WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:01.280
Apa sebenarnya Azure AI Foundry itu?

00:00:01.600 --> 00:00:04.340
Apakah ini hanya layanan tambahan dari Microsoft atau sesuatu yang lebih besar?

00:00:04.820 --> 00:00:07.840
Sepanjang tahun lalu, Microsoft terus-menerus membuat pengumuman terkait AI.

00:00:08.580 --> 00:00:09.540
Mudah sekali untuk memasak bingung.

00:00:09.860 --> 00:00:11.540
Saya Mirko Peters dari Microsoft Knowledge Network.

00:00:11.920 --> 00:00:15.020
Di akhir episode ini, Anda akan tahu apa itu Foundry dan mengapa ini penting.

00:00:15.540 --> 00:00:16.440
Apa bahasa-bahasa pemasaran.

00:00:16.740 --> 00:00:20.460
Kami akan membedahnya menjadi bagian-bagian yang jelas apa itu, apa isinya, dan bagaimana semuanya terhubung.

00:00:20.880 --> 00:00:22.480
Mengapa semua orang bingung dengan namanya?

00:00:23.060 --> 00:00:24.060
Kebingungan dimulai dari namanya.

00:00:24.540 --> 00:00:26.840
Foundry telah mengalami pergantian nama lebih banyak dari yang bisa saya hittin.

00:00:26.840 --> 00:00:31.920
Awalnya, Cognitive Services, lalu Azure AI Services, Azure AI Studio, Azure AI Foundry,

00:00:32.000 --> 00:00:34.640
dan sejak akhir tahun lalu, secara resmi menjadi Microsoft Foundry.

00:00:35.480 --> 00:00:37.240
Produk yang sama 4 tahun 5 tahun sekitar 3 tahun.

00:00:37.700 --> 00:00:39.920
Itu saja sudah membingungkan, tapi situasinya lebih rumit lagi.

00:00:40.300 --> 00:00:42.840
Saat ini, dua versi platform tersebut berjalan perdampingan.

00:00:43.380 --> 00:00:45.260
Arsitektur berbasis hub klasik adalah acara lama.

00:00:46.040 --> 00:00:47.780
Mendalap proyek Foundry yang baru adalah versi modernnya.

00:00:48.260 --> 00:00:51.140
Keduanya berada di URL yang sama, ai.azure.com.

00:00:51.600 --> 00:00:55.740
Anda pergi ke sana dan menemukan tombol saklar yang berpindah di antara dua arsitektur yang benar-benar berbeda.

00:00:55.740 --> 00:00:57.160
Ini bukan sekadar tampilan baru.

00:00:57.360 --> 00:00:59.140
Ini adalah cara yang berbeda dalam mengatur segalanya di URL.

00:00:59.540 --> 00:01:04.540
Hal ini membingungkan pemula karena saat Anda mencari bantuan, Anda menemukan artikel tentang hub dan proyek klasik.

00:01:04.840 --> 00:01:05.880
Artikel tersebut masih akurat.

00:01:06.300 --> 00:01:07.640
Microsoft mendukung kedua versi.

00:01:07.920 --> 00:01:13.160
Namun fitur baru, kemampuan agen, dan semua investasi Microsoft hanya tersedia di proyek Foundry.

00:01:13.740 --> 00:01:17.780
Anda mungkin mengikuti tutorial lama menyiapkan hub, lalu mendapati bahwa Anda tidak bisa menggunakan alat terbaru.

00:01:17.960 --> 00:01:18.760
Itu benar-benar menyusahakan.

00:01:19.060 --> 00:01:19.800
Jadi inilah saran saya.

00:01:20.100 --> 00:01:20.860
Abaikan hal lama tersebut.

00:01:21.160 --> 00:01:22.900
Foundry modern adalah Microsoft menaruh segalanya.

00:01:22.900 --> 00:01:26.840
Jika Anda baru memulai hari ini, lewati hub dan langsung menggunakan proyek Foundry.

00:01:27.400 --> 00:01:28.540
Disitulah kemampuan baru berada.

00:01:29.000 --> 00:01:30.740
Jadi, apa sebenarnya Azure AI Foundry itu?

00:01:31.380 --> 00:01:32.280
Hari kita mulai dari nov.

00:01:32.680 --> 00:01:33.660
Apa itu Azure AI Foundry?

00:01:34.220 --> 00:01:38.560
Ini adalah platform terpadu untuk membangun, menguji, dan menerapkan aplikasi AI di satu tempat.

00:01:39.040 --> 00:01:40.120
Itulah definisi yang paling sederhana.

00:01:40.520 --> 00:01:41.400
Anggaplah seperti sebuah pabrik.

00:01:41.820 --> 00:01:44.680
Bahan baku masuk, model, data, alat.

