AI103 Développer des applications et des agents IA sur Azure

PLANIFIER ET PRÉPARER LE DÉVELOPPEMENT DE SOLUTIONS IA SUR AZURE  

- Identifier les fonctionnalités d’IA courantes que vous pouvez implémenter dans les applications

- Décrire Microsoft Foundry et considérations relatives à son utilisation

- Décrire les outils foundry et les considérations à prendre en compte pour les utiliser

- Identifier les outils de développement et sdk appropriés pour un projet IA

- Décrire les considérations relatives à l’IA responsable

SÉLECTIONNER, DÉPLOYER ET ÉVALUER DES MODÈLES MICROSOFT FOUNDRY 

- Explorer et filtrer des modèles dans le catalogue de modèles

- Comparer des modèles à l’aide de métriques de référence pour la qualité, la sécurité, le coût et les performances

- Déployer un modèle sur un point de terminaison et le tester dans le terrain de jeu

- Évaluer les performances du modèle à l’aide d’approches manuelles et automatisées

- Comprendre les différentes métriques d’évaluation et quand les utiliser

DÉVELOPPER UNE APPLICATION DE CONVERSATION IA GÉNÉRATIVE AVEC MICROSOFT FOUNDRY

- Décrire le processus de création d’une application de conversation IA générative avec Microsoft Foundry.

- Utiliser le terrain de jeu de conversation pour explorer les modèles et générer des exemples de code.

- Choisir un point de terminaison, une méthode d’authentification et un kit SDK client pour le développement de votre application.

- Utiliser l’API Réponses pour générer des réponses IA dans les applications.

- Utiliser l’API ChatCompletions pour générer des réponses IA dans les applications.

DÉVELOPPER DES APPLICATIONS IA GÉNÉRATIVES QUI UTILISENT DES OUTILS

- Décrire les fonctionnalités des outils d’INTELLIGENCE artificielle générative.

- Utiliser l’outil code_interpreter pour exécuter du code et analyser des données.

- Utiliser l’outil web_search pour récupérer des informations en temps réel à partir d’Internet.

- Utiliser l’outil file_search pour accéder aux fichiers et les analyser.

- Utiliser l’outil de fonction pour exécuter du code personnalisé.

OPTIMISER LES PERFORMANCES DU MODÈLE IA GÉNÉRATIVE AVEC MICROSOFT FOUNDRY

- Mettre en pratique des techniques d’ingénierie de prompts, notamment les messages système, l’apprentissage en quelques exemples et l’ajustement des paramètres du modèle pour optimiser les résultats générés.

- Comprendre quand et comment ancrer un modèle de langage à l’aide de la génération augmentée par récupération (RAG).

- Identifier quand le réglage précis d’un modèle améliore la cohérence comportementale.

- Comparer les stratégies d’optimisation et déterminez quand les combiner.

IMPLÉMENTER UNE SOLUTION IA GÉNÉRATIVE RESPONSABLE DANS MICROSOFT FOUNDRY 

- Décrire un processus global pour le développement de solutions d’IA responsable

- Identifier et hiérarchiser les dommages potentiels pertinents pour une solution d’IA générative

- Mesurer la présence de dommages dans une solution d’IA générative

- Atténuer les dommages dans une solution d’IA générative

- Préparer le déploiement et l’exploitation d’une solution d’IA générative de manière responsable 

SÉLECTIONNER, DÉPLOYER ET ÉVALUER DES MODÈLES MICROSOFT FOUNDRY

- Explorer et filtrer des modèles dans le catalogue de modèles

- Comparer des modèles à l’aide de métriques de référence pour la qualité, la sécurité, le coût et les performances

- Déployer un modèle sur un point de terminaison et le tester dans le terrain de jeu

- Évaluer les performances du modèle à l’aide d’approches manuelles et automatisées

- Comprendre les différentes métriques d’évaluation et quand les utiliser

DEVELOPPER DES AGENTS IA AVEC MICROSOFT FOUNDRY ET VISUAL STUDIO CODE 

- Décrire l’objectif et les fonctionnalités des agents IA

- Expliquer les principales fonctionnalités du service Microsoft Foundry Agent

- Configurer et installer l’extension Microsoft Foundry dans Visual Studio Code

- Créer et configurer des agents IA à l’aide de plusieurs approches de développement

- Étendre les fonctionnalités de l’agent avec des outils et des fonctions

- Tester des agents à l’aide de terrains de jeux intégrés

- Déployer et intégrer des agents dans des applications

INTÉGRER DES OUTILS PERSONNALISÉS À VOTRE AGENT

- Décrire les avantages de l’utilisation d’outils personnalisés avec votre agent.

- Explorer les différentes options pour les outils personnalisés.

- Créer un agent qui intègre des outils personnalisés à l’aide du service Microsoft Foundry Agent.

INTÉGRER MCP TOOLS À AZURE AI AGENTS 

- Expliquer les rôles du serveur et du client MCP dans la découverte et l’appel d’outils.

- Encapsuler les outils MCP en tant que fonctions asynchrones et inscrivez-les auprès des agents Azure AI.

- Créer un agent Azure AI qui accède et appelle dynamiquement des outils MCP pendant l’exécution.

