Azure OpenAI Service für Cloud Native Anwendungen

Vorwort

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Ich kann meine Aufregung nicht verbergen. Der Zeitraum 2022-2024 ist einer der erstaunlichsten Momente der modernen Technologieära. Manche nennen ihn den "iPhone-Moment" der künstlichen Intelligenz, und viele Menschen entdecken jetzt das tatsächliche Potenzial der KI. Aber ich glaube nicht, dass es nur das ist. Ich glaube, wir treten in eine exponentielle Phase ein, in der alle technologischen Fortschritte so schnell voranschreiten, dass es schwierig ist, den Überblick zu behalten. Aber das ist wunderbar. Mehrere Jahre des Fortschritts und des Wettbewerbs in der Industrie in nur ein paar Monaten. Was oft als unmöglich (oder sogar magisch) angesehen wurde, ist jetzt Realität ... und es geht gerade erst los.

Dieses Gefühl von Innovation und völliger Disruption hatte ich, als ich das Azure OpenAI Studio zum ersten Mal ausprobierte. Als KI-Spezialist bei Microsoft hatte ich frühen Zugang. Es war eine sehr frühe Version und definitiv nicht das Studio und die damit verbundenen Funktionen und Modelle, die wir heute haben, aber es war sehr vielversprechend. Wir ahnten nicht, dass dieser Cloud-basierte Dienst der Superstar der generativen KI-Ära werden würde. Und er war eine Realität, kein Konzept oder ein zukünftiges Produkt. Es war etwas, das wir nutzen konnten, um unsere eigenen GPT-ähnlichen Implementierungen zu erstellen, mit unterschiedlichen Modellen und Kompromissen bei Kosten und Leistung, aber auch mit einer relativ geringen Komplexität bei der Implementierung und Bereitstellung.

Nach ein paar Monaten des Testens und Verfolgens neuer Funktionen hat OpenAI ChatGPT veröffentlicht. Boom. Ich habe noch nie einen so viralen Moment im Zusammenhang mit KI-Technologien erlebt. Sogar bei Microsoft hatte ich das Gefühl, Zeuge von etwas Außergewöhnlichem zu sein, und zwar jeden Tag und jeden Abend bei unzähligen "Nerd"-Diskussionen mit meinen Kollegen. Der Schlüsselmoment war die Ankündigung der "Chat"-Funktionalität im Azure OpenAI Service, die es jedem Unternehmen zum ersten Mal ermöglichte, eine ChatGPT-ähnliche Instanz für ihre eigenen Zwecke zu testen und einzusetzen. Dann kam der Bing Chat (der sich zu dem weiterentwickelte, was wir heute Microsoft Copilot nennen). Boom ×2. Das war das erste Mal, dass wir die Kombination aus klassischer Suchmaschine und einem GPT-Chat auf demselben Bildschirm sahen... und es funktionierte! Die Menschen konnten eine direkte Antwort auf ihre genauen Bedürfnisse erhalten, anstatt mit Hilfe von Schlüsselwörtern nach Informationen zu suchen und die richtige Antwort selbst herauszufinden, und das in einfacher Sprache. Keine Schlüsselwörter, keine komplexen Wortkombinationen. Sie fragten einfach nach Informationen und warteten auf eine Antwort.

Die Monate vergingen und wir begannen, die ersten Proof-of-Concepts mit Azure OpenAI einzusetzen. Da ich zu einem Außendienstteam gehöre, war ich sehr nah an der Realität der Anwender dran - an ihrem Verständnis davon, was generative KI ist, an ihren geplanten Anwendungsfällen, an ihren Bedenken usw. Außerdem war ich Teil der KI-Community bei Microsoft, die mit viel Energie und Kreativität neue Ansätze erforschte, neue Architekturen entdeckte und sich über die neuesten Techniken und Beschleuniger informierte. Glaub mir, ich war nicht der Einzige, der sich in diesen Momenten glücklich fühlte. Das war Energie pur.

An einem Punkt, und ich nehme an, dass dies auf meinen akademischen Hintergrund als Universitätsprofessor zurückzuführen ist, hatte ich das Gefühl, dass die riesige Menge an Informationen - obwohl sie für jeden Lernenden oder Anwender sehr nützlich ist - für jedes Unternehmen oder jede Einzelperson, die versucht, mit generativer KI und dem Azure OpenAI Service anzufangen, ein wenig überwältigend war. Es gab eine große Nachfrage von Unternehmen auf der ganzen Welt, und diese Technologie verdiente es, auf sichere und verantwortungsvolle Weise in großem Umfang eingesetzt zu werden.

