Hogar¿Cómo crear un chatbot de IA con Azure AI Foundry en 2025? Guía paso a paso.
Crear un chatbot de IA puede parecer un reto, pero es totalmente factible con las herramientas y el enfoque adecuados. Esta guía en profundidad le guía a través de la creación de un chatbot utilizando Azure AI Foundry, mejorando sus conocimientos con Azure AI Search para la generación de recuperación aumentada (RAG) y utilizando la optimización de contenedores para un despliegue sin problemas. Simplificaremos el proceso en pasos claros y prácticos para preparar su chatbot para un entorno de producción.
Puntos clave
Utilice las plantillas integradas de Azure AI Foundry para acelerar el desarrollo del chatbot.
Incorpore Azure AI Search for RAG para enriquecer la base de conocimientos de su chatbot con datos privados.
Aplique la contenedorización con Docker para garantizar un despliegue uniforme en diferentes configuraciones.
Despliegue el chatbot en Azure Container Instances (ACI) para ponerlo a disposición del público.
Reconocer y resolver los posibles obstáculos de despliegue.
Creación de su chatbot de IA con Azure
Preparar el escenario: De LLMs a Chatbots
El desarrollo de un chatbot de IA sofisticado comienza con elementos fundamentales: un modelo de lenguaje extenso (LLM), un conjunto de datos privado y un marco de generación mejorada por recuperación (RAG). El objetivo es crear un chatbot capaz de acceder a información específica e interactuar con los usuarios de forma natural. Imagínese que ya domina la búsqueda por IA y que dispone de un sistema RAG operativo: ¿qué viene después? Azure ofrece los recursos para salvar esa brecha. Esta guía explica cómo realizar la transición de su solución a un estado listo para la producción en el que los usuarios puedan acceder activamente a su aplicación de IA y utilizarla.
Azure AI Foundry sirve como una potente plataforma para integrar estos componentes. Demostraremos cómo los servicios de Azure pueden transformar datos sin procesar en un chatbot totalmente operativo. Este tutorial se centra en Azure, Azure AI Search, el repositorio de GitHub (Azure-Samples/get-started-with-ai-chat) y el ecosistema de Microsoft Azure. Esto es lo que pretendemos conseguir:
- Desarrollar código localmente usando Python.
- Crear una imagen Docker y ejecutar el contenedor.
- Subir la imagen a un registro de contenedores.
- Desplegar desde el registro de contenedores a Azure Container Instances para el acceso en todo el mundo.
Parte 1. Desarrollo local y configuración Desarrollo local y configuración
Nuestra fase inicial consiste en preparar el entorno de desarrollo local con las tecnologías necesarias. También puede personalizar plantillas dentro de AI Foundry:
. También crearemos y modificaremos el proyecto en GitHub para mejorar su funcionalidad.
Usaremos Python para codificar, idealmente dentro de un IDE como Cursor. Esta etapa incluye:
- Fork del repositorio Azure AI Chat: Bifurcar el repositorio Azure-Samples/get-started-with-ai-chat de GitHub. Este repositorio proporciona el código básico para el proyecto de chatbot. La plantilla ofrece un punto de partida sencillo para desplegar aplicaciones de chat utilizando Azure AI Foundry y los SDK.
- Creación de un entorno local: Configure un archivo de entorno (.env) para almacenar de forma segura sus claves de API y detalles de configuración.
- Personalizar el código: Después de la bifurcación y la configuración del entorno, modifique el código para adaptarlo a sus requisitos específicos.
Sumergirse en la plataforma AI Foundry
Una vez completada la configuración local, puede continuar utilizando las plantillas disponibles en Azure AI Foundry. Esta plataforma simplifica la codificación de aplicaciones de IA. Elija la opción "Empezar con AI Chat" para comenzar. Esto confirmará que el repositorio se ha bifurcado correctamente en su cuenta de GitHub.
Con estas plantillas, puedes construir un chatbot utilizando código de IA preconstruido listo para integrarlo en tus aplicaciones. También puedes clonar las plantillas en tu propio entorno como punto de partida.
