto de Integration Studio, luego haz clic en Crear Proyecto.

7. Se mostrará un diálogo de progreso. Una vez que indique que el proyecto ha sido creado, utiliza el enlace del diálogo Ir a Integration Studio o abre el proyecto directamente desde la página de Proyectos de Integration Studio.

Revisar flujos de trabajo del proyecto

En el proyecto abierto de Integration Studio, revisa los flujos de trabajo junto con las descripciones a continuación para entender qué hacen.

1. Utilidad de carga de datos - Ticket de JIRA a Índice de Azure

   Este flujo de trabajo obtiene problemas de Jira, luego ejecuta el flujo de trabajo Utilidad - Carga de Datos de Azure e Índice para cargar problemas en Azure Blob Storage e indexarlos en el índice de búsqueda de Azure AI.

   La operación inicial es Principal - carga de tickets de JIRA. Se obtienen los siguientes campos:

   "fields": [
       "summary",
       "status",
       "assignee",
       "description",
       "reporter",
       "created",
       "updated",
       "priority",
       "issuetype",
       "components",
       "comment"
    ]
   

   Este flujo de trabajo se puede configurar para obtener todos los problemas, o solo los problemas nuevos y actualizados, utilizando las variables del proyecto de Jira.

2. Utilidad de carga de datos - Casos de SF a Índice de Azure

   Este flujo de trabajo recupera casos de soporte de Salesforce, luego ejecuta el flujo de trabajo Utilidad - Carga de Datos de Azure e Índice para cargar casos en Azure Blob Storage e indexarlos en el índice de búsqueda de Azure AI.

   La operación inicial es Main - Carga de Casos de SF.

   En la configuración de la actividad de Consulta de Salesforce, la siguiente consulta recupera información de casos de soporte por agente. Si su organización de Salesforce no utiliza estos objetos y campos, o si la información de casos de soporte se almacena en diferentes objetos y campos, este flujo de trabajo no funcionará correctamente. Personalice la consulta en este flujo de trabajo para alinearla con el modelo de datos de su organización de Salesforce:

   SELECT Account.Name,
          Owner.Email,
          Owner.Name,
          (SELECT CreatedBy.Email,
                  CreatedBy.Name,
                  Id,
                  CommentBody,
                  CreatedDate,
                  LastModifiedDate,
                  LastModifiedBy.Email,
                  LastModifiedBy.Name
           FROM   CaseComments),
          Id,
          CaseNumber,
          CreatedDate,
          Description,
          LastModifiedDate,
          Origin,
          Priority,
          Reason,
          Status,
          Subject,
          Type,
          CreatedBy.Email,
          CreatedBy.Name,
          LastModifiedBy.Email,
          LastModifiedBy.Name
   FROM Case
   

   Este flujo de trabajo se puede configurar para recuperar todos los casos, o solo los casos nuevos y actualizados, utilizando las variables del proyecto de Salesforce.

3. Utilidad de carga de datos - Páginas de Confluence a Índice de Azure

   Este flujo de trabajo recupera páginas de Confluence, luego ejecuta el flujo de trabajo Utility - Carga de Datos de Azure e Índice para cargar documentos en Azure Blob Storage e indexarlos en el índice de búsqueda de Azure AI.

   La operación inicial es Main - Cargar Páginas de Confluence.

   Este flujo de trabajo recupera todas las páginas de Confluence en cada ejecución.

4. Utilidad de carga de datos - Google Drive a Blob de Azure

   Este flujo de trabajo recupera archivos de Google Drive, luego ejecuta el flujo de trabajo Utility - Carga de Datos de Azure e Índice para indexarlos en el índice de búsqueda de Azure AI.

   La operación inicial es Main - Carga de Google Drive.

   Los tipos de archivos compatibles incluyen Google Docs, Google Spreadsheets y aquellos compatibles con la indexación de blobs de Azure Storage.

   Los tamaños máximos de archivo compatibles se enumeran como el tamaño máximo de blob en los límites del indexador de Azure AI Search para su nivel de servicio de búsqueda AI. Por ejemplo, para el nivel básico, el límite es de 16 MB; para S1, el límite es de 128 MB.

   Este flujo de trabajo se puede configurar para recuperar todos los archivos, o solo los archivos nuevos y actualizados, utilizando las variables del proyecto de Google Drive.

