Bewährte Methoden und Lösungen mit KI und Azure Cosmos DB

Verwenden Sie Azure Cosmos DB for NoSQL als Datenbank für Ihre KI-basierten Anwendungen, damit Sie Ihre Datenbank vergrößern können, wenn Ihre Anwendung wächst. Sie können sich auch auf die Geschwindigkeit von Azure Cosmos DB und die integrierte Zuverlässigkeit verlassen, um sicherzustellen, dass Ihre Lösung schnell und verfügbar ist, wenn sich Ihre Anforderungen im Laufe der Zeit ändern.

Modernisieren von KI-Anwendungen

Implementieren Sie die Vektorsuche und einen KI-Assistenten mit Azure Cosmos DB for NoSQL, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service und Azure KI-Suche.

Diagramm, das eine Kubernetes-gesicherte Webanwendung mit Azure KI-Suche, Azure OpenAI, Azure Storage und Azure Cosmos DB und Sicherungsdiensten veranschaulicht. Vektoren und Elemente werden in Azure Cosmos DB beibehalten, während Dateien in Azure Storage beibehalten werden.

	Verknüpfung
Solution Accelerator	https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant/tree/cognitive-search-vector
Hackathon	https://github.com/Azure/Build-Modern-AI-Apps-Hackathon

Zahlungs- und Transaktionsverarbeitung

Verwenden Sie Azure Front Door, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service, Azure Static Web Apps und Azure Cosmos DB for NoSQL, um einen Zahlungsnachverfolgungsprozess zu implementieren.

Diagramm, das einen Dienst veranschaulicht, der eine Azure Static Web App und Azure Front Door als Kundenschnittstelle verwendet. Die Lösung hostet dann eine Kombination aus Zahlungs-APIs und Workerdiensten zum Verarbeiten von Zahlungstransaktionen in Azure Kubernetes Service. Schließlich speichern die Kubernetes-Container Daten in Azure Cosmos DB und rufen KI-Fertigstellungen von Azure OpenAI ab.

	Verknüpfung
Solution Accelerator	https://github.com/Azure/Real-time-Payment-Transaction-Processing-at-Scale
Hackathon	https://github.com/Azure/Real-Time-Transactions-Hackathon

Transaktionsverarbeitung von medizinischen Ansprüchen

Verarbeiten komplexer medizinischer Ansprüche mithilfe eines Lösungsbuilds mit Azure Event Hubs, Azure Static Web Apps, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI, einem Azure Cosmos DB for NoSQL.

Diagramm, das ein externes System zeigt, das Ansprüche mithilfe von Azure Event Hubs erfasst. Gleichzeitig sind Agents mit einer Azure Static Web App interessant. Worker Services und APIs werden in Azure Kubernetes Service gehostet. Die Container verwenden Azure OpenAI für Fertigstellungen. Die Container speichern auch Daten in Azure Cosmos DB for NoSQL, die dann mithilfe von Azure Synapse Analytics analysiert und verwaltet werden.

	Verknüpfung
Solution Accelerator	https://github.com/Azure/Medical-Claims-Transaction-Processing-at-scale
Hackathon	https://github.com/Azure/Medical-Claims-Processing-Hackathon

Automatisieren von KI-Lösungen

Automatisieren Sie die Bereitstellung KI-basierter Lösungen mithilfe von Tools wie der neuen Azure Developer CLI. Verwenden Sie diese Automatisierung, um einen modernen Entwickler- und Vorgangsworkflow zu erstellen.

	Verknüpfung
Beispiel-Chatanwendung	https://github.com/Azure-Samples/cosmosdb-chatgpt
Trainingsmodul	https://learn.microsoft.com/training/modules/build-chat-bot-azure-cosmos-db-openai-blazor

Verwenden Sie Azure Cosmos DB for MongoDB vCore als Datenbank für Ihre KI-basierten Anwendungen, damit Sie Ihre Datenbank vergrößern können, wenn Ihre Anwendung wächst. Sie können sich auch auf die Geschwindigkeit von Azure Cosmos DB und die integrierte Zuverlässigkeit verlassen, um sicherzustellen, dass Ihre Lösung schnell und verfügbar ist, wenn sich Ihre Anforderungen im Laufe der Zeit ändern.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Implementieren Sie das RAG-Muster mithilfe einer Kombination aus Azure Cosmos DB for MongoDB vCore, Azure OpenAI, Azure Functions und Azure Web Apps.

	Verknüpfung
Solution Accelerator	https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant-MongoDBvCore
Python-Notebook	https://github.com/Microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples/tree/main/Python/CosmosDB-MongoDB-vCore

Nächster Schritt

Vektordatenbank