이 문서에서는 CQA 에이전트를 빌드하고 배포하기 위한 명확한 단계와 중요한 팁을 제공합니다. 이 프로세스에 익숙하지 않거나 기술을 업데이트하는 경우 이 가이드는 에이전트를 성공적으로 설정하고 시작하는 데 도움이 됩니다.
비고
- Foundry 도구 또는 다중 서비스 리소스에 Azure Language가 이미 있는 경우 Microsoft Foundry 포털 내에서 기존 언어 리소스를 계속 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Foundry 포털에서 Foundry 도구를 사용하는 방법을 참조하세요.
- Foundry에서 미세 조정 작업은 CQA 솔루션의 작업 영역 역할을 합니다. 이전에는 미세 조정 작업을CQA 프로젝트라고 했습니다. 이전 CQA 설명서에서 두 용어를 서로 교환하여 사용할 수 있습니다.
- Foundry에서 Foundry 리소스를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 언어 리소스를 사용하여 이러한 지침을 따를 수도 있습니다.
필수 조건
시작하기 전에 다음 리소스 및 권한이 필요합니다.
활성 Azure 구독입니다. 없는 경우 무료로 만듭니다.
필수 권한. 계정 및 프로젝트를 설정하는 사람이 구독 수준에서 Foundry 계정 소유자 역할로 할당되었는지 확인합니다. 또는 구독 범위에서 기여자 또는 Cognitive Services 기여자 역할을 갖는 것도 이 요구 사항을 충족합니다. 자세한 내용은 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 참조하세요.
Important
Foundry RBAC 역할의 이름이 최근에 바뀌었습니다. Foundry User, Foundry OwnerFoundry 계정 소유자 및 Foundry Project Manager는 이전에 Azure AI 사용자, Azure AI 소유자, Azure AI 계정 소유자 및 Azure AI Project Manager로 이름이 지정되었습니다. 이름 바꾸기가 롤아웃되는 동안 일부 위치에서는 이전 이름이 계속 표시될 수 있습니다. 역할 ID 및 핵심 권한은 이름 바꾸기에 의해 변경되지 않습니다.
Foundry 리소스 또는 언어 리소스입니다.
Azure AI 검색 리소스(CQA에 액세스하는 데 필요). Azure AI 검색 리소스를 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 Foundry에서 연결 구성을 참조하세요.
배포된 CQA 기술 자료를 사용하여 Foundry에서 만든 Foundry 프로젝트입니다. 자세한 내용은 CQA 프로젝트 만들기 및 배포를참조하세요.
1단계: 시작
시작해 보겠습니다.
Foundry로 이동합니다.
아직 로그인하지 않은 경우 포털에서 Azure 자격 증명으로 로그인하라는 메시지를 표시합니다.
로그인하면 Foundry 내에서 기존 프로젝트를 만들거나 액세스할 수 있습니다.
배포된 CQA 기술 자료가 포함된 Foundry 프로젝트에 아직 들어오지 않았다면, 지금 선택하십시오.
2단계: Foundry에서 OpenAI 모델 배포(필수)
OpenAI 모델은 에이전트에 대한 지능 및 고급 추론의 기본 소스 역할을 합니다.
탐색 메뉴의 내 자산 섹션에서 모델 + 엔드포인트를 선택합니다.
주 창에서 + 모델 배포 단추를 선택합니다.
드롭다운 메뉴에서 기본 모델 배포 를 선택합니다.
모델 선택 창에서 이 프로젝트의 gpt-4 기본 모델을 선택합니다.
다음으로 확인 단추를 선택합니다 .
gpt-4 배포 창에서 기본값을 유지하고 배포 단추를 선택합니다.
좋습니다! 모델 배포 단계가 완료되었습니다.
3단계: 사용자 지정 키 연결(필수)
사용자 지정 키는 에이전트에 대한 향상된 보안 자격 증명 역할을 합니다.
관리 센터 → 연결된 리소스로 이동합니다.
주 창에서 + 새 연결 단추를 선택합니다.
외부 자산에 대한 연결 추가 창의다른 리소스 종류에서 사용자 지정 키를 선택합니다.
사용자 지정 리소스 연결 창에서 다음과 같이 연결을 구성합니다.
인증. 이 필드를 사용자 지정 (기본값)으로 설정합니다.
사용자 지정 키. + 키 값 쌍 추가를 선택하고 다음과 같이 두 필드를 완료합니다.
- 첫 번째 필드입니다. 다음 키 이름으로 이 필드를 완료합니다.
Ocp-Apim-Subscription-Key- 두 번째 필드입니다. CQA 기술 자료를 만드는 데 사용되는 Azure Portal Foundry 또는 언어 리소스의 키 값으로 이 필드를 완료합니다. 비밀 확인란을 선택해야 합니다.
다음으로 연결 이름을 추가합니다.
마지막으로 연결 추가 단추를 선택합니다.
새 사용자 지정 키 연결은 이 프로젝트에서 연결된 리소스를 관리 페이지에 나열됩니다.
이제 에이전트를 만드는 데 필요한 모든 리소스를 프로비전했습니다. 프로젝트로 이동 단추를 선택하여 배포된 CQA 기술 자료를 사용하여 프로젝트로 돌아갑니다.
4단계: 에이전트 만들기
OpenAI 배포 및 사용자 지정 키가 준비되면 이 프로젝트에 대해 선택한 기술 자료를 기반으로 에이전트 빌드를 시작할 준비가 된 것입니다.
프로젝트의 개요 페이지에서 왼쪽 탐색 메뉴에서 미세 조정을 선택합니다.
주 창의 표시된 목록에서 배포된 CQA 기술 자료로 만든 모델 이름을 선택합니다.
시작 메뉴에서 기술 자료 배포를 선택합니다.
다음 단계에서 에이전트 만들기 단추를 선택합니다.
새 CQA 에이전트 만들기 창에서 다음과 같이 필드를 완료합니다.
다음 단추를 선택합니다.
새 에이전트의 세부 정보를 검토한 다음 에이전트 만들기 단추를 선택합니다.
에이전트가 성공적으로 만들어지면 플레이그라운드에서 시도 단추를 선택합니다.
5단계: 에이전트 놀이터에서 테스트
에이전트 플레이그라운드는 코드를 작성하지 않고 프로덕션에 배포하기 전에 배포된 에이전트(지식 추가 및 작업 정의)를 테스트하고 구성하는 샌드박스를 제공합니다.
에이전트 만들기 및 디버그 창에서 플레이그라운드에서 시도 단추를 선택합니다.
에이전트가 플레이그라운드에 성공적으로 업로드되면 테스트 쿼리를 전송하여 테스트할 수 있습니다.
이것으로 끝입니다. 에이전트 만들기 및 배포 프로세스가 완료되었습니다. 이제 사용자 지정 기술 자료를 사용하여 CQA 에이전트를 배포하는 방법을 알게 되었습니다.
자원을 정리하세요
Azure AI 리소스를 정리하고 제거하려면 개별 리소스 또는 전체 리소스 그룹을 삭제할 수 있습니다. 리소스 그룹을 삭제하면 포함된 모든 리소스도 삭제됩니다.