Développer des applications qui utilisent des services Azure AI

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Cet article fournit de la documentation, des exemples et d’autres ressources pour apprendre à développer des applications qui utilisent Azure OpenAI Service et d’autres services Azure AI.

Modèles de référence Azure AI

Les modèles de référence Azure AI vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer. Ils font office de point de départ de haute qualité pour vos applications intelligentes. Les solutions de bout en bout fournissent des applications de référence populaires et complètes. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques.

Solutions de bout en bout

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Bien démarrer avec l’exemple de conversation d’entreprise .NET basé sur RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation d’entreprise pour .NET. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.
Créer un assistant IA à l’aide de RAG Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui montre comment concevoir et implémenter un Assistant IA de Q&A, qui utilise l’API Incorporations et l’API Saisie semi-automatique dans Azure OpenAI Service, ainsi que la base de données vectorielle dans Azure Cosmos DB.

Blocs de construction

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Créer une application de conversation avec Azure OpenAI (Python) Application Python Quart simple qui diffuse en continu des réponses de ChatGPT à un front-end HTML/JS à l’aide de lignes JSON sur un readableStream. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à .NET.)
Créer un LangChain avec Azure OpenAI (Python) Exemple qui montre comment prendre une invite humaine en tant qu’entrée HTTP Get ou Post, calcule les achèvements à l’aide de chaînes d’entrées et de modèles humains. Il s’agit d’un point de départ qui peut être utilisé pour des chaînes plus sophistiquées. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à .NET.)
Créer un plug-in ChatGPT avec Azure Container Apps (Python) Exemple qui permet de créer un plug-in ChatGPT à l’aide de GitHub Codespaces, VS Code et Azure. L’exemple inclut des modèles pour déployer le plug-in sur Azure Container Apps à l’aide d’Azure Developer CLI. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à .NET.)
Galerie de modèles .NET Azure AI Pour obtenir la liste complète des modèles Azure AI, visitez notre galerie. Tous les modèles d’application de notre galerie peuvent être lancés et déployés à l’aide d’une seule commande : azd up.
Équilibrage de charge intelligent avec Azure Container Apps Cette solution est créée à l’aide de l’infrastructure de proxy inverse YARP C# hautes performances de Microsoft. Toutefois, vous n’avez pas besoin de comprendre C# pour l’utiliser. Vous pouvez simplement générer l’image Docker fournie. Il s’agit d’une solution alternative à l’équilibreur de charge intelligent OpenAI Gestion des API, avec la même logique.
Équilibrage de charge intelligent avec Gestion des API Azure La solution d’entreprise montre comment créer une stratégie Gestion des API Azure pour exposer en toute transparence un point de terminaison unique à vos applications tout en conservant une logique efficace pour consommer au moins deux serveurs principaux OpenAI ou d’API en fonction de la disponibilité et de la priorité.

Azure OpenAI

Solutions de bout en bout

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Bien démarrer avec l’exemple de conversation d’entreprise .NET basé sur RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation d’entreprise pour .NET. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

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Recherche de similarité vectorielle avec Azure Cache pour Redis Entreprise (Python) Article qui vous guide tout au long de l’utilisation d’Azure Cache pour Redis en tant que magasin de vecteurs back-end pour les scénarios RAG. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à .NET.)
Solutions OpenAI avec vos propres données à l’aide de PostgreSQL (Python) Article qui explique comment le serveur flexible Azure Database pour PostgreSQL et Azure Cosmos DB pour PostgreSQL prennent en charge l’extension pgvector, ainsi qu’une vue d’ensemble, des scénarios, etc. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à .NET.)

