Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Функции Azure предоставляют бессерверные вычислительные ресурсы, которые интегрируются со службами ИИ и Azure для упрощения процесса создания облачных интеллектуальных приложений. В этой статье приводится обзор разнообразных сценариев, интеграций и различных ресурсов искусственного интеллекта, которые можно использовать в функциях приложений.
Ниже приведены некоторые из преимуществ использования Функций Azure в качестве вычислительного ресурса для задач, интегрированных с ИИ:
- Быстрое масштабирование на основе событий: у вас есть вычислительные ресурсы, доступные при необходимости. При использовании определенных планов ваше приложение сбрасывается до нуля, когда в нем нет необходимости. Дополнительные сведения см. в статье о масштабировании на основе событий в Функциях Azure.
- Встроенная поддержка Azure OpenAI: расширение привязки OpenAI значительно упрощает процесс взаимодействия с Azure OpenAI при работе с агентами, ассистентами и процессами генерации с дополнительным извлечением данных (RAG).
- Широкая поддержка языка и библиотек: функции позволяют взаимодействовать с ИИ с помощью выбранного языка программирования, а также использовать широкий спектр платформ ИИ и библиотек.
- Возможности оркестрации: хотя выполнение функций по сути является безгосударственным, расширение Durable Functions позволяет создавать сложные рабочие процессы, необходимые вашим агентам ИИ.
Эта статья зависит от языка, поэтому убедитесь, что вы выбрали язык программирования в верхней части страницы.
Основные сценарии интеграции СИ
Сочетание встроенных привязок и широкой поддержки внешних библиотек предоставляет широкий спектр потенциальных сценариев для расширения приложений и решений с помощью ИИ. Это некоторые ключевые сценарии интеграции СИ, поддерживаемые функциями.
Генерация, дополненная извлечением информации
Так как Функции могут обрабатывать несколько событий из различных источников данных одновременно, это эффективное решение для сценариев искусственного интеллекта в режиме реального времени, таких как системы RAG, требующие быстрого извлечения и обработки данных. Быстрое масштабирование на основе событий снижает задержку, которую испытывают ваши клиенты, даже в ситуациях с высоким спросом.
Ниже приведены некоторые справочные примеры для сценариев на основе RAG:
Для RAG можно использовать пакеты SDK, включая, но не только Открытый ИИ Azure, но и пакеты SDK Azure для создания сценариев. В этом примере используется расширение привязки OpenAI для демонстрации OpenAI RAG с помощью поиска Azure AI.
Показывает, как создать дружественного чат-бота, который выдает простые подсказки, получает текстовые ответы и отправляет сообщения, все в сеансе с сохранением состояния с помощью расширения привязки OpenAI.
Вызов функции помощника
Вызов функции помощника дает помощнику или агенту возможность вызывать определенные функции или API динамически на основе контекста беседы или задачи. Это позволяет помощникам взаимодействовать с внешними системами, извлекать данные и выполнять другие действия.
Функции идеально подходят для реализации вызова вспомогательных функций в агентных рабочих процессах. Помимо эффективного масштабирования для обработки спроса, расширения привязки упрощают процесс использования функций для подключения помощников к удаленным службам Azure. Если для источника данных нет привязки или вам нужен полный контроль над поведением пакета SDK, вы всегда можете управлять собственными подключениями к клиентскому пакету SDK в приложении.
Ниже приведены некоторые справочные примеры для сценариев вызова функций помощника.
Использует расширение привязки OpenAI для включения возможности вызова пользовательских функций при помощи триггера навыка помощника.
Использует функции вызова функций для агентов в пакетах SDK для искусственного интеллекта Azure для реализации вызовов пользовательских функций.
Удаленные серверы MCP
Протокол контекста модели (MCP) предоставляет стандартный способ взаимодействия моделей ИИ с внешними системами для определения их возможностей и способа их использования помощниками ИИ и агентами. Сервер MCP позволяет модели ИИ (клиенту) эффективнее делать эти определения.
Функции предоставляют расширение привязки MCP, упрощающее процесс создания пользовательских серверов MCP в Azure.
Ниже приведен пример такого пользовательского проекта сервера MCP:
Предоставляет шаблон сервера MCP вместе с несколькими конечными точками функциональных средств, которые можно запускать локально и развертывать в Azure.
Рабочие процессы агента
Хотя процессы, управляемые ИИ, обычно используются для автономного определения способа взаимодействия с моделями и другими ресурсами ИИ, существует множество случаев, когда требуется более высокий уровень предикативности или где необходимые шаги четко определены. Ориентированные на агентов рабочие процессы состоят из координации отдельных задач или взаимодействий, которые агенты должны выполнять.
Расширение Durable Functions помогает воспользоваться преимуществами функций для создания многошаговых и длительных операций с встроенной отказоустойчивостью. Эти рабочие процессы идеально подходят для ваших агентских рабочих процессов. Например, решение планирования поездки может сначала собрать требования от пользователя, найти варианты плана, получить утверждение пользователя и, наконец, сделать необходимые резервирования. В этом сценарии можно создать агент для каждого шага, а затем координировать свои действия как рабочий процесс с помощью устойчивых функций.
Дополнительные идеи по сценарию рабочего процесса см. в шаблонах приложений в устойчивых функциях .
Средства и платформы ИИ
Так как Функции позволяют создавать приложения на предпочитаемом языке и использовать избранные библиотеки, существует широкий спектр гибкости в библиотеках и платформах ИИ, которые можно использовать в приложениях-функциях с поддержкой ИИ.
Ниже приведены некоторые ключевые платформы ИИ Майкрософт, которые следует учитывать:
| Платформа или библиотека | Описание |
|---|---|
| Пакеты SDK для служб искусственного интеллекта Azure | Работая непосредственно с клиентскими пакетами SDK, вы можете использовать полный набор функциональных возможностей служб ИИ Azure непосредственно в коде функции. |
| Расширение привязки OpenAI | Легко интегрируйте возможности Azure OpenAI в функции и позволить функциям управлять интеграцией служб. |
| Семантическое ядро | Позволяет легко создавать агенты и модели ИИ. |
Функции также позволяют приложениям ссылаться на сторонние библиотеки и платформы, что означает, что вы также можете использовать все избранные инструменты и библиотеки ИИ в функциях с поддержкой ИИ.