Azure AI 에이전트 서비스의 위력을 보았습니다

Azure AI 에이전트 서비스는 스마트한 대화형 AI 도우미를 만들기 위한 Microsoft의 강력한 도구입니다. 사용자를 자연스럽게 이해하고 대응할 수 있는 지능형 챗봇을 구축할 수 있는 플랫폼이라고 볼 수 있습니다. 오늘날의 디지털 세계에서 기업은 연중무휴 24시간 고객과 상호작용해야 하며, 대화형 AI가 유용하게 활용됩니다. 이는 Microsoft가 보유하고 있는 대규모 AI 도구 제품군의 일부로, 이를 통해 기업은 애플리케이션에 AI 기능을 더 쉽게 추가할 수 있습니다.

Azure AI 에이전트 서비스 소개

세계의 모든 자동화 도구를 사용해봤지만 아무것도 붙지 않는 것 같습니다.” 의료 스타트업의 DevOps 책임자인 James가 Azure AI 에이전트를 발견하기 전에 우리에게 말한 내용입니다. 그의 팀은 일반적인 서버 문제를 자동으로 감지, 진단, 해결할 수 있는 AI 에이전트를 구현할 때까지 일상적인 인프라 모니터링 작업에 빠져 있었습니다. 이제 시스템 유지 관리는 사후 대응이 아닌 사전 대응으로 이루어졌습니다.

기본적으로 Azure AI 에이전트는 사용자와 복잡한 시스템 간의 스마트 중재자 역할을 합니다. 고급 자연어 처리(NLP)를 사용하여 쿼리를 해독하면 사용자 쿼리의 의미를 읽고 적절한 컨텍스트에서 응답할 수 있습니다. 보다 구체적으로, 데이터베이스 액세스, 워크플로 자동화 트리거링, 실시간 데이터 분석 등 다른 Azure 서비스와의 통합이 용이하다는 것이 강점입니다.

이 서비스는 다양한 비즈니스 시나리오에 대한 적응성 때문에 주목할 만합니다. 이는 고객 지원 통화 처리, 내부 IT 헬프데스크 운영 촉진, 복잡한 비즈니스 처리 등이 될 수 있습니다. 따라서 Azure AI 에이전트는 여러 차례에 걸친 대화도 관리할 수 있어 조직의 요구 사항을 충족하도록 특별히 제작될 수 있으므로 상호 작용 전반에 걸쳐 상황에 맞는 사고를 유지할 수 있습니다. 그렇기 때문에 직설적인 질문과 답변보다는 자연스러운 흐름의 대화에 더할 나위 없이 적합해집니다.

최신 애플리케이션에서 대화형 AI의 중요성

기본적으로 Azure AI 에이전트 서비스는 기업이 고객과 소통하고 내부 프로세스를 수행하는 방식을 변화시키고 있습니다. 뛰어난 자연어 이해 기능과 원활한 통합을 결합하여 조직이 진정으로 지능적이고 사용자 요구에 반응하는 AI 도우미를 구축할 수 있도록 돕기 때문입니다. 고객 문의 처리, 내부 운영 지원, 복잡한 비즈니스 프로세스 촉진 등의 경우에도 마찬가지입니다. AI 에이전트는 이 모든 것을 매우 효율적인 방식으로 처리할 수 있습니다.

Azure AI 에이전트 서비스를 특히 강력하게 만드는 것은 기능 세트입니다. 이 플랫폼은 자연어 이해 능력이 정말 뛰어납니다. 따라서 사용자가 다른 단어로 질문을 던지는 경우에도 사용자가 말하고 싶은 내용을 실제로 이해할 수 있습니다. Microsoft Teams에서 웹 애플리케이션에 이르기까지 다양한 통신 채널을 지원하므로 사용자가 있는 곳에 AI 도우미가 있습니다. GPT 및 Codex를 포함한 Azure OpenAI 모델과의 통합은 거의 자연스럽고 상황에 맞게 느껴지는 정교한 대화를 지원합니다.