Kits de développement logiciel (SDK) et autres exemples/conseils

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Kit de développement logiciel (SDK) Azure OpenAI pour .NET La version source GitHub de la bibliothèque cliente Azure OpenAI pour .NET est une adaptation des API REST d’OpenAI qui fournit une interface idiomatique et une intégration enrichie avec le reste de l’écosystème SDK Azure. Elle peut se connecter aux ressources Azure OpenAI ou au point de terminaison d’inférence non-Azure OpenAI, ce qui en fait un excellent choix pour le développement non-Azure OpenAI.
Versions du SDK Azure OpenAI Liens vers tous les packages de bibliothèque du SDK Azure OpenAI, y compris des liens pour .NET, Java, JavaScript et Go.
Package NuGet Azure.AI.OpenAI Version NuGet de la bibliothèque cliente Azure OpenAI pour .NET.
Commencer à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 Article qui vous guide tout au long de la création d’un exemple de saisie semi-automatique de conversation.
Saisies semi-automatiques Collection de 10 exemples qui montrent comment utiliser la bibliothèque cliente Azure OpenAI pour .NET pour mener des conversations, diffuser des réponses en continu, utiliser vos propres données, transcrire/traduire de l’audio, générer des images, etc.
Diffusion en continu de saisies semi-automatiques de conversation Lien profond vers les exemples illustrant la diffusion en continu de saisies semi-automatiques.
OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle Microsoft Entra ID Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID.
OpenAI avec les identités managées Article contenant des scénarios de sécurité plus complexes qui nécessitent un contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID.
Plus d’exemples Collection d’exemples OpenAI écrits en .NET.
Autres conseils Page hub de la documentation Azure OpenAI Service.

Autres Azure AI services

Solutions de bout en bout

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Sous-titrage et transcription dans un centre d’appels Référentiel contenant des exemples pour les sous-titres et les transcriptions dans un scénario de centre d’appels.
Utiliser Form Recognizer pour automatiser un processus basé sur papier à l’aide de l’atelier Nouvel inscription de patient avec Form Recognizer (code) Procédure pas à pas complète d’un scénario Azure AI Document Intelligence dans un format d’atelier.

Blocs de construction

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Utiliser Speech pour converser avec OpenAI Article expliquant comment utiliser Azure AI Speech pour converser avec Azure OpenAI Service. Le texte reconnu par le service Speech est envoyé à Azure OpenAI. Le service Speech synthétise ensuite la réponse textuelle d’Azure OpenAI.
Traduire des documents depuis et dans plus de 100 langues différentes Article expliquant comment traduire des fichiers locaux ou des fichiers réseau dans de nombreux formats différents, dans plus de 100 langues différentes. Les formats pris en charge incluent HTML, PDF, tous les formats de document Office, Markdown, MHTML, Outlook, MSG, XLIFF, CSV, TSV et le texte brut.

SDK et autres exemples/conseils

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Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech Référentiel d’exemples pour le SDK Speech Azure Cognitive Services. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc.
Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Document Intelligence Azure AI Document Intelligence (anciennement Form Recognizer) est un service cloud qui utilise le Machine Learning pour analyser du texte et des données structurées à partir de documents. Le Kit de développement logiciel (SDK) Intelligence documentaire est un ensemble de bibliothèques et d’outils qui vous permettent d’intégrer facilement les modèles et fonctionnalités d’Intelligence documentaire dans vos applications.
Extraire des données structurées à partir de formulaires, de reçus, de factures et de carte à l’aide de Form Recognizer dans .NET Référentiel d’exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer.
Extraire, classer et comprendre du texte dans des documents à l’aide d’Analyse de texte dans .NET Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte.
Traduction de documents dans .NET Article de démarrage rapide qui explique comment utiliser la fonction Traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en conservant la structure et la mise en forme du texte.
Réponses aux questions dans .NET Article de démarrage rapide qui permet d’obtenir une réponse (et un indice de confiance) à partir d’un corps de texte que vous envoyez avec votre question.
Compréhension du langage courant dans .NET Bibliothèque cliente pour la compréhension du langage courant (CLU), un service d’IA conversationnelle basé sur le cloud, qui peut extraire des intentions et des entités dans des conversations et fait office d’orchestrateur pour sélectionner le meilleur candidat pour analyser les conversations afin d’obtenir la meilleure réponse à partir d’applications telles que Qna, Luis et Conversation App.
Analyser des images Exemples de code et documents de configuration pour le Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Azure AI Image Analysis

Modèles de référence Azure AI

Les modèles de référence Azure AI vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer. Ils font office de point de départ de haute qualité pour vos applications intelligentes. Les solutions de bout en bout fournissent des applications de référence populaires et complètes. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques.