00:01:44.680 --> 00:01:48.360
Aplikasi jadi keluar, chatbot, copilot, agen otomatisasi.

00:01:48.880 --> 00:01:50.980
Anda tidak membangun pabriknya sendiri Microsoft yang menjalankan.

00:01:51.320 --> 00:01:53.260
Anda cukup masuk, ambil apa yang Anda butuhkan dan mulai membangun.

00:01:53.800 --> 00:01:55.640
Ini bukan produk tunggal seperti Word atau Excel.

00:01:56.440 --> 00:01:59.540
Foundry adalah wadah yang berisi model, alat, proyek, dan keamanan.

00:02:00.500 --> 00:02:03.860
Buat satu sumber daya Foundry dan Anda mendapatkan seluruh katalog model, ribuan model.

00:02:04.560 --> 00:02:07.780
Anda mendapatkan alat pembuat agen, ruang uji, alat evaluasi, dan keamanan.

00:02:07.900 --> 00:02:08.900
Semuanya digabungkan jadi satu.

00:02:09.640 --> 00:02:10.660
Nah, ini adalah perbedaan utamanya.

00:02:11.100 --> 00:02:12.180
Foundry ditujukan untuk para pengum.

00:02:12.180 --> 00:02:14.400
Jika Anda menulis kode Python atau SheStrap,

00:02:14.500 --> 00:02:17.440
jika Anda ingin membangun solusi iCustom dengan kode, inilah platform Anda.

00:02:18.160 --> 00:02:20.080
Mencari pengalaman low-code dengan fitur tarik lepas.

00:02:20.800 --> 00:02:21.860
Itu adalah Copilot Studio.

00:02:22.380 --> 00:02:23.880
Alat yang berbeda untuk audiens yang berbeda.

00:02:24.420 --> 00:02:25.260
Keduanya sama-sama berbeda.

00:02:26.600 --> 00:02:30.780
Sebelum Foundry, membangun aplikasi AI di Azure berarti harus menyediakan layanan yang terpisah-pisah.

00:02:31.340 --> 00:02:35.400
Anda harus menyiapkan Azure Open AI Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure AI Search,

00:02:35.640 --> 00:02:37.220
lalu menulis kode custom untuk menghubungkannya.

00:02:37.640 --> 00:02:38.360
Pekerjaan yang sangat baik.

00:02:38.520 --> 00:02:39.440
Foundry menggantikan semua itu.

00:02:39.440 --> 00:02:41.840
Cukup buat satu sumber daya dan semuanya sudah terhubung.

00:02:41.840 --> 00:02:44.800
Model tersedia, alat tersedia, dan keamanan sudah terintegrasi.

00:02:44.940 --> 00:02:45.860
Anda bisa langsung mulai membangun.

00:02:46.140 --> 00:02:46.560
Itulah intinya.

00:02:47.000 --> 00:02:48.540
Ini bukan tentang menambah alat baru,

00:02:48.700 --> 00:02:51.480
tapi menghilangkan kerumitan dalam mengelola belasan layanan terpisah.

00:02:52.180 --> 00:02:53.700
Unit organisasi utama, yaitu Proyek Foundry.

00:02:54.260 --> 00:02:55.220
Ada sudah memiliki pabrik AI.

00:02:55.420 --> 00:02:57.100
Namun sebuah pabrik membutuhkan organisasi.

00:02:57.300 --> 00:02:58.380
Disitulah perang Proyek Foundry.

00:02:59.000 --> 00:03:02.120
Proyek Foundry adalah ruang kerja terisolasi untuk solusi AI tertentu.

00:03:02.840 --> 00:03:05.560
Jika Foundry adalah pabriknya, proyek adalah meja kerja individualnya.

00:03:05.860 --> 00:03:09.620
Masing-masing memiliki alat, bahan, dan pekerja sendiri, tanpa saling mengganggu.

00:03:09.620 --> 00:03:14.380
Tim yang membangun chatbot dukungan pelanggan tidak akan secara tidak sengaja merusak proyek asisten SDM.

00:03:14.840 --> 00:03:15.920
Apa saja yang ada dalam sebuah proyek?

00:03:16.240 --> 00:03:19.560
Penerapan model agen penyimpanan pengetahuan, evaluasi, dan pematahuan miliknya sendiri.

00:03:20.020 --> 00:03:22.360
Semua yang Anda butuhkan untuk satu solusi, semuanya di satu tempat.

00:03:22.900 --> 00:03:23.840
Berikut adalah struktur inti.

00:03:24.180 --> 00:03:25.560
Proyek berada di dalam sumber daya Foundry.

00:03:26.120 --> 00:03:28.800
Sumber daya tersebut adalah batas penagihan dan keamanan, yaitu gedungnya.

00:03:29.240 --> 00:03:30.300
Proyek adalah ruangan-ruangan di dalam.

