Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Azure İşlevleri, bulutta barındırılan akıllı uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olmak için yapay zeka ve Azure hizmetleriyle tümleşen sunucusuz işlem kaynakları sağlar. Bu makale, işlev uygulamalarınızda kullanabileceğiniz yapay zekâ ile ilgili senaryolara, tümleştirmelere ve kaynaklara genel bir bakış sunar.
Bu senaryolar için yapay zeka özellikli deneyimlerinizde Azure İşlevleri kullanmayı göz önünde bulundurun:
| Scenario | Açıklama |
|---|---|
| Sunucusuz aracılar çalışma zamanı | İşlevler; sunucusuz altyapıda çalışırken modelleri, MCP araçlarını, Azure bağlayıcılarından bağlantıları, korumalı yürütmeyi ve İşlevler tetikleyicilerini kullanan olay odaklı aracılar oluşturmanıza olanak tanır. |
| Araçlar ve MCP sunucuları | İşlevler, uzak Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucuları oluşturmanıza ve barındırmanıza ve çeşitli yapay zeka araçları uygulamanıza olanak tanır. MCP sunucuları, uzak araçlar aracılığıyla işlev çağrısını etkinleştirmeye yönelik endüstri standardıdır. |
| Aracı iş akışları | Dayanıklı İşlevler, yerleşik hataya dayanıklılık ile çok adımlı, uzun süre çalışan aracı işlemleri oluşturmanıza yardımcı olur. |
| Getirme artırmalı üretim (RAG) | RAG sistemleri hızlı veri alma ve işleme gerektirir. İşlevler aynı anda birden çok veri kaynağıyla etkileşime geçerek RAG senaryolarının gerektirdiği hızlı ölçeği sağlayabilir. |
Bu makalede daha fazla bilgi edinmek için bu senaryolardan birini seçin.
Bu makale dile özgüdür, bu nedenle sayfanın üst kısmında programlama dilinizi seçtiğinizden emin olun.
Sunucusuz aracılar çalışma zamanı
sunucusuz aracıların Azure İşlevleri çalışma zamanı, olay temelli aracıları işlev uygulamaları olarak oluşturmaya yönelik bir önizleme programlama modelidir. Bu çalışma zamanıyla, bir aracı .agent.md dosyasında tanımlanır, uygulama genelindeki çalışma zamanı varsayılanları agents.config.yaml içinde yapılandırılır ve uzak MCP sunucuları mcp.json içinde listelenir. Çalışma zamanı bu dosyaları bulur, gerekli tetikleyicileri ve uç noktaları kaydeder ve bir olay işlevi başlattığında aracıyı Microsoft Agent Framework aracılığıyla çalıştırır.
Olaylar, zamanlanmış görevler, iletiler veya HTTP istekleri tarafından tetiklenen ve bağlı sistemlerdeki araçları çağırabilen ajanlara ihtiyacınız olduğunda sunucusuz ajan çalışma zamanını kullanın. Aracılar, Azure bağlayıcılarına, uzak MCP sunucularına, becerilere ve korumalı alan yürütmesine dayanan MCP etkin bağlantıları kullanabilir; uygulama ise yönetilen kimlik, izleme ve sıfıra ölçeklenen barındırma ile Flex Consumption üzerinde çalışır. Uygulamaya özgü mantık için özel Python araçları kullanın.
Başlamak için şu makalelere bakın:
- Genel bakış: Azure İşlevleri'taki sunucusuz aracılar çalışma zamanı
Başla: Azure İşlevleri - Referans: sunucusuz ajanların çalışma zamanı yapılandırması
Araçlar ve MCP sunucuları
Yapay zeka modelleri ve aracıları, araç olarak bilinen dış kaynakları istemek için işlev çağrısını kullanır. İşlev çağrısı, modellerin ve aracıların konuşma veya görevin bağlamını temel alarak belirli işlevleri dinamik olarak çağırmasına olanak tanır.
İşlevler, talebi işlemek için verimli bir şekilde ölçeklendirildiğinden ve aracıları uzak Azure hizmetleriyle bağlamayı basitleştiren binding uzantıları sağladığından, aracı iş akışlarında işlev çağrısı uygulamak için özellikle uygundur. İşlevler'de yapay zeka araçları oluştururken veya barındırırken sunucusuz fiyatlandırma modelleri ve platform güvenlik özellikleri de elde edersiniz.
