Megosztás a következőn keresztül:


AI-alkalmazássablonok

A dokumentáció ezen szakasza bemutatja az AI-alkalmazássablonokat és a kapcsolódó cikkeket, amelyek ezeket a sablonokat használják a fő fejlesztői feladatok elvégzésének bemutatásához. Az AI-alkalmazássablonok jól karbantartott, könnyen üzembe helyezhető referencia-implementációkat biztosítanak, amelyek segítenek magas színvonalú kiindulópontot biztosítani az AI-alkalmazások számára.

Az AI-alkalmazássablonok két kategóriát tartalmaznak, építőelemeket és végpontok közötti megoldásokat. Az alábbi szakaszok a cikk tetején kiválasztott programozási nyelv egyes kategóriáinak kulcssablonjait ismertetik. Ha átfogóbb listát szeretne böngészni, beleértve ezeket és más sablonokat, tekintse meg az AI-alkalmazássablonok gyűjteményében található AI-alkalmazássablonokat.

Építőelemek

Az építőelemek kisebb méretű minták, amelyek konkrét forgatókönyvekre és feladatokra összpontosítanak. A legtöbb építőelem olyan funkciókat mutat be, amelyek a saját adatait használó csevegőalkalmazások végpontok közötti megoldását használják.

Építőelem Leírás
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Építőelem Leírás
Dokumentumbiztonság konfigurálása a csevegőalkalmazáshoz Ha saját adatokkal hoz létre egy csevegőalkalmazást a RAG-minta alapján, győződjön meg arról, hogy minden felhasználó az engedélyei alapján kap választ. A jogosult felhasználónak hozzáféréssel kell rendelkeznie a csevegőalkalmazás dokumentumaiban található válaszokhoz. Egy jogosulatlan felhasználónak nem szabad hozzáféréssel rendelkeznie az olyan biztonságos dokumentumok válaszaihoz, amelyek megtekintésére nem jogosult.
A csevegőalkalmazás válaszának kiértékelése Megtudhatja, hogyan értékelheti ki a csevegőalkalmazás válaszait helyes vagy ideális válaszok (az alapigazság) alapján. Amikor úgy módosítja a csevegőalkalmazást, hogy az hatással legyen a válaszokra, futtasson egy értékelést a módosítások összehasonlítása érdekében. Ez a bemutató alkalmazás olyan eszközöket kínál, amelyekkel ma egyszerűbbé teheti az értékelések futtatását.
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Terheléselosztás az API Managementtel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure API Management használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
A Python-csevegőalkalmazás terheléstesztelése a Locusttal Megtudhatja, hogyan végezhet terheléstesztelést Egy Python-csevegőalkalmazáson a RAG minta használatával a Locusttal, amely egy népszerű nyílt forráskódú terheléstesztelési eszköz. A terheléstesztelés elsődleges célja annak biztosítása, hogy a csevegőalkalmazás várt terhelése ne haladja meg az Azure OpenAI-tranzakciók percenkénti (TPM-) kvótáját. A felhasználói viselkedés nagy terhelés esetén történő szimulálásával azonosíthatja az alkalmazás lehetséges szűk keresztmetszeteit és méretezhetőségi problémáit.
Az AI-alkalmazás védelme kulcs nélküli hitelesítéssel Ismerje meg a Python Azure OpenAI csevegőalkalmazás kulcs nélküli hitelesítéssel történő védelmének folyamatát. A legtöbb Azure-szolgáltatáshoz irányuló alkalmazáskéréseket kulcs nélküli vagy jelszó nélküli kapcsolatokkal kell hitelesíteni. A kulcs nélküli hitelesítés továbbfejlesztett felügyeleti és biztonsági előnyöket biztosít a fiókkulcshoz képest, mivel nincs tárolandó kulcs (vagy kapcsolati sztring).
Építőelem Leírás
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Építőelem Leírás
A csevegőalkalmazás válaszának kiértékelése Megtudhatja, hogyan értékelheti ki a csevegőalkalmazás válaszait helyes vagy ideális válaszok (az alapigazság) alapján. Amikor úgy módosítja a csevegőalkalmazást, hogy az hatással legyen a válaszokra, futtasson egy értékelést a módosítások összehasonlítása érdekében. Ez a bemutató alkalmazás olyan eszközöket kínál, amelyekkel ma egyszerűbbé teheti az értékelések futtatását.
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Terheléselosztás az API Managementtel Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure API Management használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.

