AI-alkalmazássablonok

A dokumentáció ezen szakasza bemutatja az AI-alkalmazássablonokat és a kapcsolódó cikkeket, amelyek ezeket a sablonokat használják a fő fejlesztői feladatok elvégzésének bemutatásához. Az AI-alkalmazássablonok jól karbantartott, könnyen üzembe helyezhető referencia-implementációkat biztosítanak, amelyek segítenek magas színvonalú kiindulópontot biztosítani az AI-alkalmazások számára.

Az AI-alkalmazássablonok két kategóriát tartalmaznak, építőelemeket és végpontok közötti megoldásokat. Az alábbi szakaszok a cikk tetején kiválasztott programozási nyelv egyes kategóriáinak kulcssablonjait ismertetik. Ha átfogóbb listát szeretne böngészni, beleértve ezeket és más sablonokat, tekintse meg az AI-alkalmazássablonokat az Azure Developer CLI katalógusában.

Építőelemek

Az építőelemek kisebb méretű minták, amelyek konkrét forgatókönyvekre és feladatokra összpontosítanak. A legtöbb építőelem olyan funkciókat mutat be, amelyek a saját adatait használó csevegőalkalmazások végpontok közötti megoldását használják.

Építőelem	Leírás
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.

Építőelem	Leírás
Dokumentumbiztonság konfigurálása a csevegőalkalmazáshoz	Ha saját adatokkal hoz létre egy csevegőalkalmazást a RAG-minta alapján, győződjön meg arról, hogy minden felhasználó az engedélyei alapján kap választ. A jogosult felhasználónak hozzáféréssel kell rendelkeznie a csevegőalkalmazás dokumentumaiban található válaszokhoz. Egy jogosulatlan felhasználónak nem szabad hozzáféréssel rendelkeznie az olyan biztonságos dokumentumok válaszaihoz, amelyek megtekintésére nem jogosult.
A csevegőalkalmazás válaszának kiértékelése	Megtudhatja, hogyan értékelheti ki a csevegőalkalmazás válaszait helyes vagy ideális válaszok (az alapigazság) alapján. Amikor úgy módosítja a csevegőalkalmazást, hogy az hatással legyen a válaszokra, futtasson egy értékelést a módosítások összehasonlítása érdekében. Ez a bemutató alkalmazás olyan eszközöket kínál, amelyekkel ma egyszerűbbé teheti az értékelések futtatását.
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Terheléselosztás az API Managementtel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure API Management használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
A Python-csevegőalkalmazás terheléstesztelése a Locusttal	Megtudhatja, hogyan végezhet terheléstesztelést Egy Python-csevegőalkalmazáson a RAG minta használatával a Locusttal, amely egy népszerű nyílt forráskódú terheléstesztelési eszköz. A terheléstesztelés elsődleges célja annak biztosítása, hogy a csevegőalkalmazás várt terhelése ne haladja meg az Azure OpenAI-tranzakciók percenkénti (TPM-) kvótáját. A felhasználói viselkedés nagy terhelés esetén történő szimulálásával azonosíthatja az alkalmazás lehetséges szűk keresztmetszeteit és méretezhetőségi problémáit.

Építőelem	Leírás
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.

Építőelem	Leírás
A csevegőalkalmazás válaszának kiértékelése	Megtudhatja, hogyan értékelheti ki a csevegőalkalmazás válaszait helyes vagy ideális válaszok (az alapigazság) alapján. Amikor úgy módosítja a csevegőalkalmazást, hogy az hatással legyen a válaszokra, futtasson egy értékelést a módosítások összehasonlítása érdekében. Ez a bemutató alkalmazás olyan eszközöket kínál, amelyekkel ma egyszerűbbé teheti az értékelések futtatását.
Terheléselosztás az Azure Container Appsszel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure Container Apps használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.
Terheléselosztás az API Managementtel	Megtudhatja, hogyan adhat hozzá terheléselosztást az alkalmazáshoz, hogy a csevegőalkalmazás az Azure OpenAI-jogkivonaton és a modellkvótakorláton túl is kiterjeszthető legyen. Ez a megközelítés az Azure API Management használatával három Azure OpenAI-végpontot hoz létre, valamint egy elsődleges tárolót, amely a bejövő forgalmat a három végpont egyikére irányítja.

Végpontok közötti megoldások

A teljes körű megoldások átfogó referenciaminták, beleértve a dokumentumkészítést, a forráskódot és az üzembe helyezést, hogy lehetővé tegyék a saját célokra történő bevezetést és kiterjesztést.

