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在本文中,你将从 Foundry 门户找到、浏览和部署 AI 解决方案模板。
AI 解决方案模板是预构建的、特定于任务的模板,其中包括可自定义的代码示例、预集成Azure服务和GitHub托管的快速入门指南。 使用模板跳过样本设置,并专注于构建适用于语音代理、发布管理和数据统一等用例的解决方案。
重要
Microsoft或其合作伙伴(“示例”)提供的初学者模板、清单、代码示例和其他资源旨在帮助加速开发特定方案的代理和 AI 解决方案。 查看所有提供的资源,并在用例的上下文中仔细测试输出行为。 AI 响应可能不准确,应通过人工监督监视 AI 操作。 在代理服务和代理框架的透明度文档中了解详细信息。
你创建的代理和 AI 解决方案可能符合法律和法规要求,可能需要许可证,或者可能不适合所有行业、方案或用例。 通过使用任何示例,你确认使用这些示例创建的代理、AI 解决方案或其他输出完全由你负责,并且你将遵守所有适用的法律、法规和相关安全标准、服务条款和行为准则。
常见 AI 方案的模板
将这些模板用于常见 AI 方案,包括示例代码和体系结构指南,从而加快开发速度。
| 场景 | GitHub存储库 | 文档 |
|---|---|---|
| AI 聊天 | 示例代码 |
-
架构指南:基准 Microsoft Foundry 聊天 - GitHub README 资源 |
| 人工智能代理 | 示例代码 | - GitHub README资源 |
| 对话见解 | 示例代码 |
-
架构指导:对话知识挖掘 - GitHub README资源 |
| 多代理工作流自动化 | 示例代码 |
-
体系结构指南:构建多代理工作流自动化解决方案 - GitHub README资源 |
| 多模式内容处理 | 示例代码 |
-
体系结构指南:从非结构化内容中提取和映射信息 - GitHub README资源 |
| 文档生成 | 示例代码 |
-
体系结构指南:生成文档生成系统 - GitHub README 资源 |
| 客户端会议增强功能 | 示例代码 | - GitHub README 资源 |
| 代码现代化 | 示例代码 | - GitHub README 资源 |
| 对话式智能体 | 示例代码 | - GitHub README 资源 |
提示
每个模板都包含一个GitHub自述文件,其中包含设置、部署和自定义说明。 从那里开始寻找最快的前进路径。
先决条件
- 具有活动订阅的Azure帐户。 如果没有订阅,请创建一个 free Azure 帐户,其中包括免费试用订阅。
- 创建 Foundry 资源所需的适当 RBAC 角色。 有关详细信息,请参阅 基于角色的访问控制。
- Foundry 项目。
从示例应用程序开始
- 登录到 Microsoft Foundry。 确保New Foundry选项开关处于开启状态。 这些步骤适用于 Foundry(新版)。
- 从右上角导航中选择“ 发现 ”。
- 从左窗格中选择 解决方案模板 。
- 在 GitHub 中选择
Open 以查看整个示例应用程序。 - 在某些情况下,还可以查看介绍 AI 代码的分步教程。
浏览示例应用程序
查看示例的GitHub存储库时,请查看自述文件,了解有关如何部署自己的应用程序版本的更多说明和信息。
说明因样本而异,但说明中通常包括如何进行以下操作:
- 在所选位置打开解决方案:
- GitHub Codespaces
- VS Code 开发容器
- 你的本地 IDE
- 将应用程序部署到Azure
- 测试应用程序
自述文件还包括有关应用程序的信息,例如用例、体系结构和定价信息。
部署和自定义模板
大多数模板支持在几分钟内启动的快速部署选项。 这些体系结构和实现可以自定义,同时通过使用 Azure 验证模块 与 Well-Architected Framework 保持一致。 使用 PSRule 和 TFLint 等工具测试修改后的实现是否已准备好生产。
部署后,验证应用程序是否正在运行:
- 打开终端输出中显示的部署 URL。
- 确认应用程序加载并响应输入。
AI 解决方案模板的优点
Microsoft Foundry 中的 AI 模板提供:
- 加快实现价值的时间:跳过样板代码编写和基础结构设置,以便迅速将概念转化为生产环境。
- 降低工程开销:预集成的Azure服务消除了部署难度。
- 受信任的基础设施:在微软安全且可扩展的人工智能平台上依托自信构建。
- 模块化和可互操作的基础:在整个组织范围内高效扩展解决方案。
- 内置最佳做法:对生产就绪解决方案使用经过验证的模式和框架。