Solutions de bout en bout

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Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise Python à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour Python. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

Bloc de construction Description
Créer une application de conversation avec Azure OpenAI en Python Application Python Quart simple qui diffuse en continu des réponses de ChatGPT à un front-end HTML/JS à l’aide de lignes JSON sur un readableStream.
Créer un LangChain avec Azure OpenAI en Python Exemple Azure Functions qui montre comment prendre une invite humaine en tant qu’entrée HTTP Get ou Post, calcule les achèvements à l’aide de chaînes d’entrée et de modèles humains. Il s’agit d’un point de départ qui peut être utilisé pour des chaînes plus sophistiquées.
Créer un plug-in ChatGPT avec Azure Container Apps dans Python Exemple qui permet de créer un plug-in ChatGPT à l’aide de GitHub Codespaces, VS Code et Azure. L’exemple inclut des modèles pour déployer le plug-in sur Azure Container Apps à l’aide d’Azure Developer CLI.
Résumer le texte à l’aide d’Azure AI Language avec Azure Functions Prenez des documents texte comme entrée, récapitulez à l’aide d’Azure AI Language, puis accédez à un autre document texte à l’aide d’Azure Functions.
Galerie de modèles Python Azure AI Pour obtenir la liste complète des modèles Azure AI, visitez notre galerie. Tous les modèles d’application de notre galerie peuvent être lancés et déployés à l’aide d’une seule commande : azd up.
Équilibrage de charge intelligent avec Azure Container Apps Cet exemple de solution est créé à l’aide de l’infrastructure de proxy inverse YARP C# hautes performances de Microsoft. Toutefois, vous n’avez pas besoin de comprendre C# pour l’utiliser. Vous pouvez simplement générer l’image Docker fournie. Il s’agit d’une solution alternative à l’équilibreur de charge intelligent OpenAI Gestion des API, avec la même logique.
Équilibrage de charge intelligent avec Gestion des API Azure L’exemple de solution d’entreprise montre comment créer une stratégie d’Gestion des API Azure pour exposer en toute transparence un point de terminaison unique à vos applications tout en conservant une logique efficace pour consommer deux ou plusieurs serveurs principaux OpenAI ou d’API en fonction de la disponibilité et de la priorité.
Evaulater votre application de conversation Évaluez les réponses d’une application de conversation par rapport à un ensemble de réponses correctes ou idéales (appelées vérité de base). Les outils d’évaulation peuvent être utilisés avec n’importe quelle API Chat qui est conforme au protocole Chat.
Charger tester votre application de conversation avec Locust Utilisez un test Locust pour valider que votre application de conversation peut gérer la charge attendue. Si votre application de conversation n’est pas mise à l’échelle sur votre App Service en raison des limites de TPM Azure OpenAI, ajoutez un équilibreur de charge et testez à nouveau votre charge. Les équilibreurs de charge intelligents incluent Azure Gestion des API et Azure Container Apps.

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Solutions de bout en bout

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Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise Python à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour Python. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

Lien Description
Créer une application de conversation avec Azure OpenAI en Python Application Python Quart simple qui diffuse en continu des réponses de ChatGPT à un front-end HTML/JS à l’aide de lignes JSON sur un readableStream.
Créer un LangChain avec Azure OpenAI en Python Exemple qui montre comment prendre une invite humaine en tant qu’entrée HTTP Get ou Post, calcule les achèvements à l’aide de chaînes d’entrées et de modèles humains. Il s’agit d’un point de départ qui peut être utilisé pour des chaînes plus sophistiquées.
Créer un plug-in ChatGPT avec Azure Container Apps dans Python Exemple qui permet de créer un plug-in ChatGPT à l’aide de GitHub Codespaces, VS Code et Azure. L’exemple inclut des modèles pour déployer le plug-in sur Azure Container Apps à l’aide d’Azure Developer CLI.
Recherche de similarité vectorielle avec Azure Cache pour Redis Entreprise Procédure pas à pas utilisant Azure Cache pour Redis en tant que magasin de vecteurs back-end pour les scénarios RAG.
Solutions OpenAI avec vos propres données à l’aide de PostgreSQL Un article expliquant comment Azure Database pour PostgreSQL serveur flexible et Azure Cosmos DB pour PostgreSQL prennent en charge l’extension pgvector, ainsi qu’une vue d’ensemble, des scénarios, etc.