00:03:30.680 --> 00:03:33.240
Satu gedung, satu pintu depan, satu meja keamanan, satu tagihan.

00:03:33.760 --> 00:03:35.540
Namun setiap ruangan memiliki tujuan dan timnya sendiri.

00:03:35.540 --> 00:03:38.820
Sebagai contoh, sebuah perusahaan bernama Contoso membangun tiga solusi AI.

00:03:39.380 --> 00:03:42.540
Agen dukungan pelanggan, asisten SDM, dan sistem pemrosesan dokumen.

00:03:43.440 --> 00:03:47.660
Dengan Foundry, mereka membuat satu sumber daya untuk seluruh perusahaan, lalu membuat tiga proyek di dalam.

00:03:48.000 --> 00:03:50.560
Setiap proyek memiliki model agen dan penyimpanan pengetahuan sendiri.

00:03:50.940 --> 00:03:53.320
Tim bekerja secara mandiri tanpa saling mengganggu pekerjaan satu sama.

00:03:53.660 --> 00:03:55.920
Ini penting karena tim yang berbeda membutuhkan akses yang berbeda pun.

00:03:56.340 --> 00:03:58.780
Tim dukungan pelanggan tidak perlu melihat dokumen SDM.

00:03:59.300 --> 00:04:01.200
Tim pemrosesan dokumen tidak memerlukan kebijakan pengumilan.

00:04:01.540 --> 00:04:02.760
Proyek yang isolasi tersebut kepadanya.

00:04:02.760 --> 00:04:08.900
Pada saat yang sama, tim TI tetap memegang kendali pusat dengan mengelola satu sumber daya, satu kebijakan keamanan, dan satu anggaran.

00:04:09.400 --> 00:04:10.800
Otonomi tim dengan tata kelola terpusat.

00:04:11.660 --> 00:04:13.360
Jantung dari Foundry, yaitu katalog model.

00:04:14.120 --> 00:04:14.880
Pikirkan seperti ini.

00:04:15.340 --> 00:04:16.480
Setiap proyek membutuhkan otak.

00:04:17.080 --> 00:04:19.080
Di Foundry, otak tersebut berada di dalam katalog model.

00:04:19.480 --> 00:04:21.520
Lebih dari 11.000 model, dan itu bukan salah ketik.

00:04:21.780 --> 00:04:25.360
Anda mendapatkan model OpenAI seperti GPT-4O dan GPT-4.1,

00:04:25.500 --> 00:04:28.680
keluarga lama dari Meta, Mistral, DeepSeq, model V milik Microsoft sendiri,

00:04:28.680 --> 00:04:32.880
Cloud dari Anthropic, Chohair, serta model untuk teks, gambar, kode, dan penyematan embedding.

00:04:33.620 --> 00:04:37.020
Saat ini, ini adalah katalog model terbesar yang akan Anda temukan di platform Cloudman.

00:04:37.820 --> 00:04:40.900
Mari kita bagi model tersebut menjadi dua jenis dasar model basa kecil.

00:04:41.440 --> 00:04:42.860
Model besar memiliki miliaran parameter.

00:04:43.380 --> 00:04:45.300
GPT-4 memiliki lebih dari 1 triliun.

00:04:45.620 --> 00:04:49.460
Sehingga mereka mampu menangani penalahan kompleks, penulisan kreatif, dan percakapan bernuansa.

00:04:50.300 --> 00:04:51.620
Namun, mereka mahal dan lambat.

00:04:52.160 --> 00:04:53.860
Model kecil memiliki parameter yang jauh lebih sedikit.

00:04:53.860 --> 00:04:57.080
V3 milik Microsoft memiliki sekitar 3,8 miliar.

00:04:57.200 --> 00:04:59.640
Sangat kecil dibandingkan GPT-4, namun cepat dan murah.

00:05:00.200 --> 00:05:02.800
Untuk tugas-tugas terfokus, seperti mengekstrak data dari formulir

00:05:02.800 --> 00:05:04.780
atau menjawab pertanyaan sederhana, model pertanyaan yang sangat baik.

00:05:05.360 --> 00:05:06.320
Inilah manfaat praktisnya.

00:05:06.660 --> 00:05:07.680
Anda dapat menerapkan mode detik.

00:05:08.140 --> 00:05:10.680
Pilih salah satu dari katalog, klik terapkan, deploy, dan model siap digunakan.

00:05:11.040 --> 00:05:13.520
Tidak perlu menyediakan perangkat keras, tidak perlu mengonfigurasi jaringan,

00:05:13.580 --> 00:05:15.400
tidak perlu menunggu berjam-jam untuk pengaturan, hanya hitungan detik.

00:05:15.580 --> 00:05:17.820
Dan sebelum Anda berkomitmen, Anda bisa mengujinya di Playground.

