Wprowadzenie
Twoja organizacja wdraża agentów sztucznej inteligencji, aby zautomatyzować zadania i zwiększyć produktywność. Ale odkrywasz podstawowe wyzwanie: jak skalować agentów poza proste, wstępnie zdefiniowane zadania?
Rzeczywiste możliwości agentów sztucznej inteligencji pojawiają się, gdy mogą uzyskiwać dostęp do wiedzy organizacji. Ta wiedza obejmuje zasady, procedury, dokumentację produktu, artykuły pomocy technicznej i wiedzę specjalistyczną w domenie zbudowaną przez lata.
Tradycyjni agenci sztucznej inteligencji mają znaczne ograniczenia. Nie mają dostępu do Twoich danych prywatnych, mają ograniczenie w postaci dat granicznych posiadanej wiedzy i generują odpowiedzi ogólne, które nie uwzględniają kontekstu Twojej firmy. Gdy brakuje im faktycznego uziemienia, często tworzą nieprawidłowe informacje.
Jeśli chcesz tworzyć agentów z obsługą wiedzy, napotykasz złożone wyzwania inżynieryjne. Musisz nawiązać połączenie ze źródłami danych, zaimplementować strategie fragmentowania, tworzyć wektorowe bazy danych i zarządzać mechanizmami kontroli dostępu. Każdy zespół wielokrotnie rozwiązuje te same problemy.
Foundry IQ to ujednolicona platforma wiedzy firmy Microsoft, która przekształca sposób, w jaki agenci sztucznej inteligencji uzyskują dostęp do danych organizacji. Zamiast przebudowywać niestandardowe potoki generacji uzupełnionej o odzyskiwanie danych (RAG) dla każdego projektu, zyskujesz wspólny system zarządzania wiedzą. Wielu agentów może uzyskiwać dostęp do tych samych baz wiedzy, a ulepszenia tych baz wiedzy natychmiastowo przynoszą korzyści wszystkim połączonym agentom.
Cele nauczania
Z tego modułu dowiesz się, jak wykonywać następujące czynności:
- Wyjaśnij, jak RAG rozwiązuje problem z wiedzą, łącząc agentów z informacjami w czasie rzeczywistym.
- Opisz, jak Foundry IQ zapewnia wspólną platformę wiedzy, do której może uzyskiwać dostęp wielu agentów.
- Konfigurowanie źródeł danych dla baz wiedzy, w tym usług Wyszukiwanie AI platformy Azure, Blob Storage, SharePoint i OneLake
- Konfigurowanie instrukcji agenta w celu kontrolowania zachowania pobierania i zapewniania spójnych cytatów
- Testuj i monitoruj proces pobierania agenta, aby utrzymać jakość w środowisku produkcyjnym
Zacznijmy od odkrycia, w jaki sposób Retrieval Augmented Generation (RAG) przekształca prostych agentów w potężnych asystentów wzbogaconych wiedzą.
Note
Zdajemy sobie sprawę, że różni ludzie lubią uczyć się na różne sposoby. Możesz ukończyć ten moduł w formacie wideo lub przeczytać zawartość jako tekst i obrazy. Tekst zawiera więcej szczegółów niż filmy wideo, więc w niektórych przypadkach możesz chcieć odwoływać się do niego jako materiał uzupełniający do prezentacji wideo.