Compartilhar via

Visão geral das ferramentas do Microsoft Foundry para o servidor MCP do Azure

O servidor MCP Azure permite que você gerencie Azure recursos, incluindo modelos e implantações do Microsoft Foundry, com prompts de linguagem natural. Essa funcionalidade ajuda você a gerenciar rapidamente seus modelos de IA sem precisar se lembrar da sintaxe complexa.

Foundry é uma plataforma para implantar e gerenciar modelos de IA personalizados no Azure. Ele fornece ferramentas e serviços para treinamento, ajuste fino, implantação e monitoramento de modelos de IA em ambientes de produção. Com o Foundry, você pode incorporar mais facilmente recursos de IA em seus aplicativos.

Ao se conectar ao recurso do Foundry, o servidor MCP Azure requer o endpoint ou o grupo resource do recurso Foundry. Para operações que não exigem um recurso específico, como a listagem de modelos disponíveis, nem o ponto de extremidade nem o grupo de recursos são necessários.

Note

parâmetros Tool: as ferramentas do servidor MCP Azure definem parâmetros para os dados necessários para concluir tarefas. Alguns desses parâmetros são específicos para cada ferramenta e estão documentados abaixo. Outros parâmetros são globais e compartilhados por todas as ferramentas. Para obter mais informações, consulte parâmetros de ferramenta.

Agentes: Conectar e iniciar

Conecte-se a um agente de IA Azure específico e execute uma consulta. Esse comando retorna a resposta do agente juntamente com as IDs de thread e de execução para uma possível avaliação.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Conecte-se ao agente: "Conecte-se ao agente 'support-bot' e pergunte 'Qual é o status do ticket nº 12345?'." no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project'"
  • Consultar um agente específico: "Peça ao agente 'sales-bot' pelo relatório de vendas mais recente usando a consulta 'Mostrar-me a receita deste mês' no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales'"
  • Use o contexto: "Conectar-se ao agente 'hr-bot' com a consulta 'Quais são as opções de benefícios?' no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/hr-dept'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Agente Required A ID do agente com o qual interagir.
Consulta Required A consulta enviada ao agente.
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ✅ | Somente leitura: ❌ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Agentes: criar um novo agente

Cria um Foundry Agent que processa mensagens usando um modelo de implantação existente do Foundry de acordo com uma instrução específica do sistema.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Crie um agente de suporte ao cliente: "Crie um agente chamado 'customer-support-bot' usando a implantação 'gpt-4' no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project' com a instrução do sistema 'Você é um agente de suporte ao cliente útil que ajuda com consultas de produtos e solução de problemas'"
  • Crie um assistente de vendas: "Configure um agente chamado 'assistente de vendas' com o modelo de implantação 'gpt-35-turbo' no 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales', que segue a instrução 'Você é um assistente de vendas que ajuda os clientes a encontrar produtos e a fornecer informações de preços'"
  • Crie um chatbot de RH: "Crie um agente chamado 'hr-onboarding-bot' usando a implantação 'gpt-4-turbo' no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/hr-dept' com a instrução 'Você é um especialista em RH que orienta novos funcionários através do processo de integração e responde a perguntas sobre políticas'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.
Implantação de modelo Required Nome da implantação do modelo.
Nome do agente Required Um nome legível para humanos do Agente.
Instrução do sistema Required Instrução do sistema para o agente seguir quando processar mensagens.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ❌ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Agentes: Avaliar um agente

Execute avaliação do agente nos dados do agente. Requer cadeias de caracteres JSON para definições de consulta, resposta e ferramenta.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Avaliar a adesão à tarefa: "Avaliar a consulta 'Quais são as políticas de reembolso?' para "task_adherence" no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project' usando a implantação do OpenAI da Azure 'gpt-4'"
  • Verifique a resolução da intenção: "Avaliar a consulta 'Quais planos de preços você oferece?' para intent_resolution no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales' usando a implantação do Azure OpenAI 'gpt-4'
  • Verify tool accuracy: "Analisar tool_call_accuracy para a consulta 'Verificar inventário do item 5678' no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales-bot' usando a implantação do Azure OpenAI 'gpt-35-turbo'"
  • Avaliar desempenho do agente: "Avaliar a consulta 'Meu aplicativo não inicia' para task_adherence no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support' usando a implantação do Azure OpenAI 'gpt-4'"
  • Avaliação abrangente: "Executar avaliação na consulta 'Quais documentos preciso para integração?' para "task_adherence" no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/hr-dept' usando a implantação do OpenAI da Azure 'gpt-4'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.
Implantação do Azure OpenAI Required O nome de implantação do modelo do Azure OpenAI a ser usado na avaliação.
Consulta Required A consulta enviada ao agente.
Avaliador Required O nome do avaliador a ser usado (intent_resolution, , tool_call_accuracy). task_adherence
Resposta Optional A resposta do agente.
Definições de ferramenta Optional Definições de ferramenta opcionais feitas pelo agente no formato JSON.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Agentes: obtenha o exemplo do agente para o SDK de linguagem