핵심 기능

이 서비스에는 눈에 띄는 유용한 기능이 포함되어 있습니다.

• 사람들이 말하는 내용을 다르게 표현하더라도 내용을 이해하는 데 정말 좋습니다
• Microsoft Teams, 웹사이트, 모바일 앱 등 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있습니다
• Azure OpenAI의 고급 AI 모델과 원활하게 작동하므로 봇이 스마트하고 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다
• 다른 시스템에 쉽게 연결하고 성능을 추적할 수 있습니다
• 봇의 작동 방식과 사용자의 질문을 모니터링하는 도구가 내장되어 있습니다

사용 사례

Azure AI 에이전트 서비스를 사용하는 방법은 다양합니다.

• 고객 서비스: 일반적인 질문을 처리하여 지원팀의 부담을 덜어줍니다
• 내부 헬프 데스크: 직원들이 회사 정책이나 IT 문제에 대한 정보를 찾을 수 있도록 돕습니다
• 쇼핑 도우미: 고객에게 제품을 안내하고 품목에 대한 질문에 답변합니다
• 의료 도우미: 환자가 진료 예약을 하거나 기본적인 의료 정보를 얻을 수 있도록 도와줍니다
• 비즈니스 도구: 주문 처리 또는 재고 확인과 같은 특정 비즈니스 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다

시작하기

Azure AI 에이전트 서비스를 시작하는 것은 놀라울 정도로 쉽습니다. 아키텍처는 모듈식 접근 방식을 따르므로 개발자는 솔루션을 효율적으로 구축하고 확장할 수 있습니다. 이 프로세스에는 Azure Portal에서 봇 만들기, 대화 흐름 정의, Azure Cognitive Services를 통해 원하는 기능 가져오기가 포함됩니다. 플랫폼이 제공하는 개발 도구와 SDK는 매우 철저하므로 이전에 AI 구현을 수행해 본 적이 없는 팀도 쉽게 사용할 수 있습니다.

Azure AI 에이전트 서비스는 더 큰 Azure 플랫폼 내에서 통합이 가능하고 변화하는 요구 사항에 따라 소규모에서 대규모로 확장할 수 있는 비즈니스 애플리케이션에 전례 없는 확장성과 유연성을 제공하기 때문에 AWS Lex 또는 Google Dialogflow와 같은 대체 피어와 차별화됩니다. . 내장된 분석 및 모니터링은 사용자가 상호 작용하는 방식과 더 나은 방향으로 최적화할 수 있는 방법에 대한 뛰어난 통찰력을 기업에 제공합니다.

입증된 모범 사례를 통해 Azure AI 에이전트 서비스의 성공은 단순히 규칙을 따르는 것으로 귀결됩니다. 명확한 시작 목표는 사용자 피드백을 기반으로 기능을 천천히 추가하는 것과 함께 이루어져야 합니다. 대화 흐름을 지나치게 복잡하게 하거나 적절한 테스트를 무시하면 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 앞으로도 Microsoft는 더욱 자연스러운 대화와 더 뛰어난 통합 기능을 목표로 플랫폼을 더욱 발전시켜 나갈 것입니다.

전제 조건

• Azure 구독(없으면 무료로 생성 가능)
• 개발 컴퓨터에 .NET이 설치된 최신 버전
• Azure AI 개발자 RBAC 역할 권한
• 기계 학습 확장이 설치 및 업데이트된 Azure CLI

기본 설정 프로세스

Azure AI 에이전트 서비스는 두 가지 설정 옵션을 제공합니다.

