WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:01.760
מה זה בעצם Azure Eye Foundry?

00:00:01.880 --> 00:00:04.560
האם זה עוד שירות שמייקרוסופט הוסיפה או משהו גדול יותר?

00:00:04.740 --> 00:00:08.380
במהלך השנה האחרונה, מייקרוסופט הציגה הכרזות בתחום ה-AI ללא הפסקה.

00:00:08.480 --> 00:00:09.480
קל להרגיש עבודים.

00:00:09.660 --> 00:00:12.140
אני מרקו פיטר סמם, Microsoft Knowledge Nuggets.

00:00:12.300 --> 00:00:15.440
בסוף הפרק הזה, תדעו מה זה Foundry באמת ולמה זה משנה.

00:00:15.600 --> 00:00:16.780
בלי סיסמאות שיווקיות.

00:00:16.980 --> 00:00:18.580
נפרק את זה לחלקים ברורים.

00:00:18.740 --> 00:00:20.840
מה זה, מה יש בפנים, ואיך הכל מתחבר.

00:00:21.040 --> 00:00:22.800
למה כולם מבולבלים לגבי השם?

00:00:22.980 --> 00:00:24.240
הבלבול מתחיל בשם.

00:00:24.240 --> 00:00:27.200
Foundry עבר יותר שינויי שמות ממה שאני יכול לספור.

00:00:27.360 --> 00:00:28.900
בהתחלה זה היה Cognitive Services,

00:00:29.080 --> 00:00:30.320
אחר כך Azure Eye Services,

00:00:30.540 --> 00:00:31.420
אז Azure Eye Studio,

00:00:31.640 --> 00:00:32.520
אז Azure Eye Foundry,

00:00:32.700 --> 00:00:34.960
ומסוף השנה שעברה, זה רשמית Microsoft Foundry.

00:00:35.100 --> 00:00:37.740
אותו מוצר, ארבעה או חמישה שמות בשלוש שנים בערך.

00:00:37.920 --> 00:00:40.120
זה לבדו מבלבל, אבל זה נהיה מסובך יותר.

00:00:40.320 --> 00:00:43.200
כרגע, שתי גרסאות של הפלטפורמה רצות זו לצד זו.

00:00:43.500 --> 00:00:45.720
ארכיטקטורת ההאב הקלאסית היא הדרך הישנה.

00:00:45.900 --> 00:00:48.080
מודל הפאונדרי החדש הוא הגרסה המודרנית.

00:00:48.080 --> 00:00:51.840
שניהם נמצאים באותה כתובת URL i.azure.com.

00:00:51.960 --> 00:00:55.900
אתם מגיעים לשם ומוצאים כפתור שמחליף בין שתי ארכיטקטורות שונות לחלוטין.

00:00:56.060 --> 00:00:59.620
זה לא רק מראה חדש, זו דרך שונה לארגן הכל מתחת למכסי המנוע.

00:00:59.820 --> 00:01:01.980
זה מבלבל מתחילים, כי כשמחפשים עזרה,

00:01:02.200 --> 00:01:04.440
מוצאים מאמרים על hubs ופרויקטים קלאסיים.

00:01:04.620 --> 00:01:06.380
המאמרים האלה עדיין מדויקים.

00:01:06.600 --> 00:01:08.260
מייקרוסופט תומכת בשתי הגרסאות,

00:01:08.260 --> 00:01:13.320
אבל הפיאצ'רים החדשים, יכולות הסוכנים וכל מה שמייקרוסופט משקיעה בו מגיעים רק לפרויקטים של פאונדרי.

00:01:13.440 --> 00:01:15.500
אתם עלולים לעקוב אחרי מדריך ישן, להגדיר hub,

00:01:15.640 --> 00:01:17.460
ואז לגלות שאי אפשר להשתמש בכלים הכי חדשים.

00:01:17.660 --> 00:01:18.640
זה כאב ראש רציני.

00:01:18.800 --> 00:01:19.900
אז, הנה ההצעה שלי.

00:01:20.040 --> 00:01:21.260
תתעלמו מהדברים הישנים.

00:01:21.480 --> 00:01:23.720
פאונדרי המודרני הוא המקום שבו מייקרוסופט משקיעה הכל.

00:01:23.840 --> 00:01:27.120
אם אתם מתחילים היום מאפס, דלגו על הhubs ועברו ישר לפרויקטים של פאונדרי.

00:01:27.120 --> 00:01:29.200
זה המקום שבו נמצאות היכולות החדשות.

00:01:29.360 --> 00:01:31.420
אז, מה זה בעצם Azure Eye Foundry?

00:01:31.580 --> 00:01:32.700
בואו נתחיל מההתחלה.

00:01:32.860 --> 00:01:34.240
מה זה Azure Eye Foundry?

00:01:34.440 --> 00:01:38.840
זו פלטפורמה מאוחדת לבנייה, בדיקה ופריסה של יישומי AI במקום אחד.

00:01:39.020 --> 00:01:40.300
זו ההגדרה הכי פשוטה.

00:01:40.420 --> 00:01:41.880
תחשבו על זה כמו על מפעל.