Obtenha exemplos de código para interagir com um Foundry Agent usando o SDK do Foundry e a linguagem de programação de sua escolha.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Obter exemplo de Python: "Mostre-me um exemplo de código Python para interagir com um Foundry Agent"
  • Obter exemplo de C#: "Gerar um exemplo de código csharp para trabalhar com meu agente do Foundry"
  • Obter exemplo de TypeScript: "Forneça um código de exemplo de typescript para se conectar e usar um Foundry Agent"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Linguagem de programação Required A linguagem de programação do SDK para interagir com um Foundry Agent. Os valores com suporte são csharp, python e typescript.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Agentes: Listar agentes

Liste todos os Agentes de IA do Azure em um projeto Foundry. Mostra agentes que podem ser usados para fluxos de trabalho de IA, avaliações e tarefas interativas.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Exibir todos os agentes: "Mostre-me todos os agentes no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Lista por projeto: "Listar todos os agentes de IA no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/customer-service'"
  • Verifique os agentes disponíveis: "Quais agentes eu tenho no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'?"
  • Inventário de agentes: "Preciso de uma lista completa de agentes no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Encontre agentes específicos: "Mostre-me todos os agentes de chatbot no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Agentes: consultar e executar um agente

Consulte um agente e avalie sua resposta em uma única operação. Esse comando retorna os resultados de resposta e avaliação do agente.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Consultar e avaliar: "Agente de consulta 'support-bot' com 'Qual é o status do tíquete 123?'" e avaliar a adesão à tarefa no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project' usando o ponto de extremidade Azure OpenAI 'https://my-openai.openai.azure.com' e a implementação 'gpt-4'
  • Single operation: "Pergunte ao agente 'sales-bot' a consulta 'Mostrar receita mensal' e verifique a resolução de intenções no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales' usando o ponto de extremidade Azure OpenAI 'https://my-openai.openai.azure.com' e o modelo 'gpt-4'"
  • Ação combinada: "Conectar-se ao agente 'hr-bot' com a consulta 'Qual é o processo de integração?' e avaliar a precisão da chamada de ferramenta no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/hr-dept' usando o ponto de extremidade Azure OpenAI 'https://my-openai.openai.azure.com' e a implantação 'gpt-35-turbo'
  • ciclo "Full cycle": "Consultar o agente 'marketing-bot' com 'Sugerir ideias de campanha' e avaliar a adesão à tarefa no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/marketing' usando o ponto de extremidade Azure OpenAI 'https://my-openai.openai.azure.com' e a implantação 'gpt-4'"
  • Verificação de ponta a ponta: Pergunte ao agente 'devops-bot': "Qual é o status da implantação?" e avaliar a resolução de intenção no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/devops' usando o ponto de extremidade Azure OpenAI 'https://my-openai.openai.azure.com' e a implantação 'gpt-4'
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
Azure OpenAI Endpoint Required O URL do endpoint para o serviço Azure OpenAI a ser usado na avaliação.
Implantação do Azure OpenAI Required O nome da implantação do modelo Azure OpenAI.
ID do agente Required A ID do agente com o qual interagir.
Consulta Required A consulta enviada ao agente.
Avaliadores Optional A lista de avaliadores a serem usados para avaliação, separados por vírgulas. Se não for especificado, todos os avaliadores serão usados.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ✅ | Somente leitura: ❌ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Conhecimento: Listar índices de conhecimento

Obtenha uma lista de índices de conhecimento da Foundry:

  • Encontre índices de conhecimento criados em projetos do Foundry.
  • Use esses índices com agentes de IA para recuperação de conhecimento e aplicativos RAG.
  • A lista é atualizada à medida que você cria novos índices ou atualiza os existentes.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Exibir todos os índices: "Mostre-me todos os índices de conhecimento no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Filtrar por projeto: "Listar índices de conhecimento no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-bot'"
  • Pesquisar por nome: "Localizar o índice de conhecimento chamado 'product-faqs' no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Filtrar por etiqueta: "Listar índices de conhecimento etiquetados com 'segurança' no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Mostrar detalhes do índice: "Mostrar detalhes do índice de conhecimento 'atendimento ao cliente' no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Conhecimento: Obter esquema de índice

Obtenha a configuração detalhada do esquema de um índice de conhecimento específico do Foundry.