Model Bağlam Protokolü (MCP), uzak sunucularla etkileşime yönelik endüstri standardıdır. Yapay zeka modellerinin ve aracılarının dış sistemlerle iletişim kurması için standartlaştırılmış bir yol sağlar. MCP sunucusu, bu yapay zeka istemcilerinin dış sistemin araçlarını ve özelliklerini verimli bir şekilde belirlemesini sağlar.
Azure İşlevleri şu anda aşağıdaki araç türlerini kullanarak işlev kodunuzun açığa çıkartılması destekleniyor:
| Araç türü | Açıklama |
|---|---|
| Uzak MCP sunucusu | Özel MCP sunucuları veya SDK tabanlı MCP sunucuları barındırın. |
| Queue tabanlı Azure İşlevleri aracı | Microsoft Foundry, ileti kuyruklarını kullanarak zaman uyumsuz işlev çağırmayı etkinleştiren belirli bir Azure İşlevleri aracı sağlar. |
Uzak MCP sunucuları
İşlevler, uzak MCP sunucuları oluşturmak ve barındırmak için şu seçenekleri destekler:
- Diğer işlev uygulamaları gibi özel MCP sunucuları oluşturmak ve barındırmak için MCP bağlama uzantısını kullanın.
- Resmi MCP SDK'ları kullanılarak oluşturulan kendi kendine MCP sunucuları. Bu barındırma seçeneği şu anda önizleme aşamasındadır.
İşlevler tarafından sağlanan geçerli MCP sunucusu barındırma seçeneklerinin karşılaştırması aşağıda verilmiştir:
| Özellik | MCP bağlama uzantısı | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Geçerli destek düzeyi | Georgia | Önizleme* |
| Programlama modeli | İşlev tetikleyicileri ve bağlamaları | Standart MCP SDK'ları |
| Durumlu yürütme | Destekleniyor | Şu anda desteklenmiyor |
| Şu anda desteklenen diller | C# (yalıtılmış işlem) Python TypeScript JavaScript Java |
C# (yalıtılmış işlem) Python TypeScript Java |
| Diğer gereksinimler | Hiç kimse | Akışla aktarılabilir HTTP aktarımı |
| Nasıl uygulanır? | MCP bağlama uzantısı | Özel işleyiciler |
*Yerel olarak barındırılan MCP sunucuları için yapılandırma ayrıntıları önizleme sırasında değişir.
İşlevler'de MCP sunucularını barındırmaya başlamanıza yardımcı olacak bazı seçenekler şunlardır:
| Options | MCP bağlama uzantıları | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Documentation | MCP bağlama uzantısı | Yok |
| Samples | Uzak özel MCP sunucusu | Weather sunucusu |
| Şablonlar | HelloTool | Yok |
| Options | MCP bağlama uzantıları | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Documentation | MCP bağlama uzantıları | Yok |
| Samples | Uzak özel MCP sunucusu | Weather sunucusu |
| Options | MCP bağlama uzantıları | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Documentation | MCP bağlama uzantıları | Yok |
| Samples | Uzak özel MCP sunucusu | Weather sunucusu |
| Options | MCP bağlama uzantıları | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Documentation | MCP bağlama uzantıları | Yok |
| Samples | Henüz kullanılamıyor | Yok |
| Options | MCP bağlama uzantıları | Kendi kendine barındırılan MCP sunucuları |
|---|---|---|
| Documentation | MCP bağlama uzantıları | Yok |
| Samples | Henüz kullanılamıyor | Henüz kullanılamıyor |
PowerShell şu anda her iki MCP sunucusu barındırma seçeneği için de desteklenmiyor.
Kuyruk tabanlı Azure İşlevleri araçları
MCP sunucularına ek olarak, kuyruk tabanlı iletişimle Azure İşlevleri kullanarak yapay zeka araçlarını uygulayabilirsiniz. Foundry, ileti kuyruklarını kullanarak zaman uyumsuz işlev çağırmayı etkinleştiren Azure İşlevleri özgü araçlar sağlar. Bu araçlarla yapay zeka aracıları, mesajlaşma düzenlerini kullanarak kodunuzla etkileşim kurar.
Bu araç yaklaşımı, şunları gerektiren Dökümhane senaryoları için idealdir:
- Güvenilir ileti teslimi ve işleme
- Yapay zeka aracıları ile işlev yürütme arasında ayrıştırma
- Yerleşik yeniden deneme ve hata işleme özellikleri
- Mevcut Azure mesajlaşma altyapısıyla tümleştirme
İşlev çağırma senaryoları için bazı başvuru örnekleri aşağıdadır:
Azure İşlevleri kullanılarak uygulanmış özel bir uzaktan erişim MCP sunucusunu çağırmak için Foundry Aracı Hizmeti istemcisini kullanır.