Damals begann ich, die wichtigsten Konzepte eines technischen Leitfadens für die Anwendungsentwicklung mit Azure OpenAI Service zu entwerfen. Zunächst war es nur eine Möglichkeit, den Überblick über all die URLs und Informationen zu behalten, die ich ständig sammelte. Dann fügte ich meine Notizen hinzu, die auf meinen eigenen Erfahrungen bei der Umsetzung basierten. Schließlich änderte ich die Inhalte und fügte sie hinzu, weil ich immer wieder Fragen und Diskussionen von Kunden, Freunden und sogar der Familie bekam!

Das war eine großartige Grundlage, und ich wusste, dass daraus ein offizieller technischer Leitfaden oder sogar ein ganzes Buch werden könnte. Ich beschloss, mit meinen O'Reilly-Kollegen zu sprechen und das Thema vorzustellen. Diese Gespräche dauerten nur ein paar Wochen. Das Potenzial war klar, aber die Herausforderung war riesig: qualitativ hochwertige Inhalte auf O'Reilly-Niveau zu erstellen, und zwar so schnell wie möglich, damit alle, die sich für generative KI interessieren, mit dem Lesen und Lernen beginnen können.

Das war eine meiner herausforderndsten, aber auch lohnendsten Erfahrungen, die ich gemacht habe. Ich fühle mich wirklich geehrt, dieses Buch zu schreiben. So viele Microsoft-Mitarbeiter/innen auf der ganzen Welt hätten es tun können, und deshalb habe ich die Gelegenheit sehr ernst genommen. Mein Hauptziel war es, etwas zu schreiben, das alle wichtigen Elemente für das Lernen mit Azure OpenAI enthält und dabei den (sich ständig weiterentwickelnden) Kontext im Auge behält - die besten Funktionen und Implementierungsansätze zu zeigen, aber zu wissen, dass es bald weitere geben wird und eine sich ständig ändernde Mischung aus generativer Verfügbarkeit und neuen Funktionen in der Vorschau. Aber das ist Teil des Charmes und der Grund, warum ich dieses Buch und den kreativen Prozess dahinter so sehr mag.

Was mir besonders gefällt (und ich hoffe, dir gefällt es auch), ist die Kombination aus dem typischen statischen Inhalt eines Buches mit der Interaktivität von Online-Repositories, Verweisen auf die sich weiterentwickelnde Dokumentation und der unglaublichen Kraft der Gastinterviews. Es ist ein echter Luxus, so viel Talent und Wissen von einer Reihe von KI-Profis zu bekommen - für dich als Leser und Lernwilligen, aber auch für mich als KI-Profi.

Ich hoffe, dass du, wenn du dich entschieden hast, dieses Buch zu lesen, bereit bist, jeden Teil zu erforschen, von den technischen Kernaspekten bis hin zu anderen relevanten geschäftlichen und ethischen Aspekten, die dir bei deinen ersten generativen KI-Projekten mit Azure OpenAI Service helfen werden.

Wahrhaftig dein,

Adrián

Wie dieses Buch organisiert ist

Der Inhalt dieses Buches ist so gegliedert, dass er den typischen Arbeitsabläufen bei der Einführung neuer Technologien folgt: erstes Verständnis ihres Potenzials, Erkundung der technischen Umsetzung, Überlegungen zur Operationalisierung und geschäftliche Anforderungen. Je nach Unternehmen und dessen Reifegrad kann sich die Reihenfolge der Dinge ändern. Erfahrene KI-Teams haben zum Beispiel ein klareres Verständnis für die geschäftlichen Aspekte und die zukünftige Operationalisierung und konsolidieren dann den technischen Teil. Unabhängig vom Kontext deines Unternehmens sollten die sieben Kapitel des Buches (plus Anhang) alles abdecken, was du brauchst, um den Azure OpenAI Service für deine generativen KI-Implementierungen zu nutzen:

Kapitel 1, "Einführung in die generative KI und den Azure OpenAI Service"

Ein 101-maliger Überblick über KI, generative KI und die Rolle des Azure OpenAI Service für Implementierungen auf Unternehmensebene. Ideal, wenn du deine Reise mit generativer KI ganz neu beginnst.

Kapitel 2, "Designing Cloud Native Architectures for Generative AI"

Ein Top-Down-Ansatz für die Architektur von generativen KI-Anwendungen auf der Grundlage von Cloud-Native-Prinzipien, mit den wichtigsten Bausteinen, einschließlich derer aus der Microsoft Azure Cloud. Der wichtigste Schritt, bevor du den Azure OpenAI Service erkundest.