00:05:17.820 --> 00:05:21.400
Coba prom yang berbeda, sesuaikan pengaturan seperti temperatur dan token maksimal,

00:05:21.580 --> 00:05:22.620
lihat responnya secara instan.

00:05:23.040 --> 00:05:24.460
Ini seperti mencoba mobil sebelum Anda memberi.

00:05:24.900 --> 00:05:27.580
Anda tidak terpaku pada satu model, dan itu adalah keuntungan besar

00:05:27.580 --> 00:05:29.440
dibandingkan menggunakan API OpenAI secara langsung.

00:05:29.920 --> 00:05:33.100
Dengan Foundry, Anda bisa menggunakan GPT-4O untuk penalaran kompleks

00:05:33.100 --> 00:05:36.000
yang mengutamakan kualitas, VV untuk klasifikasi sederhana

00:05:36.000 --> 00:05:37.740
yang mengutamakan kecepatan dan biaya,

00:05:37.860 --> 00:05:39.120
serta alamat dari meta untuk kepatuhan,

00:05:39.360 --> 00:05:41.360
jika Anda perlu menjalankan model di pusat data Anda sendiri.

00:05:41.720 --> 00:05:42.920
Anda bisa berharap tergantung beberapa pekerjaan.

00:05:43.300 --> 00:05:44.920
Foundry juga menyertakan alat perbandingan

00:05:44.920 --> 00:05:46.880
yang membantu Anda mengevaluasi model secara berdamping.

00:05:47.700 --> 00:05:49.500
Bandingkan berdasarkan kualitas, berapa akurat respon.

00:05:50.000 --> 00:05:52.660
Berdasarkan keamanan, seberapa baik model tersebut menahan serangan injeksi prob.

00:05:53.000 --> 00:05:54.700
Berdasarkan biaya, harga perjuta token.

00:05:55.260 --> 00:05:57.160
Berdasarkan kecepatan, seberapa cepat model menghasilkan.

00:05:57.280 --> 00:05:59.800
Hal itu mengubah pemilihan model dari sekadar menebak-nembak

00:05:59.800 --> 00:06:00.680
menjadi keputusan yang tepat.

00:06:01.180 --> 00:06:02.860
Anda memilih alat yang tepat untuk pekerjaan yang tepat,

00:06:02.980 --> 00:06:04.300
bukan hanya yang sedang dibicarakan semua orang.

00:06:05.560 --> 00:06:07.640
Membangun agen AI, fitur unggulan Foundry.

00:06:08.160 --> 00:06:09.500
Sebuah model saja tidak terlalu berguna.

00:06:10.040 --> 00:06:11.440
Anda bisa mengobrol dengannya di Playground,

00:06:11.440 --> 00:06:13.320
dan mengajukan pertanyaan melihat apa yang dihasilkannya.

00:06:13.480 --> 00:06:16.260
Tapi itu hanya percakapan, keajaiban yang sebenarnya terjadi

00:06:16.260 --> 00:06:18.620
ketika Anda membangun sesuatu yang benar-benar bisa melakukan tugas

00:06:18.620 --> 00:06:19.300
dan disitulah pernik.

00:06:19.700 --> 00:06:20.820
Sebuah agen lebih dari sekadar chat.

00:06:21.480 --> 00:06:22.600
Chatbot menjawab pertanyaan.

00:06:23.000 --> 00:06:23.660
Agen mengambil dindak.

00:06:24.460 --> 00:06:27.180
Ia bisa mencari di web, membaca file, melakukan perhitungan,

00:06:27.320 --> 00:06:28.640
mengingat apa yang Anda katakan minggu lalu,

00:06:28.860 --> 00:06:30.040
dan mengikuti serangkaian instruksi.

00:06:30.600 --> 00:06:32.360
Ini seperti memiliki asisten yang tidak hanya berbicara,

00:06:32.460 --> 00:06:33.660
tetapi benar-benar menyelesaikan pekerjaan.

00:06:34.340 --> 00:06:36.360
Foundry memberi Anda lima komponen untuk membangun sebuah agen.

00:06:36.740 --> 00:06:37.660
Ijinkan saya menjelaskan satu.

00:06:38.000 --> 00:06:38.800
Pertama, instruksi.

00:06:39.260 --> 00:06:41.020
Disinilah Anda memberitahu agen apa yang harus dilakukan,

00:06:41.340 --> 00:06:42.160
dan bagaimana ia harus bersih.

00:06:42.400 --> 00:06:43.720
Anggapnya ini seperti deskripsi pekerjaan.

00:06:44.040 --> 00:06:45.920
Anda mungkin berkata Anda adalah agen dukungan pelanggan,

00:06:46.280 --> 00:06:47.280
bersikap laharama dan profesional.

