Giriş

  • 2 dakika

Kuruluşunuz, görevleri otomatikleştirmek ve üretkenliği artırmak için yapay zeka aracılarını benimsiyor. Ancak temel bir zorluk keşfedersiniz: Aracıları basit, önceden tanımlanmış görevlerin ötesinde nasıl ölçeklendirirsiniz?

Yapay zeka aracılarının gerçek gücü, kuruluşunuzun bilgilerine erişebildiklerinde ortaya çıkar. Bu bilgiler ilkelerinizi, yordamlarınızı, ürün belgelerinizi, destek makalelerinizi ve yıllar içinde oluşturulan etki alanı uzmanlığınızı içerir.

Geleneksel yapay zeka aracılarının önemli sınırlamaları vardır. Özel verilerinize erişemezler, bilgi kesme tarihleriyle kısıtlanırlar ve şirketinizin bağlamı olmadan genel yanıtlar oluştururlar. Olgusal temeller eksik olduğunda, genellikle yanlış bilgiler oluştururlar.

Bilgi özellikli aracılar oluşturmak istiyorsanız karmaşık mühendislik zorluklarıyla karşılaşırsınız. Veri kaynaklarına bağlanmanız, öbekleme stratejileri uygulamanız, vektör veritabanları oluşturmanız ve erişim denetimlerini yönetmeniz gerekir. Her takım aynı sorunları tekrar tekrar ele alır.

Foundry IQ , Microsoft'un yapay zeka aracılarınızın kuruluş verilerine erişme şeklini dönüştüren birleşik bilgi platformudur. Her proje için özel Alma Artırılmış Nesil (RAG) işlem hatlarını yeniden oluşturmak yerine paylaşılan bir bilgi yönetimi sistemi elde edersiniz. Birden çok aracı aynı bilgi bankalarına erişebilir ve bu bilgi bankalarında yapılan iyileştirmeler her bağlı aracıya hemen fayda sağlar.

Öğrenme hedefleri

Bu modülde şunları öğreneceksiniz:

  • RAG'in aracıları gerçek zamanlı bilgilere bağlayarak bilgi sorununu nasıl çözdüğü açıklayın
  • Foundry IQ'nin birden çok aracının erişebileceği paylaşılan bir bilgi platformu sağlama şeklini açıklama
  • Azure Yapay Zeka Arama, Blob Depolama, SharePoint ve OneLake gibi bilgi bankaları için veri kaynaklarını yapılandırma
  • Alma davranışını denetlemek ve tutarlı alıntılar sağlamak için aracı yönergelerini yapılandırma
  • Üretimde kaliteyi sürdürmek için aracı geri almayı test etme ve izleme

Alma Artırılmış Nesli'nin (RAG) basit aracıları güçlü bilgi temelli yardımcılara nasıl dönüştürdüğünü keşfederek başlayalım.

Note

Farklı insanların farklı yollarla öğrenmeyi beğendiğini biliyoruz. Bu modülü video tabanlı biçimde tamamlayabilir veya içeriği metin ve görüntü olarak okuyabilirsiniz. Metin videolardan daha fazla ayrıntı içerdiğinden, bazı durumlarda video sunusuna ek malzeme olarak başvurmak isteyebilirsiniz.