Végpontok közötti megoldások

A teljes körű megoldások átfogó referenciaminták, beleértve a dokumentációt, a forráskódot és az üzembe helyezést, hogy lehetővé tegyék a saját célokra történő bevezetést és kiterjesztést.

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával a .NET használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a .NET-hez készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo-csharp GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások
Azure Functions
Azure OpenAI
Azure Computer Vision
Azure Form Recognizer
Azure AI Keresés
Azure Storage
GPT 3.5 Turbo
GPT 4.0

Contoso chat retail Copilot with .NET and Szemantic Kernel

Ez a sablon implementálja a Contoso Outdoors-t, amely egy fogaskerékre specializálódott fogaskerék a túrázás és kemping szerelmesei számára. Ez a virtuális áruház intelligens csevegőügynökön keresztül javítja az ügyfelek bevonását és értékesítési támogatását. Ezt az ügynököt a Microsoft Azure AI Stackben található, a Szemantikus Kernel és a Prompty támogatással kiegészített, kibővített generációs (RAG) minta működteti.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a contoso-chat-csharp-prompty GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások
Azure OpenAI
Microsoft Entra ID
Felügyelt Azure-identitás
Azure Monitor
Azure AI Keresés
Azure AI Foundry
Azure SQL
Azure Storage
GPT 3.5 Turbo
GPT 4.0

Folyamatautomatizálás szövegfelolvasással és összegzéssel a .NET és a GPT 3.5 Turbo használatával

Ez a sablon egy folyamatautomatizálási megoldás, amely az autóakkumulátokat gyártó Contoso Manufacturing nevű vállalatnál fogadja a mező- és műhelymunkások által jelentett problémákat. A problémákat a dolgozók a mikrofon bemenetén keresztül vagy hangfájlként előre rögzítve osztják meg. A megoldás lefordítja a hangbemenetet a beszédből szöveggé, majd egy LLM és a Prompty vagy a Promptflow használatával összegzi a problémát, és a megoldás által megadott formátumban adja vissza az eredményeket.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a summarization-openai-csharp-prompty GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Diktálás
Összegzés
Azure OpenAI
GPT 3.5 Turbo

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával a Pythonnal

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílus és a Kérdések és válaszok (Q&A) szolgáltatások használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a Pythonhoz készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Azure OpenAI
Azure AI Keresés
Azure Blob Storage
Azure Monitor
Azure Document Intelligence
GPT 3.5 Turbo
GPT 4
GPT 4o
GPT 4o-mini

Multi-Modal Creative Writing Copilot és DALL-E

Ez a sablon egy kreatív írási többügynök-megoldás, amellyel a felhasználók cikkeket írhatnak. Bemutatja, hogyan hozhat létre és dolgozhat az Azure OpenAI által vezetett AI-ügynökökkel.

Tartalma:

  1. Egy Flask-alkalmazás, amely egy felhasználótól származó cikket és utasítást vesz fel.
  2. Egy kutatási ügynök, amely a Bing Search API-t használja a cikk kutatásához.
  3. Egy termékügynök, amely az Azure AI Search használatával végez szemantikai hasonlósági keresést a kapcsolódó termékek között egy vektortárolóból.
  4. Egy íróügynök, amely hasznos cikkként egyesíti a kutatást és a termékinformációkat.
  5. Egy szerkesztőügynök, amely pontosítja a felhasználónak bemutatott cikket.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az agent-openai-python-prompty GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container Registry
Azure Kubernetes
Azure OpenAI
Bing Search
Felügyelt Azure-identitás
Azure Monitor
Azure AI Keresés
Azure AI Foundry
GPT 3.5 Turbo
GPT 4.0
DALL-E