CRÉER DES AGENTS D'IA ENRICHIS PAR LES CONNAISSANCES AVEC FOUNDRY IQ 

- Expliquer comment RAG résout le problème des connaissances en connectant des agents à des informations en temps réel

- Décrire comment Foundry IQ fournit une plateforme de connaissances partagée auquel plusieurs agents peuvent accéder - Configurer des sources de données pour les bases de connaissances, notamment Recherche Azure AI, Stockage Blob, SharePoint et OneLake

- Configurer les instructions de l’agent pour contrôler le comportement de récupération et garantir des citations cohérentes

- Tester et surveiller la récupération de l’agent pour maintenir la qualité en production

INTÉGRER VOTRE AGENT À MICROSOFT 365

- Expliquer les options de publication des agents Foundry dans Microsoft 365

- Publier un agent à partir du portail Foundry sur Teams et Microsoft 365 Copilot

- Utiliser Work IQ pour accéder aux données de Microsoft 365 dans vos agents

- Tester et dépanner les agents intégrés à Microsoft 365

CRÉER DES FLUX DE TRAVAIL PILOTÉS PAR UN AGENT À L'AIDE DE MICROSOFT FOUNDRY

- Expliquer comment les nœuds, les variables et les sorties de l’agent contrôlent l’exécution du flux de travail

- Acheminer les requêtes à l’aide de sorties structurées et d’une logique conditionnelle

- Effectuer une boucle sur plusieurs entrées avec des nœuds For-Each

- Mettre un humain dans la boucle et les schémas d'escalade pour les éléments à faible confiance

- Utiliser des expressions Power Fx pour manipuler les données et le flux de contrôle.

DÉVELOPPER UN AGENT IA AVEC MICROSOFT AGENT FRAMEWORK

- Utiliser Microsoft Agent Framework pour se connecter à un projet Microsoft Foundry

- Créer des agents de service Microsoft Foundry Agent à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Agent Framework

- Intégrer des fonctions de plug-in à votre agent IA

ORCHESTRER UNE SOLUTION MULTI-AGENT A L'AIDE DE MICROSOFT AGENT FRAMEWORK

- Créer des agents IA à l’aide du Kit de développement logiciel (SDK) Microsoft Agent Framework

- Comprendre comment et quand utiliser différents modèles d’orchestration

- Développer des solutions multi-agents

DÉCOUVRIR DES AGENTS AZURE AI AVEC A2A

- Comprendre le protocole A2A et son rôle dans l’orchestration multi-agent.

- Concevoir des agents détectables pour la résolution de problèmes modulaire et collaborative.

- Implémenter des stratégies A2A pour découvrir et appeler des agents distants.

DÉVELOPPER UNE APPLICATION IA GÉNÉRATIVE COMPATIBLE AVEC LA VISION 

- Déployer un modèle d’IA générative compatible avec la vision dans Microsoft Foundry.

- Tester une invite basée sur des images dans le terrain de jeu de conversation.

- Créer une application de conversation qui envoie des invites basées sur des images.

GÉNÉRER DES IMAGES À L'AIDE DE L'IA 

- Décrire les fonctionnalités des modèles de génération d’images

- Utiliser le terrain de jeux d’images dans le portail Microsoft Foundry

- Intégrer des modèles de génération d’images dans vos applications

GÉNÉRER DES VIDÉOS AVEC MICROSOFT FOUNDRY 

- Déployer un modèle IA de génération vidéo dans Microsoft Foundry.

- Tester une invite vidéo dans le terrain de jeu de conversation.

- Utiliser le Kit de développement logiciel (SDK) Azure OpenAI pour générer et remixer des vidéos en Python.

ANALYSER DES IMAGES AVEC CONTENT UNDERSTANDING

- Déployer un modèle IA de compréhension du contenu dans Microsoft Foundry.

- Tester une invite basée sur des images dans le terrain de jeu de conversation.

- Utiliser le Kit de développement logiciel (SDK) Azure OpenAI pour analyser des images en Python.

CRÉER UNE SOLUTION D'ANALYSE MODALE AVEC AZURE CONTENT UNDERSTANDING

- Décrire les fonctionnalités d’Azure Content Understanding.

- Utiliser Azure Content Understanding pour créer un analyseur de contenu.

- Utiliser un analyseur Content Understanding en utilisant l'API.

CRÉER UNE APPLICATION CLIENTE AZURE CONTENT UNDERSTANDING

- Utiliser l’API Azure Content Understanding pour générer un analyseur de contenu.

- Utiliser l’API Azure Content Understanding pour consommer un analyseur.

EXTRAIRE DES DONNÉES AVEC AZURE DOCUMENT INTELLIGENCE

- Décrire les fonctionnalités et les composants d’Azure Document Intelligence.

- Utiliser Document Intelligence Studio pour explorer et tester des modèles.

- Utiliser des modèles prédéfinis pour extraire des données à partir de types de documents courants.

- Former et utiliser des modèles personnalisés pour des formulaires spécifiques au secteur.

CRÉER UNE SOLUTION D'EXPLORATION DE CONNAISSANCES AVEC AZURE AI SEARCH

- Implémenter l’indexation avec Recherche IA Azure

- Utiliser des capacités d'IA pour enrichir des données dans un indice

- Rechercher un index pour rechercher des informations pertinentes

- Conserver les informations extraites dans une base de connaissances