Tài nguyên của Microsoft AI Tour

Xây dựng và triển khai AI agents nhanh hơn với GitHub Models và Azure. Tạo nguyên mẫu với các mô hình mở, mở rộng quy mô với các mô hình AI Foundry Azure và hợp lý hóa quy trình làm việc bằng Bộ công cụ AI trong VS Code. Thử nghiệm với các mô hình và lời nhắc, đánh giá phản hồi của tác nhân, sau đó chuyển từ nguyên mẫu sang đám mây với các công cụ phát triển tiên tiến.

Khám phá cách GitHub Copilot hoạt động như một tác nhân AI trong quy trình phát triển thực tế—lập kế hoạch, thực hiện các tác vụ nhiều bước và tích hợp liền mạch vào các quy trình kỹ thuật. Khám phá cách Copilot có thể tăng năng suất làm việc nhóm, đẩy nhanh quá trình phát triển phần mềm và hỗ trợ các phương pháp hay nhất. Vượt xa tính năng tự động hoàn thành với các ví dụ thực tế, minh họa tác động có thể đo lường được trong tổ chức của bạn.

Trong buổi này, chúng tôi sẽ tập trung vào việc tùy chỉnh mô hình. Tìm hiểu các tùy chọn của bạn và lý do tại sao tinh chỉnh có thể là lựa chọn phù hợp cho tình huống của bạn. Tìm hiểu về các tùy chọn tinh chỉnh khác nhau trong Azure AI Foundry và trau dồi trực giác của bạn để sử dụng các kỹ thuật như Chưng cất (để giảm chi phí) và RAFT (để cải thiện độ chính xác) thông qua các bản demo thực hành. Bạn sẽ nhận được các tài nguyên và thông tin chuyên sâu giúp bạn đơn giản hóa hành trình tối ưu hóa mô hình từ đầu đến cuối với Azure AI Foundry.

Tìm hiểu cách xây dựng AI agents sẵn sàng cho sản xuất bằng cách sử dụng Azure AI Search và PostgreSQL. Buổi học này sẽ đề cập đến phương pháp truy xuất agentic, truy xuất dựa trên đồ thị và các kỹ thuật nền tảng nâng cao để hỗ trợ các ứng dụng AI doanh nghiệp của bạn.

Giải pháp này trình bày các mô hình thiết kế, triển khai và triển khai AI đa dịch vụ agents với các cân nhắc về quản trị, tái sử dụng và AI có trách nhiệm.

BRK-447 trình bày cách sử dụng GitHub Copilot trong Visual Studio để tăng tốc quá trình phát triển, bổ sung Copilot với máy chủ MCP để đưa ra các đề xuất dựa trên tài liệu, và sử dụng Copilot Agent để tự động hóa việc thay đổi mã nguồn và cập nhật giao diện người dùng (UI) dựa trên sự cố. Buổi học kết hợp các bản demo trực tiếp ngắn với các đoạn ghi âm cho các luồng dài hơn hoặc dễ bị lỗi.

Phiên họp này khám phá cách các tổ chức có thể kích hoạt các ứng dụng AI đại diện bằng cách hợp nhất dữ liệu của họ bằng Microsoft Fabric. Thông qua câu chuyện của Zava, một nhà bán lẻ DIY khu vực, phiên họp chứng minh cách các hệ thống dữ liệu phân mảnh có thể được hiện đại hóa, tích hợp và sẵn sàng cho AI. Người tham dự sẽ được xem các bản demo thực tế về hợp nhất dữ liệu, chuyển đổi, quản trị, CI/CD cho các sản phẩm dữ liệu và tích hợp các trải nghiệm hỗ trợ AI, đồng thời duy trì bảo mật và tuân thủ mạnh mẽ.

Trong phiên này, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ quản trị hỗ trợ AI để thực hiện các tác vụ Vận hành CNTT phổ biến trong môi trường Azure của mình.

Trong buổi này, bạn sẽ học cách tích hợp AI vào các giải pháp của mình và giải quyết các vấn đề thường gặp như mở rộng quy mô, lưu trữ đệm và bảo mật. Bạn cũng sẽ học cách chuẩn hóa khi xây dựng với Agent bằng cách sử dụng Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP).

Xây dựng ứng dụng AI tạo sinh bắt đầu từ việc lựa chọn mô hình—nhưng việc giành được lòng tin của người dùng đòi hỏi phải đánh giá liên tục. Trong bài nói chuyện này, hãy tìm hiểu cách Azure AI Evaluations SDK giúp đánh giá các mô hình trước và sau sản xuất, phân tích kết quả và cải thiện chất lượng thông qua Observability.

