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Azure AI 服务
Azure Cosmos DB
Azure AI Foundry
解决方案构想
本文介绍了一种解决方案构想。 云架构师可以通过本指南来帮助可视化此体系结构的典型实现的主要组件。 以本文为起点，设计一个符合工作负荷特定要求的架构合理的解决方案。
此体系结构演示了文档生成解决方案，使组织能够创建基于其企业数据的智能结构化和非结构化文档。 该解决方案使用 Azure AI 文档智能来识别相关数据、汇总信息，并通过对话交互生成上下文内容。 用户可以基于此组织知识生成文档，并采用 Word 格式接收文档。
该体系结构将检索、汇总和生成与文档持久性相结合，以支持更快的文档创建工作流。 系统通过自然语言实现用户交互，并帮助将组织知识直接嵌入到文档处理工作流中。 它还缓存生成的内容，以避免重新生成开销并加速文档创建。
Architecture
下载此体系结构的 Visio 文件。
Workflow
以下工作流与上图相对应：
组织中的业务线应用程序或其他流程生成企业文档和参考材料，用作文档生成的基础知识。
同步过程定期管理从各种源引入和更新企业数据到此工作负荷。
Azure 存储帐户接收和存储企业文档，包括 PDF 文件。 它使下游服务能够处理和编制索引。 存储帐户还会在以后从用户会话中存储生成的文档。
Azure AI 文档智能从已处理和扩充的文档创建可搜索索引，从而启用语义搜索功能和快速信息检索，以便生成文档。 索引技能可能会在 Azure AI 搜索中维护索引。
Azure AI Foundry 使用索引内容通过聊天完成、聊天循环和 JSON 模式通过 SDK 为聊天交互提供支持。 此过程基于用户查询和组织数据生成上下文文档。
Azure 应用服务托管 Web 前端，用户通过使用自然语言生成文档来与系统交互。
Azure Cosmos DB 存储聊天历史记录和用户交互，同时维护持续改进的上下文。
Components
应用服务 是一种平台即服务（PaaS）解决方案，可为应用程序提供可缩放的 Web 托管环境。 在此体系结构中，应用服务托管 Web 前端界面，用户可通过对话 AI 功能与其企业数据进行交互。 应用服务还使用 docx React 库生成 DOCX 文件，并将其存储在存储中以供交付。 该界面同时支持结构化和非结构化文档生成和 DOCX 导出功能，从而提供响应式和直观的用户体验。
Azure AI Foundry 是一项托管 AI 服务，提供对高级语言模型的访问权限，以便进行自然语言处理和生成。 在此体系结构中，Azure AI Foundry 为基于语义内核的代理提供要调用的服务即服务（MaaS）。
Azure AI 文档智能 是基于云的 Azure AI 服务，它使用机器学习模型在应用程序和工作流中自动执行数据处理。 Azure AI 文档智能有助于增强数据驱动策略并丰富文档搜索功能。
Azure 存储 是一种Microsoft对象存储解决方案，针对存储大量非结构化数据进行了优化。 在此体系结构中，存储帐户存储企业文档和参考材料，包括 PDF 文件，为文档生成过程提供基础知识库。 存储帐户还会存储生成的文档以进行缓存。
Azure Cosmos DB 是一种全球分布式多模型数据库服务，可提供保证的低延迟和弹性可伸缩性。 在此体系结构中，Azure Cosmos DB 存储聊天历史记录和用户交互。 此功能跨会话维护上下文，启用智能文档检索，并消除重新生成开销以提高性能。
方案详细信息
本文档生成解决方案解决了组织想要创建使用机构知识的一致高质量业务文档时遇到的挑战。 传统文档创建往往受到空白页综合症、格式不一致、错过相关信息以及主题专家大量时间投资的影响。 此解决方案通过对话式 AI 转换文档的创建，该 AI 生成结构化文档（如合同、发票和本票），以及非结构化文档（如建议、报告和简报）均以组织数据为依据。
此体系结构仅支持事务使用。 它支持针对单个文档请求保持质量和一致性的集中实时文档生成工作流。 它不支持批处理。
可能的用例
法律和合规性文档
合同模板生成： 根据以前的协议、法律先例和公司策略自动生成合同模板。 此方法可确保所有业务关系的一致性和合规性。
法规提交准备： 通过将相关法规、组织策略和历史提交数据合成为格式正确的法规文件来创建合规性文档。
法律简报起草： 通过分析存储在组织的知识库中的案例法、先例和客户端信息来生成法律文档草稿。
业务运营和建议
投资建议创建： 合成市场研究、财务数据和战略文件，以生成针对特定机会和利益干系人要求定制的综合投资建议。
授予应用程序开发： 通过将项目要求、组织能力和历史成功提交相结合，创建授权申请，以提出令人信服的资金请求。
建议请求（RFP）响应生成： 通过分析对组织功能和先前成功建议的要求，自动起草对 RFP 的响应。
财务和采购文档
发票模板标准化： 根据历史计费数据生成一致的发票模板，其中包含组织品牌、法律要求和特定于客户的条款。
采购订单自动化： 通过引用供应商数据库、采购策略和预算约束来创建采购订单，以确保合规性和准确性。
财务报告汇编： 通过将来自多个源的数据合成为符合法规和利益干系人要求的标准化模板来生成财务报告。
医疗保健和研究应用程序
临床协议文档： 通过将法规要求、机构准则和以前的研究设计相结合，生成研究协议，并将其纳入合规和全面的文档。
患者护理计划模板： 创建标准化护理计划模板，其中包含最佳做法、机构策略和特定于患者的注意事项。
研究赠款建议： 通过综合科学文献、机构能力和资助机构要求，制定研究资助建议。
Alternatives
此体系结构包括多个组件，这些组件可以替换为其他 Azure 服务或方法，具体取决于工作负荷的功能和非功能要求。 请考虑以下替代方案和权衡。
文档生成方法
当前方法： 使用自定义 AI 驱动的代系，包括结构化和非结构化文档的企业数据地面和智能缓存。
替代方法： 仅将 Azure AI 文档智能与结构化文档的预生成表单结合使用，并结合传统的文档管理系统。
如果工作负荷主要侧重于具有最少非结构化内容要求的标准化表单，请考虑替代方法。
成本优化
成本优化侧重于减少不必要的开支和提高运营效率的方法。 有关详细信息，请参阅成本优化设计评审核对清单。
Azure 定价计算器中的此预配置估计显示运行此方案的成本。
定价因区域和使用情况而异，因此无法预测方案的确切成本。 此基础结构中使用的大多数 Azure 资源都基于使用情况的定价层。
部署此方案
若要部署此体系结构的实现，请遵循 部署步骤。