آموزش ساخت Copilot با Azure AI Foundry

آموزش ساخت Copilot با Azure AI Foundry با عنوان اصلی Build with AI Building a Copilot with Azure AI Foundry یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با مفاهیم اولیه Copilot و پلتفرم Azure AI Foundry آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه یک پروژه هوش مصنوعی ایجاد و مدل مورد نظر خود را در آن مستقر کنید. همچنین با استفاده از Chat Playground، نحوه اتصال داده های اختصاصی، آزمایش قابلیت های چت و ارزیابی عملکرد مدل را به صورت عملی بررسی خواهید کرد. در پایان نیز با چالش های رایج، بهترین روش ها و راهکارهای مدیریت هزینه آشنا می شوید.

Copilot چیست و چه کاربردی در توسعه نرم افزار دارد؟

Copilot به دستیار هوشمندی گفته می شود که با استفاده از مدل های هوش مصنوعی می تواند به درخواست های کاربران پاسخ دهد و در انجام وظایف مختلف به آن ها کمک کند. این دستیارها می توانند بر اساس دستورالعمل های مشخص و اطلاعات در دسترس خود، پاسخ های مرتبط تولید کنند و تجربه تعامل کاربران با نرم افزارها را بهبود دهند. آشنایی با نحوه عملکرد Copilot اولین قدم برای ساخت دستیارهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی است.

در توسعه نرم افزار، Copilot می تواند برای پاسخ گویی به پرسش های کاربران، جستجو در اطلاعات اختصاصی یک سازمان و ارائه راهنمایی در یک حوزه مشخص مورد استفاده قرار بگیرد. برای ساخت چنین راهکارهایی باید با مفاهیمی مانند مدل های زبانی، نحوه ارسال پیام به مدل و تنظیم رفتار آن آشنا باشید. در این آموزش با مفهوم Copilot و پیش نیازهای لازم برای ساخت آن آشنا می شوید تا بتوانید مسیر پیاده سازی یک دستیار هوشمند را بهتر درک کنید.

Azure AI Foundry چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟

Azure AI Foundry پلتفرمی از Microsoft برای ساخت، پیکربندی، آزمایش و مدیریت راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است. این پلتفرم ابزارهایی در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد تا بتوانند مدل های مختلف هوش مصنوعی را بررسی کنند، مدل مورد نظر خود را مستقر کنند و قابلیت های آن را در قالب یک پروژه توسعه دهند. به کمک Azure AI Foundry می توان بخش های مختلف فرایند توسعه یک راهکار هوشمند را در یک محیط یکپارچه مدیریت کرد.

برای ساخت یک Copilot، ابتدا باید با محیط Azure AI Foundry و پیش نیازهای ایجاد پروژه آشنا شوید. در این فرایند، انتخاب مدل مناسب و شناخت روش های مختلف استقرار مدل اهمیت زیادی دارد. نوع Deployment می تواند بر نحوه دسترسی به مدل و استفاده از منابع محاسباتی تأثیر بگذارد. این آموزش به شما کمک می کند مراحل اولیه کار با Azure AI Foundry را بشناسید و زیرساخت لازم برای ساخت دستیار هوشمند خود را آماده کنید.

ساخت پروژه و استقرار مدل در Azure AI Foundry

برای شروع توسعه یک راهکار هوش مصنوعی، ابتدا باید یک پروژه در Azure AI Foundry ایجاد کنید. پروژه محیطی برای سازمان دهی منابع و تنظیمات مرتبط با توسعه راهکار شما فراهم می کند. پس از ایجاد پروژه، می توانید مدل های موجود را بررسی کرده و بر اساس نیاز خود یکی از آن ها را انتخاب کنید. شناخت مدل های قابل استفاده و تفاوت روش های استقرار آن ها به شما کمک می کند تصمیم مناسب تری برای پیاده سازی Copilot بگیرید.

در ادامه باید مدل انتخاب شده را به کمک قابلیت Deployment در دسترس قرار دهید. استقرار مدل مرحله ای ضروری برای استفاده عملی از قابلیت های آن در برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی است. در این آموزش، مراحل ساخت پروژه و ایجاد Deployment به صورت عملی نمایش داده می شود تا با فرایند آماده سازی محیط توسعه آشنا شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه اجزای اصلی پروژه را مدیریت کنید و برای آزمایش مدل آماده شوید.