Kits de développement logiciel (SDK) et autres exemples/conseils

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Kit de développement logiciel (SDK) OpenAI pour Python La version du code source GitHub de la bibliothèque Python OpenAI fournit un accès pratique à l’API OpenAI à partir d’applications écrites dans le langage Python.
Versions du SDK Azure OpenAI Liens vers tous les packages de bibliothèque du SDK Azure OpenAI, y compris des liens pour .NET, Java, JavaScript et Go.
package Openai Python Version PyPi de la bibliothèque Python OpenAI.
Commencer à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 Article qui vous guide tout au long de la création d’un exemple de saisie semi-automatique de conversation.
Saisie semi-automatique de conversation en continu Un bloc-notes contenant un exemple d’obtention des achèvements de conversation pour fonctionner à l’aide des points de terminaison Azure. Cet exemple se concentre sur les achèvements de conversation, mais touche également à d’autres opérations qui sont également disponibles à l’aide de l’API.
Passer d’OpenAI à Azure OpenAI Article d’aide sur les petites modifications que vous devez apporter à votre code afin d’échanger entre OpenAI et le service Azure OpenAI.
Incorporations Un notebook illustrant les opérations permettant d’utiliser des incorporations qui peuvent être effectuées à l’aide des points de terminaison Azure. Cet exemple se concentre sur les incorporations, mais touche également d’autres opérations qui sont également disponibles à l’aide de l’API.
Déployer un modèle et générer du texte Article avec des étapes détaillées minimales et simples pour discuter par programmation.
OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle d’ID d’entrée Microsoft Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID.
OpenAI avec les identités managées Un article avec des scénarios de sécurité plus complexes nécessite un contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID.
Plus d’exemples Compilation de ressources et d’exemples de code Azure OpenAI Service utiles pour vous aider à commencer et à accélérer votre parcours d’adoption de la technologie.
Autres conseils Page hub de la documentation Azure OpenAI Service.

Autres Azure AI services

Solutions de bout en bout

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Sous-titrage et transcription dans un centre d’appels Référentiel contenant des exemples pour les sous-titres et les transcriptions dans un scénario de centre d’appels.
Utiliser Document Intelligence pour automatiser un processus basé sur le papier à l’aide de l’atelier New patient registration with Form Recognizer workshop (Code) Présentation de style d’atelier qui vous guide tout au long de l’utilisation de Document Intelligence pour convertir et automatiser un processus basé sur papier.

Blocs de construction

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Utiliser Speech pour converser avec OpenAI Utilisez Azure AI Speech pour converser avec Azure OpenAI Service. Le texte reconnu par le service Speech est envoyé à Azure OpenAI. Le service Speech synthétise la réponse textuelle d’Azure OpenAI.
Traduire des documents depuis et en plus de 100 langues différentes à l’aide d’exemples d’applications de traduction de documents Dépôt contenant à la fois un outil en ligne de commande et une application Windows servant d’interface locale au service De traduction de documents Azure pour Windows, macOS et Linux.