Trong buổi nói chuyện này, hãy khám phá cách Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) đang chuyển đổi cách AI agents kết nối với các công cụ, dữ liệu và với nhau theo một cách chuẩn hóa và đang trở thành một phần của hệ sinh thái Microsoft, cho dù bạn đang làm việc tại Azure AI Foundry, Copilot Studio hay GitHub Copilot. MCP không chỉ là một giao thức—nó là mô liên kết để xây dựng các hệ thống thông minh, có khả năng tương tác. Bạn sẽ được giới thiệu nhanh về các nguyên tắc cơ bản của MCP, sau đó tìm hiểu sâu hơn về cách xây dựng máy chủ MCP của riêng mình, sử dụng nó trong VS Code làm máy chủ và GitHub Copilot làm máy khách.

Khi 85% doanh nghiệp áp dụng chiến lược AI đa mô hình, các nhà phát triển phải đối mặt với sự phức tạp ngày càng tăng trong việc lựa chọn, triển khai và quản lý các mô hình phù hợp cho từng tác vụ. Trong phiên này, hãy khám phá cách bộ định tuyến mô hình trong Azure AI Foundry tự động hóa việc lựa chọn mô hình một cách thông minh dựa trên hiệu suất, chi phí và độ trễ. Lớp điều phối thông minh này giúp giảm thiểu chi phí vận hành, đẩy nhanh quá trình triển khai và mở khóa các hoạt động AI có khả năng mở rộng trên toàn tổ chức của bạn. Hãy tạm biệt tình trạng quá tải mô hình và để bộ định tuyến đảm nhiệm vai trò chiến lược.

Bạn đã thử AI Tour Advisor tại gian hàng cộng đồng chưa? Trong buổi trò chuyện này, chúng ta sẽ phân tích cách xây dựng tác nhân và tìm hiểu sâu hơn về công nghệ được sử dụng bên trong. Chúng ta sẽ đề cập đến mọi thứ, từ hướng dẫn và mô hình đến công cụ và lệnh gọi hàm, đồng thời khám phá cách toàn bộ trải nghiệm được kết hợp thông qua giao diện và khung tác nhân.

Việc chuẩn bị dữ liệu không nên trở nên quá khó khăn. Hãy xem cách các phím tắt OneLake đa đám mây kết nối với các nguồn dữ liệu mà không bị trùng lặp, chạy các chuyển đổi tệp phím tắt và chuyển đổi AI phím tắt như tóm tắt và phát hiện PII, và sử dụng Data Wrangler để dọn dẹp và định hình kết quả, bên trong Microsoft Fabric.

Tìm hiểu cách AI đang chuyển đổi Cơ sở dữ liệu Azure cho PostgreSQL với hỗ trợ vector, chỉ mục và các công cụ Visual Studio. Khám phá cách xây dựng các ứng dụng AI chỉ trong vài phút bằng các tính năng mới giúp tăng cường tương tác, hiểu biết và tối ưu hóa dữ liệu.

Xây dựng một tác nhân AI đàm thoại cho Zava, một công ty bán lẻ tự làm, chuyên phân tích dữ liệu bán hàng và giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm. Học cách tạo ra agents an toàn, thông minh bằng cách sử dụng Dịch vụ Tác nhân AI Foundry Azure, Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) cho các kết nối dữ liệu bên ngoài, và PostgreSQL với Bảo mật Cấp hàng (RLS) và pgvector cho bảo vệ dữ liệu theo vai trò và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Bất kỳ chuyên gia công nghệ nào muốn áp dụng các kỹ thuật lập trình cặp AI với GitHub Copilot để thực hiện các công việc khó khăn như di chuyển hoặc dịch từ ngôn ngữ lập trình này sang ngôn ngữ lập trình khác. Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật GitHub Copilot nâng cao, đặc biệt hữu ích khi dịch các dự án sang các ngôn ngữ lập trình khác nhau, cũng như các chế độ khác nhau mà GitHub Copilot cung cấp.

Phòng thí nghiệm này khám phá cách các tổ chức có thể tận dụng dữ liệu cũ bằng cách hợp nhất kho dữ liệu với Microsoft Fabric. Hãy chuyển từ dữ liệu hỗn loạn sang dữ liệu rõ ràng trong phòng thí nghiệm thực hành này. Tìm hiểu về cách thu thập, chuyển đổi dữ liệu và phân tích dữ liệu dựa trên AI bằng Microsoft Fabric và Azure Databricks. Xây dựng các giải pháp dữ liệu có khả năng mở rộng và khám phá AI agentic để đưa ra quyết định thông minh hơn và tạo ra tác động thực sự cho doanh nghiệp.

Tìm hiểu cách Copilot trong Azure tăng cường khả năng phục hồi của ứng dụng bằng cách xem xét nhật ký và hợp lý hóa hoạt động. Trải nghiệm thực tế với các tình huống thực tế và xem GitHub Copilot có thể cải thiện quy trình xây dựng và triển khai của bạn như thế nào.