Esta operação mostra informações abrangentes sobre a estrutura e a configuração de um índice de conhecimento, incluindo definições de campo, tipos de dados, atributos pesquisáveis e outras propriedades de esquema. Use essas informações de esquema para entender como o índice estrutura e indexa seus dados para pesquisa.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Exibir esquema de índice: "Mostre-me o esquema do índice de conhecimento 'product-facts' no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>
Index Required O nome do índice de conhecimento.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Modelos: Listar modelos disponíveis

Liste todos os modelos e implantações do OpenAI Azure disponíveis em um recurso do Foundry. Essa ferramenta recupera informações sobre Azure modelos OpenAI implantados no recurso Foundry, incluindo nomes de modelo, versões, funcionalidades e status de implantação.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Exibir todos os modelos: "Mostre-me todos os modelos de IA disponíveis no Foundry"
  • Filtrar por uso gratuito: "Listar todos os modelos gratuitos disponíveis para criação de protótipos na Foundry que posso usar no playground"
  • Filtrar por uso gratuito: "Listar todos os modelos gratuitos disponíveis para protótipos no Foundry"
  • Filtrar por publicador: "Mostrar-me modelos publicados pela Microsoft no Foundry"
  • Filtrar por licença: "Quais modelos com licença do Apache estão disponíveis na Foundry?"
  • Pesquisar por nome: "Localizar o modelo de lhama no Foundry"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Procurar playground gratuito Optional Se definido como true, retorna uma lista de modelos do Foundry que você também pode usar com o endpoint de inferência do GitHub e o token PAT do GitHub. Se for false, retornará uma lista de modelos do Foundry, independentemente do suporte GitHub. Para saber mais, consulte GitHub Models.
Publicador Optional Um filtro para especificar o publicador dos modelos a serem recuperados.
Licença Optional Um filtro para especificar o tipo de licença dos modelos a serem recuperados.
Modelo Optional O nome do modelo a ser pesquisado.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Modelos: implantar um modelo

Implante um modelo de IA em seu ambiente de Azure. Use este comando para implantar modelos selecionados do Foundry e disponibilizá-los para uso em seus aplicativos.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Implantação com parâmetros necessários: "Implantar o modelo GPT-4 no formato OpenAI na minha conta de serviços de IA no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Especifique o nome da implantação: "Configurar uma implantação denominada inserção de texto para o modelo de inserção do Ada na minha conta de Ferramentas do Foundry no grupo de recursos 'my-resource-group' com o SKU Standard"
  • Incluir a versão do modelo: "Implantar a versão 2 do modelo Llama do Meta na minha conta de Foundry Tools no grupo de recursos 'my-resource-group' com capacidade de escala para 3"
  • Implantar em um grupo de recursos específico: "Criar uma implantação chamada geração de conteúdo com o modelo GPT-4 no meu serviço ai-central no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Configurar o dimensionamento: "Implantar o modelo Claude na minha Ferramenta Foundry no grupo de recursos 'my-resource-group' com escalonamento automático habilitado e capacidade máxima de 5"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Grupo de recursos Required O nome do grupo de recursos Azure. Esse é um contêiner lógico para Azure recursos.
Implantação Required O nome da implantação do modelo Foundry.
Modelo Required O nome do modelo a ser implantado.
Formato de modelo Required O formato do modelo (por exemplo, , OpenAI, Meta). Microsoft
Ferramentas de Fundição Required O nome da conta Foundry Tools para a qual implantar.
Versão do modelo Optional A versão do modelo a ser implantado.
Origem do modelo Optional A origem do modelo.
SKU Optional O nome da SKU para a implantação.
Capacidade de SKU Optional A capacidade de SKU para a implantação.
Tipo de escala Optional O tipo de escala para a implantação.
Capacidade de dimensionamento Optional A capacidade de escalabilidade para a implantação.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ✅ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ❌ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Modelos: Listar implantações de modelo