SDK et autres exemples/conseils

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Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech Exemples pour le Kit de développement logiciel (SDK) Speech d’Azure Cognitive Services. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc.
Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Document Intelligence Azure AI Document Intelligence (anciennement Form Recognizer) est un service cloud qui utilise le Machine Learning pour analyser du texte et des données structurées à partir de documents. Le Kit de développement logiciel (SDK) Intelligence documentaire est un ensemble de bibliothèques et d’outils qui vous permettent d’intégrer facilement les modèles et fonctionnalités d’Intelligence documentaire dans vos applications.
Extraire des données structurées à partir de formulaires, de reçus, de factures et de carte à l’aide de Form Recognizer en Python Exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer.
Extraire, classifier et comprendre du texte dans des documents à l’aide de Analyse de texte en Python Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte.
Traduction de documents en Python Article de démarrage rapide qui utilise la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte.
Réponse aux questions dans Python Un article de démarrage rapide avec des étapes pour obtenir une réponse (et un score de confiance) à partir d’un corps de texte que vous envoyez avec votre question.
Conversational Language Understanding dans Python Bibliothèque cliente pour la compréhension du langage courant (CLU), un service d’IA conversationnelle basé sur le cloud, qui peut extraire des intentions et des entités dans des conversations et fait office d’orchestrateur pour sélectionner le meilleur candidat pour analyser les conversations afin d’obtenir la meilleure réponse à partir d’applications telles que Qna, Luis et Conversation App.
Analyser des images Exemples de code et documents de configuration pour le Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Azure AI Image Analysis
Kit de développement logiciel (SDK) azure AI content Coffre ty pour Python Détecte le contenu généré par l’utilisateur et généré par l’IA dangereux dans les applications et les services. Content Safety comprend des API de texte et d’image qui vous permettent de détecter des éléments nuisibles.

Modèles de référence Azure AI

Les modèles de référence Azure AI vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer. Ils font office de point de départ de haute qualité pour vos applications intelligentes. Les solutions de bout en bout fournissent des applications de référence populaires et complètes. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques.

Solutions de bout en bout

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Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise JavaScript à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour JavaScript. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.
  • Vidéo de démonstration - JavaScript fullstack
  • Vidéo de démonstration - Serveur frontal JavaScript avec le back-end Python

Blocs de construction

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Créer une application de conversation avec Azure OpenAI (Python) Application Python Quart simple qui diffuse en continu des réponses de ChatGPT à un front-end HTML/JS à l’aide de lignes JSON sur un readableStream. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)
Créer un LangChain avec Azure OpenAI (Python) Exemple qui montre comment prendre une invite humaine en tant qu’entrée HTTP Get ou Post, calcule les achèvements à l’aide de chaînes d’entrées et de modèles humains. Il s’agit d’un point de départ qui peut être utilisé pour des chaînes plus sophistiquées. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)
Créer un plug-in ChatGPT avec Azure Container Apps (Python) Exemple qui permet de créer un plug-in ChatGPT à l’aide de GitHub Codespaces, VS Code et Azure. L’exemple inclut des modèles pour déployer le plug-in sur Azure Container Apps à l’aide d’Azure Developer CLI. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)
Galerie de modèles JavaScript Azure AI Pour obtenir la liste complète des modèles Azure AI, visitez notre galerie. Tous les modèles d’application de notre galerie peuvent être lancés et déployés à l’aide d’une seule commande : azd up.
Équilibrage de charge intelligent avec Azure Container Apps Cet exemple de solution est créé à l’aide de l’infrastructure de proxy inverse YARP C# hautes performances de Microsoft. Toutefois, vous n’avez pas besoin de comprendre C# pour l’utiliser. Vous pouvez simplement générer l’image Docker fournie. Il s’agit d’une solution alternative à l’équilibreur de charge intelligent OpenAI Gestion des API, avec la même logique.
Équilibrage de charge intelligent avec Gestion des API Azure La solution d’entreprise montre comment créer une stratégie Gestion des API Azure pour exposer en toute transparence un point de terminaison unique à vos applications tout en conservant une logique efficace pour consommer au moins deux serveurs principaux OpenAI ou d’API en fonction de la disponibilité et de la priorité.
Evaulater votre application de conversation Évaluez les réponses d’une application de conversation par rapport à un ensemble de réponses correctes ou idéales (appelées vérité de base). Les outils d’évaulation peuvent être utilisés avec n’importe quelle API Chat qui est conforme au protocole Chat.

