Ресурсы Microsoft AI Tour

Создавайте и выпускайте ИИ-решения agents быстрее с помощью моделей GitHub и Azure. Создавайте прототипы с помощью открытых моделей, масштабируйте с помощью моделей Azure AI Foundry и оптимизируйте рабочие процессы с помощью AI Toolkit в VS Code. Экспериментируйте с моделями и подсказками, оценивайте ответы агентов, а затем переходите от прототипа к облаку с помощью передовых инструментов разработки.

Узнайте, как GitHub Copilot выступает в роли ИИ-агента в реальных рабочих процессах разработки — планировании, выполнении многоэтапных задач и бесшовной интеграции в инженерные процессы. Узнайте, как Copilot может повысить производительность команды, ускорить разработку программного обеспечения и поддержать передовые практики. Расширьте возможности автозаполнения с помощью практических примеров из реальной жизни, которые демонстрируют измеримое влияние на вашу организацию.

В этом сеансе мы уделим особое внимание настройке модели. Узнайте о доступных вариантах и о том, почему тонкая настройка может быть правильным решением для вашего сценария. Узнайте о различных вариантах тонкой настройки в Azure AI Foundry и освойте такие методы, как дистилляция (для снижения затрат) и RAFT (для повышения точности), с помощью практических демонстраций. Вы получите ресурсы и информацию, которые помогут вам оптимизировать весь процесс оптимизации модели с помощью Azure AI Foundry.

Узнайте, как создать готовую к использованию ИИ-систему agents с помощью ИИ-поиска Azure и PostgreSQL. В этом семинаре рассматриваются агентный поиск, поиск на основе графов и передовые методы подготовки базовых приложений для ваших корпоративных ИИ-приложений.

Решение демонстрирует шаблоны для проектирования, внедрения и развертывания многофункционального ИИ agents с учетом аспектов управления, повторного использования и ответственного ИИ.

BRK-447 демонстрирует, как использовать GitHub Copilot в Visual Studio для ускорения разработки, дополнять Copilot серверами MCP для получения рекомендаций с учётом документации и применять агенты Copilot для автоматизации изменений кода и обновлений пользовательского интерфейса, вызванных проблемами. В ходе сеанса короткие демонстрации в реальном времени сочетаются с записанными фрагментами для более длительных или нестабильных процессов.

В рамках этой сессии будет рассмотрено, как организации могут внедрить агентские приложения на основе ИИ, унифицируя свои данные с помощью Microsoft Fabric. На примере Zava, регионального розничного продавца товаров для дома и ремонта, сессия продемонстрирует, как фрагментированные системы данных можно модернизировать, интегрировать и подготовить к использованию ИИ. Участники увидят практические демонстрации, охватывающие унификацию данных, трансформацию, управление, непрерывную непрерывную доставку/конвертацию (CI/CD) для продуктов данных и интеграцию решений на основе ИИ, обеспечивая при этом надежную безопасность и соответствие требованиям.

На этом занятии вы узнаете, как использовать административные инструменты на базе ИИ для выполнения стандартных задач ИТ-операций в вашей среде Azure.

На этом занятии вы узнаете, как интегрировать ИИ в свои решения и решать распространённые проблемы, такие как масштабирование, кэширование и безопасность. Вы также научитесь стандартизировать разработку с использованием агентов, используя протокол контекста модели (MCP).

Создание генеративных ИИ-приложений начинается с выбора модели, но для завоевания доверия пользователей требуется постоянная оценка. В этом докладе вы узнаете, как Azure AI Evaluations SDK помогает оценивать модели до и после производства, анализировать результаты и повышать качество с помощью Observability.

В этом докладе вы узнаете, как протокол контекста модели (MCP) меняет стандартизированный подход к взаимодействию ИИ-платформ agents с инструментами, данными и друг с другом, становясь частью экосистемы Microsoft, независимо от того, работаете ли вы в Azure AI Foundry, Copilot Studio или GitHub Copilot. MCP — это больше, чем просто протокол, это связующее звено для создания интеллектуальных, совместимых систем. Вы получите динамичное практическое введение в основы MCP, а затем погрузитесь в создание собственного сервера MCP, используя его в VS Code в качестве хоста и GitHub Copilot в качестве клиента.

По мере того, как 85% предприятий внедряют многомодельные стратегии ИИ, разработчики сталкиваются со всё большей сложностью выбора, развертывания и управления подходящими моделями для каждой задачи. В этом сеансе вы узнаете, как маршрутизатор моделей в Azure AI Foundry интеллектуально автоматизирует выбор моделей с учётом производительности, стоимости и задержки. Этот интеллектуальный уровень оркестровки снижает операционные издержки, ускоряет развертывание и открывает доступ к масштабируемым операциям ИИ в вашей организации. Попрощайтесь с усталостью от моделей и позвольте маршрутизатору взять на себя стратегическую работу.

Вы уже опробовали AI Tour Advisor на стенде сообщества? В этом докладе мы подробно расскажем о том, как устроен агент, и подробно рассмотрим используемые в нём технологии. Мы рассмотрим всё: от инструкций и моделей до инструментов и вызова функций, а также рассмотрим, как весь процесс интегрируется в интерфейс и структуру агента.

Подготовка данных не должна быть рутиной. Узнайте, как многооблачные ярлыки OneLake подключаются к источникам данных без дублирования, запускайте преобразования файлов и ИИ-преобразований, таких как суммирование и обнаружение персональных данных, а также используйте Data Wrangler для очистки и формирования результатов в Microsoft Fabric.

Узнайте, как ИИ преобразует базу данных Azure для PostgreSQL, используя поддержку векторных данных, индексов и инструменты Visual Studio. Узнайте, как создавать приложения на базе ИИ за считанные минуты, используя новые функции, которые улучшают взаимодействие с данными, их понимание и оптимизацию.

Создайте диалогового ИИ-агента для Zava, компании, занимающейся розничной торговлей DIY, который анализирует данные о продажах и помогает клиентам находить товары. Узнайте, как создавать безопасный и интеллектуальный agents, используя службу Azure AI Foundry Agent Service, протокол контекста модели (MCP) для внешних подключений к данным, а также PostgreSQL с Row Level Security (RLS) и pgvector для защиты данных на основе ролей и семантического поиска.

Любой технолог, желающий применять методы парного программирования ИИ с GitHub Copilot для решения сложных задач, таких как миграция или перевод с одного языка программирования на другой. Вы будете использовать продвинутые методы GitHub Copilot, особенно полезные при переводе проектов на разных языках программирования, а также различные режимы, предлагаемые GitHub Copilot.

В этой лабораторной работе рассматривается, как организации могут эффективно использовать свои устаревшие данные, унифицируя их с помощью Microsoft Fabric. В этой практической работе вы сможете перейти от хаоса данных к ясности. Изучите прием данных, их преобразование и аналитику на основе ИИ с помощью Microsoft Fabric и Azure Databricks. Создавайте масштабируемые решения для обработки данных и изучайте агентный ИИ для принятия более взвешенных решений и получения реального эффекта от работы бизнеса.

Узнайте, как Copilot в Azure повышает устойчивость приложений, анализируя журналы и оптимизируя операции. Ознакомьтесь с реальными сценариями и узнайте, как GitHub Copilot может улучшить ваши процессы сборки и развертывания.