Listar implantações de modelo em um projeto do Foundry (Serviços Cognitivos). Mostra os modelos de IA implantados no momento no nível do projeto.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Listar implantações de modelos na produção: "Exibir todas as implantações de modelos no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/production'"
  • Verifique o ponto de extremidade específico: "Quais modelos estão implantados no momento no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'?"
  • Exibir implantações regionais: "Listar todas as implantações no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/west-region'"
  • Verificar o status da implantação: "Mostre-me o status de todos os modelos implantados no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project'"
  • Confira os modelos ativos: "Quais modelos de IA estão sendo executados no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/my-project' no momento?"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

OpenAI: Criar completamentos de chat

Crie conclusões de chat usando Azure OpenAI no Foundry. Envie mensagens para modelos de chat do Azure OpenAI implantados no seu recurso Foundry e receba respostas conversacionais geradas por IA. Dá suporte a conversas de vários turnos com histórico de mensagens, instruções do sistema e personalização de resposta.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Saudação simples: "Crie uma conclusão de chat com a matriz de mensagens '[{"role":"user","content":"Olá, como você está hoje?"}]' usando a implantação 'gpt-35-turbo' no recurso 'openai-prod'"
  • Com a mensagem do sistema: "Crie uma conclusão de chat com a mensagem do sistema 'Você é uma assistente prestativa' e a mensagem do usuário 'Explique computação quântica' usando a implantação 'gpt-35-turbo' no recurso 'openai-west'"
  • Controlar a criatividade: "Gerar uma resposta de chat para 'Escrever uma história criativa' utilizando o modelo 'gpt-4' com temperatura de 0,8 e no máximo 150 tokens no recurso 'ai-central'"
  • Resposta determinística: "Crie a conclusão do chat com a mensagem 'Lista 5 fatos sobre Marte' usando a implantação 'gpt-35-turbo' com temperatura 0.1 e semente 12345 no recurso 'ai-services-prod'"
  • Conversa com a história: "Continue a finalização do chat com mensagens: sistema 'Você é um assistente de codificação', usuário 'Como faço para criar uma função no Python?', assistente 'Veja como...', usuário 'Você pode mostrar um exemplo?' usando a implantação 'gpt-4' no recurso 'dev-openai'"
  • Com penalidades para repetição: "Gere a conclusão de 'Descrever os benefícios da computação em nuvem' usando a implementação 'gpt-35-turbo' com penalidade de frequência de 0.5 e de presença de 0.3 no recurso 'ai-services-main'"
  • Resposta de streaming: "Gerar a conclusão do chat de streaming para 'Explicar o aprendizado de máquina passo a passo' usando a implantação 'gpt-4' com fluxo verdadeiro no recurso 'openai-research'"
  • Com sequências de parada: "Criar conclusão para 'Contagem de 1 a 10' usando a implantação 'gpt-35-turbo' com sequências de parada ['5', 'STOP'] no recurso 'ai-test'"
  • User tracking: "Gerar conclusão para 'O que é Azure IA?' usando a implantação 'gpt-4' com o identificador de usuário 'user-123' no recurso 'prod-openai'"
  • Controle ajustado: "Gere a conclusão do chat para 'Resumir este artigo' usando a implantação 'gpt-35-turbo' com temperatura 0.2, top_p 0.9, máximo de 200 tokens e autenticação AAD no recurso 'secure-ai'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Nome do recurso Required O nome do recurso Azure OpenAI.
Implantação Required O nome da implantação do modelo Foundry.
Matriz de mensagens Required Matriz de mensagens na conversa (formato JSON). Cada mensagem deve ter role e content propriedades.
Tokens máximos Optional O número máximo de tokens a gerar na conclusão.
Temperatura Optional Controla a aleatoriedade na saída. Valores mais baixos tornam-no mais determinístico.
Top p Optional Controla a diversidade por meio da amostragem de núcleo (0,0 a 1,0). O padrão é 1.0.
Penalidade de frequência Optional Penaliza novos tokens de acordo com sua frequência (-2.0 a 2.0). O padrão é 0.
Penalidade de presença Optional Penaliza novos tokens com base na sua presença (-2.0 a 2.0). O padrão é 0.
Parar Optional Até quatro sequências nas quais a API irá parar de gerar tokens.
Transmissão Optional Se o progresso parcial deverá ser transmitido de volta. O padrão é false.
Semente Optional Caso especificado, o sistema fará um esforço máximo para amostrar de forma determinística.
User Optional Identificador de usuário opcional para acompanhamento e monitoramento de abuso.
Tipo de autenticação Optional O tipo de autenticação a ser usado. As opções são key (padrão) ou aad.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

