Шаблоны приложений ИИ

В этом разделе документации представлены шаблоны приложений ИИ и связанные статьи, которые используют эти шаблоны для демонстрации выполнения ключевых задач разработчика. Шаблоны приложений ИИ предоставляют вам хорошо поддерживаемые и простые в развертывании эталонные реализации, которые помогают обеспечить высококачественную отправную точку для приложений ИИ.

Существует две категории шаблонов приложений ИИ, стандартных блоков и комплексных решений. В следующих разделах приведены некоторые ключевые шаблоны в каждой категории для языка программирования, выбранного в верхней части этой статьи. Чтобы просмотреть более полный список, включая эти и другие шаблоны, см. шаблоны приложений ИИ в коллекции шаблонов приложений ИИ.

Стандартные блоки

Стандартные блоки — это более мелкие примеры, ориентированные на конкретные сценарии и задачи. Большинство стандартных блоков демонстрируют функциональные возможности, которые используют комплексное решение для приложения чата, использующего собственные данные.

Стандартный блок	Description
Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.

Стандартный блок	Description
Настройка безопасности документов для приложения чата	При создании приложения чата с помощью шаблона RAG с собственными данными убедитесь, что каждый пользователь получает ответ на основе своих разрешений. Авторизованный пользователь должен иметь доступ к ответам, содержащимся в документах приложения чата. Неавторизованный пользователь не должен иметь доступа к ответам из защищенных документов, у которых нет авторизации для просмотра.
Оценка ответов приложения чата	Узнайте, как оценить ответы приложения чата по набору правильных или идеальных ответов (известных как земная истина). Всякий раз, когда вы изменяете приложение чата таким образом, чтобы повлиять на ответы, выполните оценку для сравнения изменений. Это демонстрационное приложение предлагает инструменты, которые можно использовать сегодня, чтобы упростить выполнение вычислений.
Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.
Балансировка нагрузки с помощью Управление API	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует Azure Управление API для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.
Нагрузочный тест приложения чата Python с помощью Locust	Узнайте, как выполнить нагрузочное тестирование в приложении чата Python с помощью шаблона RAG с Locust, популярного средства нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом. Основная цель нагрузочного тестирования — убедиться, что ожидаемая нагрузка в приложении чата не превышает текущую квоту Azure OpenAI Transactions per Minute (TPM). Имитируя поведение пользователя в условиях тяжелой нагрузки, вы можете определить потенциальные узкие места и проблемы масштабируемости в приложении.
Защита приложения ИИ с помощью проверки подлинности без ключа	Узнайте, как защитить приложение чата Python Azure OpenAI с помощью проверки подлинности без ключа. Запросы приложений к большинству служб Azure должны проходить проверку подлинности с помощью бессерверных или без пароля подключений. Проверка подлинности без ключей обеспечивает улучшенные преимущества управления и безопасности по сравнению с ключом учетной записи, так как для хранения ключа (или строка подключения) нет.

Стандартный блок	Description
Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.

Стандартный блок	Description
Оценка ответов приложения чата	Узнайте, как оценить ответы приложения чата по набору правильных или идеальных ответов (известных как земная истина). Всякий раз, когда вы изменяете приложение чата таким образом, чтобы повлиять на ответы, выполните оценку для сравнения изменений. Это демонстрационное приложение предлагает инструменты, которые можно использовать сегодня, чтобы упростить выполнение вычислений.
Балансировка нагрузки с помощью приложений контейнеров Azure	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует приложения контейнеров Azure для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.
Балансировка нагрузки с помощью Управление API	Узнайте, как добавить балансировку нагрузки в приложение, чтобы расширить приложение чата за пределы маркера Azure OpenAI и квоты модели. Этот подход использует Azure Управление API для создания трех конечных точек Azure OpenAI, а также основного контейнера для направления входящего трафика в одну из трех конечных точек.

Комплексные решения

Комплексные решения — это комплексные эталонные примеры, включая документацию, исходный код и развертывание, чтобы позволить вам принимать и расширять их для собственных целей.

