Meilleures pratiques et solutions utilisant l’IA et Azure Cosmos DB

Utilisez Azure Cosmos DB for NoSQL en tant que base de données pour vos applications IA. Ainsi, vous pourrez développer votre base de données au fur et à mesure de la croissance de votre application. Vous pouvez également compter sur la vitesse d’Azure Cosmos DB et la fiabilité intégrée pour garantir la rapidité et la disponibilité de votre solution au fil de l’évolution de vos besoins.

Moderniser les applications IA

Implémentez la recherche vectorielle et un Assistant IA à l’aide d’Azure Cosmos DB for NoSQL, d’Azure OpenAI, d’Azure Kubernetes Service et de Recherche Azure AI.

Screenshot of an AI assistants application responding to queries about various bikes for a retail shop.

Diagram of the architecture of the application modernization solution accelerator.

Diagramme illustrant une application web basée sur Kubernetes, qui utilise la fonctionnalité Recherche Azure AI, Azure OpenAI, le service Stockage Azure, Azure Cosmos DB ainsi que des services associés. Les vecteurs et les éléments sont conservés dans Azure Cosmos DB, tandis que les fichiers sont conservés dans le service Stockage Azure.

Lien
Accélérateur de solution https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant/tree/cognitive-search-vector
Hackathon https://github.com/Azure/Build-Modern-AI-Apps-Hackathon

Paiement et traitement transactionnel

Utilisez Azure Front Door, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service, Azure Static Web Apps et Azure Cosmos DB for NoSQL pour implémenter un processus de suivi des paiements.

Diagram of the architecture of the payment processing solution accelerator.

Diagramme illustrant un service qui utilise une application web statique Azure et Azure Front Door en tant qu’interface client. La solution héberge ensuite une combinaison d’API de paiement et de services Worker pour traiter les transactions de paiement dans Azure Kubernetes Service. Enfin, les conteneurs Kubernetes stockent les données dans Azure Cosmos DB, et récupèrent les complétions IA à partir d’Azure OpenAI.

Lien
Accélérateur de solution https://github.com/Azure/Real-time-Payment-Transaction-Processing-at-Scale
Hackathon https://github.com/Azure/Real-Time-Transactions-Hackathon

Traitement transactionnel des demandes de remboursements médicaux

Traitez les demandes de remboursements médicaux complexes à l’aide d’une solution basée sur Azure Event Hubs, Azure Static Web Apps, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI, Azure Cosmos DB for NoSQL.

Diagram of the architecture of the claims processing solution accelerator.

Diagramme illustrant un système externe, qui ingère des demandes de remboursements médicaux à l’aide d’Azure Event Hubs. En même temps, les agents sont intéressants avec une application web statique Azure. Les services Worker et les API sont hébergés dans Azure Kubernetes Service. Les conteneurs utilisent Azure OpenAI pour les complétions. Les conteneurs stockent également les données dans Azure Cosmos DB for NoSQL. Ces données sont ensuite analysées et gérées à l’aide d’Azure Synapse Analytics.

Lien
Accélérateur de solution https://github.com/Azure/Medical-Claims-Transaction-Processing-at-scale
Hackathon https://github.com/Azure/Medical-Claims-Processing-Hackathon

Automatiser les solutions IA

Automatisez le déploiement de solutions basées sur l’IA à l’aide d’outils tels que la nouvelle interface Azure Developer CLI. Utilisez cette automatisation pour créer un workflow de pratiques DevOps moderne.

Lien
Exemple d’application de conversation https://github.com/Azure-Samples/cosmosdb-chatgpt
Module de formation https://learn.microsoft.com/training/modules/build-chat-bot-azure-cosmos-db-openai-blazor

Utilisez Azure Cosmos DB for MongoDB vCore en tant que base de données pour vos applications IA. Ainsi, vous pourrez développer votre base de données au fur et à mesure de la croissance de votre application. Vous pouvez également compter sur la vitesse d’Azure Cosmos DB et la fiabilité intégrée pour garantir la rapidité et la disponibilité de votre solution au fil de l’évolution de vos besoins.

Génération augmentée de récupération

Implémentez le modèle RAG (génération augmentée de récupération) en combinant Azure Cosmos DB for MongoDB vCore, Azure OpenAI, Azure Functions et Azure Web Apps.

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Accélérateur de solution https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant-MongoDBvCore
Notebook Python https://github.com/Microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples/tree/main/Python/CosmosDB-MongoDB-vCore

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