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Esta página es una introducción a las herramientas disponibles para desarrollar aplicaciones de IA generativas en Azure Databricks, incluida la creación, implementación y administración de aplicaciones de IA generativas.
Servir y consultar modelos de IA generativa
Sirva un conjunto seleccionado de modelos de inteligencia artificial generativos de proveedores de LLM, como OpenAI y Anthropic, y hágalo disponible a través de APIs seguras y escalables.
| Feature | Description |
|---|---|
| Modelos de base | Servir modelos de inteligencia artificial generativa, incluidos modelos de código abierto y de terceros, como Meta Llama, Anthropic Claude, OpenAI GPT, y más. |
Creación de agentes de inteligencia artificial de nivel empresarial
Compile e implemente sus propios agentes, incluidos los agentes de llamada a herramientas, las aplicaciones de generación aumentada de recuperación y los sistemas multiagente.
| Feature | Description |
|---|---|
| Ai Playground (sin código) | Prototipo y prueba de agentes de IA en un entorno sin código. Experimente rápidamente con los comportamientos del agente y las integraciones de herramientas antes de generar código para la implementación. |
| Mosaic AI Agent Framework | Creación, implementación y evaluación de agentes en Python. Admite agentes escritos con cualquier biblioteca de creación, incluidos langChain, LangGraph y agentes de código de Python puros. Admite el catálogo de Unity para la gobernanza y MLflow para el seguimiento. |
| Ladrillos del agente | Compile y optimice sistemas de agentes de IA específicos del dominio con una interfaz sencilla. Céntrese en los datos y las métricas, mientras que Agent Bricks simplifica la implementación. |
Evaluación, depuración y optimización de agentes
Realice un seguimiento del rendimiento del agente, recopile comentarios e impulse las mejoras de calidad con las herramientas de evaluación y seguimiento.
| Feature | Description |
|---|---|
| Evaluación del agente | Usa la Evaluación del Agente y MLflow para medir la calidad, el costo y la latencia. Recopile comentarios de las partes interesadas y expertos en la materia a través de aplicaciones de revisión integradas y use jueces de LLM para identificar y resolver problemas de calidad. |
| Rastreo de MLflow | Use el rastreo de MLflow para la observabilidad de principio a fin. Registre todos los pasos que toma el agente, lo que facilita la depuración, supervisión y auditoría del comportamiento del agente en desarrollo y producción. |
Producción de agentes de IA
Implemente y administre agentes en producción con puntos de conexión escalables, observabilidad y gobernanza integrados.
| Task | Description |
|---|---|
| Registro y registro de agentes | Registrar el código del agente, la configuración y los artefactos en el catálogo de Unity para la gestión de la gobernanza y el ciclo de vida. |
| Implementación de agentes | Implemente agentes como puntos de conexión administrados y escalables. |
| Supervisión de agentes | Utiliza la misma configuración de evaluación (jueces LLM y métricas personalizadas) en la evaluación sin conexión y el monitoreo en línea. |