Kapitel 3, "Implementierung von Cloud Native Generative AI mit Azure OpenAI Service"

Das Kernkapitel, in dem du die verschiedenen Azure OpenAI-Schnittstellen, einschließlich der visuellen Spielplätze und APIs, sowie die wichtigsten Implementierungsansätze und Muster kennenlernst.

Kapitel 4, "Zusätzliche Cloud- und KI-Fähigkeiten"

Die perfekte Ergänzung zum dritten Kapitel. Die richtige Anlaufstelle, wenn du mehr über alle verwandten "Teile" wie Vektordatenbanken, Orchestrierungs-Engines und andere Azure-bezogene Dienste erfahren möchtest.

Kapitel 5, "Operationalisierung generativer KI-Implementierungen"

Das wichtigste Kapitel aus meiner Sicht, wenn du verstehen willst, was eine generative KI-Implementierung im "echten Leben" bedeutet. Du kannst eine wunderbare Architektur entwerfen und das Beste aus Azure OpenAI und anderen Diensten herausholen, aber es ist wichtig, dass du alle erforderlichen Maßnahmen zur Sicherung, Skalierung, zum Schutz und zur Optimierung deiner Implementierungen umsetzt. Ein Muss, wenn du generative KI-Anwendungen für ein Unternehmen entwickelst.

Kapitel 6, "Erarbeitung generativer KI-Business Cases"

Selbst wenn du jeden einzelnen technischen Aspekt deiner generativen KI-Apps mit Azure OpenAI beherrschst, musst du sie auch aus geschäftlicher Sicht zum Laufen bringen. Das bedeutet, dass du tragfähige Business Cases erstellen musst, die von realistischen Kostenschätzungen und Projektplänen unterstützt werden. Letztendlich wird kein KI-System angenommen, wenn diese Themen nicht im Vorfeld diskutiert werden.

Kapitel 7, "Die Erkundung des großen Ganzen"

Ein Überblick über den zukünftigen Stand der generativen KI-Systeme mit Microsoft-Technologie, zusammen mit Interviews mit einigen der Top-Talente der Branche, um dir wichtige Einblicke von den Leuten vor Ort zu geben.

Anhang A, "Andere Lernressourcen"

Eine Sammlung von Ressourcen, mit denen du deine Lernerfahrung erweitern kannst.

Mein Ziel ist es, dir mit dieser Sammlung von Kapiteln einen 360-Grad-Blick auf die heutige Bedeutung generativer KI-Implementierungen zu geben, damit du deine neuen Projekte mit dem nötigen Wissen beginnen kannst.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

Constant width bold

Wird verwendet, um auf interessante Schnipsel in Codeblöcken aufmerksam zu machen.

Hinweis

Dieses Element steht für einen allgemeinen Hinweis.

Warnung

Dieses Element weist auf eine Warnung oder einen Warnhinweis hin.

Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material (Code-Beispiele, Übungen usw.) steht unter https://oreil.ly/azure-openai-service-code zum Download bereit .

Wenn du eine technische Frage oder ein Problem mit den Codebeispielen hast, sende bitte eine E-Mail an [e-mail].

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Der Verkauf oder die Verbreitung von Beispielen aus O'Reilly-Büchern erfordert jedoch eine Genehmigung. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Genehmigung erforderlich .

Wir freuen uns über eine Namensnennung, verlangen sie aber in der Regel nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Zum Beispiel:"Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications " von Adrián González Sánchez (O'Reilly). Copyright 2024 Adrián González Sánchez, 978-1-098-15499-8."

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Danksagungen

Danke an alle beteiligten "Stakeholder", die mir geholfen haben, dies zu verwirklichen. Meiner Frau Malini, dem fantastischen O'Reilly-Team für ihre Methodik (und ihre grenzenlose Geduld und Unterstützung, vor allem Melissa), meinen Microsoft-Kollegen für ihre ständige Inspiration (einschließlich meines Chefs Agustin und seiner unerschütterlichen Unterstützung), allen technischen Prüfern und Interviewpartnern für ihren Wissensschatz (vielen Dank an Jonah Anderson, Sergio Gonzalez und Jorge Garcia Ximenez) und so vielen Lernenden auf der ganzen Welt, die ihr Interesse an diesem erstaunlichen Thema zeigen. Dieses Buch ist für euch alle. Bitte genießt es.