00:01:42.060 --> 00:01:45.860
חומרי גלם נכנסים מודלים, נתונים, כלים ויישומים מוכנים יוצאים,

00:01:46.040 --> 00:01:48.340
צ'אדבוטים, co-pilots, סוכני אוטומציה.

00:01:48.500 --> 00:01:51.220
אתם לא בונים את המפעל בעצמכם, מייקרוסופט מפעילה אותו.

00:01:51.220 --> 00:01:53.880
אתם רק נכנסים, לוקחים מה שצריך ומתחילים לבנות.

00:01:54.020 --> 00:01:56.300
זה לא מוצר בודד כמו Word או Excel.

00:01:56.520 --> 00:02:00.280
Foundry הוא מחולה שמחזיקה מודלים, כלים, פרויקטים והבטחה.

00:02:00.420 --> 00:02:04.240
צרו משאב Foundry אחד ותקבלו את כל קיטלוג המודלים, אלפי מודלים.

00:02:04.460 --> 00:02:09.260
אתם מקבלים כלי בניית סוכנים, סביבות בדיקה, כלי הערכה והבטחה, כולם ערוזים יחד.

00:02:09.360 --> 00:02:10.940
כעת, הנה הבחנה מרכזית.

00:02:11.140 --> 00:02:12.480
Foundry מיועד למפתחים.

00:02:12.660 --> 00:02:14.360
אם אתם כותבים בפייטן או ב-Cash,

00:02:14.360 --> 00:02:18.140
אם אתם רוצים לבנות פתרונות AI מותאמים אישית בעזרת קוד, זו הפלטפורמה שלכם.

00:02:18.220 --> 00:02:20.940
מחפשים חוויית Low Code של גרירה ושחרור.

00:02:21.180 --> 00:02:24.140
זה Copilot Studio, כלי שונה לקהל יעד שונה.

00:02:24.360 --> 00:02:25.480
שניהם לגיטימיים.

00:02:26.400 --> 00:02:30.860
לפני Foundry, בניית אפליקציית AI באז'ר דרשה הקצעת שירותים נפרדים.

00:02:31.060 --> 00:02:35.580
הייתם צריכים להגדיר את Azure Open AI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure Eye Search,

00:02:35.800 --> 00:02:37.520
ואז לכתוב קוד מותאם כדי לחבר ביניהם.

00:02:37.640 --> 00:02:38.300
המון עבודה.

00:02:38.480 --> 00:02:39.820
Foundry מחליף את כל זה.

00:02:39.820 --> 00:02:42.100
יוצרים משאב אחד והכל כבר מחובר.

00:02:42.200 --> 00:02:44.680
המודלים שם, הכלים שם, ההבטחה מובנית.

00:02:44.800 --> 00:02:45.940
פשוט מתחילים לבנות.

00:02:46.140 --> 00:02:47.080
זו בדיוק הנקודה.

00:02:47.260 --> 00:02:51.540
זה לא עניין של להוסיף עוד כלי, זה עניין של הסרת החיכוך שבניהול טרייסר שירותים נפרדים.

00:02:51.700 --> 00:02:53.880
יחידת הארגון המרכזית, פרויקטים בפאונדרי.

00:02:54.020 --> 00:02:55.740
אז יש לכם את מפעל ה-AI שלכם.

00:02:55.860 --> 00:02:57.160
אבל מפעל זקוק לארגון.

00:02:57.340 --> 00:02:59.460
זה המקום שבו נכנסים לתמונה הפרויקטים של פאונדרי.

00:02:59.460 --> 00:03:02.760
פרויקט פאונדרי הוא מרחב עבודה מבודד לפתרון AI ספציפי.

00:03:02.860 --> 00:03:06.020
אם פאונדרי הוא המפעל, הפרויקטים הם שולחנות עבודה אישיים.

00:03:06.200 --> 00:03:10.000
לכל אחד יש את הכלים, החומרים והעובדים שלו, בלי להפריע זה לזה.

00:03:10.180 --> 00:03:14.680
הצוות שבנה צ'דבות לשירות לקוחות לא ישבש בטעות את פרויקט העוזר למשאבי אנוש.

00:03:14.840 --> 00:03:16.100
מה נמצא בתוך פרויקט?

00:03:16.200 --> 00:03:19.940
פריסות מודלים משלו, סוכנים, מאגרי ידע, הערכות וניתור.

00:03:20.080 --> 00:03:22.560
כל מה שצריך לפתרון אחד במקום אחד.

00:03:22.720 --> 00:03:23.980
הנה המבנה המרכזי.

00:03:23.980 --> 00:03:26.040
פרויקטים חיים בתוך משאב פאונדרי.

00:03:26.180 --> 00:03:28.680
המשאב הוא גבול החיוב וההבטחה, הבניין.

00:03:28.840 --> 00:03:30.480
הפרויקטים הם החדרים שבפנים.

00:03:30.700 --> 00:03:33.620
בניין אחד, דלת כניסה אחת, עמדת הבטחה אחת, חשבון אחד.

00:03:33.760 --> 00:03:36.180
אבל לכל חדר יש את המטרה שלו ואת הצוות שלו.