OpenAI: Criar inserções

Crie inserções usando Azure OpenAI no Foundry. Gere vetores de incrustação a partir do texto usando implantações do Azure OpenAI no recurso Foundry para pesquisa semântica, comparações de similaridade, agrupamento ou aprendizado de máquina.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Embutimento básico de texto: "Gerar embutimentos para o texto 'Azure OpenAI Service' usando minha implantação 'text-embedding-ada-002' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Criar inserções de vetor: "Criar inserções de vetor para meu texto usando Azure OpenAI com a implantação 'text-embedding-3-large' no recurso 'ai-services-prod' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Incorporação de documentos: "Gerar incorporações para 'Machine learning revoluciona a análise de dados' usando a implantação 'ada-002' no recurso 'embedding-service' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Várias frases: "Criar inserções para o texto 'A computação em nuvem fornece infraestrutura escalonável. Ele habilita a acessibilidade global." usando a minha implantação de embeddings no grupo de recursos 'my-resource-group'
  • Com o acompanhamento do usuário: "Gerar inserções para 'Aplicativos de processamento de linguagem natural' usando a implantação 'text-embedding-3-small' com o identificador de usuário 'analytics-team' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Dimensões específicas: "Criar embeddings para 'Inteligência artificial transforma operações de negócios' usando a implantação denominada 'text-embedding-3-large' com 1536 dimensões no recurso denominado 'ai-central' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Formato Base64: "Gerar embeddings para 'redes neurais de aprendizado profundo' usando a implantação 'ada-002' com codificação em Base64 no recurso 'ml-services' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Texto da pesquisa: "Criar incorporações de vetor para 'Computação quântica demonstra vantagens computacionais em algoritmos específicos' usando minha implantação de incorporação de texto no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Descrição do produto: "Gerar inserções para 'laptop de alto desempenho com unidade de processamento de gráficos avançados' usando a implantação 'text-embedding-3-small' no recurso 'product-ai' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Documentação técnica: "Criar inserções para 'Autenticação de API requer credenciais válidas e cabeçalhos de autorização adequados' usando a implantação 'ada-002' com codificação flutuante no recurso 'docs-embedding' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Grupo de recursos Required O nome do grupo de recursos Azure. Esse é um contêiner lógico para Azure recursos.
Nome do recurso Required O nome do recurso Azure OpenAI.
Implantação Required O nome da implantação do modelo Foundry.
Texto de entrada Required O texto de entrada para o qual gerar inserções.
User Optional Identificador de usuário opcional para acompanhamento e monitoramento de abuso.
Formato de codificação Optional O formato para retornar inserções em (float ou base64).
Dimensões Optional O número de dimensões da saída de incorporação. Só há suporte em alguns modelos.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

OpenAI: Criar compleções

Crie conclusões de texto usando Azure OpenAI no Foundry. Envie um prompt ou uma pergunta para os modelos OpenAI do Azure implantados no seu recurso Foundry e receba respostas de texto geradas. Use isso quando precisar criar conclusões, obter conteúdo gerado por IA, gerar respostas a perguntas ou produzir conclusões de texto de Azure OpenAI com base em qualquer prompt de entrada. Suporta personalização com ajuste da temperatura e número máximo de tokens.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Basic completion: "Criar uma conclusão com o prompt 'O que é Azure?'" usando minha implantação 'gpt-35-turbo' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Com o controle de temperatura: "Gerar conclusão de texto para 'Explicar aprendizado de máquina' usando a implantação 'text-davinci-003' com temperatura 0,3 no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Tokens limitados: "Crie uma conclusão com o prompt 'Escrever um resumo' usando minha implantação 'gpt-4' com no máximo 100 tokens no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Escrita criativa: "Gerar conclusão para 'Conte-me uma história sobre IA' usando a implantação 'gpt-35-turbo' com temperatura de 0,8 e 200 tokens máximos no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Explicação técnica: "Crie a conclusão com o prompt 'Como funciona a computação em nuvem?' usando meu recurso OpenAI 'ai-services-east' e a implantação 'gpt-4' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Grupo de recursos Required O nome do grupo de recursos Azure em que o recurso de IA está hospedado.
Nome do recurso Required O nome do recurso Azure OpenAI.
Implantação Required O nome da implantação.
Texto do prompt Required O texto do comando para enviar ao modelo de conclusão.
Tokens máximos Optional O número máximo de tokens a gerar na conclusão.
Temperatura Optional Controla a aleatoriedade na saída. Valores mais baixos tornam-no mais determinístico.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

