Ajánlott eljárások és megoldások az AI és az Azure Cosmos DB használatával
Az Azure Cosmos DB for NoSQL-t használhatja adatbázisként az AI-alapú alkalmazásokhoz, hogy az alkalmazás növekedésével növekedjen az adatbázis. Az Azure Cosmos DB sebességére és a beépített megbízhatóságra is támaszkodhat, hogy a megoldás gyors és elérhető legyen, ahogy az igényei idővel változnak.
AI-alkalmazások modernizálása
Vektorkeresés és AI-asszisztens implementálása az Azure Cosmos DB for NoSQL, az Azure OpenAI, az Azure Kubernetes Service és az Azure AI Search használatával.
Egy Kubernetes-alapú webalkalmazást bemutató ábra az Azure AI Search, az Azure OpenAI, az Azure Storage és az Azure Cosmos DB és a háttérszolgáltatások használatával. A vektorok és elemek megmaradnak az Azure Cosmos DB-ben, míg a fájlok megmaradnak az Azure Storage-ban.
| Hivatkozás | |
|---|---|
| Megoldásgyorsító | https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant/tree/cognitive-search-vector |
| Hackathon | https://github.com/Azure/Build-Modern-AI-Apps-Hackathon |
Fizetés és tranzakciófeldolgozás
Az Azure Front Door, az Azure OpenAI, az Azure Kubernetes Service, az Azure Static Web Apps és az Azure Cosmos DB for NoSQL használatával implementálhat egy fizetési nyomon követési folyamatot.
Az Azure Static Web Appot és az Azure Front Doort ügyféloldali felületként használó szolgáltatást bemutató ábra. A megoldás ezután a fizetési API-k és a feldolgozói szolgáltatások kombinációját üzemelteti a fizetési tranzakciók Azure Kubernetes Service-ben történő feldolgozásához. Végül a Kubernetes-tárolók az Azure Cosmos DB-ben tárolják az adatokat, és lekérik az AI-kiegészítéseket az Azure OpenAI-ból.
| Hivatkozás | |
|---|---|
| Megoldásgyorsító | https://github.com/Azure/Real-time-Payment-Transaction-Processing-at-Scale |
| Hackathon | https://github.com/Azure/Real-Time-Transactions-Hackathon |
Orvosi jogcímek tranzakcióinak feldolgozása
Összetett orvosi jogcímek feldolgozása az Azure Event Hubs, az Azure Static Web Apps, az Azure Kubernetes Service, az Azure OpenAI és az Azure Cosmos DB for NoSQL használatával készült megoldásokkal.
Az Azure Event Hubs használatával jogcímeket betöltésre használt külső rendszer ábrája. Az ügynökök azonban érdekesek az Azure Static Web Appban. A Worker Services és az API-k az Azure Kubernetes Service-ben vannak üzemeltetve. A tárolók az Azure OpenAI-t használják a befejezésekhez. A tárolók az Adatokat az Azure Cosmos DB for NoSQL-ben is tárolják, amelyet aztán az Azure Synapse Analytics segítségével elemeznek és elemeznek.
| Hivatkozás | |
|---|---|
| Megoldásgyorsító | https://github.com/Azure/Medical-Claims-Transaction-Processing-at-scale |
| Hackathon | https://github.com/Azure/Medical-Claims-Processing-Hackathon |
AI-megoldások automatizálása
Automatizálhatja az AI-alapú megoldások üzembe helyezését olyan eszközökkel, mint az új Azure Developer CLI. Ezzel az automatizálással modern fejlesztői és üzemeltetési munkafolyamatot hozhat létre.
| Hivatkozás | |
|---|---|
| Minta csevegőalkalmazás | https://github.com/Azure-Samples/cosmosdb-chatgpt |
| Betanítási modul | https://learn.microsoft.com/training/modules/build-chat-bot-azure-cosmos-db-openai-blazor |
Az Azure Cosmos DB for MongoDB virtuális magot használhatja adatbázisként az AI-alapú alkalmazásokhoz, hogy az alkalmazás növekedésével növekedjen az adatbázis. Az Azure Cosmos DB sebességére és a beépített megbízhatóságra is támaszkodhat, hogy a megoldás gyors és elérhető legyen, ahogy az igényei idővel változnak.
Bővített generáció lekérése
Implementálja a RAG-mintát az Azure Cosmos DB for MongoDB virtuális mag, az Azure OpenAI, az Azure Functions és az Azure Web Apps kombinációjával.
| Hivatkozás | |
|---|---|
| Megoldásgyorsító | https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant-MongoDBvCore |
| Python-jegyzetfüzet | https://github.com/Microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples/tree/main/Python/CosmosDB-MongoDB-vCore |