Generative KI in Ihre Apps integrieren mit Azure Open AI

Generative KI in Ihre Apps integrieren mit Azure Open AI

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Evolution der künstlichen Intelligenz
3. Verständnis von generativer KI
4. Unterschied zwischen traditionellen Modellen und generativen KI-Modellen
5. Zusammenarbeit mit Open AI
6. GPT-3: Textvervollständigung und Textgenerierung
7. Codex: Generierung von Code und Code-Dokumentation
8. Dali: Text-zu-Bild-Generierung
9. Chat GPT: Konversations-KI
10. Verwendung von Azure AI für unterschiedliche Anwendungsfälle
11. Beste Praktiken für die Azure Open AI Service-Nutzung

Einleitung

Ich bin ein Principal Group Program Manager im Azure AI Engineering Team bei Microsoft und heute möchte ich mit Ihnen darüber sprechen, wie Sie generative KI in Ihre Apps integrieren können, indem Sie den Azure Open AI Service nutzen. Bevor wir jedoch auf den Azure Open AI Service eingehen, möchte ich Ihnen einen kurzen Überblick über die Entwicklung der KI geben, die vor einigen Jahrzehnten begann.

Evolution der künstlichen Intelligenz

Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz begann in den 50er und 60er Jahren mit dem Konzept der künstlichen Intelligenz. In den folgenden Jahrzehnten entwickelten sich maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netzwerke, was zu einer Explosion des Einsatzes von KI führte. Vor ein paar Jahren erlebten wir dann den Aufstieg der generativen KI, die uns ermöglicht, neue Modelle zu entwickeln und neue schriftliche, visuelle und auditive Inhalte zu generieren. Generative KI basiert auf der Idee, dass fundamentale Modelle auf großen Datensätzen trainiert werden. Diese Modelle können dann auf eine Vielzahl von Aufgaben angewendet werden und ersetzen aufgabenbezogene Modelle.

Verständnis von generativer KI

Generative KI-Modelle sind in der Lage, Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und zu erfassen. Dadurch können sie allgemeine Informationen erfassen und Aufgaben erledigen, für die früher spezielle Modelle entwickelt werden mussten. Generative KI bietet daher eine neue Art des Modellierens und eröffnet neue Möglichkeiten für die Generierung von Inhalten.

Unterschied zwischen traditionellen Modellen und generativen KI-Modellen

Traditionelle KI-Modelle werden separat oder isoliert entwickelt und sind auf spezifische Aufgaben beschränkt. Möchte man beispielsweise eine Klassifizierungsaufgabe durchführen, muss ein spezielles Klassifizierungsmodell entwickelt werden, das ausschließlich für diese Aufgabe verwendet werden kann. Generative KI-Modelle hingegen basieren auf grundlegenden Modellen, die auf einer Vielzahl von unbeschrifteten Daten trainiert werden. Diese Modelle können Muster und Strukturen von Daten erfassen und ersetzen aufgabenbezogene Modelle. Die Verwendung von generativer KI ermöglicht es also, breiter und flexibler auf verschiedene Aufgabenstellungen zu reagieren.

Zusammenarbeit mit Open AI

Wir arbeiten eng mit Open AI zusammen, einem non-profit Startup, um Ihnen die leistungsstarken Modelle wie GPT-3, Codex und Dali zur Verfügung zu stellen. Diese Modelle sind in Azure AI Portfolio integriert und bieten eine Vielzahl von Funktionen an. GPT-3 beispielsweise ermöglicht Textvervollständigung und Textgenerierung, Codex unterstützt bei der Generierung von Code und Code-Dokumentation, während Dali textbasierte Bildgenerierung ermöglicht. Durch die Zusammenarbeit mit Open AI können wir sicherstellen, dass Sie auf die neuesten und fortschrittlichsten KI-Modelle und Technologien zugreifen können.

