Como criar um chatbot de IA com o Azure AI Foundry em 2025? Guia passo a passo.

Criar um chatbot de IA pode parecer desafiador, mas é totalmente possível com as ferramentas e a abordagem certas. Este guia detalhado orienta você na criação de um chatbot usando o Azure AI Foundry, aprimorando seu conhecimento com o Azure AI Search para geração aumentada por recuperação (RAG) e usando a conteinerização simplificada para uma implantação tranquila. Simplificaremos o processo em etapas claras e acionáveis para preparar seu chatbot para um ambiente de produção.

Pontos principais

Use os modelos internos do Azure AI Foundry para acelerar o desenvolvimento do chatbot.

Incorporar o Azure AI Search for RAG para enriquecer a base de conhecimento do seu chatbot com dados privados.

Aplique a conteinerização com o Docker para garantir uma implantação uniforme em diferentes configurações.

Implante o chatbot nas Instâncias de Contêineres do Azure (ACI) para torná-lo disponível publicamente.

Reconhecer e resolver possíveis obstáculos de implantação.

Como criar seu chatbot de IA com o Azure

Preparando o cenário: De LLMs a Chatbots

O desenvolvimento de um chatbot de IA sofisticado começa com elementos fundamentais: um Modelo de Linguagem Grande (LLM), um conjunto de dados privado e uma estrutura de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O objetivo é criar um chatbot capaz de acessar informações específicas e interagir com os usuários de forma natural. Imagine que você já é proficiente em pesquisa de IA e tem um sistema RAG em funcionamento - o que vem a seguir? O Azure oferece os recursos para preencher essa lacuna. Este guia explica como fazer a transição da sua solução para um estado pronto para produção, no qual os usuários podem acessar e usar ativamente seu aplicativo de IA.

O Azure AI Foundry serve como uma plataforma poderosa para integrar esses componentes. Demonstraremos como os serviços do Azure podem transformar dados brutos em um chatbot totalmente operacional. Este tutorial se concentra no Azure, no Azure AI Search, no repositório do GitHub (Azure-Samples/get-started-with-ai-chat) e no ecossistema do Microsoft Azure. Veja a seguir o que pretendemos alcançar:

• Desenvolver código localmente usando Python.
• Criar uma imagem do Docker e executar o contêiner.
• Fazer upload da imagem para um registro de contêineres.
• Implantar a partir do registro de contêineres nas instâncias de contêineres do Azure para acesso mundial.

Parte 1: Desenvolvimento e configuração local

Nossa fase inicial envolve a preparação do ambiente de desenvolvimento local com as tecnologias necessárias. Você também pode personalizar modelos no AI Foundry:

. Também criaremos e modificaremos o projeto no GitHub para aprimorar sua funcionalidade.

Usaremos Python para codificação, de preferência em um IDE como o Cursor. Esta etapa inclui:

1. Bifurcar o Repositório de bate-papo de IA do Azure: Bifurcar o repositório Azure-Samples/get-started-with-ai-chat do GitHub. Esse repositório fornece o código básico para o projeto do chatbot. O modelo oferece um ponto de partida simples para a implantação de aplicativos de bate-papo usando o Azure AI Foundry e os SDKs.
2. Criação de um ambiente local: Configure um arquivo de ambiente (.env) para armazenar com segurança suas chaves de API e detalhes de configuração.
3. Personalizar o código: Após a bifurcação e a configuração do ambiente, modifique o código para atender a seus requisitos específicos.

Mergulhando na plataforma AI Foundry

Quando a configuração local estiver concluída, você poderá continuar usando os modelos disponíveis no Azure AI Foundry. Essa plataforma simplifica a codificação de aplicativos de IA. Escolha a opção "Get Started with AI Chat" para começar. Isso confirmará que o repositório foi bifurcado com sucesso em sua conta do GitHub.

Com esses modelos, você pode construir um chatbot usando código de IA pré-criado pronto para integração em seus aplicativos. Como alternativa, clone os modelos em seu próprio ambiente como ponto de partida.

