Plantillas de Aplicaciones de IA de Azure: Acelerando el Desarrollo de IA

Las plantillas de aplicaciones de IA proporcionan a los desarrolladores implementaciones de referencia bien soportadas y fácilmente desplegables para poner en marcha sus proyectos de IA. Estas plantillas se clasifican en bloques estándar y soluciones integrales, cada una abordando necesidades y casos de uso específicos de los desarrolladores. Este artículo explora estas plantillas, destacando sus características clave y beneficios para la creación de aplicaciones de IA robustas en Azure.

Los bloques estándar son ejemplos más pequeños y enfocados que apuntan a escenarios y tareas específicas. Muchos de estos bloques demuestran funcionalidades utilizadas en una aplicación de chat integral que aprovecha datos personalizados. Los ejemplos incluyen: * **Balanceo de Carga con Azure Container Apps:** Extiende las capacidades de la aplicación de chat más allá de las cuotas de tokens y modelos de Azure OpenAI. * **Configuración de Seguridad de Documentos:** Asegura que el acceso del usuario a las respuestas de la aplicación de chat se base en sus permisos. * **Evaluación de Respuestas de Aplicaciones de Chat:** Evalúa las respuestas de la aplicación de chat frente a un conjunto de respuestas correctas para comparar cambios. * **Pruebas de Carga con Locust:** Realiza pruebas de carga en aplicaciones de chat de Python para asegurar que no excedan las cuotas de TPM de Azure OpenAI. * **Seguridad de Aplicaciones de IA con Autenticación sin Clave:** Protege las aplicaciones de chat de Python de Azure OpenAI utilizando autenticación sin contraseña.

Las soluciones integrales son ejemplos de referencia de extremo a extremo que incluyen documentación, código fuente e instrucciones de implementación. Estas soluciones están diseñadas para ser adoptadas y extendidas para fines personalizados. Los ejemplos incluyen: * **Chat con Datos usando Azure OpenAI y AI Search (.NET & Python & Java & JavaScript):** Demuestra el patrón de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), utilizando Azure AI Search y Azure OpenAI para interfaces similares a ChatGPT. * **Contoso Chat Retail Copilot (.NET):** Mejora la interacción del cliente con un agente de chat inteligente para una tienda conceptual de venta minorista de artículos para exteriores. * **Automatización de Procesos con Speech-to-Text y Resumen (.NET):** Automatiza el procesamiento de problemas reportados por trabajadores de campo, convirtiendo voz a texto y resumiendo el problema. * **Multi-Modal Creative Writing Copilot (Python):** Una solución multiagente para ayudar a los usuarios a escribir artículos, aprovechando Bing Search y Azure AI Search. * **Contoso Chat Retail Copilot con Azure AI Foundry:** Una solución de copilot minorista que utiliza el patrón RAG para responder a consultas de datos de venta minorista y de clientes. * **Automatización de Procesos con Speech-to-Text y Resumen (Python):** Crea una aplicación web para que los empleados informen problemas por texto o voz, resumiendo la información para los departamentos relevantes. * **API Analytics Copilot (Python):** Un asistente de API para chatear con datos tabulares y realizar análisis de lenguaje natural. * **Asistente Bancario con Arquitectura Multiagente (Java):** Un asistente personal bancario diseñado para transformar las interacciones de los usuarios con la información de cuentas bancarias y funciones de pago.

La plantilla Chat con Datos es una solución integral que demuestra el patrón de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Aprovecha Azure AI Search para la recuperación de información y los modelos de lenguaje grandes de Azure OpenAI para potenciar una interfaz de preguntas y respuestas similar a ChatGPT. Esta plantilla está disponible en varios idiomas, incluyendo .NET, Python, Java y JavaScript, lo que la hace accesible a una amplia gama de desarrolladores. Muestra la integración de servicios de Azure para crear una aplicación de chat potente e inteligente.

La plantilla Contoso Chat Retail Copilot implementa una tienda virtual que mejora las interacciones con los clientes y el soporte de ventas a través de un agente de chat inteligente. Este agente utiliza el patrón de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) dentro del Microsoft Azure AI Stack, enriquecido con semantic kernel y soporte de consultas. Proporciona una interfaz conversacional para que los clientes hagan preguntas y reciban respuestas relevantes basadas en su historial de compras, garantizando prácticas de IA responsables para la calidad y la seguridad.

Esta plantilla automatiza el procesamiento de problemas reportados por trabajadores de campo en una empresa de fabricación. Convierte las entradas de audio de voz a texto y luego utiliza LLMs para resumir el problema, devolviendo los resultados en un formato estructurado. Esta solución agiliza el proceso de informes, facilitando a los empleados la comunicación de problemas y a la empresa su resolución eficiente. Aprovecha las capacidades de voz a texto de Azure y las técnicas de resumen para proporcionar una solución de automatización integral.

El Multi-Modal Creative Writing Copilot es una solución creativa para construir múltiples agentes que ayudan a los usuarios a escribir artículos. Demuestra cómo crear y trabajar con agentes de IA gestionados por Azure OpenAI. La solución incluye una aplicación Flask, un agente de investigación que utiliza la API de Bing Search, un agente de productos que utiliza Azure AI Search, un agente de redacción para combinar información de investigación y productos, y un agente editor para refinar el artículo. Esta plantilla muestra el poder de los agentes de IA para mejorar el proceso de escritura.

Este proyecto está diseñado como una prueba de concepto (PoC) para explorar el innovador campo de la generación de IA en el contexto de arquitecturas multiagente. Utilizando la plataforma de orquestación de IA Java y Microsoft Semantic Kernel, el objetivo es crear una aplicación web de chat para demostrar la efectividad y fiabilidad del uso de agentes generados por IA para transformar las interacciones de los usuarios con clics web en conversaciones en lenguaje natural, al tiempo que se maximiza el uso de los datos y API de carga de trabajo existentes. El caso de uso principal gira en torno a un asistente personal bancario diseñado para cambiar la forma en que los usuarios interactúan con la información de sus cuentas bancarias, el historial de transacciones y las funciones de pago.

Esta plantilla es un chatbot de IA sin servidor que utiliza LangChain.js y Azure, aprovechando un conjunto de documentos empresariales para generar respuestas a las consultas de los usuarios. Utiliza una empresa ficticia, Contoso Real Estate, y la experiencia permite a sus clientes hacer preguntas sobre el soporte para el uso de sus productos. Los datos de ejemplo contienen un conjunto de documentos que describen los términos de servicio, la política de privacidad y la guía de soporte. Esta plantilla muestra la integración de LangChain.js y los servicios de Azure para crear una aplicación de chat potente e inteligente.

Las plantillas de aplicaciones de IA en Azure proporcionan un valioso punto de partida para los desarrolladores que buscan crear aplicaciones inteligentes. Al ofrecer soluciones preconstruidas y bloques estándar, estas plantillas aceleran el proceso de desarrollo y garantizan implementaciones de alta calidad. Ya sea que esté creando una aplicación de chat, automatizando procesos o desarrollando un sistema multiagente, las plantillas de aplicaciones de IA de Azure ofrecen las herramientas y los recursos que necesita para tener éxito.