Azure AI Foundry 포털에서 생성형 AI 앱 개발
생성형 AI(인공 지능)가 Azure AI Foundry와 같은 사용하기 쉬운 플랫폼을 통해 더욱 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다. 프롬프트 흐름으로 언어 모델을 사용하여 사용자에게 가치를 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
사전 요구 사항
이 모듈을 시작하기 전에 Azure의 기본 AI 개념 및 서비스에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 먼저 인공 지능 시작하기 학습 경로를 완료하는 것이 좋습니다.
업적 코드
업적 코드를 요청하려고 하나요?
이 학습 경로의 모듈
Microsoft Azure는 개발자가 놀라운 AI 기반 솔루션을 빌드할 수 있는 다양한 서비스를 제공합니다. Azure AI Foundry는 이러한 서비스를 Azure 클라우드 플랫폼에서 AI 개발을 위한 단일 통합 환경으로 통합합니다.
Azure AI Foundry의 모델 카탈로그를 통해 제공되는 다양한 언어 모델을 살펴봅니다. 모델을 선택, 배포 및 테스트하고 성능을 개선하는 방법을 이해합니다.
Azure AI Foundry에서 언어 모델을 활용하는 애플리케이션을 개발하기 위해 프롬프트 흐름을 사용하는 방법에 대해 알아봅니다.
에이전트는 사용자와 협력하여 제안을 제공하고, 콘텐츠를 생성하고, 사용자의 결정을 도울 수 있습니다. 에이전트는 언어 모델을 생성 AI(인공 지능)의 한 형태로 사용하며, 학습받은 데이터를 사용하여 질문에 답합니다. 에이전트가 특정 원본에서 정보를 검색할 수 있도록 하려면 Azure AI Foundry를 사용하여 에이전트를 빌드할 때 사용자 고유의 데이터를 추가할 수 있습니다.
채팅 완료 작업에 대한 기본 언어 모델을 학습합니다. Azure AI Foundry의 모델 카탈로그는 사용자의 특정 모델 동작 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있는 다양한 오픈 소스 모델을 제공합니다.
Copilot을 평가하는 것은 생성형 AI 애플리케이션이 사용자 요구를 충족하고 정확한 응답을 제공하며 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는지 확인하는 데 필수적입니다. Azure AI 스튜디오에서 제공하는 도구와 기능을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 알아봅니다.
생성 AI는 놀라운 창의적 솔루션을 가능하게 하지만 유해한 콘텐츠 생성의 위험을 최소화하기 위해 책임감 있게 구현되어야 합니다.