Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
В этом разделе документации представлены шаблоны приложений ИИ и связанные статьи, которые используют эти шаблоны для демонстрации выполнения ключевых задач разработчика. Шаблоны приложений ИИ предоставляют вам хорошо поддерживаемые и простые в развертывании эталонные реализации, которые помогают обеспечить высококачественную отправную точку для приложений ИИ.
Существует две категории шаблонов приложений ИИ, стандартных блоков и комплексных решений. В следующих разделах приведены некоторые ключевые шаблоны в каждой категории для языка программирования, выбранного в верхней части этой статьи. Чтобы просмотреть более полный список, включая эти и другие шаблоны, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений ИИ.
Стандартные блоки — это более мелкие примеры, ориентированные на конкретные сценарии и задачи. Большинство стандартных блоков демонстрируют функциональные возможности, которые используют комплексное решение для приложения чата, использующего собственные данные.
| Стандартный блок | Description |
|---|---|
| Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
| Стандартный блок | Description |
|---|---|
| Настройка безопасности документов для приложения чата | При создании приложения чата с помощью шаблона RAG с собственными данными убедитесь, что каждый пользователь получает ответ на основе своих разрешений. Авторизованный пользователь должен иметь доступ к ответам, содержащимся в документах приложения чата. Неавторизованный пользователь не должен иметь доступа к ответам из защищенных документов, у которых нет авторизации для просмотра. |
| Оценка ответов приложения чата | Узнайте, как оценить ответы приложения чата по набору правильных или идеальных ответов (известных как земная истина). Всякий раз, когда вы изменяете приложение чата таким образом, чтобы повлиять на ответы, выполните оценку для сравнения изменений. Это демонстрационное приложение предлагает инструменты, которые можно использовать сегодня, чтобы упростить выполнение вычислений. |
| Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
| Балансировка нагрузки с помощью Управление API | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует Azure Управление API для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
| Нагрузочный тест приложения чата Python с помощью Locust | Узнайте, как выполнить нагрузочное тестирование в приложении чата Python с помощью шаблона RAG с Locust, популярного средства нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом. Основная цель нагрузочного тестирования — убедиться, что ожидаемая нагрузка в приложении чата не превышает текущую квоту Azure OpenAI Transactions per Minute (TPM). Имитируя поведение пользователя в условиях тяжелой нагрузки, вы можете определить потенциальные узкие места и проблемы масштабируемости в приложении. |
| Защита приложения ИИ с помощью проверки подлинности без ключа | Узнайте, как защитить приложение чата Python Azure OpenAI с помощью проверки подлинности без ключа. Запросы приложений к большинству служб Azure должны проходить проверку подлинности с помощью бессерверных или без пароля подключений. Проверка подлинности без ключей обеспечивает улучшенные преимущества управления и безопасности по сравнению с ключом учетной записи, так как для хранения ключа (или строка подключения) нет. |
| Стандартный блок | Description |
|---|---|
| Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
| Стандартный блок | Description |
|---|---|
| Оценка ответов приложения чата | Узнайте, как оценить ответы приложения чата по набору правильных или идеальных ответов (известных как земная истина). Всякий раз, когда вы изменяете приложение чата таким образом, чтобы повлиять на ответы, выполните оценку для сравнения изменений. Это демонстрационное приложение предлагает инструменты, которые можно использовать сегодня, чтобы упростить выполнение вычислений. |
| Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
| Балансировка нагрузки с помощью Управление API | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует Azure Управление API для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
Комплексные решения — это комплексные эталонные примеры, включая документацию, исходный код и развертывание, чтобы позволить вам принимать и расширять их для собственных целей.
Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.
Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для .NET. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo-csharp .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure Функции Azure |
Azure OpenAI Компьютерное зрение Azure Распознаватель документов Azure Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище Azure |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
Этот шаблон реализует Contoso Outdoors, концептуальный магазин, специализирующийся на открытом воздухе для походов и любителей кемпинга. Это виртуальное хранилище улучшает взаимодействие клиентов и поддержку продаж с помощью интеллектуального агента чата. Этот агент используется шаблоном получения дополненного поколения (RAG) в Microsoft Azure AI Stack, обогащенным семантической поддержкой ядра и запроса.
Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub contoso-chat-csharp-prompty .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure |
Azure OpenAI Microsoft Entra ID Управляемое удостоверение Azure Azure Monitor Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Foundry Azure SQL Хранилище Azure |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
Этот шаблон — это решение для автоматизации процессов, которое получает проблемы, сообщаемые работниками в полевых условиях и на производственном участке в компании Contoso Manufacturing, которая производит автомобильные батареи. Проблемы разделяются сотрудниками либо в режиме реального времени с помощью входных данных микрофона, либо предварительно записанных в виде звуковых файлов. Решение преобразует входные данные звука из речи в текст, а затем использует LLM и Prompty или Promptflow, чтобы суммировать проблему и возвращать результаты в формате, указанном решением.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub с суммированием-openai-csharp-prompty .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure | Преобразование речи в текст Сводка Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo |
Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и вопросом и ответами (Q&A).
Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для Python. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure | Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище BLOB-объектов Azure Azure Monitor Аналитика документов Azure |
GPT 3.5 Turbo GPT 4 GPT 4o GPT 4o-mini |
Этот шаблон — это творческое решение для создания нескольких агентов, помогающего пользователям писать статьи. В нем показано, как создавать и работать с агентами ИИ, управляемыми Azure OpenAI.
