O que há de novo no Azure Data & AI: o Azure foi desenvolvido para aplicativos de IA generativos

A OpenAI lançou o ChatGPT em dezembro de 2022, inspirando imediatamente pessoas e empresas a serem pioneiras em novos casos de uso para grandes modelos de linguagem. Não é de admirar que o ChatGPT tenha alcançado 1 milhão de usuários em apenas uma semana após o lançamento. Em seguida, em apenas dois meses, o aplicativo teve mais de 100 milhões de usuários, tornando-se o aplicativo de consumo de crescimento mais rápido da história. É provável que vários casos de uso possam transformar setores em todo o mundo. Por exemplo, a “Transformação digital impulsionada pela IA” é um fenômeno em ascensão que pode ser impulsionado por grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT.

O potencial transformador da IA generativa em casos de uso empresariais com o ChatGPT e o Azure OpenAI Service.

Como você deve saber, o ChatGPT e recursos semelhantes de IA generativa encontrados em produtos da Microsoft como Microsoft 365 , Microsoft Bing e  Microsoft Power Platform são alimentados pelo Azure. Agora, com a recente adição do ChatGPT ao Azure OpenAI Service, bem como a visualização do GPT-4, os desenvolvedores podem criar seus próprios aplicativos de conversação de nível empresarial com IA generativa de última geração para resolver problemas urgentes de negócios de novas maneiras. Por exemplo, a The ODP Corporation está construindo um chatbot com tecnologia ChatGPT para dar suporte a processos e comunicações internos, enquanto a Icertis está construindo um assistente inteligente para revelar insights durante todo o ciclo de vida do contrato para um dos maiores repositórios de dados de contratos com curadoria do mundo. Clientes do setor público, como o Smart Nation Digital Government Office de Cingapura, também estão buscando o ChatGPT e modelos de linguagem ampla de forma mais geral para criar melhores serviços para constituintes e funcionários. Você pode ler mais sobre seus casos de uso aqui.

De maneira geral, a IA generativa é um avanço significativo na área da IA, com o potencial de revolucionar diversos aspectos de nossas vidas. Não é um exagero, como demonstram os primeiros exemplos de clientes. Eles mostram como podemos usar a linguagem natural para tornar as informações mais acessíveis e relevantes, economizando tempo e atenção finitos. As organizações que buscam o futuro estão usando o Azure OpenAI para entender e aproveitar a IA generativa em soluções do mundo real hoje e no futuro.

Uma pergunta que ouvimos com frequência é “como faço para construir algo como o ChatGPT que usa meus próprios dados como base para suas respostas?” Felizmente, a A Pesquisa Cognitiva do Azure  e  o Serviço Azure OpenAI  são um par perfeito para esse cenário. Além disso, as organizações agora podem integrar as características de nível empresarial do Azure. Além disso, a capacidade da Pesquisa Cognitiva de indexar, entender e recuperar as partes certas de seus próprios dados em grandes bases de conhecimento e a impressionante capacidade do ChatGPT de interagir em linguagem natural para responder a perguntas ou se revezar em uma conversa. O distinto engenheiro Pablo Castro publicou um excelente passo a passo dessa abordagem no TechCommunity.

Acelere a migração e a modernização de dados com o novo suporte para dados do MongoDB no Azure Cosmos DB

Na Azure Cosmos DB Conf 2023 , a Microsoft anunciou a visualização pública do Azure Cosmos DB para MongoDB vCore , fornecendo uma arquitetura familiar para desenvolvedores MongoDB em um serviço nativo do Azure totalmente gerenciado e integrado. Agora, os desenvolvedores familiarizados com o MongoDB podem aproveitar a escalabilidade e a flexibilidade do Azure Cosmos DB para suas cargas de trabalho com duas opções de arquitetura de banco de dados: o serviço vCore para modernizar as cargas de trabalho existentes do MongoDB e o serviço baseado em unidade de solicitação para desenvolvimento de aplicativos nativos da nuvem.

Startups e empresas em crescimento criam com o Azure Cosmos DB para obter um desempenho previsível, dinamizar rapidamente e escalar, mantendo os custos sob controle. Por exemplo, The Postage, uma startup que prioriza a nuvem recentemente apresentada na revista WIRED, construiu sua plataforma de planejamento imobiliário usando o Azure Cosmos DB. Apesar das grandes barreiras à entrada de setores regulamentados, a startup garantiu acordos com empresas de serviços financeiros apoiando-se nos recursos de segurança, estabilidade e manipulação de dados de nível empresarial da Microsoft. Da mesma forma, a empresa de análise Enterprise Strategy Group (ESG) entrevistou recentemente três startups que priorizam a nuvem que escolheram o Azure Cosmos DB para obter escala econômica, alto desempenho, segurança e implantações rápidas. Os fundadores da startup destacaram níveis sem servidor e escala automática, níveis gratuitos e esquema flexível como recursos que os ajudam a fazer mais com menos. Qualquer empresa que queira ser mais ágil e aproveitar ao máximo o Azure Cosmos DB encontrará algumas boas sugestões. Leia o whitepaper aqui .