Azure OpenAI

Solutions de bout en bout

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Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise JavaScript à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour JavaScript. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

Lien Description
Recherche de similarité vectorielle avec Azure Cache pour Redis Entreprise (Python) Procédure pas à pas de l’utilisation de Azure Cache pour Redis en tant que magasin de vecteurs back-end pour les scénarios RAG. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)
Solutions OpenAI avec vos propres données à l’aide de PostgreSQL (Python) Un article expliquant comment Azure Database pour PostgreSQL serveur flexible et Azure Cosmos DB pour PostgreSQL prend en charge l’extension pgvector, ainsi qu’une vue d’ensemble, des scénarios, etc. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)

SDK

Package Code source Versions npm
@azure/openai Code source Publications Package

Exemples et instructions

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Commencer à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 Article qui vous guide tout au long de la création d’un exemple de saisie semi-automatique de conversation.
Saisies semi-automatiques Exemple simple montrant comment obtenir des achèvements pour l’invite fournie.
Diffusion en continu de saisies semi-automatiques de conversation Exemple simple montrant comment utiliser les saisies semi-automatiques de conversation en streaming.
Passer d’OpenAI à Azure OpenAI Article avec des conseils sur les petites modifications que vous devez apporter à votre code afin de permuter entre OpenAI et le service Azure OpenAI.
OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle Microsoft Entra ID Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID.
OpenAI avec les identités managées Un article détaillant des scénarios de sécurité plus complexes nécessite un contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID.
Plus d’exemples Exemples OpenAI couvrant une gamme de scénarios.
Autres conseils Page hub de la documentation Azure OpenAI Service.

Intégration Open source

SDK

Package Code source Versions npm
@langchain/azure-openai Code source Publications Package

Autres Azure AI services

Solutions de bout en bout

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Sous-titrage et transcription dans un centre d’appels Référentiel contenant des exemples pour les sous-titres et les transcriptions dans un scénario de centre d’appels.

Blocs de construction

Lien Description
Utiliser Speech pour converser avec OpenAI (C# et Python) Article qui utilise Azure AI Speech pour converser avec Azure OpenAI Service. Le texte reconnu par le service Speech est envoyé à Azure OpenAI. Le service Speech synthétise la réponse textuelle d’Azure OpenAI. (Le code C# et Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à JavaScript.)

SDK

Lien Description
Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Document Intelligence Azure AI Document Intelligence (anciennement Form Recognizer) est un service cloud qui utilise le Machine Learning pour analyser du texte et des données structurées à partir de documents. Le Kit de développement logiciel (SDK) Intelligence documentaire est un ensemble de bibliothèques et d’outils qui vous permettent d’intégrer facilement les modèles et fonctionnalités d’Intelligence documentaire dans vos applications.

Exemples et instructions

Lien Description
Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech Collection d’exemples pour le Kit de développement logiciel (SDK) Speech Azure Cognitive Services. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc.
Extraire des données structurées à partir de formulaires, de reçus, de factures et de carte à l’aide de Form Recognizer en JavaScript Collection d’exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer.
Extraire, classifier et comprendre du texte dans des documents à l’aide de Analyse de texte en JavaScript Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte.
Traduction de documents en JavaScript Article de démarrage rapide qui utilise la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte.
Analyser des images Exemples de code et documents d’installation pour le Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Azure AI Image Analysis.

Modèles de référence Azure AI

Les modèles de référence Azure AI vous fournissent des implémentations de référence bien gérées et faciles à déployer. Ils font office de point de départ de haute qualité pour vos applications intelligentes. Les solutions de bout en bout fournissent des applications de référence populaires et complètes. Les blocs de construction sont des exemples à plus petite échelle qui se concentrent sur des scénarios et des tâches spécifiques.

