Modelli di app per intelligenza artificiale

Questa sezione della documentazione presenta i modelli di app di intelligenza artificiale e gli articoli correlati che usano questi modelli per illustrare come eseguire attività di sviluppo chiave. I modelli di app di intelligenza artificiale offrono implementazioni di riferimento ben gestite e facili da distribuire per garantire un punto di partenza di alta qualità per le app di intelligenza artificiale.

Esistono due categorie di modelli di app di intelligenza artificiale, blocchi predefiniti e soluzioni end-to-end. Le sezioni seguenti introducono alcuni dei modelli chiave in ogni categoria per il linguaggio di programmazione selezionato nella parte superiore di questo articolo. Per esplorare un elenco più completo, inclusi questi e altri modelli, vedere i modelli di app per intelligenza artificiale nella raccolta dell'interfaccia della riga di comando per sviluppatori di Azure.

Blocchi predefiniti

I blocchi predefiniti sono esempi su scala ridotta incentrati su scenari e attività specifici. La maggior parte dei blocchi predefiniti illustra le funzionalità che sfruttano la soluzione end-to-end per un'app di chat che usa i propri dati.

Blocco predefinito	Descrizione
Bilanciare il carico con le app di Azure Container	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa App contenitore di Azure per creare tre endpoint Azure OpenAI e un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.

Blocco predefinito	Descrizione
Configurare la sicurezza dei documenti per l'app chat	Quando si compila un'applicazione di chat usando il modello RAG con i propri dati, assicurarsi che ogni utente riceva una risposta in base alle relative autorizzazioni. Un utente autorizzato deve avere accesso alle risposte contenute nei documenti dell'app di chat. Un utente non autorizzato non deve avere accesso alle risposte da documenti protetti che non hanno l'autorizzazione per visualizzare.
Valutare le risposte alle app di chat	Informazioni su come valutare le risposte di un'app di chat su un set di risposte corrette o ideali (note come verità di base). Ogni volta che si modifica l'applicazione di chat in modo che influisca sulle risposte, eseguire una valutazione per confrontare le modifiche. Questa applicazione demo offre strumenti che è possibile usare oggi per semplificare l'esecuzione delle valutazioni.
Bilanciare il carico con le app di Azure Container	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa App contenitore di Azure per creare tre endpoint Azure OpenAI e un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.
Bilanciamento del carico con Gestione API	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa Azure Gestione API per creare tre endpoint OpenAI di Azure, nonché un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.
Testare il carico dell'app di chat Python con Locust	Informazioni sul processo per eseguire test di carico in un'applicazione di chat Python usando il modello RAG con Locust, uno strumento di test di carico open source diffuso. L'obiettivo principale del test di carico è garantire che il carico previsto nell'applicazione di chat non superi la quota corrente di transazioni OpenAI di Azure al minuto (TPM). Simulando il comportamento dell'utente con carico elevato, è possibile identificare potenziali colli di bottiglia e problemi di scalabilità nell'applicazione.

Blocco predefinito	Descrizione
Bilanciare il carico con le app di Azure Container	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa App contenitore di Azure per creare tre endpoint Azure OpenAI e un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.

Blocco predefinito	Descrizione
Valutare le risposte alle app di chat	Informazioni su come valutare le risposte di un'app di chat su un set di risposte corrette o ideali (note come verità di base). Ogni volta che si modifica l'applicazione di chat in modo che influisca sulle risposte, eseguire una valutazione per confrontare le modifiche. Questa applicazione demo offre strumenti che è possibile usare oggi per semplificare l'esecuzione delle valutazioni.
Bilanciare il carico con le app di Azure Container	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa App contenitore di Azure per creare tre endpoint Azure OpenAI e un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.
Bilanciamento del carico con Gestione API	Informazioni su come aggiungere il bilanciamento del carico all'applicazione per estendere l'app di chat oltre i limiti del token e delle quote del modello di Azure OpenAI. Questo approccio usa Azure Gestione API per creare tre endpoint OpenAI di Azure, nonché un contenitore primario per indirizzare il traffico in ingresso a uno dei tre endpoint.

Soluzioni end-to-end

Le soluzioni end-to-end sono esempi di riferimento completi che includono documentazione, codice sorgente e distribuzione per consentire l'esecuzione e l'estensione per scopi personalizzati.

Chattare con i dati usando Azure OpenAI e Ricerca di intelligenza artificiale di Azure con .NET

Questo modello è una soluzione end-to-end completa che illustra il modello Di generazione aumentata (RAG) di recupero in esecuzione in Azure. Usa Ricerca di intelligenza artificiale di Azure per il recupero e i modelli linguistici Di Azure OpenAI per sfruttare le esperienze di chatGPT e Q&A.

