Azure AI 애플리케이션 템플릿: AI 개발 가속화

AI 애플리케이션 템플릿은 개발자에게 잘 지원되고 쉽게 배포할 수 있는 참조 구현을 제공하여 AI 프로젝트를 시작할 수 있도록 합니다. 이러한 템플릿은 표준 블록과 포괄적인 솔루션으로 분류되며, 각각 특정 개발자 요구 사항과 사용 사례를 다룹니다. 이 문서는 이러한 템플릿을 탐색하고 Azure에서 강력한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 주요 기능과 이점을 강조합니다.

표준 블록은 특정 시나리오와 작업을 대상으로 하는 작고 집중된 예제입니다. 이러한 블록 중 다수는 사용자 지정 데이터를 활용하는 포괄적인 채팅 애플리케이션에 사용되는 기능을 시연합니다. 예는 다음과 같습니다: * **Azure Container Apps를 사용한 로드 밸런싱:** Azure OpenAI 토큰 및 모델 할당량을 초과하는 채팅 애플리케이션 기능을 확장합니다. * **문서 보안 구성:** 채팅 애플리케이션 응답에 대한 사용자 액세스가 권한을 기반으로 하도록 합니다. * **채팅 애플리케이션 응답 평가:** 올바른 답변 세트에 대해 채팅 애플리케이션 응답을 평가하여 변경 사항을 비교합니다. * **Locust를 사용한 로드 테스트:** Python 채팅 애플리케이션에 대한 로드 테스트를 수행하여 Azure OpenAI TPM 할당량을 초과하지 않도록 합니다. * **키리스 인증으로 AI 애플리케이션 보안:** 암호 없는 인증을 사용하여 Azure OpenAI Python 채팅 애플리케이션을 보호합니다.

포괄적인 솔루션은 문서, 소스 코드 및 배포 지침을 포함하는 엔드투엔드 참조 예제입니다. 이러한 솔루션은 사용자 지정 목적으로 채택 및 확장되도록 설계되었습니다. 예는 다음과 같습니다: * **Azure OpenAI 및 AI Search를 사용한 데이터 채팅(.NET & Python & Java & JavaScript):** Azure AI Search 및 Azure OpenAI를 활용하여 ChatGPT와 유사한 인터페이스를 제공하는 검색 증강 생성(RAG) 패턴을 시연합니다. * **Contoso Chat Retail Copilot(.NET):** 개념적인 야외 소매점을 위한 지능형 채팅 에이전트로 고객 상호 작용을 향상시킵니다. * **음성-텍스트 및 요약을 사용한 프로세스 자동화(.NET):** 현장 작업자가 보고한 문제를 자동화하고 음성을 텍스트로 변환하며 문제를 요약합니다. * **다중 모달 창의적 글쓰기 코파일럿(Python):** Bing Search 및 Azure AI Search를 활용하여 사용자의 기사 작성을 지원하는 다중 에이전트 솔루션입니다. * **Azure AI Foundry를 사용한 Contoso Chat Retail Copilot:** 소매 및 고객 데이터 쿼리에 응답하기 위해 RAG 패턴을 사용하는 소매 코파일럿 솔루션입니다. * **음성-텍스트 및 요약을 사용한 프로세스 자동화(Python):** 직원이 텍스트 또는 음성을 통해 문제를 보고할 수 있는 웹 애플리케이션을 만들고 관련 부서에 정보를 요약합니다. * **API 분석 코파일럿(Python):** 테이블 형식 데이터와 채팅하고 자연어 분석을 수행하기 위한 API 도우미입니다. * **다중 에이전트 아키텍처를 사용한 은행 도우미(Java):** 은행 계좌 정보 및 결제 기능과의 사용자 상호 작용을 변환하도록 설계된 개인 은행 도우미입니다.

데이터 채팅 템플릿은 검색 증강 생성(RAG) 패턴을 시연하는 포괄적인 솔루션입니다. 정보 검색을 위해 Azure AI Search를 사용하고 ChatGPT와 유사한 Q&A 인터페이스를 지원하기 위해 Azure OpenAI의 대규모 언어 모델을 활용합니다. 이 템플릿은 .NET, Python, Java 및 JavaScript를 포함한 여러 언어로 제공되어 광범위한 개발자가 액세스할 수 있습니다. 강력하고 지능적인 채팅 애플리케이션을 만들기 위한 Azure 서비스의 통합을 보여줍니다.

