Einleitung

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Ihre Organisation übernimmt KI-Agents, um Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu steigern. Aber Sie entdecken eine grundlegende Herausforderung: Wie skalieren Sie Agents über einfache, vordefinierte Aufgaben hinaus?

Die wahre Macht von KI-Agents entsteht, wenn sie auf das Wissen Ihrer Organisation zugreifen können. Dieses Wissen umfasst Ihre Richtlinien, Verfahren, Produktdokumentation, Supportartikel und domänenübergreifende Expertise.

Herkömmliche KI-Agents haben erhebliche Einschränkungen. Sie können nicht auf Ihre privaten Daten zugreifen, sind durch Stichtage für das verfügbare Wissen eingeschränkt und generieren allgemeine Antworten ohne den Kontext Ihres Unternehmens. Wenn sie keine faktenbezogene Grundlage haben, erstellen sie häufig falsche Informationen.

Wenn Sie wissensfähige Agents erstellen möchten, stellen Sie sich komplexe technische Herausforderungen. Sie müssen eine Verbindung mit Datenquellen herstellen, Blockierungsstrategien implementieren, Vektordatenbanken erstellen und Zugriffssteuerungen verwalten. Jedes Team geht diese Probleme immer wieder an.

Foundry IQ ist die einheitliche Wissensplattform von Microsoft, die transformiert, wie Ihre KI-Agents auf Organisationsdaten zugreifen. Anstatt für jedes Projekt benutzerdefinierte Pipelines zur Retrieval Augmented Generation (RAG) neu zu erstellen, erhalten Sie ein gemeinsames System für Wissensmanagement. Mehrere Agents können auf die gleichen Wissensdatenbanken zugreifen, und Verbesserungen an diesen Wissensdatenbanken profitieren sofort von jedem verbundenen Agenten.

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie Folgendes:

  • Erläutern, wie RAG das Wissensproblem löst, indem Agenten mit Echtzeitinformationen verbunden werden
  • Beschreiben, wie Foundry IQ eine gemeinsame Wissensplattform bietet, auf die mehrere Agents zugreifen können
  • Konfigurieren von Datenquellen für Wissensdatenbanken, einschließlich Azure AI Search, Blob Storage, SharePoint und OneLake
  • Konfigurieren von Agentanweisungen zum Steuern des Abrufverhaltens und Sicherstellen konsistenter Zitate
  • Testen und Überwachen des Agentenabrufs, um die Qualität in der Produktion aufrechtzuerhalten.

Beginnen wir damit, zu entdecken, wie die Retrieval Augmented Generation (RAG) einfache Agents in leistungsstarke, wissensgestützte Assistenten verwandelt.