Özel işlev çağrısı uygulamak için Azure yapay zeka SDK'larındaki aracılar için işlev çağırma özelliklerini kullanır.
Aracı iş akışları
Yapay zeka temelli süreçler genellikle modellerle ve diğer yapay zeka varlıklarıyla nasıl etkileşim kurulacaklarını belirler. Ancak bazı senaryolarda daha yüksek düzeyde tahmin edilebilirlik veya iyi tanımlanmış adımlar gerekir. Bu yönlendirilmiş aracı iş akışları, aracıların izlemesi gereken ayrı görevleri veya etkileşimleri düzenler.
Dayanıklı İşlevler uzantısı yerleşik hataya dayanıklılık ile çok adımlı, uzun süre çalışan işlemler oluşturmak için İşlevlerin güçlü yönlerinden yararlanmanıza yardımcı olur. Bu iş akışları, yönlendirilmiş aracı iş akışlarınız için iyi çalışır. Örneğin, bir seyahat planlama çözümü önce kullanıcıdan gereksinimleri toplayabilir, plan seçeneklerini arayabilir, kullanıcı onayı alabilir ve son olarak gerekli rezervasyonları yapabilir. Bu senaryoda, her adım için bir aracı oluşturabilir ve ardından Dayanıklı İşlevler kullanarak eylemlerini iş akışı olarak koordine edebilirsiniz.
daha fazla iş akışı senaryosu fikri için bkz. Dayanıklı İşlevler Uygulama desenleri.
Bilgi Getirimiyle Arttırılmış Üretim
İşlevler çeşitli veri kaynaklarından birden çok olayı aynı anda işleyebildiğinden, hızlı veri alma ve işleme gerektiren RAG sistemleri gibi gerçek zamanlı yapay zeka senaryoları için etkili bir çözüm sunar. Hızlı olay odaklı ölçeklendirme, yüksek talepli durumlarda bile müşterilerinizin yaşadığı gecikme süresini azaltır.
RAG tabanlı senaryolar için bazı başvuru örnekleri aşağıdadır:
RAG ile Azure Yapay Zeka Arama
RAG ile Azure Yapay Zeka Arama
RAG ile Azure Yapay Zeka Arama
RAG ile Azure Yapay Zeka Arama
RAG için senaryolarınızı oluşturmak için Azure Open AI ve Azure SDK’ları gibi SDK'ları kullanabilirsiniz. ::: bölge-son
OpenAI bağlama uzantısını kullanarak durum bilgisi olan bir oturumda basit istemler veren, metin tamamlamaları alan ve ileti gönderen kolay bir sohbet botunun nasıl oluşturulacağını gösterir.
Azure İşlevleri için yapay zeka araçları ve çerçeveleri
İşlevler, uygulamaları tercih ettiğiniz dilde oluşturmanıza ve sık kullandığınız kitaplıkları kullanmanıza olanak tanır. Bu esneklik nedeniyle yapay zeka özellikli işlev uygulamalarınızda çok çeşitli yapay zeka kitaplıkları ve çerçeveleri kullanabilirsiniz.
İşte bilmeniz gereken bazı önemli Microsoft AI çerçeveleri:
| Çerçeve/kitaplık | Açıklama |
|---|---|
| Ajanda Çerçevesi | Yapay zeka aracılarını ve aracı iş akışlarını kolayca oluşturun. |
| Aracı Hizmeti | Kurumsal düzeyde güvenlik, yerleşik araçlar ve Azure İşlevleri ile sorunsuz tümleştirme ile yapay zeka aracıları oluşturmaya, dağıtmaya ve ölçeklendirmeye yönelik tam olarak yönetilen bir hizmet. |
| Döküm Araçları SDK'ları | doğrudan istemci SDK'larıyla çalışarak, doğrudan işlev kodunuzda Döküm Araçları işlevselliğinin tamamını kullanabilirsiniz. |
İşlevler, uygulamalarınızın üçüncü taraf kitaplıklara ve çerçevelere başvurmasına da olanak tanır; böylece yapay zeka özellikli işlevlerinizde sık kullandığınız tüm yapay zeka araçlarını ve kitaplıklarını kullanabilirsiniz.