Per iniziare a usare questo modello, vedere Introduzione alla chat usando il proprio esempio di dati per .NET. Per accedere al codice sorgente e leggere informazioni dettagliate sul modello, vedere il repository GitHub azure-search-openai-demo-csharp .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure Funzioni di Azure	OpenAI di Azure Visione artificiale di Azure Riconoscimento modulo di Azure Azure AI Search Archiviazione di Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Contoso chat retail Copilot con .NET e Semantic Kernel

Questo modello implementa Contoso Outdoors, un negozio concettuale specializzato in attrezzatura all'aperto per gli appassionati di escursioni e campeggio. Questo negozio virtuale migliora l'engagement dei clienti e il supporto per le vendite tramite un agente di chat intelligente. Questo agente è basato sul modello Di generazione aumentata di recupero (RAG) all'interno di Microsoft Azure AI Stack, arricchito con il kernel semantico e il supporto prompty.

Per accedere al codice sorgente e leggere dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub contoso-chat-csharp-prompty .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure	OpenAI di Azure Microsoft Entra ID Identità gestita di Azure Monitoraggio di Azure Azure AI Search Studio AI della piattaforma Azure SQL di Azure Archiviazione di Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Automazione dei processi con sintesi vocale e riepilogo con .NET e GPT 3.5 Turbo

Questo modello è una soluzione di automazione dei processi che riceve problemi segnalati dai lavoratori del settore e dell'officina presso una società denominata Contoso Manufacturing, una società di produzione che produce batterie per auto. I problemi sono condivisi dai lavoratori tramite l'input del microfono o preregistrati come file audio. La soluzione converte l'input audio dal parlato al testo e quindi usa un LLM e Prompty o Promptflow per riepilogare il problema e restituire i risultati in un formato specificato dalla soluzione.

Per accedere al codice sorgente e leggere dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub summarization-openai-csharp-prompty .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure	Riconoscimento vocale Riepilogo OpenAI di Azure	GPT 3.5 Turbo

Chattare con i dati usando Azure OpenAI e Ricerca di intelligenza artificiale di Azure con Python

Questo modello è una soluzione end-to-end completa che illustra il modello Di generazione aumentata (RAG) di recupero in esecuzione in Azure. Usa Ricerca di intelligenza artificiale di Azure per il recupero e i modelli linguistici Di Azure OpenAI per sfruttare le esperienze di chatGPT e Q&A.

Per iniziare a usare questo modello, vedere Introduzione alla chat usando un esempio di dati personalizzato per Python. Per accedere al codice sorgente e leggere informazioni dettagliate sul modello, vedere il repository GitHub azure-search-openai-demo .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
Servizio app di Azure	OpenAI di Azure Ricerca Bing Identità gestita di Azure Monitoraggio di Azure Azure AI Search Studio AI della piattaforma Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E

Copilota per la scrittura creativa multi modale con DALL-E

Questo modello è una soluzione creativa che scrive più agenti per aiutare gli utenti a scrivere articoli. Illustra come creare e usare agenti di intelligenza artificiale basati su Azure OpenAI. Include un'app Flask che accetta un argomento e un'istruzione da un utente, quindi chiama un agente di ricerca che usa l'API Ricerca Bing per ricercare l'argomento, un agente prodotto che usa Ricerca di intelligenza artificiale di Azure per eseguire una ricerca semantica di prodotti correlati da un archivio vettoriale, un agente writer per combinare la ricerca e le informazioni sul prodotto in un articolo utile, e un agente dell'editor per perfezionare l'articolo che viene infine presentato all'utente.

Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub agent-openai-python-prompty .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
Registro Azure Container Azure Kubernetes	OpenAI di Azure Ricerca Bing Identità gestita di Azure Monitoraggio di Azure Azure AI Search Studio AI della piattaforma Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E

Contoso Chat Retail Copilot con AI Studio

Questo modello è una soluzione di chat di vendita e supporto clienti. Viene illustrato come creare un'applicazione LLM (Large Language Model) con un'architettura RAG (Retrieval Augmented Generation) usando Azure AI Studio e Prompt Flow.

Per accedere al codice sorgente e leggere informazioni dettagliate sul modello, vedere il repository GitHub contoso-chat .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure	OpenAI di Azure Azure AI Search Studio AI della piattaforma Azure Azure Cosmos DB	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 Runtime di integrazione gestita (MIR)

Automazione dei processi con sintesi vocale e riepilogo con AI Studio

Questo modello è una soluzione di automazione dei processi che riceve problemi segnalati dai lavoratori del settore e dell'officina presso una società denominata Contoso Manufacturing, una società di produzione che produce batterie per auto. I problemi vengono condivisi dai lavoratori tramite l'input del microfono, preregistrati come file audio o come input di testo. La soluzione converte l'input audio dal parlato al testo e quindi usa i report di testo come input per un flusso LLM e Prompty/Prompty per riepilogare il problema e restituire i risultati in un formato specificato dalla soluzione.

Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub di riepilogoation-openai-python-prompflow .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure	Studio AI della piattaforma Azure Servizio Di riconoscimento vocale Flusso prompt Runtime di integrazione gestita (MIR)	GPT 3.5 Turbo

Chiamata di funzioni con Prompty, LangChain e Ricerca elastica

Questo modello è un'applicazione che usa Prompty, Langchain e Elasticsearch per creare un agente di ricerca LLM (Large Language Model). Questo agente con tecnologia Di generazione aumentata di recupero è in grado di rispondere alle domande degli utenti in base ai dati forniti integrando il recupero delle informazioni in tempo reale con risposte generative.

Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub agent-python-openai-prompty-langchain .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
Servizio Machine Learning	Studio AI della piattaforma Azure Ricerca elastica Microsoft Entra ID Identità gestita di Azure Monitoraggio di Azure Archiviazione di Azure Studio AI della piattaforma Azure Runtime di integrazione gestita (MIR)	GPT 3.5 Turbo

Chiamata di funzione con Prompty, LangChain e Pinecone

Questo modello usa il nuovo strumento Prompty, Langchain e Pinecone per creare un agente di ricerca LLM (Large Language Model). Questo agente con tecnologia Di generazione aumentata di recupero è in grado di rispondere alle domande degli utenti in base ai dati forniti integrando il recupero delle informazioni in tempo reale con risposte generative.

Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository gitHub agent-openai-python-prompty-langchain-pinecone .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure	Pinecone Microsoft Entra ID Identità gestita da Microsoft Monitoraggio di Azure Archiviazione di Azure	GPT 3.5 Turbo

Assistente api Analytics Copilot con Python e Azure AI Studio

Questo modello è un'API Assistente per chattare con dati tabulari ed eseguire analisi in linguaggio naturale. Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub assistant-data-openai-python-promptflow .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
Servizio Machine Learning	Azure AI Search Studio AI della piattaforma Azure Runtime di integrazione gestita (MIR) OpenAI di Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4

Chattare con i dati usando Azure OpenAI e Ricerca di intelligenza artificiale di Azure con Java

Questo modello è una soluzione end-to-end completa che illustra il modello Di generazione aumentata (RAG) di recupero in esecuzione in Azure. Usa Ricerca di intelligenza artificiale di Azure per il recupero e i modelli linguistici Di Azure OpenAI per sfruttare le esperienze di chatGPT e Q&A.

Per iniziare a usare questo modello, vedere Introduzione alla chat usando il proprio esempio di dati per Java. Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub azure-search-openai-demo-java .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
Servizio app di Azure App contenitore di Azure Servizio Azure Kubernetes	OpenAI di Azure Azure AI Search Archiviazione di Azure Monitoraggio di Azure

Chattare con i dati usando Azure OpenAI e Ricerca di intelligenza artificiale di Azure con JavaScript

Questo modello è una soluzione end-to-end completa che illustra il modello Di generazione aumentata (RAG) di recupero in esecuzione in Azure. Usa Ricerca di intelligenza artificiale di Azure per il recupero e i modelli linguistici Di Azure OpenAI per sfruttare le esperienze di chatGPT e Q&A.

Per iniziare a usare questo modello, vedere Introduzione alla chat usando il proprio esempio di dati per JavaScript. Per accedere al codice sorgente e leggere informazioni dettagliate sul modello, vedere il repository GitHub azure-search-openai-javascript .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App contenitore di Azure App Web statiche di Azure	OpenAI di Azure Azure AI Search Archiviazione di Azure Monitoraggio di Azure	text-embedding-ada-002

Front-end di chat OpenAI di Azure

Questo modello è un componente Web di chat OpenAI minimo che può essere associato a qualsiasi implementazione back-end come client.

Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub azure-openai-chat-frontend .

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App Web statiche di Azure	Azure AI Search OpenAI di Azure	GPT 3.5 Turbo GPT4

Chat di intelligenza artificiale serverless con RAG con LangChain.js

Il modello è un chatbot di intelligenza artificiale serverless con La generazione aumentata di recupero usando LangChain.js e Azure che usa un set di documenti aziendali per generare risposte alle query utente. Usa una società fittizia denominata Contoso Real Estate e l'esperienza consente ai clienti di porre domande di supporto sull'utilizzo dei suoi prodotti. I dati di esempio includono un set di documenti che descrivono le condizioni per il servizio, l'informativa sulla privacy e una guida al supporto.

Per informazioni su come distribuire ed eseguire questo modello, vedere Introduzione a Serverless AI Chat con RAG usando LangChain.js. Per accedere al codice sorgente e leggere i dettagli approfonditi sul modello, vedere il repository GitHub serverless-chat-langchainjs .

Informazioni su come distribuire ed eseguire questo modello di riferimento JavaScript.

Questo modello illustra l'uso di queste funzionalità.

Soluzione di hosting di Azure	Tecnologie	Modelli di intelligenza artificiale
App Web statiche di Azure Funzioni di Azure	Azure AI Search OpenAI di Azure Azure Cosmos DB Archiviazione di Azure Identità gestita di Azure	GPT4 Mistral Ollama