Comece com um modelo de IA

Neste artigo, encontra, explora e implementa modelos de soluções de IA a partir do portal Foundry.

Os templates de soluções de IA são modelos pré-construídos, específicos para tarefas, que incluem exemplos de código personalizáveis, serviços Azure pré-integrados e guias de início rápido alojados no GitHub. Use modelos para evitar a configuração padrão e foque-se em construir soluções para casos de uso como agentes de voz, gestão de lançamentos e unificação de dados.

Importante

Modelos iniciais, manifestos, exemplos de código e outros recursos disponibilizados pela Microsoft ou pelos seus parceiros ("exemplos") são concebidos para ajudar a acelerar o desenvolvimento de agentes e soluções de IA para cenários específicos. Revise todos os recursos fornecidos e teste cuidadosamente o comportamento dos resultados no contexto do seu caso de uso. As respostas da IA podem ser imprecisas e as ações da IA devem ser monitorizadas com supervisão humana. Saiba mais nos documentos de transparência do Serviço ao Agente e do Quadro do Agente.

Agentes e soluções de IA que cria podem estar sujeitos a requisitos legais e regulamentares, podem exigir licenças ou podem não ser adequados para todos os setores, cenários ou casos de uso. Ao utilizar qualquer amostra, reconhece que agentes, soluções de IA ou outros resultados criados a partir dessas amostras são da sua responsabilidade exclusiva, e que irá cumprir todas as leis, regulamentos e normas de segurança relevantes, termos de serviço e códigos de conduta relevantes.

Modelos para cenários comuns de IA

Acelere o desenvolvimento utilizando estes modelos para cenários comuns de IA, incluindo código de exemplo e orientações de arquitetura.

Cenário Repositório GitHub Documentação
Chat de IA - Orientação para arquitetura: chat Foundry da Microsoft Baseline
- Recursos README do GitHub
Agentes de IA - Recursos README do GitHub
Perceções sobre conversas Código de exemplo - Orientação de arquitetura: Mineração de conhecimento por conversa
- Recursos README do GitHub
Automação de fluxos de trabalho multi-agente Código de exemplo - Orientação de arquitetura: Construir uma solução de automação de fluxos de trabalho com múltiplos agentes
- Recursos README do GitHub
Processamento de conteúdos multimodal Código de exemplo - Orientação de arquitetura: extrair e mapear informação de conteúdos não estruturados
- Recursos README do GitHub
Geração de documentos Código de exemplo - Orientação de arquitetura: Construa um sistema de geração de documentos
- Recursos README do GitHub
Melhoria das reuniões com clientes Código de exemplo - Recursos README do GitHub
Modernização do código Código de exemplo - Recursos README do GitHub
Agente conversacional - Recursos README do GitHub

Dica

Cada modelo inclui um README do GitHub com instruções de configuração, implementação e personalização. Começa por aí para o caminho mais rápido a seguir.

Pré-requisitos

Comece com uma aplicação de exemplo

  1. Iniciar sessão no Microsoft Foundry. Certifica-te de que a opção New Foundry está ativada. Estes passos referem-se à Foundry (new).
  2. Selecione Descobrir no canto superior direito da navegação.
  3. Selecione Modelos de Solução no painel esquerdo.
  4. Selecione Abrir em GitHub para visualizar toda a aplicação da amostra.
  5. Em alguns casos, pode também ver um tutorial passo a passo que explica o código da IA.

Explore a aplicação de exemplo

Quando consultar o repositório do GitHub para o seu exemplo, consulte o README para mais instruções e informações sobre como implementar a sua própria versão da aplicação.

As instruções variam consoante o exemplo, mas a maioria inclui como:

  • Abra a solução no local que preferir:
    • GitHub Codespaces
    • Contentores de Desenvolvimento do VS Code
    • O seu IDE local
  • Implementar a aplicação no Azure
  • Testar a aplicação

O README inclui também informações sobre a aplicação, como o caso de uso, arquitetura e informações sobre preços.

Implementar e personalizar modelos

A maioria dos templates suporta opções de implementação rápida que são lançadas em minutos. Estas arquiteturas e implementações são personalizáveis, mantendo-se em alinhamento com o Well-Architected Framework através do uso de Módulos Verificados Azure. Use ferramentas como PSRule e TFLint para testar se a sua implementação modificada está pronta para produção.

Depois de implementar, verifique se a aplicação está a correr:

  1. Abra a URL de implementação mostrada na saída do terminal.
  2. Confirma que a aplicação carrega e responde às suas entradas.

Benefícios dos modelos de soluções de IA

Os modelos de IA no Microsoft Foundry fornecem:

  • Redução do tempo para obtenção de valor: Evite código boilerplate e a configuração da infraestrutura para avançar rapidamente do conceito à produção.
  • Redução da sobrecarga de engenharia: Os serviços de Azure pré-integrados eliminam atritos de implementação.
  • Trusted infrastructure: Construa com confiança na plataforma de IA segura e escalável da Microsoft.
  • Base modular e interoperável: Escale as soluções de forma eficiente em toda a sua organização.
  • Boas práticas incorporadas: Utilize padrões e quadros comprovados para soluções prontas para produção.