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Esta página é uma visão geral das ferramentas disponíveis para desenvolver aplicativos de IA generativos no Azure Databricks, incluindo a criação, implantação e gerenciamento de aplicativos de IA generativos.
Servir e consultar modelos de IA de geração
Sirva um conjunto curado de modelos de IA de geração de provedores LLM, como OpenAI e Anthropic, e disponibilize-os por meio de APIs seguras e escaláveis.
| Feature | Description |
|---|---|
| Modelos de Fundação | Servir modelos de IA generativa, incluindo modelos de código aberto e de terceiros, como Meta Llama, Anthropic Claude, OpenAI GPT e outros. |
Crie agentes de IA de nível empresarial
Crie e implante seus próprios agentes, incluindo agentes de chamada de ferramentas, aplicativos de geração aumentada de recuperação e sistemas multiagentes.
| Feature | Description |
|---|---|
| AI Playground (sem código) | Prototipar e testar agentes de IA em um ambiente sem código. Experimente rapidamente comportamentos de agente e integrações de ferramentas antes de gerar código para implantação. |
| Estrutura do Mosaic AI Agent | Crie, implante e avalie agentes em Python. Suporta agentes escritos com qualquer biblioteca de criação, incluindo LangChain, LangGraph e agentes de código Python puros. Suporta Unity Catalog para governança e MLflow para rastreamento. |
| Tijolos do agente | Crie e otimize sistemas de agentes de IA específicos do domínio com uma interface simples. Concentre-se em seus dados e métricas enquanto o Agent Bricks simplifica a implementação. |
Avaliar, depurar e otimizar agentes
Acompanhe o desempenho do agente, colete feedback e promova melhorias de qualidade com ferramentas de avaliação e rastreamento.
| Feature | Description |
|---|---|
| Avaliação de Agentes | Use a Avaliação do Agente e o MLflow para medir a qualidade, o custo e a latência. Colete feedback de partes interessadas e especialistas no assunto por meio de aplicativos de revisão integrados e use juízes LLM para identificar e resolver problemas de qualidade. |
| Rastreamento MLflow | Use o MLflow Tracing para observabilidade de ponta a ponta. Registe cada etapa que o seu agente realiza, facilitando a debugação, monitorização e auditoria do comportamento do agente no desenvolvimento e na produção. |
Produza agentes de IA
Implante e gerencie agentes em produção com endpoints escaláveis, observabilidade e governança integrados.
| Task | Description |
|---|---|
| Registar e inscrever agentes | Registre o código, a configuração e os artefatos do agente no Unity Catalog para governança e gerenciamento do ciclo de vida. |
| Implantar agentes | Implante agentes como pontos de extremidade gerenciados e escaláveis. |
| Agentes de monitoramento | Use a mesma configuração de avaliação (juízes LLM e métricas personalizadas) na avaliação offline e no monitoramento on-line. |