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Funzioni di Azure offre risorse di calcolo serverless che si integrano con l'intelligenza artificiale e i servizi di Azure per semplificare la creazione di applicazioni intelligenti ospitate nel cloud. Questo articolo fornisce un sondaggio sull'ampiezza degli scenari correlati all'intelligenza artificiale, delle integrazioni e di altre risorse di intelligenza artificiale che è possibile usare nelle app per le funzioni.
Prendere in considerazione l'uso di Azure Functions nelle esperienze potenziate dall'intelligenza artificiale per questi scenari:
| Scenario | Descrizione |
|---|---|
| Strumenti e server MCP | Funzioni consente di creare e ospitare server MCP (Remote Model Content Protocol) e implementare vari strumenti di intelligenza artificiale. I server MCP sono gli standard di settore per abilitare la chiamata di funzioni tramite strumenti remoti. |
| Flussi di lavoro agentici | Durable Functions consente di creare operazioni con più passaggi e agenti con esecuzione prolungata con tolleranza di errore predefinita. |
| Generazione aumentata di recupero (RAG) | I sistemi RAG richiedono un rapido recupero e elaborazione dei dati. Le funzioni possono interagire con più origini dati contemporaneamente e fornire la scalabilità rapida richiesta dagli scenari RAG. |
Selezionare uno di questi scenari per altre informazioni in questo articolo.
Questo articolo è specifico del linguaggio, quindi assicurarsi di scegliere il linguaggio di programmazione nella parte superiore della pagina.
Strumenti e server MCP
I modelli di intelligenza artificiale e gli agenti usano la chiamata di funzione per richiedere risorse esterne note come strumenti. La chiamata a funzioni consente ai modelli e agli agenti di richiamare dinamicamente funzionalità specifiche in base al contesto di una conversazione o di un'attività.
Funzioni è particolarmente adatta per l'implementazione delle chiamate di funzione nei flussi di lavoro basati su agenti, perché scala in modo efficiente per gestire la domanda e fornisce estensioni di binding che semplificano la connessione degli agenti con i servizi remoti di Azure. Quando si compilano o si ospitano strumenti di intelligenza artificiale in Funzioni, si ottengono anche modelli di prezzi serverless e funzionalità di sicurezza della piattaforma.
Il protocollo MCP (Model Context Protocol) è lo standard del settore per interagire con i server remoti. Offre un modo standardizzato per i modelli e gli agenti di intelligenza artificiale per comunicare con sistemi esterni. Un server MCP consente a questi client di intelligenza artificiale di determinare in modo efficiente gli strumenti e le funzionalità di un sistema esterno.
Funzioni di Azure supporta attualmente l'esposizione del codice della funzione usando questi tipi di strumenti:
| Tipo di strumento | Descrizione |
|---|---|
| Server MCP remoto | Creare server MCP personalizzati o ospitare server MCP basati su SDK. |
| Strumento basato su coda per Funzioni di Azure | Fonderia Azure AI offre uno strumento specifico delle Funzioni di Azure che consente l'esecuzione di funzioni asincrone utilizzando code di messaggi. |
Server MCP remoti
Le funzioni supportano queste opzioni per la creazione e l'hosting di server MCP remoti:
- Usare l'estensione di associazione MCP per creare e ospitare server MCP personalizzati come qualsiasi altra app per le funzioni.
- Server MCP self-host creati usando gli SDK MCP ufficiali. Questa opzione di hosting è attualmente in anteprima.
Ecco un confronto tra le opzioni di hosting correnti del server MCP fornite da Funzioni:
| Caratteristica / Funzionalità | Estensione di associazione MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Livello di supporto corrente | GA | Anteprima* |
| Modello di programmazione | Trigger e associazioni di funzioni | SDK MCP standard |
| Esecuzione con stato | Sostenuto | Non è al momento supportato |
| Lingue attualmente supportate | C# (processo isolato) Pitone TypeScript JavaScript Java |
C# (processo isolato) Pitone TypeScript Java |
| Altri requisiti | None | Trasporto HTTP trasmissibile |
| Modalità di implementazione | Estensione di associazione MCP | Gestori personalizzati |
*I dettagli di configurazione per i server MCP self-hosted cambiano durante l'anteprima.
Ecco alcune opzioni che consentono di iniziare a ospitare server MCP in Funzioni:
| Options | Estensioni di binding di MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Documentation | Estensione di associazione MCP | non disponibile |
| Samples | Server MCP personalizzato remoto | Server meteo |
| Modelli | HelloTool | non disponibile |
| Options | Estensioni di binding di MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Documentation | Estensioni di configurazione MCP | non disponibile |
| Samples | Server MCP personalizzato remoto | Server meteo |
| Options | Estensioni di binding di MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Documentation | Estensioni di configurazione MCP | non disponibile |
| Samples | Server MCP personalizzato remoto | Server meteo |
| Options | Estensioni di binding di MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Documentation | Estensioni di configurazione MCP | non disponibile |
| Samples | Non ancora disponibile | non disponibile |
| Options | Estensioni di binding di MCP | Server MCP ospitati localmente |
|---|---|---|
| Documentation | Estensioni di configurazione MCP | non disponibile |
| Samples | Non ancora disponibile | Non ancora disponibile |
PowerShell non è attualmente supportato per entrambe le opzioni di hosting del server MCP.