00:03:36.280 --> 00:03:39.360
לדוגמה, חברה בשם קונטוסו בונה שלושה פתרונות AI.

00:03:39.580 --> 00:03:43.160
סוכן שירות לקוחות עוזר משאבי אנוש ומערכת לאיבוד מסמכים.

00:03:43.360 --> 00:03:47.740
בעזרת פאונדרי הם יוצרים משאב אחד לכל החברה ואז יוצרים בתוכו שלושה פרויקטים.

00:03:47.740 --> 00:03:50.740
לכל פרויקט יש מודלים, סוכנים ומאגרי ידע משלו.

00:03:50.820 --> 00:03:53.620
צוותים עובדים באופן עצמאי בלי לדרוך זה לאצבעות של זה.

00:03:53.760 --> 00:03:56.240
זה חשוב כי צוותים שונים זקוקים להרשאות שונות.

00:03:56.300 --> 00:03:59.060
צוות שירות הלקוחות לא צריך לראות מסמכי משאבי אנוש.

00:03:59.220 --> 00:04:01.580
צוות עיבוד המסמכים לא צריך את מדיניות ההחזרים.

00:04:01.740 --> 00:04:03.540
פרויקטים מעניקים לכם את הבידוד הזה.

00:04:03.720 --> 00:04:09.180
בד בבד, העית שומר על שליטה מרכזית, בניהול משאב אחד, מדיניות הבטחה אחת ותקציב אחד.

00:04:09.180 --> 00:04:11.500
אוטונומיה צוותית עם משילות מרכזית.

00:04:11.620 --> 00:04:13.760
הלב של פאונדרי, כתלוג המודלים.

00:04:13.980 --> 00:04:15.020
חישבו על זה כך.

00:04:15.160 --> 00:04:16.580
כל פרויקט זקוק למוח.

00:04:16.780 --> 00:04:19.360
בפאונדרי, המוח הזה נמצא בתוך כתלוג המודלים.

00:04:19.540 --> 00:04:22.080
מעל 11,000 מודלים וזו לא טעות הקלדה.

00:04:22.200 --> 00:04:25.900
מקבלים מודלים של אופניהי כמו GPT-4O ו-GPT-4.1.

00:04:26.060 --> 00:04:29.820
את משפחת למה של מטה, את מיסטרל, דיפסיק, את מודלי הפי של מייקרוסופט,

00:04:29.820 --> 00:04:33.440
קלוד של אנטרופיק, קוהיר ומודלים לטקסט, תמונות, קוד ואמבדינגס.

00:04:33.520 --> 00:04:37.360
כרגע, זהו כתלוג המודלים הגדול ביותר שתמצאו בכל פלטפורמט ענן.

00:04:37.540 --> 00:04:41.440
בואו נחלק אותם לשני סוגים בסיסיים, מודלי שפה גדולים ומודלי שפה קטנים.

00:04:41.640 --> 00:04:43.460
לגדולים יש מיליארדי פרמטרים.

00:04:43.660 --> 00:04:50.120
ל-GPT-4 יש מעל טריליון, אז הם יכולים להתמודד עם השכה מורכבת, כתיבה יצירתית ושיחה מתוחכמת.

00:04:50.200 --> 00:04:51.660
אבל הם יקרים ואיטיים.

00:04:51.660 --> 00:04:54.020
למודלים קטנים יש הרבה פחות פרמטרים.

00:04:54.200 --> 00:05:00.140
לפי שלוש של מייקרוסופט יש קף מינוס 3.8 מיליארד, זהיר בהשוואה ל-GPT-4, אבל הוא מהיר וזול.

00:05:00.280 --> 00:05:05.020
עבור משימות ממוקדות כמו חילוץ נתונים מתופס או מענה על שאלה פשוטה, הוא עובד מצוין.

00:05:05.200 --> 00:05:06.400
הנה היתרון המעשי.

00:05:06.540 --> 00:05:07.980
ניתן לפרוס מודל בשניות.

00:05:08.180 --> 00:05:11.160
בוחרים אחד מהקיטלוג, לוחצים על פרוס וזה מוכן.

00:05:11.300 --> 00:05:15.420
אין צורך בהקצאת חומרה, אין הגדרות רשת, אין המתנה של שעות להתקנה רק שניות.

00:05:15.420 --> 00:05:18.040
ולפני שמחליטים, אפשר לבדוק אותו בפלייגראונד.

00:05:18.160 --> 00:05:22.880
נסו הנחיות שונות, כווננו הגדרות כמו טמפרטורה ומקסימום תוקנים וראו תגובות באופן מיידי.

00:05:23.020 --> 00:05:25.060
זו נסיעת מבחן לפני שקונים את המכונית.

00:05:25.240 --> 00:05:29.760
אתם לא נעולים על מודל אחד וזה יתרון עצום לעומת שימוש ישיר ב-API של OpenAI.

00:05:30.000 --> 00:05:34.600
עם פאונדרי, אפשר להשתמש ב-GPT-4O להסקה מורכבת שבה האיכות חשובה,

00:05:34.600 --> 00:05:37.120
בפי לסיווג פשוט שבו מהירות ועלות חשובים,

00:05:37.280 --> 00:05:41.420
ובלמה של מטה לצורכי תאימות אם צריך להריץ מודלים במרכז נתונים משלכם.

