strumenti e agenti del linguaggio Azure

Azure Language in Foundry Tools fornisce agenti ed endpoint per la creazione di applicazioni di conversazione. Questi strumenti combinano le funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale del linguaggio Azure con le esperienze dell'agente Foundry Microsoft.

Questo articolo presenta le integrazioni del linguaggio di Azure disponibili in Foundry Tools:

• Endpoint del server del protocollo di contesto del modello linguistico di Azure (MCP).
• Agente di routing degli intenti che combina CLU (Conversational Language Understanding) e CQA (Custom Question Answering).
• Agente di risposta esatta alle domande che usa CQA per restituire risposte curate e deterministiche.

La tabella seguente riepiloga ogni integrazione che consente di scegliere quella più adatta allo scenario:

Concetti chiave

• Agente: un'esperienza di intelligenza artificiale in grado di interpretare l'input dell'utente e scegliere azioni o strumenti per completare le attività.
• Strumento: una funzionalità che un agente può chiamare per recuperare informazioni o eseguire azioni.
• Model Context Protocol (MCP): protocollo aperto per esporre strumenti e dati contestuali agli agenti e ai modelli linguistici di grandi dimensioni.
• Risorse connesse e connessioni: configurazione in Microsoft Foundry che consente a un agente di accedere a servizi esterni (incluse le credenziali).

server MCP Azure Linguaggio (anteprima)

Il server MCP Azure Language nel portale Foundry connette gli agenti ai servizi di linguaggio Azure tramite il protocollo MCP (Model Context Protocol). Questa integrazione consente di creare applicazioni conversazionali che possono chiamare le funzionalità linguistiche di Azure come strumenti.

Il server MCP espone le funzionalità linguistiche di Azure tramite un endpoint adatto agli agenti che supporta flussi di lavoro in tempo reale.

Funzionalità principali

• Elaborazione del linguaggio: accesso alle funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di Azure, tra cui Riconoscimento di entità nominate, Analisi del testo per la salute, Comprensione del linguaggio conversazionale, Risposte a domande personalizzate, Rilevamento del linguaggio, Analisi del sentiment, Sintesi, Estrazione di frasi chiave e redazione di informazioni personali identificabili.

• distribuzione Local deployment: Azure Language fornisce anche un server MCP locale che è possibile ospitare nel proprio ambiente. Per indicazioni sull'installazione, vedere la guida introduttiva del server Azure Language MCP nel repository degli esempi di Azure Language .

• Endpoint MCP server remoto

  https://{foundry-resource-name}.cognitiveservices.azure.com/language/mcp?api-version=2025-11-15-preview
  

Prerequisiti

Per usare il server MCP del linguaggio Azure con gli agenti:

• Sottoscrizione Azure. Crearne uno gratuitamente.
• Una risorsa e un progetto di Foundry. È necessario il ruolo di Collaboratore o Proprietario del gruppo di risorse.
• Una risorsa linguaggio di Azure.
• Una connessione configurata nel progetto Foundry in modo che l'agente possa eseguire l'autenticazione all'endpoint del linguaggio di Azure.

Per informazioni dettagliate sulla configurazione della connessione, vedere Creare una connessione.

Considerazioni sulla sicurezza

Se si esegue l'autenticazione con le chiavi API, considerare le chiavi come segreti:

• Archiviare le chiavi in un archivio segreto sicuro e ruotarle regolarmente.
• Evitare di incorporare chiavi direttamente nel codice sorgente, negli script o nella documentazione.

Limitazioni

Alcune configurazioni di Foundry limitano i server MCP che è possibile usare. Ad esempio, i progetti Foundry protetti dalla rete possono richiedere server MCP accessibili pubblicamente. Per informazioni dettagliate, vedere Connettersi ai server del protocollo di contesto del modello (anteprima).

Agente di routing degli intenti di lingua di Azure (anteprima)

L'agente di routing degli intenti nel portale Foundry gestisce i flussi di conversazione combinando la classificazione degli intenti con la fornitura delle risposte. Consente di instradare le domande degli utenti alle risposte curate quando possibile e di eseguire il fallback ad altri approcci quando necessario.