Trabajar con AI Search y Azure Models
Configuración
Antes de ejecutar el código y configurar Docker, debemos configurar el entorno. Crea un archivo .env utilizando la plantilla .env.sample proporcionada y actualiza las claves del entorno. A continuación se muestra un ejemplo de configuración para un proyecto de Azure Search para conectar endpoints
:
AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT=AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME=AZURE_AI_SEARCH_API_KEY=AZURE_AI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME= (necesario para la búsqueda de índices)AZURE_AI_OPENAI_ENDPOINT=AZURE_AI_OPENAI_API_KEY=AZURE_AI_OPENAI_MODEL_NAME=
Antes de crear el contenedor para el despliegue de Docker, se debe establecer un campo de incrustación en la configuración del vector. Vamos a establecer la configuración del vector para verificar que todos los componentes funcionan correctamente en el entorno local. Al crear el índice, puedes añadir chunking y probar el vector para confirmar que la configuración está completa.
He aquí un desglose de las variables de configuración:
- AZURE"_AI"_SEARCH"_ENDPOINT: La URL del punto final para su servicio Azure AI Search, que se utiliza para conectarse a sus recursos de búsqueda.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_INDEX"_NAME: El nombre del índice dentro de Azure AI Search donde se organizan y almacenan sus datos.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_API"_KEY: La clave de API necesaria para autenticar las conexiones a Azure AI Search, vinculando sus modelos a los puntos finales.
- AZURE"_AI"_EMBEDDINGS"_DEPLOYMENT"_NAME: Se utiliza para conectar y proporcionar las incrustaciones de texto necesarias para las operaciones de búsqueda basadas en modelos.
Visión general de Dockerfile
La siguiente etapa consiste en construir la imagen Docker utilizando un Dockerfile. Este archivo es esencial para desplegar la aplicación de IA y los SDK. También especifica qué archivos copiar para las conexiones de los extremos.
Consideraciones de costes
Costes del servicio Azure
Tenga en cuenta los costes asociados al uso de Azure AI Foundry. Recuerde que los servicios de Azure AI funcionan en régimen de pago por uso, con precios que dependen del plan elegido para los servicios de AI y Azure OpenAI.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Puedo implementar este chatbot en otras plataformas en la nube?
Aunque esta guía está adaptada a Azure, los principios de contenedorización subyacentes y el diseño básico del chatbot pueden modificarse para otras plataformas en la nube, como AWS o Google Cloud. Sin embargo, los pasos específicos de implementación requerirían ajustes para alinearse con los diferentes requisitos del proyecto.
¿Qué tipo de datos puedo introducir en el sistema RAG?
El sistema RAG admite una gran variedad de formatos de datos, como archivos de texto, PDF y documentos. El factor crucial es estructurar los datos adecuadamente para que Azure AI Search pueda indexarlos de forma eficiente y recuperar la información relevante.
Preguntas relacionadas
¿Cuáles son las principales consideraciones de seguridad para implementar un chatbot de IA?
La implementación de un chatbot de IA, especialmente si maneja información confidencial, requiere abordar varios aspectos de seguridad para proteger el sistema y a los usuarios:Cifrado de datos: Cifre todos los datos, tanto en reposo como durante la transmisión. Utilice Azure Key Vault para gestionar las claves de cifrado y los secretos confidenciales. Los datos en reposo se refieren a la información almacenada en bases de datos, mientras que los datos en tránsito son la información que se envía a través de las redes.Autenticación y autorización: Implemente una autenticación fuerte para verificar las identidades de los usuarios. Aproveche Azure Active Directory (Azure AD) para la gestión de identidades y accesos. Utilice claves de API para controlar el acceso a sus API: Valide y desinfecte sistemáticamente todas las entradas de usuario para protegerse de los ataques de inyección. Esto implica comprobar y bloquear código malicioso o scripts que puedan dañar el sistema. Registro y supervisión: Establezca un registro y una supervisión exhaustivos para identificar y abordar rápidamente los problemas de seguridad. Azure Monitor puede emplearse para recopilar y examinar registros y datos de rendimiento. Estos deben ser revisados en busca de signos de acceso no autorizado, posibles violaciones de datos y debilidades del sistema.
