Najlepsze rozwiązania i rozwiązania korzystające ze sztucznej inteligencji i usługi Azure Cosmos DB
Użyj usługi Azure Cosmos DB for NoSQL jako bazy danych dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, aby można było rozwijać bazę danych w miarę rozwoju aplikacji. Możesz również polegać na szybkości usługi Azure Cosmos DB i wbudowanej niezawodności, aby zapewnić szybkie i dostępne rozwiązanie w miarę zmian potrzeb w miarę upływu czasu.
Modernizuj aplikacje sztucznej inteligencji
Implementowanie wyszukiwania wektorów i asystenta sztucznej inteligencji przy użyciu usługi Azure Cosmos DB for NoSQL, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service i Azure AI Search.
Diagram ilustrujący aplikację internetową wspieraną przez platformę Kubernetes przy użyciu usługi Azure AI Search, Azure OpenAI, Azure Storage i Azure Cosmos DB oraz usług zapasowych. Wektory i elementy są utrwalane w usłudze Azure Cosmos DB, gdy pliki są utrwalane w usłudze Azure Storage.
| Link | |
|---|---|
| Akcelerator rozwiązań | https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant/tree/cognitive-search-vector |
| Maraton programistyczny | https://github.com/Azure/Build-Modern-AI-Apps-Hackathon |
Przetwarzanie płatności i transakcji
Użyj usług Azure Front Door, Azure OpenAI, Azure Kubernetes Service, Azure Static Web Apps i Azure Cosmos DB for NoSQL, aby zaimplementować proces śledzenia płatności.
Diagram ilustrujący usługę, która używa statycznej aplikacji internetowej platformy Azure i usługi Azure Front Door jako interfejsu klienta. Następnie rozwiązanie hostuje kombinację interfejsów API płatności i usług procesów roboczych w celu przetwarzania transakcji płatności w usłudze Azure Kubernetes Service. Na koniec kontenery Kubernetes przechowują dane w usłudze Azure Cosmos DB i pobierają uzupełnienia sztucznej inteligencji z usługi Azure OpenAI.
| Link | |
|---|---|
| Akcelerator rozwiązań | https://github.com/Azure/Real-time-Payment-Transaction-Processing-at-Scale |
| Maraton programistyczny | https://github.com/Azure/Real-Time-Transactions-Hackathon |
Przetwarzanie transakcji roszczeń medycznych
Przetwarzanie złożonych oświadczeń medycznych przy użyciu kompilacji rozwiązania w usłudze Azure Event Hubs, Azure Static Web Apps, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI, azure Cosmos DB for NoSQL.
Diagram ilustrujący zewnętrzny system pozyskiwania oświadczeń przy użyciu usługi Azure Event Hubs. Jednocześnie agenci są ciekawi dzięki statycznej aplikacji internetowej platformy Azure. Usługi robocze i interfejsy API są hostowane w usłudze Azure Kubernetes Service. Kontenery używają usługi Azure OpenAI do ukończenia. Kontenery przechowują również dane w usłudze Azure Cosmos DB for NoSQL, która jest następnie analizowana i manged przy użyciu usługi Azure Synapse Analytics.
| Link | |
|---|---|
| Akcelerator rozwiązań | https://github.com/Azure/Medical-Claims-Transaction-Processing-at-scale |
| Maraton programistyczny | https://github.com/Azure/Medical-Claims-Processing-Hackathon |
Automatyzowanie rozwiązań sztucznej inteligencji
Automatyzacja wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji przy użyciu narzędzi, takich jak nowy interfejs wiersza polecenia dla deweloperów platformy Azure. Ta automatyzacja umożliwia utworzenie nowoczesnego przepływu pracy dla deweloperów i operacji.
| Link | |
|---|---|
| Przykładowa aplikacja do czatu | https://github.com/Azure-Samples/cosmosdb-chatgpt |
| Moduł szkoleniowy | https://learn.microsoft.com/training/modules/build-chat-bot-azure-cosmos-db-openai-blazor |
Użyj usługi Azure Cosmos DB dla rdzeni wirtualnych bazy danych MongoDB jako bazy danych dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, aby można było rozwijać bazę danych w miarę rozwoju aplikacji. Możesz również polegać na szybkości usługi Azure Cosmos DB i wbudowanej niezawodności, aby zapewnić szybkie i dostępne rozwiązanie w miarę zmian potrzeb w miarę upływu czasu.
Pobieranie rozszerzonej generacji
Zaimplementuj wzorzec RAG przy użyciu kombinacji rdzeni wirtualnych usługi Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB, usług Azure OpenAI, Azure Functions i Azure Web Apps.
| Link | |
|---|---|
| Akcelerator rozwiązań | https://github.com/Azure/Vector-Search-AI-Assistant-MongoDBvCore |
| Notes języka Python | https://github.com/Microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples/tree/main/Python/CosmosDB-MongoDB-vCore |