00:05:41.560 --> 00:05:43.360
מחליפים מודלים בהתאם למשימה.

00:05:43.480 --> 00:05:47.180
פאונדרי כולל גם כלי השוואה שעוזר להאריך מודלים זה לצד זה.

00:05:47.340 --> 00:05:49.740
השוואה לפי איכות, כמה מדויקות התגובות.

00:05:49.900 --> 00:05:53.000
לפי בטיחות, עד כמה המודל עמיד בפני מתקפות הזרקת הנחיות.

00:05:53.200 --> 00:05:55.120
לפי עלות, המחיר למיליון תוקנים.

00:05:55.360 --> 00:05:57.620
לפי מהירות, כמה מהר הוא מייצר פלט.

00:05:57.620 --> 00:06:01.040
זה הופך את בחירת המודל ממשחק ניחושים להחלטה מושכלת.

00:06:01.100 --> 00:06:04.880
בוחרים את הכלי הנכון למשימה הנכונה, לא רק את זה שכולם מדברים עליו.

00:06:05.020 --> 00:06:08.200
בניית סוכני בינה מלאכותית, התכונה המנצחת של פאונדרי.

00:06:08.360 --> 00:06:10.060
מודל לבדו הוא לא מאוד שימושי.

00:06:10.200 --> 00:06:14.820
אפשר לשוחח איתו בפלייגראונד, לשאול שאלות, לראות מה הוא מייצר, אבל זו רק שיחה.

00:06:14.960 --> 00:06:19.720
הקסם האמיתי קורה כשבונים משהו שיכול באמת לבצע דברים, וכאן נכנסים לתמונה הסוכנים.

00:06:19.720 --> 00:06:21.360
סוכן הוא יותר מתשטבות.

00:06:21.360 --> 00:06:22.820
שדבות עונה על שאלות.

00:06:23.000 --> 00:06:24.180
סוכן נוקט בפעולה.

00:06:24.260 --> 00:06:30.440
הוא יכול לחפש באינטרנט, לקרוא קבצים, לבצע חישובים, לזכור מה אמרת לו בשבוע שעבר ולעקוב אחר סדרה של הוראות.

00:06:30.660 --> 00:06:33.880
זה כמו לקבל עוזר שלא רק מדבר, אלא באמת מבצע משימות.

00:06:34.020 --> 00:06:36.420
פאונדרי מעניקה לך חמישה רכיבים לבניית סוכן.

00:06:36.560 --> 00:06:38.000
תן לי לעבור על כל אחד מהם.

00:06:38.140 --> 00:06:39.140
ראשית, הוראות.

00:06:39.320 --> 00:06:42.300
זה המקום שבו אתה אומר לסוכן מה עליו לעשות ואיך עליו להתנהג.

00:06:42.300 --> 00:06:43.920
תחשוב על זה כעל תיאור משרה.

00:06:43.920 --> 00:06:46.200
אתה עשוי לומר, אתה סוכן שירות לקוחות.

00:06:46.360 --> 00:06:47.600
היה ידידותי ומקצועי.

00:06:47.740 --> 00:06:50.080
ענה רק על שאלות בנוגע למדיניות ההחזרות שלנו.

00:06:50.200 --> 00:06:53.100
אם אינך יודע את התשובה, אמור זאת והעבר לנציג אנושי.

00:06:53.220 --> 00:06:56.120
ללא הוראות, הסוכן עושה מה שהמודל מרגיש לנכון.

00:06:56.300 --> 00:06:58.060
אם הוראות, יש לו מטרה ברורה.

00:06:58.260 --> 00:06:59.320
שנית, המודל.

00:06:59.520 --> 00:07:00.320
זהו המוח.

00:07:00.480 --> 00:07:02.640
הוא מאבד כל בקשה ומייצר תגובות.

00:07:02.640 --> 00:07:08.120
אתה בוחר באיזה מודל להשתמש GPT-4O להסקה מורכבת, חמש למשימות פשוטות, מה שמתאים.

00:07:08.240 --> 00:07:10.780
המודל הופך את הסוכן לחכם, אבל הוא רק חלק אחד.

00:07:10.940 --> 00:07:11.860
שלישית, כלים.

00:07:12.060 --> 00:07:13.860
זה המקום שבו הסוכן מקבל את הידיים שלו.

00:07:13.980 --> 00:07:16.240
כלים הם יכולות שהוא יכול להשתמש בהן כדי לבצע פעולות.

00:07:16.420 --> 00:07:18.320
חיפוש באינטרנט מאפשר לו למצוא מידע עדכני.

00:07:18.480 --> 00:07:21.020
מפרש קוד מאפשר לו לעשות מתמטיקה ולהריץ חישובים.

00:07:21.180 --> 00:07:23.460
חיפוש קבצים מאפשר לו לקרוא מסמכים שאתה מעלה.

00:07:23.600 --> 00:07:25.820
ללא כלים, הסוכן יכול רק לייצר טקסט.

