微软发布Azure AI Foundry统一AI开发 让每个人都可以参与其中

这是微软在Ignite 2024大会上宣布推出的一项全新产品,旨在简化AI应用的开发和管理。它通过在新的Azure AI Foundry软件开发工具包中“统一AI工具链”来实现这一点,这个工具包把Azure AI功能引入到我们熟悉的开发人员工具中,例如GitHub和Visual Studio。

微软今天表示,希望为每个人提供工具使其在业务应用中实现尖端的AI功能,以改变AI开发的游戏规则,并为此推出了新的Azure AI Foundry。

这是微软在Ignite 2024大会上宣布推出的一项全新产品,旨在简化AI应用的开发和管理。它通过在新的Azure AI Foundry软件开发工具包中“统一AI工具链”来实现这一点,这个工具包把Azure AI功能引入到我们熟悉的开发人员工具中,例如GitHub和Visual Studio。

Azure AI Foundry的理念是,让组织内的所有人(不仅是开发人员和AI工程师,还有信息技术专业人员甚至普通员工)都将能够更加自信地定制、托管、运行和管理AI,这样每个人都可以参与推动AI驱动的创新。微软表示,更简化的访问方式将让开发人员从中受益,让他们更深入地访问微软最新的AI开发创新,同时企业领导者和IT专业人员通过访问工具更深入地了解AI对其业务的影响。

简化的AI代理

Azure AI Foundry把现有Azure AI Studio中的所有功能与各种新工具和服务统一起来,其中包括了AI Agent Service,一个用于创建“AI代理”的新平台,可以在最少的监督下代表人类员工执行各种任务。

AI代理如今风靡一时,Salesforce和ServiceNow等公司正在开发AI代理,提供可以自动化客户服务请求和营销推广的工具。

微软希望帮助客户构建更先进的AI代理,以实现更多业务流程的自动化。他们可以使用AI代理服务来实现这一点,这种服务可以轻松地把Microsoft Fabric和Microsoft SharePoint等企业数据源连接到新代理,确保它们是以企业知识为基础的,此外它还支持私有网络和自带存储,确保敏感数据的隐私和合规性。

除了构建AI代理之外,Microsoft Azure AI Foundry还通过一种新的管理中心体验,让用户更轻松地监控性能,把每个模型的关键订阅信息(例如连接的资源、配额使用情况和访问权限)集中到一个单一的管理面板中。

更多的AI模型

要构建AI代理,团队就需要访问最强大的AI模型,而微软正在通过扩展目录来确保这一点,这个目录包含来自OpenAI等公司最新的大型语言模型,以及微软自己的Phi系列小型语言模型,以及各种开源模型和前沿模型,例如来自Bria Artificial Intelligence、NTT Data和Gretel Labs等公司的新模型。

此外,还有来自Bayer AG、Sight Machine和Paige.ai等公司最新的、行业特定的大型语言模型。此外,还有一种新的无服务器配置部署选项,适用于来自Meta Platforms.、Mistral AI、Hugging Face以及Cohere等公司的“模型即服务”模型。

客户还可以更好地微调这些新模型,借助OpenAI等合作伙伴提供的新功能,实现视觉微调和提炼,为GPT-4o mini或Phi等较小的模型复制较大的大型语言模型的行为铺平了道路,这样用户就可以打造占用空间更小的、强大的AI应用。

Microsoft Azure AI Foundry还提供了对扩展工具库的访问,用于评估和基准测试这些模型,以及统一的模型推理应用编程接口,使试验和比较各种模型变得更加简单。使用此功能,用户就可以更轻松地在现有AI应用中替换模型,从而随着时间的推移对其进行改进。

最后微软表示,Gretel Labs、Weights & Biases和Scale AI等提供商提供了新的定制工具。

增强的RAG和向量搜索等

微软的检索增强生成(RAG)功能也得到了提升。RAG可以把专有数据汇集到预训练的大型语言模型和小型语言模型中,以便模型能够对问题做出更精确、最新和上下文相关的回答。因此,客户服务聊天机器人可以链接到公司的内部知识库,以更好地回答有关产品退货政策的问题。

提供了这些RAG功能的Azure AI Search平台,现在在部分Azure区域中提供了一个生成查询引擎来增强性能,而查询重写是一项预览中的新功能,能够创建用户查询的多个版本以提供更好的响应。此外还有一个新的语义排名工具,有助于对这些响应进行排名。

微软表示,这些更新让相关性提高了12.5%,响应速度比以前快2.3倍,意味着基于RAG的AI模型将响应更快、功能更强大。

Azure AI Foundry中的其他新功能包括Azure Databases和GitHub Models中更高级的向量搜索和RAG功能,以及Azure Database for PostgreSQL中针对私有数据集的GraphRAG预览版。此外还有DiskANN,一套用于向量搜索的新算法,现已在Azure Cosmos DB中提供,并在Azure Database中提供了预览版。

还有其他负责任AI工具,以AI报告和AI生成图像的风险和安全评估为中心,以提高安全性和合规性。微软表示,与Credo AI和Saidot的合作使客户能够访问全面的AI治理平台。

微软还推出了一款名为Azure AI Content Understanding的新工具,帮助开发人员创建具有成本效益的多模式应用,以理解文本、音频、图像和视频输入。最后,微软还公布了Azure Container Apps无服务器GPU的面纱,这是无服务器基础设施的一种新部署选项。

让AI成为可能

在一篇博文中,微软数据、人工智能和数字应用公司副总裁Jessica Hawk表示,Azure AI Foundry的创新将帮助更多公司在AI领域起步,而目前许多公司仍在为此苦苦挣扎。

她引用了德勤的数据称,由于涉及种种困难,70%的组织只能将30%或者更少的生成式AI实验投入生产。

正是出于这个原因,Azure AI Foundry在Azure Essentials中提供了全面的AI采用和架构指南——本质上,微软所有的最佳实践、产品体验、参考架构和其他资源都集中在一个门户中。

Hawk表示:“随着AI改变了行业并带来新的机遇,我们致力于提供实用的解决方案和强大的创新,让您能够在这个不断变化的环境中茁壮成长。今天我们提供的一切都体现了我们致力于满足开发人员和商业领袖的实际需求,确保每个人和每个组织都能利用AI的变革力量。”

来源:至顶网软件与服务频道

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2024

11/20

10:23

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