Contoso Chat Retail Copilot az Azure AI Foundry segítségével

Ez a sablon implementálja a Contoso Chatet – egy kiskereskedelmi copilot megoldást a Contoso Outdoorhez, amely egy lekéréses kiterjesztett generációs tervezési mintát használ a csevegőrobot-válaszok tárolására a kereskedő termék- és ügyféladataiban. Az ügyfelek természetes nyelven tehetnek fel kérdéseket a webhelyről, és releváns válaszokat kaphatnak a vásárlási előzményeik alapján lehetséges javaslatokkal – felelősségteljes AI-eljárásokkal a válaszminőség és a biztonság biztosítása érdekében.

Ez a sablon az Azure AI-vel és a Prompty-val elsőként létrehozott RAG-alapú copilot-kód készítéséhez szükséges, végpontok közötti munkafolyamatot (GenAIOps) szemlélteti. A minta feltárásával és üzembe helyezésével a következő lehetőségeket sajátíthatja el:

  1. Gyorsan ötletelhet és iterálhatja az alkalmazás prototípusait a Prompty használatával
  2. Azure OpenAI-modellek üzembe helyezése és használata csevegéshez, beágyazáshoz és kiértékeléshez
  3. Az Azure AI Search (indexek) és az Azure Cosmos DB (adatbázisok) használata az adatokhoz
  4. Csevegőválaszok kiértékelése minőség szempontjából AI által támogatott kiértékelési folyamatok használatával
  5. Az alkalmazás üzemeltetése az Azure Container Appsben üzembe helyezett FastAPI-végpontként
  6. A megoldás kiépítése és üzembe helyezése az Azure Developer CLI használatával
  7. Felelős AI-eljárások támogatása tartalombiztonsági és -értékelésekkel

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a contoso-chat GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások
Azure OpenAI
Azure AI Keresés
Azure AI Foundry
Rákérdezés
Azure Cosmos DB
GPT 3.5 Turbo
GPT 4.0
Felügyelt integrációs modul (MIR)

Folyamatautomatizálás szövegfelolvasással és összegzéssel az Azure AI Foundryvel

Ez a sablon egy webalapú alkalmazást hoz létre, amely lehetővé teszi, hogy a Contoso Manufacturing nevű vállalat dolgozói szöveges vagy beszédalapú jelentést készíthessenek a problémákról. A hangbemenet szöveggé lesz lefordítva, majd összegezve kiemeli a fontos információkat, és a jelentést elküldi a megfelelő részlegnek.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a summarization-openai-python-promptflow GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Azure AI Foundry
Beszédszöveg-szolgáltatás
Rákérdezés
Felügyelt integrációs modul (MIR)
GPT 3.5 Turbo

Python és Azure AI Foundry integrációjával az Assistant API Analytics Copilot

Ez a sablon egy Assistant API, amellyel táblázatos adatokkal cseveghet, és természetes nyelven végezhet elemzéseket.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az assistant-data-openai-python-promptflow GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Machine Learning-szolgáltatás Azure AI Keresés
Azure AI Foundry
Felügyelt integrációs modul (MIR)
Azure OpenAI
GPT 3.5 Turbo
GPT 4

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával Java használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely bemutatja az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a Java-hoz készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo-java GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure App Service
Azure Container-alkalmazások
Azure Kubernetes Service
Azure OpenAI
Azure AI Keresés
Azure Document Intelligence
Azure Storage
Azure App Insights
Azure Service Bus
Azure Event Grid
gpt-35-turbo