00:07:25.820 --> 00:07:27.540
אם כלים, הוא יכול לפעול בעולם.

00:07:27.740 --> 00:07:28.700
רביעית, ידע.

00:07:28.700 --> 00:07:30.840
זהו המידע שהסוכן יכול להתייחס אליו.

00:07:30.960 --> 00:07:33.280
אתה מעלה מסמכים, כבצי PDF, כבצי JSON,

00:07:33.540 --> 00:07:36.100
כל נתון שהסוכן שלך צריך כדי לענות על שאלות בצורה מדויקת.

00:07:36.200 --> 00:07:38.340
פאונדרי משתמשת ב-Azure Eye Search מאחורי הקלעים

00:07:38.340 --> 00:07:40.480
כדי להינדקס את הנתונים ולהפוך אותם לניתנים לחיפוש.

00:07:40.660 --> 00:07:43.300
כשלקוח שואל על מדיניות ספציפית, הסוכן לא מנחש.

00:07:43.420 --> 00:07:45.300
הוא מוצא את המסמך האמיתי וקורא אותו.

00:07:45.480 --> 00:07:46.620
חמישית, זיכרון.

00:07:46.620 --> 00:07:48.920
זה מאפשר לסוכן לזכור מידע לאורך שיחות.

00:07:48.920 --> 00:07:51.360
אתה מדבר אליו היום והוא זוכר את ההעדפות שלך.

00:07:51.480 --> 00:07:54.140
אתה חוזר מחר והוא ממשיך בדיוק מהמקום שבו הפסקת.

00:07:54.240 --> 00:07:56.220
הוא שומר סיכומי צ'אט והעדפות משתמש,

00:07:56.440 --> 00:07:58.200
כך שהחוויה מרגישה אישית ורציפה.

00:07:58.320 --> 00:08:00.380
הנה דוגמה קונקרטית מהמחקר שערכתי.

00:08:00.540 --> 00:08:03.020
מי שהוא בנה סוכן למעקב אחר מתנות בפאונדרי.

00:08:03.160 --> 00:08:04.020
הרעיון פשוט.

00:08:04.180 --> 00:08:06.420
אתה רוצה לעקוב אחר מתנות למשפחה שלך,

00:08:06.420 --> 00:08:10.080
מה נתת להם בעבר, מה הם אוהבים, מה הם לא אוהבים וכמה אתה מוציא.

00:08:10.180 --> 00:08:12.060
אז, לסוכן יש הוראות שאומרות,

00:08:12.200 --> 00:08:13.400
אתה עוזר לתכנן מתנות.

00:08:13.580 --> 00:08:15.740
לעולם אל תציע משהו שהם כבר קיבלו.

00:08:15.820 --> 00:08:18.020
הוא משתמש ב-GPT-4 כמוח שלא,

00:08:18.220 --> 00:08:20.640
בחיפוש ברשת כדי למצוא רעיונות למתנות,

00:08:20.860 --> 00:08:23.180
בחיפוש קבצים עם פרופילים לכל בן משפחה,

00:08:23.360 --> 00:08:26.460
העדפותיהם והיסטוריית מתנות מהשלוש שנים האחרונות,

00:08:26.640 --> 00:08:28.820
במפרש קוד לחישוב תקציבים ובזיכרון.

00:08:28.820 --> 00:08:30.760
אז בפעם הבאה שתפתחו שיחה,

00:08:30.960 --> 00:08:33.660
הוא יזכור שחיפשתם מתנת יום הולדת לבינכם אדם.

00:08:33.780 --> 00:08:36.840
אתם בונים ובודקים את כל זה במגרש המשחקים של הסוכן.

00:08:37.000 --> 00:08:39.240
זהו ממשק ויזואלי שבו אתם מגדירים כל רכיב,

00:08:39.440 --> 00:08:42.400
בודקים את תגובות הסוכן ורואים בדיוק באילו כלים הוא השתמש ומדוע.

00:08:42.560 --> 00:08:44.560
ברגע שהוא עובד, אתם יכולים לפרוס אותו.

00:08:44.740 --> 00:08:48.360
פאונדרים מספק נקודת קצה של API שאפשר לקרוא לה מכל אפליקציה,

00:08:48.560 --> 00:08:51.500
או שניתן לפרסם אותה ישירות למיקרוסופט טימס כסוכן קופיילוט.

00:08:51.500 --> 00:08:56.560
כך או כך, הסוכן שלכם עובר מרעיון לייצור בלי לכתוב שורת קוד תשתית אחת.

00:08:56.560 --> 00:08:59.100
מתחת למכסה המנוע, הארכיטקטורה פשוטה.

00:08:59.260 --> 00:09:02.360
זהו רובד השטח, אך מה באמת קורה מתחת למכסה המנוע?

00:09:02.520 --> 00:09:04.380
הנה הארכיטקטורה בשפה פשוטה.

00:09:04.500 --> 00:09:05.740
כשיוצרים משאב פאונדרי,

00:09:05.940 --> 00:09:08.240
Azure מקימה את כל התשתית באופן אוטומטי,

00:09:08.480 --> 00:09:12.040
כך שאין צורך להקצות יחסון, להגדיר לוגים או לקבוע קבוצות הבטחה.

