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 полный список, включая эти и другие шаблоны C#, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений ИИ.
Чтобы просмотреть полный список, включая эти и другие шаблоны Python, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений AI App Template.
Чтобы просмотреть полный список, включая эти и другие шаблоны Java, ознакомьтесь с шаблонами приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений .
Чтобы просмотреть полный список, включая эти и другие шаблоны JavaScript и TypeScript, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений ИИ.
Базовые блоки
Строительные блоки — это более мелкие примеры, которые фокусируются на конкретных сценариях и задачах. Большинство стандартных блоков демонстрируют функциональные возможности, использующие комплексное решение для приложения чата, использующего собственные данные.
| Базовый элемент | Описание |
|---|---|
| Балансировка нагрузки с помощью Контейнеры приложений Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в ваше приложение, чтобы расширить возможности чата за пределы ограничений по токенам и квоте модели в Azure OpenAI. Этот подход использует Контейнеры приложений Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера, который направляет входящий трафик в одну из трех конечных точек. |
| Базовый элемент | Описание |
|---|---|
| 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. |
| Балансировка нагрузки с помощью Контейнеры приложений Azure | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в ваше приложение, чтобы расширить возможности чата за пределы ограничений по токенам и квоте модели в Azure OpenAI. Этот подход использует Контейнеры приложений Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера, который направляет входящий трафик в одну из трех конечных точек. |
| Load тестирует приложение 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 OpenAI Python Azure с помощью проверки подлинности без ключей. Запросы приложений к большинству служб Azure должны проходить проверку подлинности с помощью бессерверных или без пароля подключений. Проверка подлинности без ключей обеспечивает более эффективное управление и улучшение безопасности по сравнению с ключом учетной записи, поскольку ни ключ, ни строка подключения не нужны. |
| Базовый элемент | Описание |
|---|---|
| Балансировка нагрузки с помощью управления API | Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в ваше приложение, чтобы расширить возможности чата за пределы ограничений по токенам и квоте модели в Azure OpenAI. Этот подход использует Azure API Management для создания трех конечных точек OpenAI Azure, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек. |
Комплексные решения
Комплексные решения — это полные эталонные примеры, включающие документацию, исходный код и возможности развертывания, что позволяет вам использовать и расширять их для собственных целей.
Беседуйте с данными с помощью Azure OpenAI и Поиск с использованием ИИ Azure с .NET
Этот шаблон представляет комплексное конечное решение, демонстрирующее шаблон генерации с дополнением поиска (RAG), работающий в Azure. Он использует Поиск с использованием ИИ Azure для извлечения и большие языковые модели Azure OpenAI для управления опытом в стиле ChatGPT и вопросов и ответов.
Чтобы приступить к работе с этим шаблоном, ознакомьтесь с разделом Начало работы с чатом, используя собственный пример данных для .NET. Для доступа к исходному коду и получения подробной информации о шаблоне см. репозиторий GitHub azure-search-openai-demo-csharp.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure Функции Azure |
Azure OpenAI Сервис Azure для компьютерного зрения Azure Распознаватель документов Поиск с использованием ИИ Azure служба хранилища Azure |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
Копилот розничного чата Contoso с .NET и Semantic Kernel
Этот шаблон реализует Contoso Outdoors, концептуальный магазин, специализирующийся на продаже снаряжения для походов и кемпинга. Это виртуальное хранилище улучшает взаимодействие клиентов и поддержку продаж с помощью интеллектуального агента чата. Этот агент работает по шаблону дополненного извлечением генерации (RAG) в стеке ИИ Microsoft Azure, усиленным Semantic Kernel и поддержкой Prompty.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробной информацией о шаблоне, см. репозиторий GitHub contoso-chat-csharp-prompty.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure |
Azure OpenAI Microsoft Entra ID Управляемое удостоверение Azure Azure Monitor Поиск с использованием ИИ Azure Microsoft Foundry Azure SQL служба хранилища Azure |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
Автоматизация процессов с преобразованием речи в текст и суммированием с помощью технологий .NET и GPT 3.5 Turbo
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 передаются сотрудниками либо в режиме реального времени через микрофон, либо предварительно записываются в виде аудиофайлов. 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 прочитать подробности о шаблоне, см. репозиторий summarization-openai-csharp-prompty на GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure | Преобразование речи в текст Сводка Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo |
Беседуйте с данными с помощью Azure OpenAI и Поиск с использованием ИИ Azure с Python
Этот шаблон представляет комплексное конечное решение, демонстрирующее шаблон генерации с дополнением поиска (RAG), работающий в Azure. Он использует Поиск с использованием ИИ Azure для поиска и большие языковые модели Azure OpenAI для обеспечения работы в стиле ChatGPT и обработки запросов «вопрос-ответ» (Q&A).
Чтобы начать работу с этим шаблоном, см. раздел Get started with the chat using your own data sample for Python. Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробностями о шаблоне, перейдите на страницу репозитория azure-search-openai-demo на GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений 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 4.0-mini |
Мультимодальное творческое написание Copilot с использованием DALL-E
Этот шаблон представляет собой многокомпонентное решение для творческого письма, которое помогает пользователям создавать статьи. В нем показано, как создавать агенты ИИ, управляемые Azure OpenAI.
Сюда входят:
- Приложение Flask, которое принимает статью и инструкции от пользователя.
- Агент исследования, использующий API поиска Bing для исследования статьи.
- Агент продукта, использующий Поиск с использованием ИИ Azure для поиска связанных продуктов из векторного хранилища.
- Агент писателя для объединения сведений об исследованиях и продуктах в полезную статью.
