Wir freuen uns, mehrere Updates bekannt zu geben, um Entwicklern zu helfen, schnell KI-Lösungen mit größerer Auswahl und Flexibilität unter Nutzung der Azure AI-Toolkette zu erstellen. Azure verpflichtet sich, eine beispiellose Auswahl an Modellen sowie eine flexible und umfassende Toolkette bereitzustellen, um den einzigartigen, komplexen und vielfältigen Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden. Diese leistungsstarke Kombination aus den neuesten Modellen und modernsten Tools ermöglicht es Entwicklern, hochgradig individualisierte Lösungen auf Basis der Daten ihrer Organisation zu schaffen. Deshalb freuen wir uns, mehrere Updates bekannt zu geben, um Entwicklern zu helfen, schnell KI-Lösungen mit größerer Auswahl und Flexibilität unter Nutzung der Azure AI-Toolkette zu erstellen.
Zu den Verbesserungen gehören die Einführung der Phi-Familie von Modellen, einschließlich eines neuen Mixture of Experts (MoE) Modells und Unterstützung von über 20 Sprachen, die AI21 Jamba 1.5 Large und Jamba 1.5 als Azure AI-Modelle als Service, integrierte Vektorisierung in Azure AI Search zur Erstellung eines optimierten Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipeline mit integrierter Datenbearbeitung und Einbettung, benutzerdefinierte generative Extraktionsmodelle in Azure AI Document Intelligence, um benutzerdefinierte Felder für unstrukturierte Dokumente mit hoher Genauigkeit zu extrahieren, und die allgemeine Verfügbarkeit des Text-to-Speech (TTS) Avatar, eine Funktion des Azure AI Speech Service, mit natürlichen Stimmen und fotorealistischen Avataren in verschiedenen Sprachen für verbesserte Kundenbindung.
Des Weiteren wurden das Conversational PII Detection Service in Azure AI Language vorgestellt, die vereinfachte RAG für generative KI-Anwendungen erreicht, die Extraktion benutzerdefinierter Felder für unstrukturierte Dokumente mit hoher Genauigkeit ermöglicht, sowie die Bereitstellung von ansprechenden Erlebnissen mit vordefinierten und benutzerdefinierten Avataren.
Darüber hinaus wurde die allgemeine Verfügbarkeit der Azure Machine Learning-Ressourcen in VS Code bekannt gegeben, um maschinelles Lernen direkt aus dem VS Code-Setup zu ermöglichen, sowie die Einführung des Conversational PII Detection Service in Azure AI Language zur Identifizierung und Schwärzung sensitiver Informationen in Unterhaltungen zu verbessern. Außerdem wurde die Möglichkeit zur selbständigen Bereitstellung von Azure OpenAI Service PTUs eingeführt, um Azure OpenAI Service-Quotendeploys flexibler und effizienter zu verwalten. Microsoft investiert kontinuierlich in die Azure AI-Plattform, um Innovation auf dem neuesten Stand anzubieten, damit Kunden ihre KI-Lösungen sicher und zuversichtlich entwickeln, bereitstellen und skalieren können.