00:09:12.040 --> 00:09:16.120
הכל קורה מאחורי הקלעים, עם יצירת חשבון יחסון לקבצים ולוגים,

00:09:16.300 --> 00:09:17.860
הגדרת ניטור והגדרת זהות.

00:09:17.860 --> 00:09:21.020
לכן, כל מה שנשאר לכם לעשות זה ליצור את המשאב ולהתחיל לבנות.

00:09:21.180 --> 00:09:23.940
כיום, פאונדרי משתמש בסוג המשאב של Cognitive Services,

00:09:24.220 --> 00:09:28.300
אותו אחד שמשמש את Azure OpenAI ושירותי ה-AI הוותיקים כמו Vision ו Speech.

00:09:28.520 --> 00:09:30.640
הארכיטקטורה הישנה מבוססת ה-Hub,

00:09:30.720 --> 00:09:32.440
השתמשה במשין-לרנינג סרוויססס,

00:09:32.440 --> 00:09:35.360
ספק שונה לחלוטין עם חיוב, רשת וניהול שונים.

00:09:35.560 --> 00:09:39.740
זה משנה כי פאונדרי נמצא בחלק פשוט ומאוחד יותר של התשתית של Azure.

00:09:39.960 --> 00:09:42.240
פרויקטים הם משאבי בת של משאב הפאונדרי,

00:09:42.240 --> 00:09:44.580
לכן הם חולקים את אותה זהות וגבול הבטחה.

00:09:44.700 --> 00:09:46.700
כשמגדירים בקרת גישה ברמת הפאונדרי,

00:09:46.960 --> 00:09:48.120
היא חלה על כל הפרויקטים,

00:09:48.320 --> 00:09:50.860
מה שאומר שלא צריך להגדיר הבטחה בנפרד לכל אחד.

00:09:51.020 --> 00:09:53.320
אבל אם אתם צריכים הרשאות ספציפיות לפרויקט,

00:09:53.480 --> 00:09:54.740
אתם יכולים להוסיף גם אותן.

00:09:54.880 --> 00:09:56.100
פאונדרי לא עובד לבד.

00:09:56.100 --> 00:09:58.040
הוא מתחבר לשירותי Azure אחרים,

00:09:58.280 --> 00:10:00.100
ו-Azure Eye Search הוא החשוב ביותר,

00:10:00.780 --> 00:10:02.980
כי ככה סוכנים שלכם מוצאים ושולפים ידע.

00:10:03.100 --> 00:10:06.280
Key Vault מאחסן סודות ומפתחות API בצורה מאובטחת,

00:10:06.280 --> 00:10:08.080
וחשבונות איחסון מחזיקים קבצים,

00:10:08.200 --> 00:10:09.440
לוגים ואינדקסים וקטוריים.

00:10:09.660 --> 00:10:12.040
חיבורים אלו מנוהלים דרך מה שפאונדרי מכנה,

00:10:12.280 --> 00:10:14.140
חיבורים שהם קישורים מוגדרים מראש

00:10:14.140 --> 00:10:16.160
המאפשרים לסוכנים שלכם לגשת למשאבים

00:10:16.160 --> 00:10:17.780
בלי שתצטרכו לנהל אישורים ידנית.

00:10:17.780 --> 00:10:20.060
שירות הסוכנים של פאונדרי הוא זמן הריצה

00:10:20.060 --> 00:10:21.760
שבאמת מערך את הסוכנים שלכם.

00:10:21.900 --> 00:10:23.620
חישבו על זה כעל חדר המנועים.

00:10:23.780 --> 00:10:25.380
כאשר משתמש שולח בקשה,

00:10:25.620 --> 00:10:27.300
שירות הסוכן Agent Service,

00:10:27.300 --> 00:10:28.340
מטפל בתאום,

00:10:28.560 --> 00:10:29.340
קבלת הבקשה,

00:10:29.620 --> 00:10:30.460
בדיקת ההוראות,

00:10:30.660 --> 00:10:31.380
קריאה למודל,

00:10:31.600 --> 00:10:32.900
הפעלת הכלים המתאימים,

00:10:33.080 --> 00:10:34.540
שליפת ידע ויצירת תגובה.

00:10:34.660 --> 00:10:35.860
הוא גם מריץ מסנני בטיחות

00:10:35.860 --> 00:10:36.980
כדי לזהות תוכן פוגני

00:10:36.980 --> 00:10:38.300
ומטפל בהרחבת משאבים,

00:10:38.300 --> 00:10:38.840
סקיילינג.

00:10:38.900 --> 00:10:41.520
לכן, אם אלף משתמשים פונים לסוכן שלכם בבת אחת,

00:10:41.700 --> 00:10:43.020
הוא מקצה קיבולת באופן אוטומטי.

00:10:43.120 --> 00:10:45.500
הכל פועל בתוך הבטחה ברמה ארגונית של Azure,

00:10:45.720 --> 00:10:47.360
שבה Enter ID מטפל באימות,

00:10:47.360 --> 00:10:49.540
רשתות מנוהלות שומרות על פרטיות התעבורה,

00:10:49.800 --> 00:10:51.680
ובקרת גישה מבוססת תפקידים מבטיחה

00:10:51.680 --> 00:10:53.140
שרק מורשים יוכלו לשנות סוכנים.

