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:
- Egy Flask-alkalmazás, amely egy felhasználótól származó cikket és utasítást vesz fel.
- Egy kutatási ügynök, amely a Bing Search API-t használja a cikk kutatásához.
- Egy termékügynök, amely az Azure AI Search használatával végez szemantikai hasonlósági keresést a kapcsolódó termékek között egy vektortárolóból.
- Egy íróügynök, amely hasznos cikkként egyesíti a kutatást és a termékinformációkat.
- 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:
- Gyorsan ötletelhet és iterálhatja az alkalmazás prototípusait a Prompty használatával
- Azure OpenAI-modellek üzembe helyezése és használata csevegéshez, beágyazáshoz és kiértékeléshez
- Az Azure AI Search (indexek) és az Azure Cosmos DB (adatbázisok) használata az adatokhoz
- Csevegőválaszok kiértékelése minőség szempontjából AI által támogatott kiértékelési folyamatok használatával
- Az alkalmazás üzemeltetése az Azure Container Appsben üzembe helyezett FastAPI-végpontként
- A megoldás kiépítése és üzembe helyezése az Azure Developer CLI használatával
- 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.
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 |