L'agente, basato sulle funzionalità di comprensione del linguaggio naturale del linguaggio Azure, elabora l'input dell'utente attraverso i livelli. Il sistema analizza i messaggi per comprendere le intenzioni, quindi è possibile implementare la logica per instradare le richieste attraverso canali appropriati in base ai livelli di attendibilità.

L'agente assegna priorità al comportamento deterministico, rendendolo adatto alle applicazioni aziendali in cui la coerenza è importante.

Prerequisiti

Prima di configurare l'agente di routing delle finalità, assicurarsi di disporre delle risorse e delle configurazioni seguenti:

• sottoscrizione Azure: Crearne una gratuitamente. È necessario un ruolo di Collaboratore o Proprietario nel gruppo di risorse.

• Risorsa Foundry: è necessaria una risorsa Foundry attiva per ospitare l'agente.

• Project resources: Creare progetti CLU e CQA usando uno dei tipi di risorse seguenti:

  • Risorsa fonderia.
  • Risorsa per l'hub di intelligenza artificiale.
  • Risorsa di Azure per il linguaggio.

• Distribuzioni di progetti: Distribuire i seguenti progetti necessari:

  • Distribuzione personalizzata delle risposte alle domande (CQA). Vedere Panoramica di CQA.
  • Distribuzione di conversational Language Understanding (CLU). Consulta Panoramica di CLU.

• Configurazione connessione personalizzata: configurare una connessione personalizzata tra il progetto dell'agente e le risorse del linguaggio Azure. Per la procedura di configurazione completa della connessione, vedere Configurare una connessione personalizzata.

Funzionalità chiave

• Classificazione Intent: Conversational Language Understanding (CLU) analizza gli enunciati degli utenti per identificare gli intenti ed estrarre entità. Il sistema riconosce i modelli di conversazione e comprende il contesto.

• Recapito delle risposte: CQA (Question Answering) personalizzato fornisce risposte ricavate da fonti di conoscenze curate. Questa funzionalità garantisce agli utenti di ricevere informazioni coerenti in linea con gli standard dell'organizzazione.

• Gestione delle conoscenze: è possibile gestire le definizioni delle finalità nei progetti CLU e gestire coppie di risposte alle domande nei progetti CQA. Questa funzionalità fornisce supervisione per le funzionalità della knowledge base e della risposta dell'agente.

• Elaborazione del fallback: è possibile aggiungere la generazione aumentata tramite recupero all'agente per gestire i casi limite e le domande non comuni usando le fonti di conoscenza approvate.

Ottenere il modello

Scarica il codice del modello di instradamento delle intenzioni con Azure Developer CLI (azd):

azd ai agent init -m azureml://registries/azureml-staging/agentmanifests/intent_routing_agent/versions/1

Al termine del comando, il modello genera una directory del progetto con file di configurazione e codice di esempio.

Agente di risposta a domande esatte di Azure Language (versione di anteprima)

L'agente Exact Question Answering nel portale foundry fornisce risposte alle domande aziendali frequenti tramite una soluzione completamente gestita senza codice. Questo agente fornisce risposte coerenti alle query, garantendo al contempo la governance e il controllo della qualità.

L'agente combina le funzionalità del servizio agente Foundry con la tecnologia di risposta alle domande personalizzata . Questa integrazione crea una soluzione con una configurazione minima, offrendo prestazioni e supervisione.

L'agente funziona bene per gli scenari in cui l'accuratezza delle risposte è importante, ad esempio il servizio clienti, le operazioni dell'help desk o il recapito delle informazioni di conformità.

È anche possibile creare l'agente direttamente dal progetto CQA nel portale foundry. Per altre informazioni, vedere Creare e distribuire un agente CQA.

Prerequisiti

Prima di configurare l'agente di risposta alle domande esatta, assicurarsi di disporre delle risorse e delle configurazioni seguenti:

• sottoscrizione Azure: Crearne una gratuitamente. È necessario un ruolo di Collaboratore o Proprietario nel gruppo di risorse.

• Risorsa Foundry: è necessaria una risorsa Foundry attiva per ospitare l'agente.

• Project resources: Creare il project CQA usando uno dei tipi di risorsa seguenti:

  • Risorsa fonderia.
  • Risorsa per l'hub di intelligenza artificiale.
  • Risorsa di Azure per il linguaggio.

