מבוא
מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית עוצמתיים בהבנה ויצירת טקסט, אך פועלים בתוך גבול ידע. הם יכולים רק להסיק מידע בנתוני האימון שלהם. על ידי שילוב כלים באינטראקציות הגנרטיביות שלך עם בינה מלאכותית, אתה פותח יכולות שמעבר למה שהמודל לבדו מסוגל לעשות.
הערה
השימוש בכלים בהנחיות מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית לא צריך להתבלבל עם כלי יציקה; שהם API של Azure AI שאפשר להשתמש בהם באפליקציות ובסוכנים שלך.
מדוע כלים חשובים
כלים מגשרים על הפער בין הסקת בינה מלאכותית לפעולות בעולם האמיתי. הם מאפשרים ליישומי הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלך ל:
- גישה למידע בזמן אמת: השגת נתונים עדכניים, מזג אוויר, מחירי מניות או תגובות API שלא היו בנתוני האימון של המודל
- בצע פעולות: בצע משימות כמו שליחת מיילים, יצירת רשומות מסד נתונים, או הפעלת תהליכי עבודה המבוססים על החלטות בינה מלאכותית
- תגובות קרקעיות בעובדות: שליפת מידע ספציפי וסמכותי כדי להפחית מידע שגוי ולשפר את הדיוק
- הרחבת הפונקציונליות: התחבר למערכות, למסדי הנתונים וללוגיקה העסקית הקיימות שלך בצורה חלקה
- בנה זרימות עבודה חכמות: שרשר בין פעולות מרובות כך שהבינה המלאכותית תתאם תהליכים מורכבים ורב-שלביים
בלי כלים, בינה מלאכותית גנרטיבית פועלת בנפרד. עם כלים, הוא הופך לעוזר חכם שיכול להתבונן, להסיק ולפעול על העולם שסביבו.
במודול זה נתמקד בהגדרת כלים בהנחיות שיישום לקוח מגיש למודל. בפתרון מסוג זה, תצורת הכלי מנוהלת על ידי אפליקציית הלקוח – בעצם יצירת עוזר גנרטיבי מותאם אישית המופעל על ידי בינה מלאכותית בתוך לוגיקת האפליקציה עצמה. ללמוד כיצד להשתמש בכלים לפי דרישה עם מודל בינה מלאכותית גנרטיבי הוא צעד ראשון שימושי בלמידה כיצד לבנות פתרונות בינה מלאכותית סוכנים , שבהם המודל, ההוראות והכלים נלכדים ונשארים בסוכן בשם.
עצה
תוכל ללמוד עוד על איך להשתמש ב-Microsoft Foundry Agents SDK ליצירת סוכנים עם תצורות מתמשכות ב-Develop AI agents ב-Azure.