1. 기본설정
   • Microsoft에서 관리하는 멀티 테넌트 검색 및 저장소 리소스 사용
   • 더 간단하게 시작하세요
   • 기본 리소스에 대한 제한된 가시성
   • 테스트 및 소규모 구현에 적합
2. 표준 설정
   • 고객 소유의 단일 테넌트 리소스 사용
   • 리소스에 대한 완전한 제어
   • 운영에 대한 완벽한 가시성
   • 엔터프라이즈 애플리케이션에 더 적합
   • 전용 스토리지 계정, Key Vault, Azure AI Search 포함

단계별 구현 가이드

1. Azure AI Hub 설정
   • Azure AI Hub를 만들어 앱 환경 구축
   • 필요한 Azure 리소스 설정
   • 프로젝트 아래에 Azure AI Hub 만들기

Azure AI 에이전트 서비스의 힘: 마스터 대화형 AI 2

1. 리소스 구성
   • Azure OpenAI 리소스 또는 Azure AI 서비스 연결
   • 필요에 따라 기본 또는 표준 설정 중에서 선택하세요
2. 모델 선택 구성(Eastus 지역의 기본값은 gpt-4o-mini)
3. 코드 구현

import os
from azure.ai.agents import AgentsClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import ToolDefinition, CodeInterpreterToolDefinition, MessageRole

# Retrieve the Azure AI connection string from the environment
connection_string = os.getenv("AZURE_AI_CONNECTION_STRING")

# Create an AgentsClient instance
client = AgentsClient(endpoint=connection_string, credential=DefaultAzureCredential())

# Create an Agent
agent_response = client.create_agent(
    model="gpt-4o",
    name="Math Tutor",
    instructions="You are a personal math tutor.",
    tools=[CodeInterpreterToolDefinition()]
)

# Create a Thread
thread_response = client.create_thread()

# Add a Message
message_response = client.create_message(
    thread_id=thread_response.id,
    role=MessageRole.USER,
    content="Your message here"
)

# Print the responses
print("Agent created:", agent_response)
print("Thread created:", thread_response)
print("Message response:", message_response)

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주요 구성 요소

효과적인 구현을 위해서는 이러한 구성요소를 이해하는 것이 중요합니다.

• Agent : AI 모델과 도구를 활용한 맞춤형 AI
• 스레드 : 에이전트와 사용자 간의 대화 세션
• 메시지 : 상담원 또는 사용자가 작성한 콘텐츠
• 실행 : 스레드 내용을 기반으로 에이전트 활성화
• 도구 : 에이전트 기능을 향상시키는 확장 프로그램

실제 사례

보건 부문에서 지역 보건 네트워크는 성공적인 구현의 또 다른 좋은 예입니다. AI 에이전트는 운영의 여러 측면을 간소화하여 환자와의 상호 작용을 근본적으로 변화시켰습니다. 이 시스템은 예약 일정 및 알림을 관리하고 자주 묻는 의료 질문에 답변하며 환자를 올바른 부서로 효율적으로 안내합니다. 또한 예비 증상 평가를 수행하여 직원의 행정 업무 부담을 크게 줄여줍니다. 관리 직원 업무량이 35% 감소하는 등 매우 큰 효과를 거두었습니다.

금융 서비스 분야에서도 Azure AI 에이전트 서비스의 혁신적인 적용이 이루어졌습니다. 한 선도적인 은행은 서비스 제공을 변화시킨 다양한 고객 접점에 AI 에이전트를 구현했습니다. 이 구현에는 계정 조회, 사기 탐지 경고 및 투자 포트폴리오 권장 사항이 포함됩니다. 예비 대출 신청 평가는 물론 고객 온보딩 프로세스도 관리함으로써 복잡한 금융 운영을 처리하는 데 Azure AI 에이전트 서비스의 적용 가능성을 보여줍니다.

다른 서비스와의 비교

Azure AI 에이전트 서비스는 몇 가지 중요한 장점에서 경쟁사와 다릅니다. 통합 기능은 플랫폼의 첫 번째 주요 차이점을 나타냅니다. AWS Lex 또는 Google Dialogflow는 전체 Azure 생태계에 대한 연결 측면에서 Azure AI 에이전트 서비스와 경쟁할 수 없지만 후자는 Azure OpenAI 서비스와의 기본 통합 및 Microsoft 365 제품군과의 내장 호환성을 자랑합니다.