00:06:47.720 --> 00:06:49.680
Hanya jawab pertanyaan tentang kebijakan pengembalian Anda.

00:06:49.920 --> 00:06:50.740
Jika Anda tidak tahu jawabannya,

00:06:50.820 --> 00:06:52.140
katakan demikian dan teruskan kepada manusia.

00:06:53.280 --> 00:06:56.020
Tanpa instruksi, agen melakukan apapun yang menurut model tersebut benar.

00:06:56.340 --> 00:06:57.360
Dengan instruksi, ini yang jelas.

00:06:58.240 --> 00:06:58.840
Kedua model.

00:06:59.260 --> 00:07:00.020
Ini adalah otaknya.

00:07:00.020 --> 00:07:02.320
Ia memproses setiap permintaan dan menghasilkan respon.

00:07:02.320 --> 00:07:04.700
Anda memilih model mana yang akan digunakan,

00:07:04.820 --> 00:07:06.320
JPD 4O untuk penalaran kompleks,

00:07:06.400 --> 00:07:08.220
5 untuk tugas sederhana, apapun yang pas.

00:07:08.680 --> 00:07:09.920
Model membuat agen menjadi cerdas,

00:07:10.020 --> 00:07:10.780
tetapi itu hanya salah satu.

00:07:11.040 --> 00:07:13.660
Ketiga, disinilah agen mendapatkan tangan untuk bekerja.

00:07:13.860 --> 00:07:16.000
Alat adalah kemampuan yang bisa digunakan untuk melakukan berbagai hal.

00:07:16.120 --> 00:07:17.760
Penjalan web memungkinkan ia mencari informasi terkini.

00:07:18.320 --> 00:07:21.000
Padahal jemah kode memungkinkan ia melakukan matematika dan menjalankan penjalan.

00:07:21.040 --> 00:07:23.260
Pencarian file memungkinkan ia membaca dokumen yang Anda unggah.

00:07:23.580 --> 00:07:25.300
Tanpa alat, agen hanya bisa menghasilkan teks.

00:07:25.440 --> 00:07:27.260
Dengan alat, ia bisa berinteraksi dengan dunia.

00:07:27.760 --> 00:07:28.480
Keempat, pengetahuan.

00:07:28.820 --> 00:07:30.380
Ini adalah informasi yang dapat dirujuk oleh agen.

00:07:30.740 --> 00:07:33.260
Anda mengunggah dokumen, PDF, file JSON, apapun,

00:07:33.460 --> 00:07:35.860
data yang dibutuhkan agen Anda untuk menjawab pertanyaan dengan akurat.

00:07:36.220 --> 00:07:38.180
Foundry menggunakan Azure Eye Search di balik layar

00:07:38.180 --> 00:07:40.160
untuk mengindeks data tersebut dan membuatnya dapat dicari.

00:07:40.460 --> 00:07:42.480
Ketika pelanggan bertanya tentang kebijakan tertentu,

00:07:42.600 --> 00:07:43.260
agen tidak mendapatkan nomor.

00:07:43.500 --> 00:07:45.100
Ia menemukan dokumen yang sebenarnya dan membaca.

00:07:45.300 --> 00:07:46.120
Kelima, memori.

00:07:46.660 --> 00:07:48.640
Ini memungkinkan agen untuk mengingat di berbagai percakapan.

00:07:49.060 --> 00:07:51.060
Anda berbicara dengannya hari ini dan ia mengingat preferensi Anda.

00:07:51.400 --> 00:07:53.580
Anda kembali besok dan ia melanjutkan dari bagian terakhir yang Anda tinggal.

00:07:53.580 --> 00:07:55.880
Ia menyimpan berkasan obrolan dan preferensi pengguna,

00:07:56.020 --> 00:07:57.960
sehingga pengalamannya terasa personal dan berkesinambungan.

00:07:58.460 --> 00:08:00.220
Berikut adalah contoh konkret dari penelitian saya lakukan.

00:08:00.640 --> 00:08:02.480
Seseorang membangun agen pelacak kado di Foundry.

00:08:02.860 --> 00:08:03.600
Ide-nya sederhana.

00:08:04.140 --> 00:08:05.620
Anda ingin melacak kado untuk keluarga Anda,

00:08:05.740 --> 00:08:07.040
apa yang sudah Anda berikan di masa lalu,

00:08:07.160 --> 00:08:07.800
apa yang mereka suka,

00:08:07.900 --> 00:08:08.660
apa yang tidak mereka suka,

00:08:08.740 --> 00:08:09.740
dan berapa banyak yang Anda habiskan.

00:08:10.220 --> 00:08:11.820
Jadi agen tersebut memiliki instruksi yang mengatakan

00:08:11.820 --> 00:08:12.980
Anda membantu merencanakan kado.

