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Comment construire un chatbot d'IA avec Azure AI Foundry en 2025 ? Guide étape par étape.
La création d'un chatbot d'IA peut sembler difficile, mais elle est tout à fait réalisable avec les bons outils et la bonne approche. Ce guide approfondi vous accompagne dans la création d'un chatbot à l'aide d'Azure AI Foundry, dans l'amélioration de ses connaissances avec Azure AI Search pour la génération augmentée par récupération (RAG), et dans l'utilisation de la conteneurisation rationalisée pour un déploiement en douceur. Nous simplifierons le processus en étapes claires et réalisables pour préparer votre chatbot à un environnement de production.
Points clés
Utiliser les modèles intégrés d'Azure AI Foundry pour accélérer le développement du chatbot.
Incorporer Azure AI Search for RAG pour enrichir la base de connaissances de votre chatbot avec des données privées.
Appliquez la conteneurisation avec Docker pour garantir un déploiement uniforme dans différentes configurations.
Déployer le chatbot dans Azure Container Instances (ACI) pour le rendre accessible au public.
Identifier et résoudre les obstacles potentiels au déploiement.
Créer votre chatbot d'IA avec Azure
Préparer le terrain : Des LLM aux chatbots
Le développement d'un chatbot d'IA sophistiqué commence par des éléments fondamentaux : un grand modèle de langage (LLM), un ensemble de données privées et un cadre de génération améliorée par récupération (RAG). L'objectif est de créer un chatbot capable d'accéder à des informations spécifiques et d'interagir avec les utilisateurs de manière naturelle. Imaginez que vous maîtrisiez déjà la recherche par IA et que vous disposiez d'un système RAG opérationnel : quelle est la prochaine étape ? Azure offre les ressources nécessaires pour combler cette lacune. Ce guide explique comment faire passer votre solution à un état prêt pour la production, où les utilisateurs peuvent accéder activement à votre application d'IA et l'utiliser.
Azure AI Foundry constitue une plateforme puissante pour l'intégration de ces composants. Nous démontrerons comment les services Azure peuvent transformer des données brutes en un chatbot pleinement opérationnel. Ce tutoriel est centré sur Azure, Azure AI Search, le dépôt GitHub (Azure-Samples/get-started-with-ai-chat) et l'écosystème Microsoft Azure. Voici ce que nous voulons accomplir :
- Développer le code localement à l'aide de Python.
- Construire une image Docker et exécuter le conteneur.
- Télécharger l'image vers un registre de conteneurs.
- Déployer à partir du registre de conteneurs vers Azure Container Instances pour un accès mondial.
Partie 1 : Développement local et configuration
Notre phase initiale consiste à préparer l'environnement de développement local avec les technologies requises. Vous pouvez également personnaliser les modèles dans AI Foundry :
. Nous allons également créer et modifier le projet dans GitHub pour améliorer sa fonctionnalité.
Nous utiliserons Python pour coder, idéalement dans un IDE comme Cursor. Cette étape comprend :
- Forking du dépôt Azure AI Chat : Forker le dépôt Azure-Samples/get-started-with-ai-chat de GitHub. Ce dépôt fournit le code de base pour le projet de chatbot. Le modèle offre un point de départ simple pour déployer des applications de chat à l'aide d'Azure AI Foundry et des SDK.
- Création d'un environnement local : Créez un fichier d'environnement (.env) pour stocker en toute sécurité vos clés d'API et les détails de votre configuration.
- Personnalisation du code : Après le forking et la configuration de l'environnement, modifiez le code pour répondre à vos besoins spécifiques.
Plonger dans la plateforme AI Foundry
Une fois la configuration locale terminée, vous pouvez utiliser les modèles disponibles dans Azure AI Foundry. Cette plateforme simplifie le codage des applications d'IA. Choisissez l'option "Get Started with AI Chat" pour commencer. Cela confirmera que le référentiel a été forké avec succès sur votre compte GitHub.
Avec ces modèles, vous pouvez construire un chatbot à l'aide d'un code d'IA préconstruit prêt à être intégré dans vos applications. Vous pouvez également cloner les modèles dans votre propre environnement comme point de départ.
Travailler avec AI Search et Azure Models
Configuration
Avant d'exécuter le code et de configurer Docker, nous devons configurer l'environnement. Créez un fichier .env en utilisant le modèle .env.sample fourni et mettez à jour les clés d'environnement. Voici un exemple de configuration pour un projet Azure Search afin de connecter des points d'extrémité
:
AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT=AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME=AZURE_AI_SEARCH_API_KEY=AZURE_AI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME= (requis pour la recherche d'index)AZURE_AI_OPENAI_ENDPOINT=AZURE_AI_OPENAI_API_KEY=AZURE_AI_OPENAI_MODEL_NAME=
Avant de créer le conteneur pour le déploiement Docker, un champ d'intégration doit être établi dans la configuration du vecteur. Mettons en place la configuration du vecteur pour vérifier que tous les composants fonctionnent correctement dans l'environnement local. Lors de la création de l'index, vous pouvez ajouter du chunking et tester le vecteur pour confirmer que la configuration est complète.
Voici la répartition des variables de configuration :
- AZURE"_AI"_SEARCH"_ENDPOINT: L'URL du point de terminaison de votre service Azure AI Search, utilisé pour se connecter à vos ressources de recherche.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_INDEX"_NAME: Le nom de l'index dans Azure AI Search où vos données sont organisées et stockées.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_API"_KEY: La clé API requise pour authentifier les connexions à Azure AI Search, reliant vos modèles aux points de terminaison.
