Azure AI Studio: Guia Completo para Criar, Avaliar e Implantar Soluções de IA

No universo da inteligência artificial, ferramentas que simplificam a criação, avaliação e implantação de soluções inovadoras são cruciais. O Azure AI Studio da Microsoft surge como uma plataforma robusta, projetada para atender tanto iniciantes quanto desenvolvedores profissionais. Este artigo explora em profundidade o Azure AI Studio, cobrindo desde a configuração inicial até o uso avançado de suas funcionalidades, como a construção de modelos sobre o Azure OpenAI, importação de dados, configuração e implantação de modelos, e o acesso via API para integração em projetos.

O que é o Azure AI Studio?

O Azure AI Studio é um ambiente de desenvolvimento unificado que consolida diversas ferramentas e serviços de inteligência artificial da Microsoft. Ele oferece um espaço colaborativo para construir, treinar, avaliar e implantar modelos de IA de forma eficiente. A plataforma integra serviços como o Azure OpenAI Service, Azure Machine Learning, e outros serviços cognitivos como reconhecimento de fala (Azure AI Speech) e visão computacional (Azure AI Vision), tudo em um local centralizado. Isso permite que desenvolvedores criem desde copilotos personalizados baseados em seus próprios dados até soluções complexas que incorporam multimodalidade, como a capacidade de ver, ouvir e falar. Com o Azure AI Studio, é possível implantar e testar modelos no serviço Azure OpenAI, adicionar dados personalizados para prompts mais eficazes (utilizando bancos de dados, arquivos, documentos ou até mesmo endereços web), definir fluxos de prompts de forma visual, semelhante a um fluxograma, integrar filtros de segurança de conteúdo para mitigar riscos e combinar múltiplas capacidades de IA para produzir soluções generativas avançadas.

Primeiros Passos com o Azure AI Studio: Configuração Inicial e Implantação

Iniciar no Azure AI Studio é um processo direto, projetado para rapidamente colocar os desenvolvedores no caminho da criação de soluções de IA.

Explorando o Catálogo de Modelos do Azure AI Studio

Ao acessar o site do Azure AI Studio, uma das primeiras áreas a se explorar é o catálogo de modelos. Ele oferece uma vasta gama de modelos de IA de ponta, provenientes não apenas da Microsoft, mas também de parceiros como Meta, Hugging Face, Databricks e NVIDIA. Modelos como os da família GPT-4 e GPT-3.5-turbo do Azure OpenAI Service estão prontamente disponíveis, permitindo aos usuários alavancar modelos de linguagem grandes (LLMs) para diversas aplicações, incluindo tradução, sumarização e conversação. O catálogo também inclui modelos como o Mistral-large e Llama-2-70b-chat. Para visualizar todos os modelos e o catálogo completo, basta acessar a seção 'Explore' no painel do Azure AI Studio.

Criando um Projeto e Implantando um Modelo no Azure AI Studio

Para começar a construir, é necessário criar um projeto. Após fazer login com uma conta Microsoft, o painel do Azure AI Studio oferece a opção 'New AI project'. No vídeo de demonstração, um projeto chamado 'AzureAIStudioDemoExample' é criado como exemplo. Em seguida, um modelo precisa ser implantado. O processo envolve selecionar um modelo do catálogo, como o GPT-3.5-turbo, e clicar em 'Deploy'. Será solicitado um nome para a implantação e a associação a um projeto existente. Uma vez implantado, o modelo estará pronto para ser utilizado no Playground ou integrado a aplicações via API.

Playground do Azure AI Studio: Um Ambiente Interativo para Modelos de IA

O Playground é o coração do Azure AI Studio para experimentação e teste de modelos de IA. Sua interface é intuitiva, similar a outros playgrounds de IA.

Configurando o Sistema e Variáveis no Playground do Azure AI Studio

No lado esquerdo do Playground, encontram-se as configurações do sistema para a IA. Aqui, a mensagem do sistema ('System message') define o contexto inicial para a sessão de chat com o modelo. Por exemplo, pode-se instruir o modelo a atuar como um assistente de programação. O Azure AI Studio também permite a criação de variáveis que podem ser referenciadas dinamicamente nos prompts. Como demonstrado no vídeo, uma variável chamada `{{Language}}` é criada e preenchida com 'JavaScript'. Essa variável pode ser usada na mensagem do sistema, como em 'You use the {{Language}} language', tornando os prompts mais flexíveis e reutilizáveis. Após quaisquer alterações, é preciso clicar em 'Apply changes'.

Testando e Interagindo com Modelos no Playground do Azure AI Studio

O diálogo de chat, localizado no centro, é onde os usuários interagem com o modelo. À direita, configurações adicionais de parâmetros como 'max response', 'temperature' e 'top_p' permitem ajustar o comportamento do modelo. Uma funcionalidade útil é o 'Show JSON', que exibe a transcrição do chat no formato da API, mostrando as entradas brutas do sistema, usuário e assistente. Isso é particularmente útil para desenvolvedores que planejam integrar o modelo em suas aplicações via API. O Playground também permite alterar o modo de 'Chat' para 'Completions' ou 'Images', dependendo do modelo e suas capacidades. As configurações do Playground também incluem opções de idioma e a possibilidade de adicionar recursos de fala (Speech to text e Text to speech) mediante uma assinatura do Azure.

Personalização Avançada com Prompt Flow no Azure AI Studio

O Prompt Flow é uma das funcionalidades mais poderosas do Azure AI Studio, permitindo a criação de fluxos de execução customizáveis para modelos de IA, funcionando como um fluxograma visual.

O que é o Prompt Flow e Como Criar Fluxos Customizados no Azure AI Studio?