Solutions de bout en bout

Lien Description
Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise Java à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour Java. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

Lien Description
Créer une application de conversation avec Azure OpenAI (Python) Application Python Quart simple qui diffuse en continu des réponses de ChatGPT à un front-end HTML/JS à l’aide de lignes JSON sur un readableStream. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à Java.)
Créer un LangChain avec Azure OpenAI (Python) Exemple qui montre comment prendre une invite humaine en tant qu’entrée HTTP Get ou Post, calcule les achèvements à l’aide de chaînes d’entrées et de modèles humains. Il s’agit d’un point de départ qui peut être utilisé pour des chaînes plus sophistiquées. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à Java.)
Créer un plug-in ChatGPT avec Azure Container Apps (Python) Exemple qui permet de créer un plug-in ChatGPT à l’aide de GitHub Codespaces, VS Code et Azure. L’exemple inclut des modèles pour déployer le plug-in sur Azure Container Apps à l’aide d’Azure Developer CLI. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à Java.)
Galerie de modèles Java Azure AI Pour obtenir la liste complète des modèles Azure AI, visitez notre galerie. Tous les modèles d’application de notre galerie peuvent être lancés et déployés à l’aide d’une seule commande : azd up.
Équilibrage de charge intelligent avec Azure Container Apps Cet exemple de solution est créé à l’aide de l’infrastructure de proxy inverse YARP C# hautes performances de Microsoft. Toutefois, vous n’avez pas besoin de comprendre C# pour l’utiliser. Vous pouvez simplement générer l’image Docker fournie. Il s’agit d’une solution alternative à l’équilibreur de charge intelligent OpenAI Gestion des API, avec la même logique.
Équilibrage de charge intelligent avec Gestion des API Azure La solution d’entreprise montre comment créer une stratégie Gestion des API Azure pour exposer en toute transparence un point de terminaison unique à vos applications tout en conservant une logique efficace pour consommer au moins deux serveurs principaux OpenAI ou d’API en fonction de la disponibilité et de la priorité.

Azure OpenAI

Solutions de bout en bout

Lien Description
Prise en main de l’exemple de conversation d’entreprise Java à l’aide de RAG Article qui vous guide tout au long du déploiement et de l’utilisation de l’exemple d’application de conversation Entreprise pour Java. Cet exemple est une solution complète de bout en bout qui illustre le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) exécuté dans Azure, utilisant Recherche Azure AI pour la récupération et les modèles de grand langage Azure OpenAI afin d’alimenter les expériences de type ChatGPT et Q&A.

Blocs de construction

Lien Description
Recherche de similarité vectorielle avec Azure Cache pour Redis Entreprise (Python) Article qui vous guide tout au long de l’utilisation d’Azure Cache pour Redis en tant que magasin de vecteurs back-end pour les scénarios RAG. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à Java.)
Solutions OpenAI avec vos propres données à l’aide de PostgreSQL (Python) Un article expliquant comment Azure Database pour PostgreSQL serveur flexible et Azure Cosmos DB pour PostgreSQL prennent en charge l’extension pgvector, ainsi qu’une vue d’ensemble, des scénarios, etc. (Le code Python est fourni en tant que référence et peut être adapté à Java.)

SDK

Package Code source Versions Maven
azure-ai-openai Code source Publications Package Maven
azure-ai-openai-assistants Code source Publications Package Maven

Exemples et instructions

Lien Description
Commencer à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 Article qui vous guide tout au long de la création d’un exemple de saisie semi-automatique de conversation.
Saisies semi-automatiques Exemple simple montrant comment obtenir des achèvements pour l’invite fournie.
Diffusion en continu de saisies semi-automatiques de conversation Exemple simple montrant comment utiliser les saisies semi-automatiques de conversation en streaming.
Passer d’OpenAI à Azure OpenAI Un article contenant des conseils sur les petites modifications que vous devez apporter à votre code afin d’échanger entre OpenAI et le service Azure OpenAI.
OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle Microsoft Entra ID Article qui examine l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID.
OpenAI avec les identités managées Article détaillant des scénarios de sécurité plus complexes qui nécessitent un contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID.
Autres exemples Les exemples de service Azure OpenAI sont un ensemble de programmes Java autonomes qui illustrent l’interaction avec le service Azure OpenAI à l’aide de la bibliothèque cliente. Chaque exemple se concentre sur un scénario spécifique et peut être exécuté indépendamment.
Autres conseils Page hub de la documentation Azure OpenAI Service.