Több Ügynökös Banki Asszisztens Java és Szemantikus Kernel használatával

Ez a projekt úgy lett kialakítva, mint egy megvalósíthatósági igazolás (PoC), amely a többügynök-architektúrák kontextusában vizsgálja meg a generatív AI innovatív birodalmát. A Java és a Microsoft Szemantic Kernel AI vezénylési keretrendszerének használatával célunk egy csevegő webalkalmazás létrehozása, amely bemutatja a generatív AI-ügynökök használatának megvalósíthatóságát és megbízhatóságát a felhasználói élmény webes kattintásoktól a természetes nyelvi beszélgetésekig való átalakításához, miközben maximalizáljuk a meglévő számítási feladatok adatainak és API-jainak újrafelhasználását.

Az alapvető használati eset középpontjában egy banki személyi asszisztens áll, amely azt a célt szolgálja, hogy forradalmasítsa a felhasználók számára a bankszámla-információk, a tranzakciós előzmények és a fizetési funkciók kezelését. A többügynökös architektúrán belül a generatív AI erejét kihasználva ez az asszisztens egy zökkenőmentes, beszélgetési felületet biztosít, amelyen keresztül a felhasználók könnyedén elérhetik és kezelhetik pénzügyi adataikat.

A számlák mintáit az adatmappában találja, hogy megkönnyítse a fizetési funkciók megismerését. Az optikai karakterfelismerési (OCR) eszközökkel (Azure Document Intelligence) felszerelt fizetési ügynök a felhasználóval folytatott beszélgetést a számlaadatok kinyeréséhez és a fizetési folyamat elindításához vezeti. A felhasználó egyéb fiókhamisítási adatokat – például tranzakciókat, fizetési módokat és számlaegyenleget – is lekérdezhet. Minden adat és szolgáltatás külső REST API-kként jelenik meg, és az ügynökök felhasználják a felhasználó számára a kért információkat.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az agent-openai-java-banking-assistant GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Azure OpenAI
Azure Document Intelligence
Azure Storage
Azure Monitor
gpt-4o
gpt-4o-mini

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával JavaScript használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a JavaScripthez készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-javascript GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Container-alkalmazások
Azure Static Web Apps
Azure OpenAI
Azure AI Keresés
Azure Storage
Azure Monitor
text-embedding-ada-002

Azure OpenAI-csevegés előtér

Ez a sablon egy minimális OpenAI csevegő webes összetevő, amely ügyfélként csatlakoztatható bármilyen háttérbeli implementációhoz.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-openai-chat-frontend GitHub adattárat.

Videó a JavaScript-alapú csevegés előtérbeli alkalmazásáról.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Static Web Apps Azure AI Keresés
Azure OpenAI
GPT 3.5 Turbo
GPT4

Kiszolgáló nélküli AI-csevegés a RAG használatával LangChain.js

A sablon egy kiszolgáló nélküli AI-csevegőrobot, amely LangChain.js és Azure használatával használja a bővített generáció lekérését a felhasználói lekérdezésekre adott válaszok létrehozásához vállalati dokumentumok készletével. A Contoso Real Estate nevű fiktív vállalatot használja, és a tapasztalat lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy támogatási kérdéseket tegyenek fel a termékeik használatával kapcsolatban. A mintaadatok olyan dokumentumokat tartalmaznak, amelyek ismertetik a szolgáltatási feltételeket, az adatvédelmi szabályzatot és a támogatási útmutatót.

A sablon üzembe helyezésének és futtatásának megismeréséhez tekintse meg a kiszolgáló nélküli AI-csevegés és a RAG használatának első lépéseit LangChain.js. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a kiszolgáló nélküli-chat-langchainjs GitHub-adattárat.

Megtudhatja, hogyan helyezheti üzembe és futtathatja ezt a JavaScript-referenciasablont.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás Technológiák AI-modellek
Azure Static Web Apps
Azure Functions
Azure AI Keresés
Azure OpenAI
Azure Cosmos DB
Azure Storage
Felügyelt Azure-identitás
GPT4
Misztrál
Ollama