Сюда входят:
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub agent-openai-python-prompty .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Реестр контейнеров Azure Azure Kubernetes |
Azure OpenAI Поиск Bing Управляемое удостоверение Azure Azure Monitor Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Foundry |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E |
Этот шаблон реализует Contoso Chat — розничное решение copilot для Contoso Outdoor, использующее шаблон проектирования дополненного поколения для реагирования чат-бота в ответы розничной торговли и данных клиентов. Клиенты могут задавать вопросы с веб-сайта на естественном языке и получать соответствующие ответы с потенциальными рекомендациями на основе истории покупки - с ответственной практикой ИИ для обеспечения качества и безопасности ответов.
Этот шаблон иллюстрирует комплексный рабочий процесс (GenAIOps) для создания кода на основе RAG с помощью ИИ Azure и запроса. Изучите и развернете этот пример, изучите следующее:
Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub contoso-chat .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Foundry Запрос Azure Cosmos DB |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 Управляемое время выполнения интеграции (MIR) |
Этот шаблон создает веб-приложение, позволяющее сотрудникам компании Contoso Manufacturing сообщать о проблемах с помощью текста или речи. Входные данные аудио преобразуются в текст, а затем суммируются для выделения важных сведений, а отчет отправляется в соответствующий отдел.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub с суммированием-openai-python-promptflow .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure | Azure AI Foundry Служба преобразования речи в текст Запрос Управляемое время выполнения интеграции (MIR) |
GPT 3.5 Turbo |
Этот шаблон — это API помощника для чата с табличными данными и анализа на естественном языке.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub помощника-data-openai-python-promptflow .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Служба машинного обучения | Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Foundry Управляемое время выполнения интеграции (MIR) Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT 4 |
Этот шаблон — это комплексное решение, демонстрирующее шаблон получения дополненного поколения (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.
Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для Java. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo-java .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Служба приложений Azure Приложения-контейнеры Azure Служба Azure Kubernetes |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Аналитика документов Azure Хранилище Azure Azure App Insights Служебная шина Azure Сетка событий Azure |
gpt-35-turbo |
Этот проект разработан в качестве подтверждения концепции (PoC) для изучения инновационной области создания искусственного интеллекта в контексте архитектур с несколькими агентами. Используя платформу оркестрации ИИ java и семантического ядра Майкрософт, мы стремимся создать веб-приложение чата, чтобы продемонстрировать эффективность и надежность использования агентов сгенерированных ИИ для преобразования взаимодействия пользователей с веб-щелчков на беседы на естественном языке при максимальном использовании существующих данных рабочей нагрузки и API.
Основной вариант использования вращается вокруг банковского личного помощника, предназначенного для изменения способа взаимодействия пользователей с информацией о банковском счете, историей транзакций и функциями оплаты. Используя возможности создания искусственного интеллекта в архитектуре с несколькими агентами, этот помощник стремится обеспечить простой, диалоговый интерфейс, с помощью которого пользователи могут легко получить доступ к финансовым данным и управлять ими.
Примеры счетов включены в папку данных, чтобы упростить изучение функции оплаты. Агент оплаты, оснащенный средствами оптического распознавания символов (OCR) (Azure Document Intelligence), ведет беседу с пользователем, чтобы извлечь данные счета и инициировать процесс оплаты. Другие поддельные данные учетной записи, такие как транзакции, методы оплаты и баланс учетной записи, также доступны для запроса пользователем. Все данные и сервисы предоставляются как внешние REST API и используются агентами для предоставления пользователю запрошенной информации.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием agent-openai-java-banking-assistant репозитория GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure | Azure OpenAI Аналитика документов Azure Хранилище Azure Azure Monitor |
gpt-4o gpt-4o-mini |
Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.
Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для JavaScript. Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-javascript .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Приложения-контейнеры Azure Служба статических веб-приложений Azure |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище Azure Azure Monitor |
text-embedding-ada-002 |
Этот шаблон является минимальным веб-компонентом чата OpenAI, который можно подключить к любой серверной реализации в качестве клиента.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-openai-chat-frontend .
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Служба статических веб-приложений Azure | Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT4 |
Шаблон — это бессерверный чат-бот искусственного интеллекта с использованием расширенного создания LangChain.js и Azure, использующего набор корпоративных документов для создания ответов на запросы пользователей. Он использует фиктивную компанию contoso Real Estate, и опыт позволяет своим клиентам задавать вопросы о поддержке использования своих продуктов. Пример данных содержит набор документов, описывающих условия обслуживания, политику конфиденциальности и руководство по поддержке.
Сведения о развертывании и запуске этого шаблона см. в статье "Начало работы с бессерверным чатом ИИ с помощью RAG" с помощью LangChain.js. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub без сервера-chat-langchainjs GitHub.
Узнайте, как развернуть и запустить этот эталонный шаблон JavaScript.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| Решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Служба статических веб-приложений Azure Функции Azure |
Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI Azure Cosmos DB Хранилище Azure Управляемое удостоверение Azure |
GPT4 Mistral Ollama |
Обучение
Схема обучения
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization - Training
Use advance techniques in canvas apps to perform custom updates and optimization
Сертификация
Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate - Certifications
Разработка и реализация решения Azure AI с помощью служб ИИ Azure, поиска ИИ Azure и Azure Open AI.
События
Присоединение к вызову ИИ Навыков
8 апр., 15 - 28 мая, 07
Отточите свои навыки ИИ и введите подметки, чтобы выиграть бесплатный экзамен сертификации
Зарегистрируйтесь!