Intégration open source

SDK

Package Code source Versions Maven
langchain4j-azure-open-ai Code source Publications Package Maven
langchain4j-azure-ai-search Code source Publications Maven
langchain4j-document-loader-azure-storage-blob n/a Publications Maven

Autres Azure AI services

Solutions de bout en bout

Lien Description
Sous-titrage et transcription dans un centre d’appels Référentiel contenant des exemples pour les sous-titres et les transcriptions dans un scénario de centre d’appels.

SDK

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Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI Document Intelligence Azure AI Document Intelligence (anciennement Form Recognizer) est un service cloud qui utilise le Machine Learning pour analyser du texte et des données structurées à partir de documents. Le Kit de développement logiciel (SDK) Intelligence documentaire est un ensemble de bibliothèques et d’outils qui vous permettent d’intégrer facilement les modèles et fonctionnalités d’Intelligence documentaire dans vos applications.

Exemples et instructions

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Intégrer Speech à vos applications avec des exemples de SDK Speech Collection d’exemples pour le Kit de développement logiciel (SDK) Speech Azure Cognitive Services. Liens vers des exemples pour la reconnaissance vocale, la traduction, la synthèse vocale, etc.
Extraire des données structurées à partir de formulaires, de reçus, de factures et de carte à l’aide de Form Recognizer en Java Collection d’exemples pour la bibliothèque cliente Azure.AI.FormRecognizer.
Extraire, classifier et comprendre du texte dans des documents à l’aide de Analyse de texte en Java Bibliothèque cliente pour Analyse de texte. Elle fait partie du service Azure AI Language, qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte.
Traduction de documents en Java Article de démarrage rapide qui explique comment utiliser la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte.
Analyser des images Exemples de code et documents de configuration pour le Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Azure AI Image Analysis

Développeurs OpenAI pour Go

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Kit de développement logiciel (SDK) Azure OpenAI pour Go Version source de GitHub du Kit de développement logiciel (SDK) Azure OpenAI pour Go.
Versions du SDK Azure OpenAI Liens vers tous les packages de bibliothèque du SDK Azure OpenAI, y compris des liens pour .NET, Java, JavaScript et Go.
Package (pkg.go.dev) Version du package Go du module client Azure OpenAI pour Go.
Commencer à utiliser GPT-35-Turbo et GPT-4 Article qui vous guide tout au long de la création d’un exemple de saisie semi-automatique de conversation.
ChatCompletions Exemple simple montrant comment implémenter des achèvements.
ChatCompletions à l’aide de Functions Exemple simple montrant comment implémenter des achèvements à l’aide de Functions.
Diffusion en continu de saisies semi-automatiques de conversation Exemple simple montrant comment implémenter des achèvements de streaming.
Génération d’images Exemple simple d’implémentation de la génération d’images.
Incorporations Exemple simple illustrant comment créer des incorporations.
Autres exemples Version du package Go de la documentation pour le module client OpenAI pour Go.
Autres conseils Page hub de la documentation Azure OpenAI Service.

Sécuriser vos ressources Azure AI

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OpenAI avec le contrôle d’accès en fonction du rôle Microsoft Entra ID Aperçu de l’authentification à l’aide de Microsoft Entra ID.
OpenAI avec les identités managées Article détaillant des scénarios de sécurité plus complexes qui nécessitent un contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (Azure RBAC). Ce document explique comment s'authentifier auprès de votre ressource OpenAI à l'aide de Microsoft Entra ID.

Reconnaissance vocale/vision

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Légende et transcription du centre d’appels dans Go Référentiel contenant des exemples pour les sous-titres et les transcriptions dans un scénario de centre d’appels.
Intégrer Speech à vos applications avec le Kit de développement logiciel (SDK) Speech pour Go Source du Kit de développement logiciel (SDK) Speech Azure Cognitive Services.

Langue

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Extraire, classifier et comprendre du texte dans des documents à l’aide de Analyse de texte en Go Bibliothèque cliente pour Analyse de texte, qui fait partie d’Azure Cognitive Service for Language, un service cloud qui fournit des fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre et analyser du texte.
Traduction de documents en Go Article de démarrage rapide montrant comment utiliser la traduction de documents pour traduire un document source dans une langue cible tout en préservant la structure et la mise en forme du texte.