OpenAI: Listar modelos e implantações

Liste todos os modelos e implantações do OpenAI disponíveis em um recurso de Azure. Essa ferramenta recupera informações sobre modelos implantados, incluindo nomes de modelo, versões, funcionalidades e status de implantação.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Exibir todos os modelos: "Listar todos os modelos OpenAI no meu recurso 'ai-services-prod' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Verificar implantações: "Mostre-me todos os modelos implantados e seu status no recurso 'openai-east' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Inventário de produção: "Quais modelos estão disponíveis no meu recurso 'production-openai' no grupo de recursos 'my-resource-group'?"
  • Verificação de desenvolvimento: "Listar todos os modelos e implantações no recurso 'dev-ai-services' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Funcionalidades de modelo: "Mostre-me todos os modelos OpenAI disponíveis com suas funcionalidades no recurso 'ai-central' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Status da implantação: "Qual é o status atual de todas as implantações no meu recurso 'openai-west' no grupo de recursos 'my-resource-group'?"
  • Modelos regionais: "Listar todos os modelos disponíveis no meu recurso 'europe-openai' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Visão geral do serviço: "Dê-me uma visão geral completa de modelos e implantações no recurso 'customer-ai' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Versões de modelo: "Mostre-me todas as versões de modelo disponíveis no meu recurso 'ai-services-main' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
  • Auditoria de recursos: "Preciso auditar todos os modelos e implantações do OpenAI no recurso 'enterprise-ai' no grupo de recursos 'my-resource-group'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Grupo de recursos Required O nome do grupo de recursos Azure. Esse é um contêiner lógico para Azure recursos.
Nome do recurso Required O nome do recurso Azure OpenAI.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Recursos: Obter recurso Foundry

Obtenha informações detalhadas sobre os recursos do Foundry, incluindo a URL do ponto de extremidade, a localização, o SKU e todos os modelos implantados com suas configurações. Se um nome de recurso específico for fornecido, retornará apenas detalhes para esse recurso. Se nenhum nome de recurso for fornecido, listará todos os recursos do Foundry na assinatura ou no grupo de recursos.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Obtenha um recurso específico: "Mostre-me detalhes do recurso Foundry 'ai-foundry-prod', incluindo todos os modelos implantados"
  • Listar todos os recursos: "Quais recursos do Foundry eu tenho na minha assinatura?"
  • Recurso com configuração: "Obtenha a URL de endpoint, localização e informações de SKU para meu recurso de fundição 'customer-ai-foundry'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Nome do recurso Optional O nome do recurso Azure OpenAI.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Threads: Criar um novo thread

Cria um thread do agente foundry que contém as mensagens entre o Agente e o usuário.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Criar um thread de suporte: "Criar um novo thread no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project' com a mensagem do usuário 'Preciso de ajuda com o logon da minha conta'"
  • Inicie o thread de conversa: "Criar um thread em 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/customer-service' com a mensagem 'Quais são seus horários comerciais?'"
  • Inicializar o thread de chat: "Inicie um novo thread no ponto de extremidade 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales-bot' com a mensagem do usuário 'Estou interessado em comprar seu plano premium'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.
Mensagem do usuário Required A mensagem do usuário a ser adicionada ao thread.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ❌ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ❌ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Threads: Obter mensagens de threads

Obter mensagens em um thread do agente do Foundry.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Recuperar o histórico da conversa: "Obter todas as mensagens do thread 'thread_abc123xyz' na endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project'"
  • Exibir mensagens de thread: "Mostre-me as mensagens na thread 'thread_456def789' do endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/customer-service'"
  • Verificar o conteúdo do thread: "Recuperar mensagens para a ID do thread 'thread_xyz789abc' em 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales-bot'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.
Thread ID Required O ID do processo thread do Foundry Agent.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Threads: listar todos os threads

Listar os threads do agente do Foundry.

Os prompts de exemplo incluem:

  • Listar todos os threads: "Mostrar todos os threads do agente no endpoint 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/support-project'"
  • Exibir threads do projeto: "Listar todos os threads de 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/customer-service'"
  • Obter o inventário de threads: "Recuperar todos os threads do agente em 'https://my-example-resource.services.ai.azure.com/api/projects/sales-bot'"
Parameter Obrigatório ou opcional Description
Ponto de extremidade Required A URL do endpoint para o projeto ou serviço Foundry no formato https://<resource>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-name>.

Dicas de anotação da ferramenta:

Destrutivo: ❌ | Idempotente: ✅ | Mundo Aberto: ❌ | Somente leitura: ✅ | Segredo: ❌ | Local Necessário: ❌

Conteúdo relacionado

  • Last updated on