Chat Playground چیست و چگونه یک Copilot را آزمایش کنیم؟

Chat Playground یکی از ابزارهای کاربردی Azure AI Foundry برای تعامل مستقیم با مدل های هوش مصنوعی است. با استفاده از این محیط می توانید پیام های مختلفی برای مدل ارسال کنید، پاسخ های آن را بررسی کنید و نحوه رفتار دستیار را با تغییر دستورالعمل ها تنظیم کنید. یکی از بخش های مهم این فرایند، System Message است که مشخص می کند مدل باید با چه نقش، محدودیت ها و دستورالعمل هایی به درخواست کاربران پاسخ دهد.

علاوه بر تنظیم پیام سیستم، می توانید پارامترهای مدل را تغییر دهید و تأثیر آن ها را بر پاسخ های تولیدشده بررسی کنید. قابلیت های مختلف Chat Playground امکان آزمایش رفتار چت، بررسی تنظیمات محیط و ارزیابی عملکرد مدل را فراهم می کنند. در این آموزش با استفاده از مثال های عملی یاد می گیرید چگونه پیام ها را آزمایش کنید، تنظیمات مدل را تغییر دهید و قابلیت های مختلف محیط Chat Playground را برای ساخت Copilot بررسی کنید.

اتصال داده های اختصاصی به Copilot

یکی از قابلیت های مهم در ساخت دستیارهای هوشمند، امکان استفاده از داده های اختصاصی است. در بسیاری از کاربردهای واقعی، پاسخ های عمومی مدل کافی نیستند و لازم است Copilot بتواند بر اساس اطلاعات مشخصی مانند مستندات، محتوای سازمانی یا داده های یک مجموعه پاسخ دهد. اتصال داده های اختصاصی به مدل به ایجاد پاسخ های مرتبط تر با موضوع و نیاز کاربران کمک می کند و امکان استفاده از هوش مصنوعی در سناریوهای تخصصی تر را فراهم می سازد.

در Azure AI Foundry می توانید داده های خود را به Chat Playground اضافه کنید و نحوه استفاده مدل از آن ها را آزمایش کنید. مدیریت داده ها و بررسی عملکرد مدل هنگام استفاده از اطلاعات اختصاصی، بخش مهمی از توسعه یک Copilot کاربردی است. در این آموزش با مراحل افزودن داده ها، آزمایش پاسخ های مبتنی بر آن ها و مدیریت منابع داده آشنا می شوید. همچنین قابلیت Evaluation را بررسی می کنید تا بتوانید کیفیت عملکرد راهکار خود را ارزیابی کنید.

بهترین روش ها و مدیریت هزینه در پروژه های هوش مصنوعی

ساخت یک Copilot تنها به ایجاد پروژه و مستقر کردن مدل محدود نمی شود. برای توسعه یک راهکار قابل استفاده، باید با مشکلات رایج در این مسیر آشنا باشید و هنگام طراحی و پیاده سازی، بهترین روش ها را در نظر بگیرید. تنظیم نادرست مدل، انتخاب نامناسب منابع و بی توجهی به نحوه استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی می توانند بر کیفیت پاسخ ها و عملکرد کلی راهکار تأثیر بگذارند. شناخت این چالش ها به شما کمک می کند از بروز مشکلات متداول جلوگیری کنید.

مدیریت هزینه نیز یکی از موضوعات مهم در استفاده از سرویس های هوش مصنوعی ابری است. انتخاب مدل، نوع Deployment و میزان استفاده از منابع می توانند بر هزینه نهایی پروژه تأثیرگذار باشند. بنابراین، توسعه دهندگان باید علاوه بر کیفیت پاسخ ها، مصرف منابع و هزینه اجرای راهکار را نیز در نظر بگیرند. در بخش پایانی این آموزش با مشکلات رایج، Best Practices، روش های مدیریت هزینه و مسیرهای بعدی برای ادامه کار با Azure AI Foundry آشنا خواهید شد.