Strumenti basati su code di Funzioni di Azure
Oltre ai server MCP, è possibile implementare gli strumenti di intelligenza artificiale usando Funzioni di Azure con la comunicazione basata su coda. Azure AI Foundry offre strumenti specifici per Azure Functions che consentono l'invocazione asincrona di funzioni tramite code di messaggi. Con questi strumenti, gli agenti di intelligenza artificiale interagiscono con il codice usando i modelli di messaggistica.
Questo approccio dello strumento è ideale per gli scenari di AI Foundry che richiedono:
- Recapito e elaborazione affidabili dei messaggi
- Disaccoppiamento tra gli agenti di intelligenza artificiale e l'esecuzione di funzioni
- Funzionalità predefinite di ripetizione dei tentativi e gestione degli errori
- Integrazione con l'infrastruttura di messaggistica di Azure esistente
Ecco alcuni esempi di riferimento per gli scenari di chiamata di funzioni:
Usa un client del servizio Azure AI Foundry Agent per chiamare un server MCP remoto personalizzato implementato tramite Funzioni di Azure.
Usa le funzionalità di chiamata di funzioni per gli agenti negli SDK di Intelligenza artificiale di Azure per implementare chiamate di funzioni personalizzate.
Flussi di lavoro agentici
I processi basati sull'intelligenza artificiale determinano spesso come interagire con i modelli e altri asset di intelligenza artificiale. Tuttavia, alcuni scenari richiedono un livello superiore di prevedibilità o passaggi ben definiti. Questi flussi di lavoro agenti diretti orchestrano attività o interazioni separate che gli agenti devono seguire.
L'estensione Durable Functions consente di sfruttare i vantaggi di Funzioni per creare operazioni a esecuzione prolungata e multistep con tolleranza di errore predefinita. Questi flussi di lavoro funzionano bene per i flussi di lavoro diretti e agentici. Ad esempio, una soluzione di pianificazione viaggio potrebbe prima raccogliere i requisiti dell'utente, cercare opzioni di piano, ottenere l'approvazione dell'utente e infine effettuare prenotazioni necessarie. In questo scenario è possibile creare un agente per ogni passaggio e coordinare le azioni come flusso di lavoro usando Durable Functions.
Per altre idee relative allo scenario del flusso di lavoro, vedere Modelli di applicazione in Durable Functions.
Generazione aumentata del recupero
Poiché Funzioni può gestire più eventi da varie origini dati contemporaneamente, è una soluzione efficace per gli scenari di intelligenza artificiale in tempo reale, ad esempio i sistemi RAG che richiedono un rapido recupero e elaborazione dei dati. La scalabilità rapida basata su eventi riduce la latenza dell'esperienza dei clienti, anche in situazioni a domanda elevata.
Ecco alcuni esempi di riferimento per gli scenari basati su RAG:
Per RAG, è possibile usare gli SDK, tra cui Azure Open AI e Azure SDK, per creare gli scenari. ::: zone-end
Spiega come creare un chatbot intuitivo che genera semplici richieste, riceve i completamenti di testo e invia messaggi, il tutto in una sessione con stato usando l'estensione di binding di OpenAI.
Strumenti e framework di intelligenza artificiale per Funzioni di Azure
La funzionalità consente di creare app nel tuo linguaggio preferito e di usare le tue librerie preferite. Grazie a questa flessibilità, è possibile usare un'ampia gamma di librerie e framework di intelligenza artificiale nelle app per le funzioni abilitate per l'intelligenza artificiale.
Ecco alcuni framework di intelligenza artificiale Microsoft chiave di cui tenere conto:
| Framework/libreria | Descrizione |
|---|---|
| Agent Framework | Creare facilmente agenti di intelligenza artificiale e flussi di lavoro agenti. |
| Servizio agente di Azure AI Foundry | Un servizio completamente gestito per la creazione, la distribuzione e il ridimensionamento degli agenti di intelligenza artificiale con sicurezza di livello aziendale, strumenti predefiniti e integrazione senza problemi con Funzioni di Azure. |
| SDK di Servizi di intelligenza artificiale di Azure | Usando direttamente gli SDK client, è possibile usare l'intera gamma di funzionalità dei servizi di intelligenza artificiale di Azure direttamente nel codice della funzione. |
Funzioni consente anche alle app di fare riferimento a librerie e framework di terze parti, in modo da poter usare tutti gli strumenti e le librerie di intelligenza artificiale preferiti nelle funzioni abilitate per l'intelligenza artificiale.