Introdução a um modelo de IA

Neste artigo, você encontra, explora e implanta modelos de solução de IA no portal do Foundry.

Os modelos de solução de IA são modelos predefinidos e específicos da tarefa que incluem exemplos de código personalizáveis, serviços de Azure pré-integrados e guias de início rápido hospedados por GitHub. Use modelos para ignorar a configuração de clichês e se concentrar na criação de soluções para casos de uso, como agentes de voz, gerenciamento de versão e unificação de dados.

Importante

Modelos de início, manifestos, exemplos de código e outros recursos disponibilizados por Microsoft ou seus parceiros ("exemplos") foram projetados para ajudar a acelerar o desenvolvimento de agentes e soluções de IA para cenários específicos. Examine todos os recursos fornecidos e teste cuidadosamente o comportamento de saída no contexto do caso de uso. As respostas de IA podem ser imprecisas e as ações de IA devem ser monitoradas com supervisão humana. Saiba mais nos documentos de transparência do Agent Service and Agent Framework.

Agentes e soluções de IA que você cria podem estar sujeitos a requisitos legais e regulatórios, podem exigir licenças ou podem não ser adequados para todos os setores, cenários ou casos de uso. Ao usar qualquer exemplo, você reconhece que Agentes, soluções de IA ou outras saídas criadas usando esses exemplos são exclusivamente de sua responsabilidade e que você cumprirá todas as leis, regulamentos e padrões de segurança relevantes, termos de serviço e códigos de conduta.

Modelos para cenários comuns de IA

Acelere o desenvolvimento usando esses modelos para cenários comuns de IA, incluindo diretrizes de arquitetura e código de exemplo.

Cenário repositório GitHub Documentação
Chat de IA Código de exemplo - Diretrizes de arquitetura: chat do Microsoft Foundry de linha de base
- Recursos README do GitHub
Agentes de IA Código de exemplo - Recursos do GitHub README
Insights da conversa Código de exemplo - Diretrizes de arquitetura: mineração de conhecimento de conversas
- Recursos README do GitHub
Automação de fluxo de trabalho de vários agentes Código de exemplo - Diretrizes de arquitetura: criar uma solução de automação de fluxo de trabalho de vários agentes
- Recursos do GitHub README
Processamento de conteúdo multi modal Código de exemplo - Diretrizes de arquitetura: extrair e mapear informações de conteúdo não estruturado
- Recursos README do GitHub
Geração de documentos Código de exemplo - Diretrizes de arquitetura: criar um sistema de geração de documentos
- Recursos de README do GitHub
Melhoria na reunião com o cliente Código de exemplo - Recursos do README do GitHub
Modernização de código Código de exemplo - Recursos do README do GitHub
Agente de conversação Código de exemplo - Recursos do README do GitHub

Dica

Cada modelo inclui um GITHUB README com instruções de instalação, implantação e personalização. Comece lá para ir pelo caminho mais rápido.

Pré-requisitos

Começar com um aplicativo de exemplo

  1. Entre no Microsoft Foundry. Verifique se o botão New Foundry está ativado. Estas etapas se referem ao Foundry (novo).
  2. Selecione Descobrir na navegação superior direita.
  3. Selecione modelos de solução no painel esquerdo.
  4. Selecione Open no GitHub para exibir todo o aplicativo de exemplo.
  5. Em alguns casos, você também pode exibir um tutorial passo a passo que explica o código de IA.

Explorar o aplicativo de exemplo

Ao visualizar o repositório GitHub para seu exemplo, verifique o arquivo README para obter mais instruções e informações sobre como implantar sua própria versão do aplicativo.

As instruções variam de acordo com o exemplo, mas a maioria inclui como:

  • Abra a solução no local de sua escolha:
    • GitHub Codespaces
    • Contêineres de desenvolvimento do VS Code
    • Seu IDE local
  • Implantar o aplicativo no Azure
  • Testar o aplicativo

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

Implantar e personalizar modelos

A maioria dos modelos dá suporte a opções de implantação rápida que são iniciadas em minutos. Essas arquiteturas e implementações são personalizáveis enquanto permanecem alinhadas com o Well-Architected Framework usando Módulos Verificados do Azure. Use ferramentas como PSRule e TFLint para testar se a implementação modificada está pronta para produção.

Depois de implantar, verifique se o aplicativo está em execução:

  1. Abra a URL de implantação mostrada na saída do terminal.
  2. Confirme se o aplicativo carrega e responde à sua entrada.

Benefícios dos modelos de solução de IA

Os modelos de IA no Microsoft Foundry fornecem:

  • Tempo a valor mais rápido: ignore o código clichê e a configuração da infraestrutura para passar do conceito para a produção rapidamente.
  • Redução da sobrecarga de engenharia: serviços do Azure pré-integrados eliminam o atrito de implantação.
  • Trusted infrastructure: crie com confiança na plataforma de IA segura e escalonável do Microsoft.
  • Base modular e interoperável: dimensionar soluções com eficiência em toda a sua organização.
  • Melhores práticas integradas: use padrões e estruturas comprovadas para soluções prontas para produção.

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