Wprowadzenie
W tym projekcie z przewodnikiem utworzysz copilot sztucznej inteligencji dla firmy Contoso Bike Shop przy użyciu usług Azure OpenAI i Azure Cosmos DB for MongoDB, aby zapewnić zaawansowaną eksplorację danych. Wyobraź sobie, że opracowujesz copilot sztucznej inteligencji dla firmy Contoso Bike Shop, wirtualnego czatbota asystenta, który umożliwia użytkownikom zadawanie pytań dotyczących spisu rowerów. Ten copilot sztucznej inteligencji pomaga klientom znaleźć rowery, które najlepiej pasują do swoich preferencji.
W tym module wykonasz kroki wymagane do utworzenia wirtualnego asystenta firmy Contoso Bike Shop. Dane produktów są ładowane do bazy danych usługi Cosmos DB podczas generowania osadzonych danych w celu wzbogacania dokładności wyszukiwania. Można również skonfigurować indeks wektorowy w celu ułatwienia wyszukiwania inteligentnego. Integrujesz bibliotekę GPT-3.5, aby uściślić wyniki wyszukiwania i umożliwić czatbotowi dostarczanie przyjaznych dla użytkownika wyników. Na koniec skonfigurujesz punkty końcowe REST, przetestujesz aplikację lokalnie i wdrożysz ją w usłudze Azure Kubernetes Service (AKS), aby asystent wirtualny był gotowy do użycia. Wywoływanie funkcji wywołujących zewnętrzne interfejsy API, pracę z danymi w chmurze i obsługę żądań użytkowników, tworzenie interaktywnego, opartego na sztucznej inteligencji rozwiązania, które zapewnia spis sklepu Contoso Bike Shop do życia!
Cele szkolenia
- Załaduj dane z usługi Azure Blob Storage do katalogu lokalnego i zaimportuj je do opartej na rdzeniach wirtualnych usługi Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB, generując osadzanie dla pól produktów
- Tworzenie indeksu wektorowego na wygenerowanych osadzach i wykonywanie wyszukiwań wektorów
- Ulepszanie wyników wyszukiwania przy użyciu biblioteki GPT-3.5
- Wdrażanie aplikacji w usłudze Azure Kubernetes Service
Wymagania wstępne
- Dostęp do programu Azure OpenAI Studio
- Znajomość platformy Azure i witryny Azure Portal
- Doświadczenie w programowaniu za pomocą Node.js