Opracowywanie aplikacji generacyjnych sztucznej inteligencji na platformie Azure

W skrócie

Generowanie sztucznej inteligencji (AI) staje się coraz bardziej dostępne za pośrednictwem kompleksowych platform programistycznych, takich jak Azure AI Foundry. Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji, używające modeli językowych do prowadzenia rozmów z użytkownikami.

Wymagania wstępne

Przed rozpoczęciem tego modułu należy zapoznać się z podstawowymi pojęciami i usługami sztucznej inteligencji na platformie Azure. Należy również mieć biegłość w programowaniu przy użyciu języka Python lub języka Microsoft C#.

Moduły w ramach tej ścieżki szkoleniowej

Platforma Microsoft Azure oferuje wiele usług, które umożliwiają deweloperom tworzenie niesamowitych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Odpowiednie planowanie i przygotowanie obejmuje zidentyfikowanie usług, których będziesz używać i tworzenie optymalnego środowiska roboczego dla zespołu deweloperów.

Wybierz różne modele językowe, które są dostępne za pośrednictwem katalogu modeli usługi Azure AI Foundry. Dowiedz się, jak wybrać, wdrożyć i przetestować model oraz poprawić jego wydajność.

Użyj zestawu AZURE AI Foundry SDK, aby opracowywać aplikacje sztucznej inteligencji za pomocą projektów usługi Azure AI Foundry.

Dowiedz się, jak używać przepływu monitów do tworzenia aplikacji korzystających z modeli językowych w narzędziu Azure AI Foundry.

Generowanie z Wsparciem Pobierania (RAG, Retrieval Augmented Generation) jest typowym wzorcem używanym w rozwiązaniach generatywnej sztucznej inteligencji do oparcia monitów na twoich danych. Usługa Azure AI Foundry zapewnia obsługę dodawania danych, tworzenia indeksów i integrowania ich z generowaniem modeli sztucznej inteligencji w celu ułatwienia tworzenia rozwiązań opartych na technologii RAG.

Trenowanie podstawowego modelu językowego w zadaniu ukończenia czatu. Wykaz modeli w usłudze Azure AI Foundry oferuje wiele modeli typu open source, które można dostosować do konkretnych potrzeb związanych z zachowaniem modelu.

Generowanie sztucznej inteligencji umożliwia tworzenie niesamowitych rozwiązań kreatywnych, ale należy je wdrożyć w sposób odpowiedzialny, aby zminimalizować ryzyko szkodliwego generowania zawartości.

Ocena pomocników jest kluczowa, aby zapewnić, że aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji spełniają potrzeby użytkowników, zapewniają dokładne odpowiedzi i ciągle się ulepszają. Dowiedz się, jak ocenić i zoptymalizować wydajność generowanych aplikacji sztucznej inteligencji przy użyciu narzędzi i funkcji dostępnych w usłudze Azure AI Studio.