00:08:13.380 --> 00:08:15.180
Jangan pernah menyarankan sesuatu yang sudah pernah mereka terima.

00:08:15.560 --> 00:08:17.400
Ini menggunakan JPD 4 sebagai otaknya,

00:08:17.560 --> 00:08:19.020
pencarian web untuk ide hadiah daring,

00:08:19.020 --> 00:08:21.440
pencarian file yang dimuati profil setiap anggota keluarga,

00:08:21.520 --> 00:08:22.680
kesukaan, ketidaksukaan,

00:08:22.760 --> 00:08:24.240
dan riwayat hadiah dari 3 tahun terakhir,

00:08:24.420 --> 00:08:25.760
penerjemah kode untuk menghitung anggaran,

00:08:25.920 --> 00:08:26.760
serta memori.

00:08:27.020 --> 00:08:28.420
Penerjemah kode untuk menghitung anggaran,

00:08:28.580 --> 00:08:29.060
serta memori.

00:08:29.200 --> 00:08:31.040
Jadi saat Anda membuka percakapan berikutnya,

00:08:31.140 --> 00:08:33.160
sistem akan ingat bahwa Anda sedang mencari kado ulang tahun

00:08:33.160 --> 00:08:33.760
untuk putera Anda.

00:08:33.940 --> 00:08:36.220
Anda membangun dan menguji semua ini di Playground Agen.

00:08:36.740 --> 00:08:38.380
Ini adalah antarmuka visual tempat Anda

00:08:38.380 --> 00:08:39.600
mengonfigurasi setiap komponen,

00:08:39.760 --> 00:08:40.540
menguji respons Agen,

00:08:40.620 --> 00:08:42.300
dan melihat alat mana yang digunakan serta alasannya.

00:08:42.740 --> 00:08:43.980
Setelah berhasilan, dapat menyebarkannya.

00:08:44.580 --> 00:08:46.100
Foundry memberi Anda endpoint API

00:08:46.100 --> 00:08:47.660
yang dapat dipanggil dari aplikasi manapun,

00:08:47.880 --> 00:08:49.720
atau Anda bisa menerbitkannya langsung ke Microsoft Teams

00:08:49.720 --> 00:08:50.600
sebagai Agen Co-Pilot.

00:08:51.740 --> 00:08:52.220
Bagaimanapun,

00:08:52.380 --> 00:08:53.980
Agen Anda beralih dari ide ke produksi

00:08:53.980 --> 00:08:56.340
tanpa perlu menulis satu baris kode infrastruktur pun.

00:08:56.940 --> 00:08:57.560
Di balik layar,

00:08:57.680 --> 00:08:58.720
arsitekturnya dibuat sederhana.

00:08:59.280 --> 00:09:00.380
Itu adalah tingkat permukanya,

00:09:00.560 --> 00:09:01.980
tetapi yang sebenarnya terjadi di balik layar.

00:09:02.580 --> 00:09:03.420
Ikutanlah aset sederhana.

00:09:04.180 --> 00:09:05.640
Saat Anda membuat sumber daya Foundry,

00:09:06.020 --> 00:09:08.100
Azure menyiapkan seluruh infrastruktur secara otomatis

00:09:08.100 --> 00:09:09.740
jadi Anda tidak perlu menyediakan penyimpanan

00:09:09.740 --> 00:09:10.580
mengonfigurasi logging

00:09:10.580 --> 00:09:11.780
atau mengatur grup keamanan.

00:09:12.300 --> 00:09:13.540
Semuanya terjadi di balik layar,

00:09:13.540 --> 00:09:15.700
membuat akun penyimpanan untuk file dan log Anda

00:09:15.700 --> 00:09:17.980
menyiapkan pemantauan dan mengonfigurasi identitas.

00:09:18.400 --> 00:09:19.180
Jadi yang perlu Anda lakukan

00:09:19.180 --> 00:09:20.380
hanyalah membuat sumber daya demulian.

00:09:20.860 --> 00:09:21.340
Saat ini,

00:09:21.460 --> 00:09:23.620
Foundry menggunakan jenis sumber daya Cognitive Services

00:09:23.620 --> 00:09:25.780
yang sama dengan yang digunakan Azure Open AI

00:09:25.780 --> 00:09:27.840
dan layanan AI lama seperti Vision dan Speech.

00:09:28.300 --> 00:09:29.640
Arsitektur berbasis hub yang lama

00:09:29.640 --> 00:09:31.060
menggunakan Machine Learning Services,

00:09:31.380 --> 00:09:32.400
penyedia yang benar-benar berbeda

00:09:32.400 --> 00:09:33.460
dengan penagihan jaringan

00:09:33.460 --> 00:09:35.100
dan tata kelola yang juga berbeda.