Contoso Chat Retail Copilot 템플릿은 지능형 채팅 에이전트를 통해 고객 상호 작용 및 판매 지원을 향상시키는 가상 상점을 구현합니다. 이 에이전트는 Microsoft Azure AI Stack 내에서 검색 증강 생성(RAG) 패턴을 사용하며, 시맨틱 커널 및 쿼리 지원으로 강화됩니다. 고객이 질문하고 구매 내역을 기반으로 관련 답변을 받을 수 있는 대화형 인터페이스를 제공하여 품질 및 안전을 위한 책임 있는 AI 관행을 보장합니다.

이 템플릿은 제조 회사에서 현장 작업자가 보고한 문제를 처리하는 과정을 자동화합니다. 음성 입력을 텍스트로 변환한 다음 LLM을 사용하여 문제를 요약하고 결과를 구조화된 형식으로 반환합니다. 이 솔루션은 보고 프로세스를 간소화하여 직원이 문제를 더 쉽게 전달하고 회사가 효율적으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다. Azure의 음성-텍스트 기능과 요약 기술을 활용하여 포괄적인 자동화 솔루션을 제공합니다.

다중 모달 창의적 글쓰기 코파일럿은 사용자의 기사 작성을 지원하는 여러 에이전트를 구축하기 위한 창의적인 솔루션입니다. Azure OpenAI에서 관리하는 AI 에이전트를 생성하고 작업하는 방법을 시연합니다. 이 솔루션에는 Flask 애플리케이션, Bing Search API를 사용하는 연구 에이전트, Azure AI Search를 사용하는 제품 에이전트, 연구 및 제품 정보를 결합하는 작성 에이전트, 기사를 다듬는 편집 에이전트가 포함됩니다. 이 템플릿은 글쓰기 프로세스를 향상시키는 AI 에이전트의 힘을 보여줍니다.

이 프로젝트는 다중 에이전트 아키텍처의 맥락에서 AI 생성의 혁신적인 분야를 탐구하기 위한 개념 증명(PoC)으로 설계되었습니다. Java 및 Microsoft Semantic Kernel AI 오케스트레이션 플랫폼을 사용하여 웹 클릭과의 사용자 상호 작용을 자연어 대화로 변환하는 효과와 신뢰성을 시연하는 채팅 웹 애플리케이션을 만드는 것을 목표로 하며, 기존 워크로드 데이터 및 API의 사용을 극대화합니다. 주요 사용 사례는 사용자가 은행 계좌 정보, 거래 내역 및 결제 기능과 상호 작용하는 방식을 변경하도록 설계된 개인 은행 도우미를 중심으로 합니다.

이 템플릿은 LangChain.js 및 Azure를 사용하는 서버리스 AI 챗봇으로, 일련의 엔터프라이즈 문서를 활용하여 사용자 쿼리에 대한 응답을 생성합니다. 가상의 회사인 Contoso Real Estate를 사용하며, 이 경험을 통해 고객은 제품 사용 지원에 대한 질문을 할 수 있습니다. 샘플 데이터에는 서비스 약관, 개인 정보 보호 정책 및 지원 가이드를 설명하는 문서 세트가 포함되어 있습니다. 이 템플릿은 LangChain.js 및 Azure 서비스의 통합을 보여주어 강력하고 지능적인 채팅 애플리케이션을 만듭니다.

Azure의 AI 애플리케이션 템플릿은 지능형 애플리케이션을 구축하려는 개발자에게 귀중한 시작점을 제공합니다. 사전 구축된 솔루션과 표준 블록을 제공함으로써 이러한 템플릿은 개발 프로세스를 가속화하고 고품질 구현을 보장합니다. 채팅 애플리케이션을 구축하든, 프로세스를 자동화하든, 다중 에이전트 시스템을 만들든, Azure의 AI 애플리케이션 템플릿은 성공에 필요한 도구와 리소스를 제공합니다.