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával a .NET használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a .NET-hez készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo-csharp GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Azure Functions	Azure OpenAI Azure Computer Vision Azure Form Recognizer Azure AI Keresés Azure Storage	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Contoso chat retail Copilot with .NET and Szemantic Kernel

Ez a sablon implementálja a Contoso Outdoors-t, amely egy fogaskerékre specializálódott fogaskerék a túrázás és kemping szerelmesei számára. Ez a virtuális áruház intelligens csevegőügynökön keresztül javítja az ügyfelek bevonását és értékesítési támogatását. Ezt az ügynököt a Microsoft Azure AI Stackben található, a Szemantikus Kernel és a Prompty támogatással kiegészített, kibővített generációs (RAG) minta működteti.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a contoso-chat-csharp-prompty GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások	Azure OpenAI Microsoft Entra ID Felügyelt Azure-identitás Azure Monitor Azure AI Keresés Azure AI Studio Azure SQL Azure Storage	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Folyamatautomatizálás szövegfelolvasással és összegzéssel a .NET és a GPT 3.5 Turbo használatával

Ez a sablon egy folyamatautomatizálási megoldás, amely az autóelemeket gyártó Contoso Manufacturing nevű vállalat mező- és műhelymunkásai által jelentett problémákat oldja meg. A problémákat a dolgozók a mikrofon bemenetén keresztül vagy hangfájlként előre rögzítve osztják meg. A megoldás lefordítja a hangbemenetet a beszédből szöveggé, majd egy LLM és a Prompty vagy a Promptflow használatával összegzi a problémát, és a megoldás által megadott formátumban adja vissza az eredményeket.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a summarization-openai-csharp-prompty GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások	Diktálás Összegzés Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával a Pythonnal

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a Pythonhoz készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure App Service	Azure OpenAI Bing Search Felügyelt Azure-identitás Azure Monitor Azure AI Keresés Azure AI Studio	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E

Multi-Modal Creative Writing Copilot és DALL-E

Ez a sablon egy kreatív írási többügynök-megoldás, amellyel a felhasználók cikkeket írhatnak. Bemutatja, hogyan hozhat létre és dolgozhat az Azure OpenAI által vezetett AI-ügynökökkel. Tartalmaz egy Flask-alkalmazást, amely egy felhasználótól származó témakört és utasítást vesz fel, majd meghív egy kutatóügynököt, amely a Bing Search API-t használja a témakör kutatásához. Ez egy olyan termékügynök, amely az Azure AI Search használatával végez szemantikai hasonlóságot a kapcsolódó termékek kereséséhez egy vektoros áruházból, egy íróügynököt, amely a kutatást és a termékinformációkat hasznos cikkként egyesíti. és egy szerkesztőügynök, amely pontosítja a felhasználónak végül bemutatott cikket.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az agent-openai-python-prompty GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container Registery Azure Kubernetes	Azure OpenAI Bing Search Felügyelt Azure-identitás Azure Monitor Azure AI Keresés Azure AI Studio	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E

Contoso Chat Retail Copilot az AI Studióval

Ez a sablon egy ügyfél értékesítési és támogatási csevegési megoldás. Bemutatja, hogyan hozhat létre egy nagyméretű nyelvi modell (LLM) alkalmazást RAG (Retrieveal Augmented Generation) architektúrával az Azure AI Studio és a Prompt Flow használatával.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a contoso-chat GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások	Azure OpenAI Azure AI Keresés Azure AI Studio Azure Cosmos DB	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 Felügyelt integrációs modul (MIR)

Folyamatautomatizálás szövegfelolvasással és összegzéssel az AI Studióval

Ez a sablon egy folyamatautomatizálási megoldás, amely az autóelemeket gyártó Contoso Manufacturing nevű vállalat mező- és műhelymunkásai által jelentett problémákat oldja meg. A problémákat a dolgozók a mikrofon bemenetén keresztül osztják meg, előre hangfájlként vagy szövegbevitelként rögzítik. A megoldás lefordítja a hangbemenetet beszédről szövegre, majd a szöveges jelentéseket egy LLM és a Prompty/Promptflow bemeneteként használja a probléma összegzéséhez, és az eredményeket a megoldás által megadott formátumban adja vissza.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a summarization-openai-python-prompflow GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások	Azure AI Studio Beszédszöveg-szolgáltatás Folyamat kérése Felügyelt integrációs modul (MIR)	GPT 3.5 Turbo