00:09:35.660 --> 00:09:37.260
Hal itu penting karena Foundry berada di bagian

00:09:37.260 --> 00:09:39.200
infrastruktur Azure yang lebih sederhana dan terpadu.

00:09:39.880 --> 00:09:41.780
Proyek adalah sumber daya turunan dari sumber daya Foundry

00:09:41.780 --> 00:09:43.700
sehingga keduanya berbagi identitas dan batasan

00:09:43.700 --> 00:09:44.400
keamanan yang sama.

00:09:44.720 --> 00:09:46.580
Saat Anda mengatur kontrol akses di tingkat Foundry,

00:09:46.700 --> 00:09:48.160
akses tersebut akan turun ke semua proyek,

00:09:48.260 --> 00:09:49.680
artinya Anda tidak perlu ke semua proyek,

00:09:49.800 --> 00:09:51.060
artinya Anda tidak perlu selesai untuk step right.

00:09:51.320 --> 00:09:51.600
Namun,

00:09:51.720 --> 00:09:53.180
jika Anda memerlukan izin khusus proyek,

00:09:53.300 --> 00:09:54.000
Anda juga bisa menembak.

00:09:54.840 --> 00:09:55.520
Pondiri dapet justru.

00:09:55.840 --> 00:09:57.620
Ia terhubung ke layanan Azure lainnya

00:09:57.620 --> 00:09:59.300
dan Azure iSearch adalah yang paling penting,

00:09:59.420 --> 00:10:00.980
karena itu acara agen Anda menemukan

00:10:00.980 --> 00:10:02.320
dan mengambil pengetahuan.

00:10:03.520 --> 00:10:05.740
Key Vault menyimpan rahasia dan kunci API dengan aman,

00:10:05.900 --> 00:10:07.440
sedangkan akun penyimpanan menampung file,

00:10:07.660 --> 00:10:08.780
log, dan index vector.

00:10:08.780 --> 00:10:11.300
Koneksi ini dikola melalui apa yang disebut

00:10:11.300 --> 00:10:12.240
Foundry sebagai koneksi,

00:10:12.600 --> 00:10:14.400
yaitu tautan prakonfigurasi yang memungkinkan

00:10:14.400 --> 00:10:15.760
agen Anda mengakses sumber daya ini

00:10:15.760 --> 00:10:17.340
tanpa perlu mengolah kredensial secara manual.

00:10:18.620 --> 00:10:19.960
Foundry Agent Service adalah runtime

00:10:19.960 --> 00:10:21.360
yang sebenarnya menampung agen-agen Anda.

00:10:21.820 --> 00:10:22.800
Anggap saja itu sebagai ruang mesin.

00:10:23.460 --> 00:10:25.100
Saat pengguna mengirimkan permintaan,

00:10:25.360 --> 00:10:26.900
layanan agen menangani koordinasi,

00:10:27.300 --> 00:10:28.200
menerima permintaan,

00:10:28.540 --> 00:10:29.380
memeriksa instruksi,

00:10:29.780 --> 00:10:30.440
memanggil model,

00:10:30.820 --> 00:10:31.920
menjalankan alat yang tepat,

00:10:32.200 --> 00:10:33.060
mengambil pengetahuan,

00:10:33.200 --> 00:10:34.260
dan menghasilkan respons.

00:10:35.080 --> 00:10:36.720
Layanan ini juga menjalankan filter keamanan

00:10:36.720 --> 00:10:37.880
untuk menangkap konten berbahaya

00:10:37.880 --> 00:10:38.580
dan menangkap skala.

00:10:38.820 --> 00:10:40.040
Jadi jika seribu pengguna mengakses

00:10:40.040 --> 00:10:40.980
agen Anda secara bersamaan,

00:10:41.140 --> 00:10:42.480
sistem akan menambah kapasitas jarak.

00:10:42.800 --> 00:10:43.800
Semuanya berjalan di dalam

00:10:43.800 --> 00:10:45.180
keamanan tingkat perusahaan Azure

00:10:45.180 --> 00:10:47.180
dengan Enter ID menangani autentikasi,

00:10:47.480 --> 00:10:48.660
jaringan terkelola menjaga lalu,

00:10:48.840 --> 00:10:49.620
lintas stop pribadi,

00:10:49.780 --> 00:10:51.080
dan kontrol akses berbasis peran

00:10:51.080 --> 00:10:52.180
memastikan hanya orang berwenang

00:10:52.180 --> 00:10:53.060
yang dapat mengubah agen.

00:10:53.440 --> 00:10:54.360
Filter keamanan konten

00:10:54.360 --> 00:10:55.660
memblokir respons yang tidak pantas.

00:10:56.180 --> 00:10:57.460
Ini adalah infrastruktur keamanan

00:10:57.460 --> 00:10:58.300
yang sama yang menjalankan

00:10:58.300 --> 00:10:59.140
layanan Microsoft sendiri.