Чат с данными с помощью Azure OpenAI и службы "Поиск ИИ Azure" с помощью .NET

Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.

Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для .NET. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo-csharp .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure Функции Azure	Azure OpenAI Компьютерное зрение Azure Распознаватель документов Azure Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Компания Contoso chat retail Copilot с .NET и семантическим ядром

Этот шаблон реализует Contoso Outdoors, концептуальный магазин, специализирующийся на открытом воздухе для походов и любителей кемпинга. Это виртуальное хранилище улучшает взаимодействие клиентов и поддержку продаж с помощью интеллектуального агента чата. Этот агент используется шаблоном получения дополненного поколения (RAG) в Microsoft Azure AI Stack, обогащенным семантической поддержкой ядра и запроса.

Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub contoso-chat-csharp-prompty .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure	Azure OpenAI Microsoft Entra ID Управляемое удостоверение Azure Azure Monitor Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Studio Azure SQL Хранилище Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0

Автоматизация процессов с речью к тексту и суммированием с помощью .NET и GPT 3.5 Turbo

Этот шаблон — это решение для автоматизации процессов, которое выдает проблемы, сообщаемые работниками по полю и магазином в компании Contoso Manufacturing, производственной компании, которая делает автомобильные батареи. Проблемы разделяются сотрудниками либо в режиме реального времени с помощью входных данных микрофона, либо предварительно записанных в виде звуковых файлов. Решение преобразует входные данные звука из речи в текст, а затем использует LLM и Prompty или Promptflow, чтобы суммировать проблему и возвращать результаты в формате, указанном решением.

Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub с суммированием-openai-csharp-prompty .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure	Преобразование речи в текст Сводка Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo

Чат с данными с помощью Azure OpenAI и службы "Поиск ИИ Azure" с помощью Python

Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и вопросом и ответами (Q&A).

Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для Python. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure	Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище BLOB-объектов Azure Azure Monitor Аналитика документов Azure	GPT 3.5 Turbo GPT 4 GPT 4o GPT 4o-mini

Мульти-модальное творческое написание Copilot с DALL-E

Этот шаблон — это творческое решение для создания нескольких агентов, помогающего пользователям писать статьи. В нем показано, как создавать и работать с агентами ИИ, управляемыми Azure OpenAI.

Сюда входят:

1. Приложение Flask, которое принимает статью и инструкции от пользователя.
2. Агент исследования, использующий API поиска Bing для исследования статьи.
3. Агент продукта, использующий поиск ИИ Azure для поиска семантической сходства связанных продуктов из векторного хранилища.
4. Агент писателя для объединения сведений об исследованиях и продуктах в полезную статью.
5. Агент редактора для уточнения статьи, представленной пользователю.

Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub agent-openai-python-prompty .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Реестр контейнеров Azure Azure Kubernetes	Azure OpenAI Поиск Bing Управляемое удостоверение Azure Azure Monitor Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Studio	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E

Contoso Chat Retail Copilot с AI Studio

Этот шаблон реализует Contoso Chat — розничное решение copilot для Contoso Outdoor, использующее шаблон проектирования дополненного поколения для реагирования чат-бота в ответы розничной торговли и данных клиентов. Клиенты могут задавать вопросы с веб-сайта на естественном языке и получать соответствующие ответы с потенциальными рекомендациями на основе истории покупки - с ответственной практикой ИИ для обеспечения качества и безопасности ответов.

Этот шаблон иллюстрирует комплексный рабочий процесс (GenAIOps) для создания кода на основе RAG с помощью ИИ Azure и запроса. Изучите и развернете этот пример, изучите следующее:

1. Идея и итерацию быстро на прототипах приложений с помощью запроса
2. Развертывание и использование моделей Azure OpenAI для чата, внедрения и оценки
3. Использование службы "Поиск ИИ Azure" (индексы) и Azure Cosmos DB (базы данных) для ваших данных
4. Оценка ответов чата на качество с помощью потоков оценки с помощью ИИ
5. Размещение приложения в качестве конечной точки FastAPI, развернутой в приложениях контейнеров Azure
6. Подготовка и развертывание решения с помощью интерфейса командной строки разработчика Azure
7. Поддержка методик ответственного искусственного интеллекта с помощью оценки безопасности содержимого и оценки

Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub contoso-chat .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure	Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Studio Запрос Azure Cosmos DB	GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 Управляемое время выполнения интеграции (MIR)

Автоматизация процессов с речью к тексту и суммированием с помощью AI Studio

Этот шаблон создает веб-приложение, позволяющее сотрудникам компании Contoso Manufacturing сообщать о проблемах с помощью текста или речи. Входные данные аудио преобразуются в текст, а затем суммируются для выделения важных сведений, а отчет отправляется в соответствующий отдел.

Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub с суммированием-openai-python-promptflow .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure	Azure AI Studio Служба преобразования речи в текст Запрос Управляемое время выполнения интеграции (MIR)	GPT 3.5 Turbo

Помощник по API Analytics Copilot с Python и Azure AI Studio

Этот шаблон — это API помощника для чата с табличными данными и анализа на естественном языке.

Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub помощника-data-openai-python-promptflow .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Служба машинного обучения	Поиск с использованием ИИ Azure Azure AI Studio Управляемое время выполнения интеграции (MIR) Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo GPT 4

Беседуйте с данными с помощью Azure OpenAI и службы "Поиск ИИ Azure" с помощью Java

Этот шаблон — это комплексное решение, демонстрирующее шаблон получения дополненного поколения (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.

Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для Java. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-demo-java .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Служба приложений Azure Приложения-контейнеры Azure Служба Azure Kubernetes	Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище Azure Azure Monitor

Чат с данными с помощью Azure OpenAI и службы "Поиск ИИ Azure" с помощью JavaScript

Этот шаблон является полным комплексным решением, демонстрирующим шаблон создания добавок (RAG), выполняющийся в Azure. Он использует поиск ИИ Azure для получения и больших языковых моделей Azure OpenAI для работы с интерфейсом ChatGPT и Q&A.

Сведения о начале работы с этим шаблоном см. в статье "Начало работы с чатом" с помощью собственного примера данных для JavaScript. Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-search-openai-javascript .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Приложения-контейнеры Azure Служба статических веб-приложений Azure	Azure OpenAI Поиск с использованием ИИ Azure Хранилище Azure Azure Monitor	text-embedding-ada-002

Интерфейс чата Azure OpenAI

Этот шаблон является минимальным веб-компонентом чата OpenAI, который можно подключить к любой серверной реализации в качестве клиента.

Чтобы получить доступ к исходному коду и ознакомиться с подробными сведениями о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub azure-openai-chat-frontend .

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Служба статических веб-приложений Azure	Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI	GPT 3.5 Turbo GPT4

Бессерверный чат ИИ с RAG с помощью LangChain.js

Шаблон — это бессерверный чат-бот искусственного интеллекта с использованием расширенного создания LangChain.js и Azure, использующего набор корпоративных документов для создания ответов на запросы пользователей. Он использует фиктивную компанию contoso Real Estate, и опыт позволяет своим клиентам задавать вопросы о поддержке использования своих продуктов. Пример данных содержит набор документов, описывающих условия обслуживания, политику конфиденциальности и руководство по поддержке.

Сведения о развертывании и запуске этого шаблона см. в статье "Начало работы с бессерверным чатом ИИ с помощью RAG" с помощью LangChain.js. Чтобы получить доступ к исходному коду и прочитать подробные сведения о шаблоне, ознакомьтесь с репозиторием GitHub без сервера-chat-langchainjs GitHub.

Узнайте, как развернуть и запустить этот эталонный шаблон JavaScript.

Этот шаблон демонстрирует использование этих функций.

Решение для размещения Azure	Технологии	Модели ИИ
Служба статических веб-приложений Azure Функции Azure	Поиск с использованием ИИ Azure Azure OpenAI Azure Cosmos DB Хранилище Azure Управляемое удостоверение Azure	GPT4 Mistral Ollama