O Prompt Flow permite orquestrar e customizar a configuração do modelo de IA de forma visual e programática. Ele transforma o playground em um ambiente onde se pode definir uma série de etapas, como a entrada do usuário, chamadas a LLMs, execução de código Python para processamento adicional, e a formatação da saída. No vídeo, o apresentador demonstra como criar um Prompt Flow a partir do Playground e, posteriormente, explora um exemplo mais complexo de 'Chat with Wikipedia'. Este exemplo mostra um fluxo que extrai uma consulta de uma pergunta, busca uma URL na Wikipedia, processa o resultado da busca e, finalmente, gera uma resposta aumentada para o chat. Cada nó no fluxograma pode ser inspecionado, revelando o código subjacente (muitas vezes Python) e os prompts Jinja2 utilizados. Essa capacidade de criar e customizar modelos e como eles funcionam é o que torna o Prompt Flow uma ferramenta essencial para desenvolvedores que buscam construir aplicações de IA mais sofisticadas e adaptadas às suas necessidades específicas no Azure AI Studio.

Gerenciamento de Dados e Uploads de Arquivos no Azure AI Studio

Uma capacidade fundamental do Azure AI Studio é permitir que os usuários conectem seus próprios dados aos modelos de IA, tornando as respostas mais contextuais e relevantes.

Adicionando Fontes de Dados Personalizadas aos Seus Modelos no Azure AI Studio

Na seção 'Add your data' dentro do Playground, ou na seção 'Data' sob 'Components', é possível adicionar diversas fontes de dados. As opções incluem:

• Azure AI Search: Para conectar a um índice de busca existente.
• Azure Blob Storage: Para utilizar arquivos armazenados no Blob Storage.
• Upload files: Para fazer upload de arquivos diretamente do seu computador (com um limite de tamanho, como 16MB por arquivo, e formatos como .txt, .md, .html, .pdf, .docx, .pptx).

Exemplo Prático: Upload de um Manual Next.js no Azure AI Studio

No vídeo, o apresentador demonstra o upload de um arquivo PDF, o 'Next.js Handbook' de Flavio Copes. Após o upload e a indexação (que pode levar alguns minutos), o Azure AI Studio utiliza essa fonte de dados para responder a perguntas. Por exemplo, ao perguntar 'What's a way I can run server-side only functions on a Next.js file?', o modelo consulta o documento carregado e fornece uma resposta baseada no conteúdo do manual, incluindo trechos de código e referências à seção específica do documento. Isso demonstra como o Azure AI Studio pode ser usado para criar copilotos ou assistentes de IA que utilizam documentação interna da empresa ou outros recursos de conhecimento específicos. As configurações avançadas permitem ajustar a rigorosidade da busca e o número de documentos recuperados para gerar a resposta.

Implantação de Modelos e Acesso via API com Azure AI Studio

Após o desenvolvimento e teste, o Azure AI Studio facilita a implantação de modelos e sua integração em aplicações através de APIs.

Implantando Diferentes Modelos de IA, Incluindo GPT-4 no Azure AI Studio

A seção 'Deployments' no Azure AI Studio lista todos os modelos que foram implantados. É possível criar novas implantações, selecionando 'Create' e escolhendo um modelo do catálogo. O vídeo mostra o processo de implantação do GPT-4, incluindo a seleção da versão do modelo (como a com suporte a visão). É importante notar que para alguns modelos, como o GPT-4, pode ser necessário solicitar acesso prévio ao serviço Azure OpenAI. Uma vez aprovado, o modelo pode ser implantado. O Azure AI Studio também permite habilitar 'Enhancements' como o Vision para modelos GPT-4, permitindo que o modelo processe imagens, embora isso possa requerer a configuração de um recurso Azure Computer Vision.

Utilizando a API do Azure AI Studio em Projetos de Código

Para integrar os modelos implantados em aplicações, o Azure AI Studio fornece as informações necessárias para acesso via API. Na página de um modelo implantado (por exemplo, um modelo GPT-3.5-turbo-instruct), encontram-se o 'Target URL' (endpoint) e a 'Key' (chave de API). Estes são essenciais para autenticar e enviar requisições ao modelo. O Playground também oferece uma funcionalidade 'View code', que gera exemplos de código em diversas linguagens, como Python, C#, e JSON (para requisições diretas via cURL, por exemplo). No vídeo, o apresentador configura um projeto Node.js simples, utilizando a biblioteca `@azure/openai` (instalada via npm). Ele cria um arquivo `.env` para armazenar as chaves de API e o endpoint de forma segura. Em seguida, no arquivo `index.js`, ele importa `OpenAIClient` e `AzureKeyCredential` da biblioteca, configura o cliente com o endpoint e a chave de API, define um prompt e utiliza o método `client.getChatCompletions` (ou `client.getCompletions` para modelos de completação) para interagir com o modelo implantado, passando o ID da implantação e o prompt. O resultado é então exibido no console. A documentação do Azure OpenAI Service, acessível através do Azure AI Studio, fornece mais detalhes e exemplos para diferentes linguagens e casos de uso.

Conclusão

O Azure AI Studio da Microsoft se consolida como uma plataforma poderosa e versátil para o ciclo de vida completo de desenvolvimento de IA. Desde a exploração de modelos pré-treinados até a criação de fluxos complexos com Prompt Flow, passando pela integração de dados proprietários e a implantação facilitada para consumo via API, o Azure AI Studio capacita desenvolvedores de todos os níveis a construir soluções de inteligência artificial inovadoras e robustas. Sua abordagem centralizada e a integração com o ecossistema Azure o tornam uma ferramenta estratégica para empresas e indivíduos que buscam alavancar o poder da IA generativa.