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comentario (2)
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![JasonSmith]()
This tutorial is surprisingly clear, even for someone like me who gets lost in cloud jargon. The way they break down the RAG integration with Azure AI Search makes me think I could actually pull this off without losing my mind. Just one question though—any tips for avoiding those nasty cost overruns when scaling up? 💸
![DouglasMitchell]()
Tengo curiosidad por Azure AI Search, ¿realmente ayuda a mejorar tanto el chatbot? Aunque guías paso a paso son útiles, a menudo encuentro que la parte de datos y privacidad no se cubre bien. 🤔 Al final, un bot solo es tan inteligente como la información que le damos. ¿Se mencionan ahí consideraciones sobre cómo evitar sesgos en los datos de búsqueda? Algo que no acabo de ver claro.
Crear un chatbot de IA puede parecer un reto, pero es totalmente factible con las herramientas y el enfoque adecuados. Esta guía en profundidad le guía a través de la creación de un chatbot utilizando Azure AI Foundry, mejorando sus conocimientos con Azure AI Search para la generación de recuperación aumentada (RAG) y utilizando la optimización de contenedores para un despliegue sin problemas. Simplificaremos el proceso en pasos claros y prácticos para preparar su chatbot para un entorno de producción.
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. También crearemos y modificaremos el proyecto en GitHub para mejorar su funcionalidad.
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- Fork del repositorio Azure AI Chat: Bifurcar el repositorio Azure-Samples/get-started-with-ai-chat de GitHub. Este repositorio proporciona el código básico para el proyecto de chatbot. La plantilla ofrece un punto de partida sencillo para desplegar aplicaciones de chat utilizando Azure AI Foundry y los SDK.
- Creación de un entorno local: Configure un archivo de entorno (.env) para almacenar de forma segura sus claves de API y detalles de configuración.
- Personalizar el código: Después de la bifurcación y la configuración del entorno, modifique el código para adaptarlo a sus requisitos específicos.
Sumergirse en la plataforma AI Foundry
Una vez completada la configuración local, puede continuar utilizando las plantillas disponibles en Azure AI Foundry. Esta plataforma simplifica la codificación de aplicaciones de IA. Elija la opción "Empezar con AI Chat" para comenzar. Esto confirmará que el repositorio se ha bifurcado correctamente en su cuenta de GitHub.
Con estas plantillas, puedes construir un chatbot utilizando código de IA preconstruido listo para integrarlo en tus aplicaciones. También puedes clonar las plantillas en tu propio entorno como punto de partida.
Trabajar con AI Search y Azure Models
Configuración
Antes de ejecutar el código y configurar Docker, debemos configurar el entorno. Crea un archivo .env utilizando la plantilla .env.sample proporcionada y actualiza las claves del entorno. A continuación se muestra un ejemplo de configuración para un proyecto de Azure Search para conectar endpoints
:
Antes de crear el contenedor para el despliegue de Docker, se debe establecer un campo de incrustación en la configuración del vector. Vamos a establecer la configuración del vector para verificar que todos los componentes funcionan correctamente en el entorno local. Al crear el índice, puedes añadir chunking y probar el vector para confirmar que la configuración está completa.
He aquí un desglose de las variables de configuración:
- AZURE"_AI"_SEARCH"_ENDPOINT: La URL del punto final para su servicio Azure AI Search, que se utiliza para conectarse a sus recursos de búsqueda.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_INDEX"_NAME: El nombre del índice dentro de Azure AI Search donde se organizan y almacenan sus datos.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_API"_KEY: La clave de API necesaria para autenticar las conexiones a Azure AI Search, vinculando sus modelos a los puntos finales.
- AZURE"_AI"_EMBEDDINGS"_DEPLOYMENT"_NAME: Se utiliza para conectar y proporcionar las incrustaciones de texto necesarias para las operaciones de búsqueda basadas en modelos.
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