AI 및 Azure Cosmos DB를 사용하는 모범 사례 및 솔루션

애플리케이션이 증가함에 따라 데이터베이스를 확장할 수 있도록 NoSQL용 Azure Cosmos DB를 AI 기반 애플리케이션의 데이터베이스로 사용합니다. 또한 Azure Cosmos DB의 속도와 기본 제공 안정성을 사용하여 시간이 지남에 따라 요구 사항이 변경됨에 따라 솔루션을 빠르고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

AI 애플리케이션 현대화

NoSQL, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service 및 Azure AI Search용 Azure Cosmos DB를 사용하여 벡터 검색 및 AI 도우미를 구현합니다.

Azure AI Search, Azure OpenAI, Azure Storage 및 Azure Cosmos DB 및 지원 서비스를 사용하는 Kubernetes 지원 웹 애플리케이션을 보여 주는 다이어그램 파일이 Azure Storage에 유지되는 동안 벡터 및 항목은 Azure Cosmos DB에 유지됩니다.

	링크
솔루션 가속기	https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant/tree/cognitive-search-vector
해커톤	https://github.com/Azure/Build-Modern-AI-Apps-Hackathon

결제 및 트랜잭션 처리

Azure Front Door, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service, Azure Static Web Apps 및 NoSQL용 Azure Cosmos DB를 사용하여 결제 추적 프로세스를 구현합니다.

Azure Static Web App 및 Azure Front Door를 고객 인터페이스로 사용하는 서비스를 보여 주는 다이어그램 그런 다음, 솔루션은 Azure Kubernetes Service에서 결제 트랜잭션을 처리하기 위해 결제 API 및 작업자 서비스의 조합을 호스팅합니다. 마지막으로 Kubernetes 컨테이너는 Azure Cosmos DB에 데이터를 저장하고 Azure OpenAI에서 AI 완성을 검색합니다.

	링크
솔루션 가속기	https://github.com/Azure/Real-time-Payment-Transaction-Processing-at-Scale
해커톤	https://github.com/Azure/Real-Time-Transactions-Hackathon

의료 클레임 트랜잭션 처리

Azure Event Hubs, Azure Static Web Apps, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI, NoSQL용 Azure Cosmos DB를 사용하여 솔루션 빌드를 사용하여 복잡한 의료 클레임을 처리합니다.

Azure Event Hubs를 사용하여 클레임을 수집하는 외부 시스템을 보여 주는 다이어그램 동시에 에이전트는 Azure Static Web App에서 흥미롭습니다. 작업자 서비스 및 API는 Azure Kubernetes Service에서 호스트됩니다. 컨테이너는 완료를 위해 Azure OpenAI를 사용합니다. 또한 컨테이너는 NoSQL용 Azure Cosmos DB에 데이터를 저장한 다음, Azure Synapse Analytics를 사용하여 분석하고 관리합니다.

	링크
솔루션 가속기	https://github.com/Azure/Medical-Claims-Transaction-Processing-at-scale
해커톤	https://github.com/Azure/Medical-Claims-Processing-Hackathon

AI 솔루션 자동화

새 Azure 개발자 CLI와 같은 도구를 사용하여 AI 기반 솔루션의 배포를 자동화합니다. 이 자동화를 사용하여 최신 개발자 및 운영 워크플로를 만듭니다.

	링크
샘플 채팅 애플리케이션	https://github.com/Azure-Samples/cosmosdb-chatgpt
학습 모듈	https://learn.microsoft.com/training/modules/build-chat-bot-azure-cosmos-db-openai-blazor

애플리케이션이 증가함에 따라 데이터베이스를 확장할 수 있도록 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore를 AI 기반 애플리케이션의 데이터베이스로 사용합니다. 또한 Azure Cosmos DB의 속도와 기본 제공 안정성을 사용하여 시간이 지남에 따라 요구 사항이 변경됨에 따라 솔루션을 빠르고 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.

검색 보강된 생성

Azure Cosmos DB for MongoDB vCore, Azure OpenAI, Azure Functions 및 Azure Web Apps의 조합을 사용하여 RAG 패턴을 구현합니다.

	링크
솔루션 가속기	https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant-MongoDBvCore
Python Notebook	https://github.com/Microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples/tree/main/Python/CosmosDB-MongoDB-vCore

다음 단계

벡터 데이터베이스