개발 경험은 Azure AI 에이전트 서비스를 여러 측면에서 돋보이게 만드는 요소입니다. AWS Lex에 비해 더 광범위한 SDK를 지원하고 Dialogflow에 비해 더 나은 엔터프라이즈급 보안 기능을 지원합니다. 대규모 배포를 위한 확장성 옵션은 경쟁사보다 훨씬 앞서 있으며 엔터프라이즈 수준 구현에 매우 적합합니다.

비용 관점에서 Azure AI 에이전트 서비스는 매력적인 가치 제안을 제공합니다. 이 플랫폼은 지능형 확장을 통해 더 나은 리소스 활용도와 함께 동종 제품에 비해 훨씬 더 유연한 가격 모델을 자랑합니다. 대부분의 기업 구현에서 이는 총 소유 비용이 낮아지는 경우가 많으므로 모든 규모의 조직에 매우 매력적입니다.

과제와 모범 사례

조직에서 Azure AI 에이전트 서비스를 구현할 때 발생하는 일반적인 문제가 많이 있습니다. 주요 문제 중 하나는 다양한 채널에서 대화 흐름의 일관성을 보장하고 긴 대화 중에 컨텍스트를 유지하는 능력을 보장하는 것입니다. 조직은 예상치 못한 사용자 입력을 효과적으로 처리하고 레거시 시스템과의 복잡한 통합을 관리해야 합니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 모범 사례가 나타났습니다.

• 작게 시작하되 긍정적인 피드백과 사용량에 따라 점차 확장하세요. • 자연스러우면서도 목적의식이 분명한 대화 흐름을 디자인하세요
• 강력한 오류 처리 메커니즘과 포괄적인 테스트 시나리오 구현

개발 프로세스는 확립된 지침을 따르면 이점이 있습니다. 대화 흐름에 대한 버전 제어는 일관성을 보장하고 공동 개발을 가능하게 합니다. 포괄적인 테스트 시나리오는 예상 사례와 극단적 사례를 모두 다루어야 합니다. 모든 상호 작용을 정기적으로 모니터링하고 기록하면 지속적인 개선을 위한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Azure AI 에이전트 서비스의 미래

Microsoft가 지속적으로 기능을 향상시키면서 Azure AI 에이전트 서비스의 미래는 밝아 보입니다. 향후 기능에는 더욱 정교한 자연어 이해 기능과 향상된 상황 인식 및 메모리 시스템이 포함됩니다. 플랫폼은 고급 감정 분석 통합과 다단계 대화의 보다 미묘한 처리를 포함하도록 발전하고 있습니다.

업계 동향에 따라 AI를 더욱 개인화하려는 요구가 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 오늘날에는 다각적인 기능, 고급 개인정보 보호 기능, 향상된 감성 지능, 복잡한 비즈니스 절차를 위한 자동화의 추가 개발이 강조되고 있습니다. 이러한 측면은 환경을 변화시키고 있으며 Azure AI 에이전트 서비스가 대화형 AI의 선두주자로 자리매김하고 있습니다.

행동 촉구

Azure AI 에이전트 서비스 여정을 시작하는 것은 리소스 및 지원에 대한 올바른 액세스에서 시작됩니다. 서비스 기능을 살펴볼 수 있는 충분한 기회를 제공하는 Azure 무료 평가판 계정에 등록하여 시작하세요. Azure AI 에이전트 서비스 문서를 통해 제공되는 포괄적인 문서는 기본 가이드 역할을 하며, Microsoft Learn AI 워크숍은 구조화된 학습 기회를 제공합니다.

Azure AI에서 커뮤니티 수준에서 찾을 수 있는 지원은 포럼 및 기타 토론 그룹이며, 이를 통해 전문가와 개발자, 심지어 솔루션 아키텍처 전문가를 찾을 수 있습니다. GitHub의 Azure AI 에이전트 전반에 걸쳐 여러 샘플 프로젝트가 제공됩니다. 기술 지원 질문은 Azure 지원 포털에 호스팅된 전문 지원 시스템을 통해 문의할 수 있습니다.

위 내용은 Azure AI 에이전트 서비스의 위력을 보았습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!