• Distribuzione progetto: Distribuire i progetti necessari seguenti:

  • Distribuzione personalizzata delle risposte alle domande (CQA). Vedere Panoramica di CQA.

• Configurazione connessione personalizzata: configurare una connessione personalizzata tra il progetto dell'agente e le risorse del linguaggio Azure. Per la procedura di configurazione completa della connessione, vedere Configurare una connessione personalizzata.

Ottenere il modello

Scaricare il codice esatto del modello di risposta alle domande con l'interfaccia della riga di comando per sviluppatori Azure (azd):

azd ai agent init -m azureml://registries/azureml-staging/agentmanifests/exact_question_answering_agent/versions/1

Al termine del comando, il modello genera una directory del progetto con file di configurazione e codice di esempio.

Funzionalità chiave

• Integrazione del servizio Agent: l'agente integra il servizio Agent con Risposta alle domande all'interno dei servizi linguistici di Azure. Questa integrazione elimina i requisiti di configurazione complessi e fornisce l'accesso alle funzionalità di sicurezza e monitoraggio aziendali.

• Distribuzione senza codice: le organizzazioni possono distribuire e configurare l'agente tramite l'interfaccia visiva Foundry senza scrivere codice personalizzato. Questo approccio consente agli stakeholder aziendali di partecipare alla creazione e alla manutenzione della knowledge base.

• Gestione delle informazioni: è possibile gestire coppie di domande-risposte nei progetti CQA, fornendo il controllo sulla knowledge base dell'agente e garantendo l'accuratezza della risposta.

• Risposta deterministica: l'agente restituisce risposte verbatim esatte, come definito nelle risposte al progetto CQA, garantendo risposte coerenti e controllabili alle domande.

• Elaborazione del fallback: È possibile aggiungere la generazione di dati aumentata tramite recupero (RAG) per gestire le query all'esterno della base di conoscenza predefinita, utilizzando fonti di contenuto aziendali approvate.

Configurare una connessione personalizzata

Sia l'agente di routing delle finalità che l'agente di risposta alle domande esatte richiedono una connessione personalizzata tra il progetto dell'agente e le risorse del linguaggio Azure. Per configurare la connessione, seguire questa procedura:

1. Nel Centro gestione progetti agente selezionare Risorse connesse.
2. Selezionare Chiavi personalizzate quando si aggiunge la connessione personalizzata.
3. Aggiungere una coppia chiave-valore con Ocp-Apim-Subscription-Key come nome della chiave e la chiave di risorsa come valore.
4. Per le risorse di Foundry e dell'hub di intelligenza artificiale, trovare la chiave di risorsa nella pagina di panoramica delle risorse nel Centro di gestione del portale di Foundry.
5. Per qualsiasi tipo di risorsa, è anche possibile trovare la chiave nel portale di Azure.

Per istruzioni dettagliate sulla connessione, vedere Creare una connessione.

Per verificare che la connessione funzioni, inviare un messaggio di test all'agente. Se l'agente restituisce una risposta dalla knowledge base CQA, la connessione viene configurata correttamente.

Risoluzione dei problemi

• L'agente restituisce errori di autenticazione: verificare che la connessione usi il nome dell'intestazione Ocp-Apim-Subscription-Key e che il valore corrisponda alla chiave della risorsa Azure Language.
• L'agente non usa CLU o CQA come previsto: verificare che i progetti CLU e CQA siano distribuiti e che l'agente sia connesso alle risorse corrette.
• Le risposte sono poco attendibili o irrilevanti: esaminare i dati di training delle finalità CLU e le coppie di domande-risposta CQA, quindi ridistribuire i progetti.
• Il server MCP restituisce un errore di connessione o 404: verificare che l'URL dell'endpoint usi il nome della risorsa Foundry e la versione dell'API corretti. Verificare che la risorsa lingua Azure si trova in un'area supportata.
• Il comando azd ai agent init ha esito negativo: assicurarsi di avere la versione più recente dell'interfaccia della riga di comando per sviluppatori Azure Developer installata e di aver eseguito l'accesso con azd auth login.

Contenuto correlato

• Configurare le risorse di Azure per Foundry
• Creare e distribuire un agente CQA
• Collegarsi ai server del Protocollo del Contesto Modello (anteprima)