- AZURE"_AI"_EMBEDDINGS"_DEPLOYMENT"_NAME: Utilisé pour se connecter et fournir les incorporations de texte nécessaires aux opérations de recherche basées sur les modèles.
Aperçu du fichier Docker
L'étape suivante consiste à construire l'image Docker à l'aide d'un fichier Dockerfile. Ce fichier est essentiel pour déployer l'application d'IA et les SDK. Il spécifie également les fichiers à copier pour les connexions des points d'extrémité.
Considérations sur les coûts
Coûts des services Azure
Tenez compte des coûts associés à l'utilisation d'Azure AI Foundry. N'oubliez pas que les services Azure AI fonctionnent sur la base d'un paiement à l'utilisation, la tarification dépendant du plan que vous avez choisi pour les services AI et Azure OpenAI.
FAQ (FOIRE AUX QUESTIONS)
Puis-je déployer ce chatbot sur d'autres plateformes cloud ?
Bien que ce guide soit conçu pour Azure, les principes de conteneurisation sous-jacents et la conception de base du chatbot peuvent être modifiés pour d'autres plateformes cloud telles qu'AWS ou Google Cloud. Cependant, les étapes spécifiques de mise en œuvre nécessiteront des ajustements pour s'aligner sur les différentes exigences du projet.
Quel type de données puis-je ingérer dans le système RAG ?
Le système RAG s'adapte à une variété de formats de données, tels que les fichiers texte, les PDF et les documents. L'essentiel est de structurer vos données de manière appropriée afin qu'Azure AI Search puisse les indexer efficacement et extraire les informations pertinentes.
Questions connexes
Quelles sont les principales considérations de sécurité à prendre en compte lors du déploiement d'un chatbot d'IA ?
Le déploiement d'un chatbot d'IA, en particulier d'un chatbot traitant des informations sensibles, nécessite de prendre en compte plusieurs aspects de la sécurité pour protéger votre système et vos utilisateurs:Chiffrement des données : Cryptez toutes les données, à la fois au repos et pendant la transmission. Utilisez Azure Key Vault pour gérer les clés de chiffrement et les secrets sensibles. Les données au repos font référence aux informations stockées dans les bases de données, tandis que les données en transit sont les informations envoyées sur les réseaux.Authentification et autorisation : Mettez en œuvre une authentification forte pour vérifier l'identité des utilisateurs. Exploitez Azure Active Directory (Azure AD) pour la gestion des identités et des accès. Utilisez des clés API pour contrôler l'accès à vos API.Validation des entrées : Validez et désinfectez systématiquement toutes les entrées utilisateur pour vous prémunir contre les attaques par injection. Il s'agit de vérifier et de bloquer les codes ou scripts malveillants susceptibles de nuire au système. Journalisation et surveillance : Mettez en place une journalisation et une surveillance approfondies afin d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes de sécurité. Azure Monitor peut être utilisé pour collecter et examiner les journaux et les données de performance. Ceux-ci doivent être examinés pour détecter les signes d'accès non autorisé, les violations potentielles de données et les faiblesses du système.
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commentaires (2)
![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.
La création d'un chatbot d'IA peut sembler difficile, mais elle est tout à fait réalisable avec les bons outils et la bonne approche. Ce guide approfondi vous accompagne dans la création d'un chatbot à l'aide d'Azure AI Foundry, dans l'amélioration de ses connaissances avec Azure AI Search pour la génération augmentée par récupération (RAG), et dans l'utilisation de la conteneurisation rationalisée pour un déploiement en douceur. Nous simplifierons le processus en étapes claires et réalisables pour préparer votre chatbot à un environnement de production.
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Plonger dans la plateforme AI Foundry
Une fois la configuration locale terminée, vous pouvez utiliser les modèles disponibles dans Azure AI Foundry. Cette plateforme simplifie le codage des applications d'IA. Choisissez l'option "Get Started with AI Chat" pour commencer. Cela confirmera que le référentiel a été forké avec succès sur votre compte GitHub.
Avec ces modèles, vous pouvez construire un chatbot à l'aide d'un code d'IA préconstruit prêt à être intégré dans vos applications. Vous pouvez également cloner les modèles dans votre propre environnement comme point de départ.
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Configuration
Avant d'exécuter le code et de configurer Docker, nous devons configurer l'environnement. Créez un fichier .env en utilisant le modèle .env.sample fourni et mettez à jour les clés d'environnement. Voici un exemple de configuration pour un projet Azure Search afin de connecter des points d'extrémité
:
AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT=AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME=AZURE_AI_SEARCH_API_KEY=AZURE_AI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME=
Avant de créer le conteneur pour le déploiement Docker, un champ d'intégration doit être établi dans la configuration du vecteur. Mettons en place la configuration du vecteur pour vérifier que tous les composants fonctionnent correctement dans l'environnement local. Lors de la création de l'index, vous pouvez ajouter du chunking et tester le vecteur pour confirmer que la configuration est complète.
Voici la répartition des variables de configuration :
- AZURE"_AI"_SEARCH"_ENDPOINT: L'URL du point de terminaison de votre service Azure AI Search, utilisé pour se connecter à vos ressources de recherche.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_INDEX"_NAME: Le nom de l'index dans Azure AI Search où vos données sont organisées et stockées.
- AZURE"_AI"_SEARCH"_API"_KEY: La clé API requise pour authentifier les connexions à Azure AI Search, reliant vos modèles aux points de terminaison.
- AZURE"_AI"_EMBEDDINGS"_DEPLOYMENT"_NAME: Utilisé pour se connecter et fournir les incorporations de texte nécessaires aux opérations de recherche basées sur les modèles.
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