5. Utilidad - Carga de Datos en Azure e Indexación

   Este es un flujo de trabajo de utilidad común utilizado por los flujos de trabajo de Carga de Datos Utility para cargar datos en Azure Blob Storage e indexarlos en Azure AI Search.

6. Entrada Principal - Controlador de Solicitudes de API de Slack

   Este flujo de trabajo gestiona las solicitudes entrantes del bot de Slack. Se activa a través de una API personalizada de Jitterbit cada vez que tu equipo interactúa con la interfaz de chat del bot de Slack (es decir, envía un mensaje de Slack). La configuración de la API personalizada de Jitterbit se describe en Crear la API personalizada de Jitterbit más adelante en esta página.

   Si no estás utilizando Slack, este flujo de trabajo se puede ignorar y no se activará. Para usar una interfaz de chat diferente para que tu equipo interactúe, utiliza el flujo de trabajo Controlador de Solicitudes de API Genérico, que también se activa a través de una API personalizada de Jitterbit.

7. Controlador de Solicitudes de API Genérico

   Este flujo de trabajo procesa solicitudes de API HTTP de cualquier aplicación. Para integrarte con tus aplicaciones, crea una API personalizada de Jitterbit que active la operación Controlador de Solicitudes de API Genérico. La URL de esta API puede ser utilizada por cualquier aplicación para enviar y recibir solicitudes.

   La configuración de la API personalizada de Jitterbit se describe en Crear la API personalizada de Jitterbit más adelante en esta página.

Crear recursos de Microsoft Azure

Crea los siguientes recursos de Microsoft Azure y retén la siguiente información para configurar el agente de IA. Para crear y gestionar estos recursos, debes tener una suscripción de Microsoft Azure con los permisos apropiados.

Contenedor de Blob de Azure

Debes crear un contenedor de Blob de Azure para almacenar los detalles del cliente. Los datos del contenedor de Blob serán indexados en Azure AI Search utilizando un índice y un indexador.

Necesitarás la URL SAS del contenedor para usarla en la determinación de los valores de las variables del proyecto de Azure Blob Storage. Para generar la URL SAS:

1. En el portal de Azure, navega a Cuentas de almacenamiento y abre la cuenta de almacenamiento específica.
2. Desde el menú de recursos bajo Almacenamiento de datos, selecciona Contenedores y abre el contenedor específico.
3. Desde el menú de recursos bajo Configuración, selecciona Tokens de acceso compartido.

4. Usa el menú de Permisos para verificar que la URL de la firma de acceso compartido (SAS) para este contenedor tenga un mínimo de permisos de Lectura y Escritura:

   

5. Haz clic en Generar token y URL SAS.

6. Copia la URL SAS de Blob que se muestra en la parte inferior.
7. Determina los valores de las variables del proyecto de Azure Blob Storage a partir de la URL SAS. La URL SAS tiene el formato {{ azure_blob_base_url }}/{{ Azure_Blob_Container_Name }}?{{ azure_blob_sas_token }}.

Si utilizas los archivos de definición JSON incluidos en los archivos de personalización del agente de IA para generar el índice y el indexador, también necesitarás la clave de la cuenta de Azure Blob Storage. Para ver las claves de acceso de la cuenta:

1. En el portal de Azure, navega a Cuentas de almacenamiento y abre la cuenta de almacenamiento específica.
2. Desde el menú de recursos bajo Seguridad + red, selecciona Claves de acceso.

3. Haz clic en Mostrar claves para revelar la clave de acceso que se utilizará durante la configuración de Azure AI Search.

   

Servicio de búsqueda de Azure AI

Debes crear un servicio de búsqueda de Azure AI y configurar su índice y indexador para procesar los datos del contenedor Blob.

Necesitarás la URL del servicio de búsqueda de Azure AI y la clave API para determinar los valores de las variables del proyecto de Azure AI Search:

• URL: Para obtener el valor a utilizar para azure_ai_search_url, consulta la documentación de Azure Obtener información del servicio.
• Clave API: Para obtener el valor a utilizar para azure_ai_search_api_key, consulta la documentación de Azure Configurar acceso basado en roles.

Puedes utilizar los archivos de definición JSON incluidos en los archivos de personalización del agente de IA para generar el índice y el indexador, o puedes crearlos tú mismo.

Si utilizas los archivos de definición proporcionados, debes reemplazar los siguientes marcadores de posición con tus propios valores de configuración:

Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json

Recurso de Azure OpenAI

Debes crear un recurso de Azure OpenAI y desplegar un modelo gpt-4o o gpt-4.1 a través del portal de Azure AI Foundry.