00:10:53.300 --> 00:10:54.960
מסנני בטיחות תוכן חוסמים,

00:10:55.080 --> 00:10:56.040
תגובות בלתי הולמות.

00:10:56.240 --> 00:10:57.320
זו אותה תשתית הבטחה

00:10:57.320 --> 00:10:59.600
שמפעילה את השירותים של מייקרוסופט עצמה.

00:10:59.600 --> 00:11:00.500
עוד דבר אחד,

00:11:00.680 --> 00:11:03.220
ארכיטקטורת ההאב והפרויקט הישנה עדיין קיימת.

00:11:03.380 --> 00:11:05.620
אם אתם משתמשים ב-Azure AI Foundry זמן מה,

00:11:05.800 --> 00:11:07.140
ייתכן שיש לכם האב מוגדר,

00:11:07.140 --> 00:11:08.980
והם עדיין עובדים עם תמיכת מייקרוסופט.

00:11:09.040 --> 00:11:10.760
אך הם לא יקבלו תכונות סוכן חדשות

00:11:10.760 --> 00:11:12.060
כמו האג'נט פלייגרונד,

00:11:12.280 --> 00:11:13.800
שירות הסוכן או יכולות הזיכרון.

00:11:13.960 --> 00:11:16.380
כל אלו מגיעים רק לפרויקטים החדשים של פאונדרי.

00:11:16.520 --> 00:11:17.780
אז, אם אתם מתחילים מאפס

00:11:17.780 --> 00:11:18.700
או רוצים לבנות סוכנים,

00:11:18.900 --> 00:11:20.000
השתמשו בפרויקטים החדשים.

00:11:20.000 --> 00:11:21.680
אל תבנו על התשתית הישנה.

00:11:21.800 --> 00:11:23.840
איך הכל מתחבר התמונה הגדולה?

00:11:23.920 --> 00:11:24.780
אז מה באמת קורה

00:11:24.780 --> 00:11:26.740
כשמישהו משתמש באפליקציית פאונדרי?

00:11:26.880 --> 00:11:28.380
דמיינו שמשתמש מקליד שאלה,

00:11:28.540 --> 00:11:30.260
והשאלה הזו מגיעה לסוכן שלכם.

00:11:30.400 --> 00:11:32.080
הסוכן בודק את ההוראות שלו,

00:11:32.340 --> 00:11:34.220
בוחר את המודל הנכון ומתחיל לאבד.

00:11:34.380 --> 00:11:36.020
אבל הוא לא סתם מנחש את התשובה.

00:11:36.120 --> 00:11:37.520
הוא ניגש לאזרו-אי-סרצ'

00:11:37.520 --> 00:11:39.920
כדי למצוא ידע רלוונטי מהמסמכים שלכם,

00:11:39.920 --> 00:11:42.360
קורא לכלי כמו חיפוש אינטרנטי למידע עדכני,

00:11:42.620 --> 00:11:44.720
מאבד את כל ההקשר הזה ומייצר תגובה.

00:11:44.820 --> 00:11:46.860
לאחר מכן, הוא שומר את השיחה בזיכרון,

00:11:46.860 --> 00:11:49.400
כך שבפעם הבאה הוא זוכר מי אתם ועל מה שוכחתם.

00:11:49.560 --> 00:11:51.120
זהו התהליך מקצה לקצה.

00:11:51.280 --> 00:11:52.020
לפני פאונדרי,

00:11:52.240 --> 00:11:56.320
הייתם צריכים חמישה שירותי Azure נפרדים וקוד מותאם אישית כדי שזה יעבוד.

00:11:56.480 --> 00:11:59.660
Azure OpenAI למודל AI-Search לשליפת ידע,

00:11:59.660 --> 00:12:01.540
שירות נפרד לחיפוש אינטרנטי,

00:12:01.680 --> 00:12:03.080
איחסון ליומנים וקבצים,

00:12:03.320 --> 00:12:04.400
וכי וולט לסודות.

00:12:04.480 --> 00:12:07.340
לאחר מכן, היה עליכם לכתוב קוד כדי לחבר את הכל,

00:12:07.520 --> 00:12:09.880
לטפל באימות, לנהל שגיאות ולהגדיר ניטור.

00:12:10.040 --> 00:12:11.800
פאונדרי עושה את כל זה מהקופסה.

00:12:11.920 --> 00:12:14.360
אתם פשוט מגדירים את הרכיבים והסוכן שלכם פועל.

00:12:14.480 --> 00:12:16.340
הנה העניין, הכל מקיים אינטראקציה.

00:12:16.500 --> 00:12:19.260
שנו את המודל ותשנו את העלות והדיוק של כל תגובה.

00:12:19.360 --> 00:12:22.520
הוסיפו מקורות ידע טובים יותר והתשובות שלכם יהיו מדויקות יותר.

00:12:22.520 --> 00:12:25.840
אפשרו זיכרון והחוויה תרגיש אישית במקום רובוטי.