Economize tempo e aumente a produtividade do desenvolvedor com os novos recursos de banco de dados do Azure

Em março de 2023, a Microsfot anunciou o Data API builder, permitindo que desenvolvedores modernos criem soluções completas ou de back-end em uma fração do tempo . Anteriormente, os desenvolvedores precisavam desenvolver manualmente as APIs de back-end necessárias para habilitar aplicativos para dados em objetos de banco de dados de acesso moderno, como coleções, tabelas, exibições ou procedimentos armazenados. Agora, esses objetos podem ser expostos de maneira fácil e automática por meio de uma API REST ou GraphQL, aumentando a velocidade do desenvolvedor. O construtor de API de dados oferece suporte a todos os serviços de banco de dados do Azure.

Azure PostgreSQL: extensão de migração e histórias de sucesso na migração para a nuvem com o Banco de Dados do Azure.

Também foi anunciada a extensão de migração do Azure PostgreSQL para o Azure Data Studio. Desenvolvido pelo serviço de migração de banco de dados do Azure. Ele ajuda os clientes a avaliar a prontidão da migração para o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL-Flexible Server, identificar o destino do Azure de tamanho certo, calcular o custo total de propriedade (TCO) e criar um caso de negócios para migração do PostgreSQL. No Azure Open Source Day, também compartilhamos novas integrações do Microsoft Power Platform que automatizam os processos de negócios com mais eficiência no Banco de Dados do Azure para MySQL, bem como novos recursos de observabilidade e segurança corporativa no Banco de Dados do Azure para PostgreSQL . Você pode se registrar para assistir às apresentações do Azure Open Source Day  sob demanda.

Uma história recente de “migrar para inovar ” que adoro vem do Peapod Digital Labs (PDL), o mecanismo digital e comercial do grupo de supermercados Ahold Delhaize USA. A PDL está se modernizando para se tornar uma operação que prioriza a nuvem, com desenvolvimento, operações e uma coleção de bancos de dados locais migrados para o Banco de Dados do Azure para PostgreSQL. Ao passar de uma configuração monolítica de dados para uma arquitetura modular de dados e análises com a Microsoft Intelligent Data Platform, os desenvolvedores de PDL estão criando e dimensionando soluções para associados na loja mais rapidamente, resultando em menos erros de serviço e maior produtividade dos associados.

Anunciando um renascimento na IA de visão computacional com o modelo de fundação Microsoft Florence

No início deste mês, anunciamos a visualização pública do modelo de fundação Microsoft Florence, agora em visualização no Azure Cognitive Service for Vision. Com o Florence, recursos de visão computacional de última geração traduzem dados visuais em aplicativos downstream. Recursos como legendagem automática, corte inteligente, classificação e pesquisa de imagens podem ajudar as organizações a melhorar a descoberta, acessibilidade e moderação do conteúdo. O Reddit adicionou legendas automáticas a todas as imagens. O LinkedIn usa o Vision Services para fornecer legendas automáticas e descrições de texto alternativo, permitindo que mais pessoas acessem o conteúdo e participem da conversa. Como a Microsoft Research treinou Florence em bilhões de pares texto-imagem, os desenvolvedores podem personalizar o modelo com alta precisão com apenas algumas imagens.

A Microsoft foi recentemente nomeada Líder no IDC Marketspace for Vision , mesmo antes do lançamento de Florence. Seus abrangentes Serviços Cognitivos para Visão oferecem uma coleção de APIs pré-construídas e personalizadas para análise de imagens e vídeos, reconhecimento de texto, reconhecimento facial, legendagem de imagens, personalização de modelos e muito mais, que os desenvolvedores podem integrar facilmente em seus aplicativos. Esses recursos são úteis em todos os setores. Por exemplo, a USA Surfing usa visão computacional para melhorar o desempenho e a segurança dos surfistas, analisando vídeos de surf para quantificar e comparar variáveis ​​como velocidade, potência e fluxo. H&R Block usa visão computacional para fazer entrada e recuperação de dados mais eficiente, economizando tempo valioso para clientes e funcionários. A Uber usa visão computacional para verificar rapidamente as identidades dos motoristas em relação às fotos arquivadas para proteger contra fraudes e proporcionar tranquilidade aos motoristas e passageiros. Agora, Florence torna esses recursos de visão ainda mais fáceis de implantar em aplicativos, sem a necessidade de experiência em aprendizado de máquina.

Crie e operacionalize grandes modelos de IA de código aberto no Azure Machine Learning

No Azure Open Source Day em março de 2023, a Microsoft anunciou também a próxima visualização pública dos modelos de base no Azure Machine Learning . O Azure Machine Learning oferecerá recursos nativos para que os clientes possam criar e operacionalizar modelos de base de código aberto em escala. Com esses novos recursos, as organizações terão acesso a ambientes selecionados e à infraestrutura de IA do Azure sem precisar gerenciar e otimizar manualmente as dependências. Os profissionais do Azure Machine Learning podem iniciar facilmente suas tarefas de ciência de dados para ajustar e implantar modelos de base de vários repositórios de código aberto, incluindo Hugging Face, usando componentes e pipelines do Azure Machine Learning. Assista à sessão de demonstração sob demanda do Azure Open Source Day para saber mais e ver o recurso em ação.

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