Függvényhívás a Prompty, a LangChain és az Elastic Search használatával

Ez a sablon egy olyan alkalmazás, amely a Prompty, a Langchain és az Elasticsearch használatával hoz létre egy nagy nyelvi modell (LLM) keresési ügynököt. Ez a lekérdezési kiterjesztett generációs (RAG) technológiával rendelkező ügynök képes válaszolni a felhasználói kérdésekre a megadott adatok alapján a valós idejű információlekérés és a generatív válaszok integrálásával.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az agent-python-openai-prompty-langchain GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Machine Learning-szolgáltatás	Azure AI Studio Rugalmas keresés Microsoft Entra ID Felügyelt Azure-identitás Azure Monitor Azure Storage Azure AI Studio Felügyelt integrációs modul (MIR)	GPT 3.5 Turbo

Függvényhívás a Prompty, a LangChain és a Pinecone használatával

Ez a sablon az új Prompty eszközt, a Langchain-t és a Pinecone-t használja egy nagy nyelvi modell (LLM) keresési ügynök létrehozásához. Ez a lekérdezési kiterjesztett generációs (RAG) technológiával rendelkező ügynök képes válaszolni a felhasználói kérdésekre a megadott adatok alapján a valós idejű információlekérés és a generatív válaszok integrálásával.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az agent-openai-python-prompty-langchain-pinecone GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások	Pinecone Microsoft Entra ID Microsoft Managed Identity Azure Monitor Azure Storage	GPT 3.5 Turbo

Assistant API Analytics Copilot a Pythonnal és az Azure AI Studióval

Ez a sablon egy Assistant API, amellyel táblázatos adatokkal cseveghet, és természetes nyelven végezhet elemzéseket. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az assistant-data-openai-python-promptflow GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Machine Learning-szolgáltatás	Azure AI Keresés Azure AI Studio Felügyelt integrációs modul (MIR) Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo GPT 4

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával Java használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely bemutatja az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a Java-hoz készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-demo-java GitHub-adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure App Service Azure Container-alkalmazások Azure Kubernetes Service	Azure OpenAI Azure AI Keresés Azure Storage Azure Monitor

Csevegés az adatokkal az Azure OpenAI és az Azure AI Search használatával JavaScript használatával

Ez a sablon egy teljes körű megoldás, amely az Azure-ban futó Retrieveal-Augmented Generation (RAG) mintát mutatja be. Az Azure AI Search használatával lekéréses és Azure OpenAI-alapú nagy nyelvi modelleket használ a ChatGPT-stílusok és a Q&A-élmények használatához.

A sablon használatának megkezdéséhez tekintse meg a csevegés első lépéseit a JavaScripthez készült saját adatmintával. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-search-openai-javascript GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Container-alkalmazások Azure Static Web Apps	Azure OpenAI Azure AI Keresés Azure Storage Azure Monitor	text-embedding-ada-002

Azure OpenAI-csevegés előtér

Ez a sablon egy minimális OpenAI csevegő webes összetevő, amely ügyfélként csatlakoztatható bármilyen háttérbeli implementációhoz.

A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg az azure-openai-chat-frontend GitHub adattárat.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Static Web Apps	Azure AI Keresés Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo GPT4

Kiszolgáló nélküli AI-csevegés a RAG használatával LangChain.js

A sablon egy kiszolgáló nélküli AI-csevegőrobot, amely LangChain.js és Azure használatával használja a bővített generáció lekérését a felhasználói lekérdezésekre adott válaszok létrehozásához vállalati dokumentumok készletével. A Contoso Real Estate nevű fiktív vállalatot használja, és a tapasztalat lehetővé teszi az ügyfelek számára, hogy támogatási kérdéseket tegyenek fel a termékeik használatával kapcsolatban. A mintaadatok olyan dokumentumokat tartalmaznak, amelyek ismertetik a szolgáltatási feltételeket, az adatvédelmi szabályzatot és a támogatási útmutatót.

A sablon üzembe helyezésének és futtatásának megismeréséhez tekintse meg a kiszolgáló nélküli AI-csevegés és a RAG használatának első lépéseit LangChain.js. A forráskód eléréséhez és a sablon részletes részleteinek megtekintéséhez tekintse meg a kiszolgáló nélküli-chat-langchainjs GitHub-adattárat.

Megtudhatja, hogyan helyezheti üzembe és futtathatja ezt a JavaScript-referenciasablont.

Ez a sablon bemutatja ezeknek a funkcióknak a használatát.

Azure-üzemeltetési megoldás	Technológiák	AI-modellek
Azure Static Web Apps Azure Functions	Azure AI Keresés Azure OpenAI Azure Cosmos DB Azure Storage Felügyelt Azure-identitás	GPT4 Misztrál Ollama