00:12:26.000 --> 00:12:27.560
אלו אינן החלטות מבודדות.

00:12:27.760 --> 00:12:32.440
זו מערכת, ופאונדרי מעניקה לכם את הבקרים לחינון המערכת לצרכים הספציפיים שלכם.

00:12:32.600 --> 00:12:34.860
זו הסיבה שארגונים עוברים מפעילותים לייצור.

00:12:35.060 --> 00:12:38.720
פאונדרי מספקת להם את התשתית לבניית יישומי בינה מלאכותית מהימנים.

00:12:38.880 --> 00:12:41.540
הבטחה מובנית, ניטור מובנה והערכה מובנית.

00:12:41.660 --> 00:12:42.900
אתם לא מתחילים מאפס.

00:12:42.900 --> 00:12:47.280
אתם עומדים על פלטפורמה שמטפלת בחלקים הקשים כדי שתוכלו להתמקד ביישום עצמו.

00:12:47.380 --> 00:12:49.480
מתחילים הצעדים הראשונים שלכם.

00:12:49.600 --> 00:12:50.600
אז איפה מתחילים?

00:12:50.760 --> 00:12:54.840
עברו i.azure.com ווצרו את משאב הפאונדרי הראשון שלכם.

00:12:54.840 --> 00:12:59.820
תצטרכו מנוי לאז'ר, אך אם אין לכם, הרשמו לחשבון חינמי עם קרדיטים להתנסות.

00:12:59.980 --> 00:13:01.940
כל ההגדרה לוקחת בערך דקה.

00:13:02.080 --> 00:13:06.040
לאחר מכן, צרו פרויקט בתוך המשאב ותנו לו שם שמתאים למה שאתם בונים.

00:13:06.040 --> 00:13:08.080
אז, בחרו מודל מתוך הקטלוג.

00:13:08.220 --> 00:13:11.260
אני ממליץ להתחיל עם מודל שמסוגל להתמודד עם רוב הניסויים.

00:13:11.440 --> 00:13:13.000
ניתן לפרוס אותו בלחיצה אחת.

00:13:13.160 --> 00:13:17.460
לאחר מכן, פיתחו את ארגז הכלים לסוכנים, Agent Playground, ובנו סוכן פשוט.

00:13:18.040 --> 00:13:19.260
תנו לו הוראות כמו,

00:13:19.260 --> 00:13:26.040
לאחר מכן, הוסיפו חיפוש אינטרנט ככלי.

00:13:26.180 --> 00:13:30.520
בחנו אותו על ידי שאילת שאלה ומעקב אחר נתיב הפעולה כדי לראות באילו כלים הוא השתמש ומדוע.

00:13:30.520 --> 00:13:32.280
אל תנסו לבנות הכל בבת אחת.

00:13:32.380 --> 00:13:37.440
בחרו מקרה בוחן אחד, אולי בוט לי שאלות ותשובות על מסמכים שעונה על שאלות לגבי ספר הנהלים של החברה, והתחילו בקטן.

00:13:37.580 --> 00:13:39.480
גרמו לזה לעבוד, ואז התרחבו משם.

00:13:39.480 --> 00:13:44.900
הוסיפו חיפוש קבצים עם מסמכים אמיתיים, הוסיפו זיכרון כדי שיזכור משתמשים, והוסיפו מפרש קוד אם אתם צריכים חישובים.

00:13:45.000 --> 00:13:45.700
הנה העניין.

00:13:45.880 --> 00:13:49.580
פאונדרי כוללת שעד בוט בינה מלאכותית מובנה שעונה על שאלות לגבי הפלטפורמה עצמה.

00:13:49.580 --> 00:14:00.700
אם אתם נתקעים, שאלו אותו דברים כמו, אילו מודלים זמינים באזור שלי? או, איך אני מוסיף זיכרון לסוכן שלי? ומחפש בטיעוד ונותן לכם תשובה מיידית, כמו לקבל מהנדס תמיכה מובנה בתוך הפורטל.

00:14:00.700 --> 00:14:08.400
אז זו המערכת, פלטפורמה מאוחדת שלוקחת מודלים, פרויקטים, סוכנים, ידע והבטחה ועוטפת את כולם למשהו שעובד יחד.

00:14:08.640 --> 00:14:11.280
כשרואים איך הכל משתלב, הבלבול נעלם.

00:14:11.280 --> 00:14:15.380
פאונדרי היא לא סתם עוד כלי, היא הסדנה שבה בונים יישומי בינה מלאכותית.

00:14:15.540 --> 00:14:18.600
בשורה התחתונה, ההישג הכי גדול שלכם היום הוא פשוט.

00:14:18.740 --> 00:14:20.900
צרו פרויקט פאונדרי ובנו סוכן אחד.

00:14:21.100 --> 00:14:21.640
זה הכל.

00:14:21.640 --> 00:14:28.420
אם מצאתם את זה מועיל, הרשמו לעוד הסברים פשוטים כאלה, ושתפו את הפרק הזה עם מישהו שגם מבולבל מהצע הבינה המלאכותית של מייקרוסופט.

00:14:28.480 --> 00:14:29.540
הם יודו לכם על כך.