Trabalhando com a pesquisa de IA e os modelos do Azure

Configuração

Antes de executar o código e configurar o Docker, precisamos configurar o ambiente. Crie um arquivo .env usando o modelo .env.sample fornecido e atualize as chaves do ambiente. Abaixo está um exemplo de configuração para um projeto do Azure Search para conectar pontos de extremidade

:

AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT=AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME=AZURE_AI_SEARCH_API_KEY=AZURE_AI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT_NAME= (necessário para a pesquisa de índice) AZURE_AI_OPENAI_ENDPOINT=AZURE_AI_OPENAI_API_KEY=AZURE_AI_OPENAI_MODEL_NAME=

Antes de criar o contêiner para a implantação do Docker, um campo de incorporação deve ser estabelecido na configuração do vetor. Vamos definir a configuração do vetor para verificar se todos os componentes estão funcionando corretamente no ambiente local. Ao criar o índice, você pode adicionar chunking e testar o vetor para confirmar que a configuração está completa.

Aqui está um detalhamento das variáveis de configuração:

• AZURE"_AI"_SEARCH"_ENDPOINT: o URL do ponto de extremidade do serviço Azure AI Search, usado para se conectar aos seus recursos de pesquisa.
• AZURE"_AI"_SEARCH"_INDEX"_NAME: O nome do índice no Azure AI Search onde seus dados são organizados e armazenados.
• AZURE"_AI"_SEARCH"_API"_KEY: a chave de API necessária para autenticar conexões com o Azure AI Search, vinculando seus modelos aos pontos de extremidade.
• AZURE"_AI"_EMBEDDINGS"_DEPLOYMENT"_NAME: é usado para conectar e fornecer embeddings de texto necessários para operações de pesquisa baseadas em modelos.

Visão geral do Dockerfile

A próxima etapa envolve a criação da imagem do Docker usando um Dockerfile. Esse arquivo é essencial para implantar o aplicativo de IA e os SDKs. Ele também especifica quais arquivos devem ser copiados para conexões de endpoint.

Considerações sobre custos

Custos do serviço do Azure

Esteja atento aos custos associados ao uso do Azure AI Foundry. Lembre-se de que os serviços de IA do Azure operam em uma base de pagamento conforme o uso, com preços que dependem do plano escolhido para os serviços de IA e Azure OpenAI.

PERGUNTAS FREQUENTES

Posso implantar este chatbot em outras plataformas de nuvem?

Embora este guia tenha sido feito sob medida para o Azure, os princípios subjacentes de conteinerização e o design central do chatbot podem ser modificados para outras plataformas de nuvem, como AWS ou Google Cloud. No entanto, as etapas específicas de implementação exigiriam ajustes para se alinhar aos diferentes requisitos do projeto.

Que tipo de dados posso ingerir no sistema RAG?

O sistema RAG acomoda uma variedade de formatos de dados, como arquivos de texto, PDFs e documentos. O fator crucial é estruturar seus dados adequadamente para que o Azure AI Search possa indexá-los com eficiência e recuperar informações relevantes.

Perguntas relacionadas

Quais são as principais considerações de segurança para a implantação de um chatbot de IA?

A implantação de um chatbot de IA, especialmente um que lida com informações confidenciais, requer a abordagem de vários aspectos de segurança para proteger seu sistema e seus usuários:Criptografia de dados: Criptografe todos os dados, tanto em repouso quanto durante a transmissão. Utilize o Azure Key Vault para gerenciar chaves de criptografia e segredos confidenciais. Os dados em repouso referem-se às informações armazenadas em bancos de dados, enquanto os dados em trânsito são as informações que estão sendo enviadas pelas redes.Autenticação e autorização: Implemente uma autenticação forte para verificar as identidades dos usuários. Aproveite o Azure Active Directory (Azure AD) para o gerenciamento de identidade e acesso. Use chaves de API para controlar o acesso às suas APIs.Validação de entrada: Valide e higienize de forma consistente todas as entradas de usuário para se proteger contra ataques de injeção. Isso envolve a verificação e o bloqueio de códigos ou scripts mal-intencionados que possam prejudicar o sistema. Registro e monitoramento: Estabeleça registros e monitoramento completos para identificar e resolver rapidamente os problemas de segurança. O Azure Monitor pode ser usado para reunir e examinar registros e dados de desempenho. Eles devem ser revisados em busca de sinais de acesso não autorizado, possíveis violações de dados e pontos fracos do sistema.