- Агент редактора для уточнения статьи, представленной пользователю.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с дополнительной информацией о шаблоне, см. репозиторий agent-openai-python-prompty на GitHub.
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 Microsoft Foundry |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E |
Contoso Chat Retail Copilot с Foundry
Этот шаблон реализует Contoso Chat — розничное решение копилот для Contoso Outdoor, использующее шаблон проектирования извлечения с дополнением генерацией для обоснования ответов чат-бота на основе данных о продуктах и клиентах розничного продавца. 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 RAG-копилота code-first с помощью Azure AI и Prompty. Исследуйте и разверните этот пример, чтобы учиться:
- Генерируйте идеи и итерации, быстро создавайте прототипы приложений с помощью Prompty
- Развертывание и использование моделей Azure OpenAI для чата, внедрения и оценки
- Используйте Поиск с использованием ИИ Azure (индексы) и Azure Cosmos DB (базы данных) для ваших данных
- Оценивать качество ответов в чате с помощью потоков оценки на базе ИИ
- Разместите приложение в качестве конечной точки FastAPI, развернутой в Контейнеры приложений Azure.
- Подготовка и развертывание решения с помощью интерфейса командной строки разработчика Azure
- Поддерживайте практики ответственного использования ИИ с помощью обеспечения безопасности контента и проведения оценок.
Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробной информацией о шаблоне, посетите репозиторий GitHub contoso-chat.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Литейный завод Запрос Azure Cosmos DB |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 Управляемая Integration Runtime (MIR) |
Автоматизация процессов с распознаванием речи и резюмированием, используя Foundry.
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.
Дополнительные сведения о шаблоне и доступ к исходному коду см. в репозитории summarization-openai-python-promptflow GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure | Литейный завод Служба преобразования речи в текст Запрос Управляемая Integration Runtime (MIR) |
GPT 3.5 Turbo |
Помощник по аналитике API Copilot с Python и Foundry
Этот шаблон — это API помощника для чата с табличными данными и анализа на естественном языке.
Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробную информацию о шаблоне, см. репозиторий GitHub assistant-data-openai-python-promptflow.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| служба Машинное обучение | Поиск с использованием ИИ Azure Литейный завод Управляемая Integration Runtime (MIR) Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT 4 |
Общайтесь с вашими данными с помощью Azure OpenAI и Поиск с использованием ИИ Azure на Java
Этот шаблон представляет собой комплексное решение, демонстрирующее шаблон создания Retrieval-Augmented (RAG), запущенного в Azure. Он использует Поиск с использованием ИИ Azure для извлечения и большие языковые модели Azure OpenAI для управления опытом в стиле ChatGPT и вопросов и ответов.
Чтобы приступить к работе с этим шаблоном, ознакомьтесь с разделом Начало работы с чатом, используя собственный образец данных для Java. Чтобы получить доступ к исходному коду и подробно изучить шаблон, посетите репозиторий GitHub azure-search-openai-demo-java.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Служба приложений Azure Контейнеры приложений Azure Служба Azure Kubernetes |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure аналитика документов Azure служба хранилища Azure приложение Azurelication Insights Служебная шина Azure Сетка событий Azure |
gpt-35-turbo |
Банковский помощник с несколькими агентами на Java и Semantic Kernel
Этот проект разработан в качестве подтверждения концепции (PoC) для изучения инновационной области создания искусственного интеллекта в контексте архитектур с несколькими агентами. Используя платформу оркестрации Java и Microsoft Semantic Kernel для искусственного интеллекта, мы стремимся создать веб-приложение для чата, чтобы продемонстрировать эффективность и надежность использования генеративного искусственного интеллекта для преобразования взаимодействия пользователей от кликов по веб-страницам к естественным языковым беседам, при этом максимально используя существующие данные о нагрузке 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 Аналитика документов), 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 прочитать более подробную информацию о шаблоне, см. репозиторий GitHub agent-openai-java-banking-assistant.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure | Azure OpenAI аналитика документов Azure служба хранилища Azure Azure Monitor |
gpt-4o gpt-4o-mini |
Беседуйте с данными с помощью Azure OpenAI и Поиск с использованием ИИ Azure с помощью JavaScript
Этот шаблон представляет комплексное конечное решение, демонстрирующее шаблон генерации с дополнением поиска (RAG), работающий в Azure. Он использует Поиск с использованием ИИ Azure для извлечения и большие языковые модели Azure OpenAI для управления опытом в стиле ChatGPT и вопросов и ответов.
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 прочитать подробные сведения о шаблоне, см. репозиторий azure-search-openai-javascript на GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Контейнеры приложений Azure Статические веб-приложения Azure |
Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure служба хранилища Azure Azure Monitor |
text-embedding-ada-002 |
интерфейс Azure OpenAI для чата
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 прочитать подробную информацию о шаблоне, см. репозиторий azure-openai-chat-frontend на GitHub.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Статические веб-приложения Azure | Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT4 |
Бессерверный чат ИИ с RAG с помощью LangChain.js
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 том, как развернуть и запустить этот шаблон, см. в статье "Начало работы с бессерверным ИИ чатом с RAG, используя LangChain.js". Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, см. репозиторий GitHub serverless-chat-langchainjs.
Узнайте , как развернуть и запустить этот эталонный шаблон JavaScript.
Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.
| решение для размещения Azure | Технологии | Модели ИИ |
|---|---|---|
| Статические веб-приложения Azure Функции Azure |
Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI Azure Cosmos DB служба хранилища Azure Управляемое удостоверение Azure |
GPT4 Mistral Ollama |