Necesitarás el nombre del despliegue, la URL del endpoint de Azure OpenAI y la clave API para determinar los valores de las variables del proyecto de Azure OpenAI. Para encontrar estos valores:

1. En el portal de Azure AI Foundry, abre el recurso específico de OpenAI.

2. Los valores a utilizar para la URL del endpoint (azure_openai_base_url) y la clave API (azure_openai_api_key) se muestran en la página de inicio del recurso:

   

3. En el menú de navegación bajo Recursos compartidos, selecciona Despliegues. El nombre del despliegue (Azure_OpenAI_Deployment_Name) se muestra.

Configurar una cuenta de servicio de Google y una unidad compartida

Esta configuración es necesaria solo si estás utilizando el flujo de trabajo Data upload Utility - Google Drive to Azure Blob. Debes tener un proyecto activo de Google Cloud para continuar. Si no tienes uno, puedes crear uno siguiendo las instrucciones de Google.

Crear una cuenta de servicio de Google

Sigue los pasos a continuación para crear una clave para la cuenta de servicio de Google que permita a la utilidad acceder de manera segura a tus archivos de Google Drive:

1. En la consola de Google Cloud, utiliza la barra de búsqueda para encontrar y navegar a la página de Cuentas de servicio.

2. Si ya tienes una cuenta de servicio que deseas usar, procede al paso 3. De lo contrario, haz clic en Crear cuenta de servicio, proporciona un nombre y haz clic en Listo. No se necesitan permisos o accesos adicionales.

   

3. Selecciona la cuenta de servicio para abrir sus Detalles de cuenta de servicio:

   

4. Navega a la pestaña Keys y utiliza el menú Add key para seleccionar Create new key.

   

5. Elige JSON como el tipo de clave y haz clic en Create. Se descargará un archivo JSON que contiene las credenciales en tu computadora.

6. Abre el archivo JSON descargado para encontrar los siguientes valores necesarios para configurar las variables del proyecto de Google Drive:

   • client_email: Este es el valor para la variable del proyecto Google_Client_Email y se necesita para configurar la unidad compartida de Google en la siguiente sección.
   • private_key: Este es el valor para la variable del proyecto Google_Private_Key.

7. Habilita la API de Google Drive en tu cuenta de Google Cloud:

   1. En la consola de Google Cloud, utiliza la barra de búsqueda para encontrar y navegar a la página de APIs & Services.

   2. Accede a la API Library y selecciona la API de Google Drive:

      

   3. Haz clic en el botón Enable:

      

Configurar la unidad compartida de Google

La unidad compartida de Google debe configurarse de la siguiente manera para permitir que la utilidad acceda a cualquier archivo que subas a ella:

1. Crea una unidad compartida de Google si aún no tienes una.

2. Abre la unidad compartida y copia su ID de la URL del navegador. El ID es la larga cadena de caracteres al final. Por ejemplo, si la URL es https://drive.google.com/drive/folders/dftg-LbGrP7hdfd, el ID es dftg-LbGrP7hdfd. Este ID es el valor para la variable del proyecto Google_Drive_ID al configurar variables del proyecto de Google Drive.

3. Haz clic en el nombre de la unidad compartida en la parte superior de la página y selecciona Administrar miembros. Aparece un diálogo.

4. En el campo Agregar personas y grupos, pega el valor de client_email del archivo JSON que descargaste anteriormente.

5. Asigna el rol de Administrador de contenido a la cuenta de servicio y confirma la acción.

Configurar variables del proyecto

En el proyecto de Integration Studio instalado anteriormente a través de Marketplace, debes establecer valores para las siguientes variables del proyecto.

Esto se puede hacer utilizando el menú de acciones del proyecto para seleccionar Variables del proyecto y abrir un panel en la parte inferior de la página donde puedes revisar y establecer los valores.

Salesforce

Jira

Confluence

Google Drive

Azure Blob Storage

Azure AI Search

Azure OpenAI

Slack

Común

Probar conexiones

Prueba las configuraciones de los endpoints para verificar la conectividad utilizando los valores de las variables del proyecto definidas.

Esto se puede hacer desde la pestaña Endpoints y conectores del proyecto en la paleta del componente de diseño, pasando el cursor sobre cada endpoint y haciendo clic en Probar.

