Lập kế hoạch và chuẩn bị phát triển các giải pháp AI trên Azure

Sự phát triển trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nói chung và AI tổng quát nói riêng có nghĩa là các nhà phát triển ngày càng được yêu cầu tạo ra các giải pháp AI toàn diện. Các giải pháp này cần kết hợp các mô hình học máy, dịch vụ AI, giải pháp kỹ thuật nhanh chóng và mã tùy chỉnh.

Microsoft Azure cung cấp nhiều dịch vụ mà bạn có thể sử dụng để tạo các giải pháp AI. Tuy nhiên, trước khi bắt tay vào dự án phát triển ứng dụng AI, sẽ rất hữu ích khi xem xét các tùy chọn có sẵn cho các dịch vụ, công cụ và khuôn khổ cũng như một số nguyên tắc và thực tiễn có thể giúp bạn thành công.

Mô-đun này khám phá một số cân nhắc chính để lập kế hoạch dự án phát triển AI và giới thiệu Azure AI Foundry; một nền tảng toàn diện để phát triển AI trên Microsoft Azure.

AI là gì?

Thuật ngữ "Trí tuệ nhân tạo" (AI) bao gồm một loạt các khả năng phần mềm cho phép các ứng dụng thể hiện hành vi giống con người. AI đã xuất hiện trong nhiều năm và định nghĩa của nó đã thay đổi khi công nghệ và các trường hợp sử dụng liên quan đến nó đã phát triển. Trong bối cảnh công nghệ ngày nay, các giải pháp AI được xây dựng dựa trên các mô hình học máy gói gọn các mối quan hệ ngữ nghĩa được tìm thấy trong một lượng lớn dữ liệu; cho phép các ứng dụng xuất hiện để diễn giải đầu vào ở nhiều định dạng khác nhau, suy luận về dữ liệu đầu vào và tạo ra các phản hồi và dự đoán thích hợp.

Các khả năng AI phổ biến mà các nhà phát triển có thể tích hợp vào ứng dụng phần mềm bao gồm:

Loại	Miêu tả
AI tổng quát	Khả năng tạo phản hồi ban đầu cho lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, phần mềm cho một doanh nghiệp bất động sản có thể được sử dụng để tự động tạo mô tả bất động sản và bản sao quảng cáo cho danh sách bất động sản.
Agent	Các ứng dụng AI tổng quát có thể phản hồi đầu vào của người dùng hoặc đánh giá tình huống một cách tự động và thực hiện các hành động thích hợp. Ví dụ: một nhân viên "trợ lý điều hành" có thể cung cấp thông tin chi tiết về địa điểm của một cuộc họp trên lịch của bạn, hoặc thậm chí đính kèm bản đồ hoặc tự động đặt dịch vụ taxi hoặc đi chung xe để giúp bạn đến đó.
Thị giác máy tính	Khả năng chấp nhận, diễn giải và xử lý đầu vào trực quan từ hình ảnh, video và luồng camera trực tiếp. Ví dụ: thanh toán tự động trong cửa hàng tạp hóa có thể sử dụng thị giác máy tính để xác định khách hàng có sản phẩm nào trong giỏ hàng, loại bỏ nhu cầu quét mã vạch hoặc nhập sản phẩm và số lượng theo cách thủ công.
Thoại	Khả năng nhận biết và tổng hợp lời nói. Ví dụ: trợ lý kỹ thuật số có thể cho phép người dùng đặt câu hỏi hoặc cung cấp hướng dẫn bằng âm thanh bằng cách nói vào micrô và tạo ra đầu ra bằng giọng nói để cung cấp câu trả lời hoặc xác nhận.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên	Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở dạng viết hoặc nói, phân tích nó, xác định các điểm chính và tạo ra các bản tóm tắt hoặc phân loại. Ví dụ: một ứng dụng tiếp thị có thể phân tích các thông điệp truyền thông xã hội đề cập đến một công ty cụ thể, dịch chúng sang một ngôn ngữ cụ thể và phân loại chúng là tích cực hoặc tiêu cực dựa trên phân tích cảm xúc.
Trích xuất thông tin	Khả năng sử dụng thị giác máy tính, giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trích xuất thông tin quan trọng từ tài liệu, biểu mẫu, hình ảnh, bản ghi và các loại nội dung khác. Ví dụ: ứng dụng xử lý yêu cầu chi phí tự động có thể trích xuất ngày mua, chi tiết mục hàng riêng lẻ và tổng chi phí từ biên lai được quét.
Hỗ trợ quyết định	Khả năng sử dụng dữ liệu lịch sử và mối tương quan đã học để đưa ra dự đoán hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh. Ví dụ: phân tích các yếu tố nhân khẩu học và kinh tế trong một thành phố để dự đoán xu hướng thị trường bất động sản cung cấp thông tin cho các quyết định định giá bất động sản.

Việc xác định các khả năng AI cụ thể mà bạn muốn đưa vào ứng dụng của mình có thể giúp bạn xác định các dịch vụ AI thích hợp nhất mà bạn sẽ cần cung cấp, cấu hình và sử dụng trong giải pháp của mình.

Bài đọc tiếp theo: Dịch vụ Azure AI.