GPT-3: Textvervollständigung und Textgenerierung

GPT-3 ist ein leistungsstarkes Modell, das in der Lage ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Mit GPT-3 können Sie komplexe Texte generieren, basierend auf einer Vorgabe oder einem Prompt. Zum Beispiel können Sie GPT-3 auffordern, einen Slogan für eine Eisdiele zu erstellen, und das Modell wird Ihnen einen kreativen Textvorschlag liefern. Obwohl die Ergebnisse nicht immer perfekt sind, kann GPT-3 eine Menge Zeit sparen und recht genaue Ergebnisse liefern.

Codex: Generierung von Code und Code-Dokumentation

Codex ist ein Satz von Modellen, die in der Lage sind, Code zu verstehen und zu generieren. Sie können zum Beispiel natürliche Sprache in Code umwandeln oder umgekehrt. Codex ist besonders nützlich für die Entwicklung von Software und kann den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen. Darüber hinaus bietet Codex auch die Möglichkeit, Code-Dokumentation zu generieren, was besonders für Entwickler eine große Hilfe ist. Mit Codex können auch komplexe API-Bibliotheken verwendet werden.

Dali: Text-zu-Bild-Generierung

Dali ist eine Gruppe von Modellen, die in der Lage sind, Bilder aus Texten zu generieren und zu manipulieren. Sie können zum Beispiel eine Beschreibung eines weißen Siamkatzes geben und Dali wird ein entsprechendes Bild generieren. Die Möglichkeiten von Dali sind sehr kreativ und eignen sich ideal für Marketingkampagnen oder andere kreative Projekte. Die generierten Bilder können sehr spezifisch und detailliert sein, je nach den Anweisungen, die Sie dem Modell geben.

Chat GPT: Konversations-KI

Chat GPT ist ein Modell für konversationelle KI, das Ihnen ermöglicht, mit einem Chatbot auf natürliche Weise zu interagieren. Sie können Fragen stellen, Anweisungen geben oder einfach eine Unterhaltung führen. Chat GPT ist besonders nützlich für die Entwicklung von interaktiven Bots oder virtuellen Assistenten, die menschenähnliche Gespräche führen können. Das Modell kann anhand verschiedener Parameter angepasst werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Verwendung von Azure AI für unterschiedliche Anwendungsfälle

Azure AI bietet eine breite Palette von Tools und Services für verschiedene Anwendungsfälle. Von einfachen Anwendungen für Business-Anwender, wie PowerApps und Power Automate, über komplexe Szenarien für Entwickler und Data Scientists, bis hin zur Erstellung eigener ML-Modelle mit Azure ML - Azure AI bietet alle erforderlichen Tools für Ihre spezifischen Anforderungen. Egal, ob Sie eine schnelle Prototypenerstellung benötigen oder eine maßgeschneiderte AI-Lösung entwickeln möchten, Azure AI hat die richtigen Werkzeuge für Sie.

Beste Praktiken für die Azure Open AI Service-Nutzung

Bei der Verwendung des Azure Open AI Service gibt es einige bewährte Praktiken, die beachtet werden sollten. Es ist wichtig, klare Anweisungen und Erwartungen in Bezug auf die gewünschten Ergebnisse zu geben. Je genauer das Prompt formuliert ist, desto besser werden die Ergebnisse sein. Außerdem sollten qualitativ hochwertige Daten verwendet werden, um das Modell zu trainieren und die gewünschte Leistung zu erzielen. Schließlich ist es wichtig, die verschiedenen Einstellungen des Modells anzupassen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Der Azure Open AI Service bietet eine Vielzahl von Parametern, die optimiert werden können, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassung

Die Integration von generativer KI in Ihre Apps kann eine Vielzahl von Vorteilen bieten, von der Automatisierung von Aufgaben bis hin zur Generierung von kreativem Content. Mit dem Azure Open AI Service stehen Ihnen leistungsstarke Modelle zur Verfügung, die Ihnen bei der Entwicklung von Apps und der Bewältigung Ihrer spezifischen Herausforderungen helfen können. Beginnen Sie mit einem konkreten Anwendungsfall und erkunden Sie die Möglichkeiten, die Azure AI bietet, um Ihre Ziele zu erreichen.