Desplegar el proyecto

Desplegar el proyecto de Integration Studio. Esto se puede hacer utilizando el menú de acciones del proyecto para seleccionar Desplegar.

Crear la API personalizada de Jitterbit

Crear una API personalizada utilizando API Manager para uno de los siguientes:

• Controlador de solicitudes de API de Slack bot: Requerido si se utiliza la notificación de Slack incluida en el diseño de este agente de IA.
• Controlador de solicitudes de API genérico: Opcional. Usar para manejar solicitudes de API de cualquier aplicación.

Crear el controlador de solicitudes de API de Slack bot

Esta API personalizada de Jitterbit activará la operación Controlador de solicitudes de API de Slack Bot. Configura y publica la API personalizada con los siguientes ajustes:

• Servicio API: Controlador de solicitudes de API de Slack Bot
• Ruta: /
• Proyecto: Selecciona el proyecto de Integration Studio creado a partir del Agente de Conocimiento de Jitterbit en Marketplace
• Operación a activar: Controlador de solicitudes de API de Slack Bot
• Método: POST
• Tipo de respuesta: Variable del sistema

Conserva la URL del servicio de la API publicada para usarla en la creación de la aplicación de Slack. La URL del servicio se puede encontrar en el panel de detalles de la API en la pestaña Servicios al pasar el cursor sobre la columna de Acciones del servicio y haciendo clic en Copiar URL del servicio API.

Controlador de solicitudes de API genérico

Esta API personalizada de Jitterbit activará la operación Generic API request Handler. No es obligatorio. Crea esta API si estás utilizando otras aplicaciones para procesar solicitudes de API HTTP. Configura y publica la API personalizada con los siguientes ajustes:

• Nombre del servicio: Generic API request Handler
• Proyecto: Selecciona el proyecto de Integration Studio creado a partir del Jitterbit Knowledge Agent en Marketplace
• Operación: Generic API request Handler
• Método: POST
• Tipo de respuesta: System Variable

{
    "username": "johnr",
    "prompt": "How to connect to mysql using a connector?"
}

{
    "message": "To connect to a MySQL database using the Database connector, follow these steps:   - Use the MySQL JDBC driver that ships with the agent for additional features like manual queries.",
    "references": [],
    "status_code": 200
}

Crea la aplicación de Slack, prueba la conexión y vuelve a desplegar el proyecto

Para crear la interfaz de chat del Knowledge Agent en Slack, crea una aplicación de Slack utilizando el archivo de manifiesto de la aplicación de Slack proporcionado con los archivos de personalización de este agente de IA. O, créala desde cero.

Si utilizas el archivo de manifiesto de la aplicación de Slack proporcionado (slack_app_manifest.json), debes reemplazar los siguientes marcadores de posición con tus propios valores de configuración:

Después de instalar la aplicación de Slack, obtén su token de bot.

Reabre la configuración de variables del proyecto e ingresa el token de bot como valor de la variable del proyecto Slack_Bot_Token.

Una vez que se haya configurado el token de bot, prueba la conexión de Slack y vuelve a desplegar el proyecto.

Activar los flujos de trabajo del proyecto

Para la carga inicial de datos, ejecuta cualquiera o todos los flujos de trabajo de Data upload Utility dependiendo de tus fuentes de datos. Esto se puede hacer utilizando la opción Ejecutar del operación inicial que se muestra al pasar el cursor sobre la operación. Necesitarás ejecutar la operación nuevamente en el futuro si tus datos se actualizan.

Los otros dos flujos de trabajo principales son activados por las API personalizadas de Jitterbit:

• Main Entry - Slack API Request Handler: Este flujo de trabajo se activa desde Slack a través de la API personalizada Slack Bot API Request Handler. Enviar un mensaje directo a la aplicación de Slack iniciará el disparador de la API personalizada.

• Generic API Request Handler: Este flujo de trabajo se activa desde otra aplicación a través de la API personalizada Generic API request Handler. Enviar una solicitud a la API configurada iniciará el disparador de la API personalizada.

Todos los demás flujos de trabajo son activados por otras operaciones y dependen de los mencionados anteriormente. No están destinados a ejecutarse por sí solos.

Solución de problemas

Revisa los registros de API y los registros de operaciones para obtener información detallada sobre la solución de problemas.

Para asistencia adicional, contacta al soporte de Jitterbit.