00:11:00.320 --> 00:11:00.840
Satu hal lagi,

00:11:00.960 --> 00:11:01.820
arsitektur hub dan proyek

00:11:01.820 --> 00:11:02.680
yang lama masih ada.

00:11:03.480 --> 00:11:04.340
Jika Anda telah menggunakan

00:11:04.340 --> 00:11:05.800
Azure AI Foundry selama beberapa waktu,

00:11:05.940 --> 00:11:06.980
Anda mungkin sudah menyiapkan hub

00:11:06.980 --> 00:11:07.720
dan itu masih berfungsi

00:11:07.720 --> 00:11:08.460
dengan dukungan Microsoft.

00:11:08.880 --> 00:11:09.620
Namun hub tersebut

00:11:09.620 --> 00:11:10.480
tidak akan mendapatkan

00:11:10.480 --> 00:11:11.200
fitur agen baru

00:11:11.200 --> 00:11:12.140
seperti agent playground,

00:11:12.340 --> 00:11:12.900
layanan agen,

00:11:13.100 --> 00:11:13.960
atau kemampuan memori.

00:11:14.420 --> 00:11:15.260
Semua itu hanya tersedia

00:11:15.260 --> 00:11:16.040
di proyek Foundry yang baru.

00:11:16.540 --> 00:11:17.700
Jadi jika Anda baru memulai

00:11:17.700 --> 00:11:18.620
atau ingin membangun agen

00:11:18.620 --> 00:11:19.420
gunakan proyek yang baru,

00:11:19.860 --> 00:11:20.360
jangan membangun

00:11:20.360 --> 00:11:21.060
data fundasi yang lama.

00:11:21.760 --> 00:11:22.800
Bagaimana semuanya terhubung?

00:11:23.160 --> 00:11:23.720
Gambaran besarnya.

00:11:24.240 --> 00:11:25.240
Jadi apa yang sebenarnya terjadi

00:11:25.240 --> 00:11:26.500
saat seseorang gunakan aplikasi Foundry?

00:11:26.880 --> 00:11:28.400
Bayangkan pengguna mengetik pertanyaan

00:11:28.400 --> 00:11:29.740
dan pertanyaan itu masuk ke agen Anda.

00:11:29.740 --> 00:11:31.380
Agen memeriksa instruksinya,

00:11:31.620 --> 00:11:32.420
memilih modal yang tepat,

00:11:32.540 --> 00:11:33.420
dan mulai memproses.

00:11:34.300 --> 00:11:35.120
Namun agen tidak sekedar

00:11:35.120 --> 00:11:35.660
menebak jawaban.

00:11:36.140 --> 00:11:37.500
Agen mengakses Azure AI Search

00:11:37.500 --> 00:11:38.440
untuk menemukan pengetahuan

00:11:38.440 --> 00:11:39.360
relevan dari dokumen Anda,

00:11:39.720 --> 00:11:40.960
memanggil alat seperti pencarian web

00:11:40.960 --> 00:11:41.880
untuk informasi terkini,

00:11:42.360 --> 00:11:43.420
memproses semua konteks tersebut,

00:11:43.700 --> 00:11:44.440
dan menghasilkan respons.

00:11:45.160 --> 00:11:46.100
Kemudian agen menyimpan

00:11:46.100 --> 00:11:46.900
percakapan dalam memori

00:11:46.900 --> 00:11:47.520
sehingga di lain waktu

00:11:47.520 --> 00:11:48.300
ia mengingat siapa Anda

00:11:48.300 --> 00:11:48.800
dan dikusikan.

00:11:49.480 --> 00:11:50.520
Itulah alur menyeluruhnya.

00:11:51.460 --> 00:11:52.060
Sebelum Foundry,

00:11:52.260 --> 00:11:53.400
Anda memerlukan 5 layanan

00:11:53.400 --> 00:11:54.180
Azure terpisah

00:11:54.180 --> 00:11:54.860
dan kode custom

00:11:54.860 --> 00:11:55.740
untuk mewujudkannya.

00:11:55.740 --> 00:11:57.420
Azure Open AI untuk model,

00:11:57.920 --> 00:11:59.460
AI Search untuk pengambilan pengetahuan,

00:11:59.600 --> 00:12:00.260
layanan terpisah

00:12:00.260 --> 00:12:01.040
untuk pencarian web,

00:12:01.240 --> 00:12:02.460
penyimpanan untuk log dan file,

00:12:02.600 --> 00:12:03.900
serta key vault untuk khasiat.

00:12:04.680 --> 00:12:05.080
Kemudian,

00:12:05.240 --> 00:12:06.140
Anda harus menulis kode

00:12:06.140 --> 00:12:07.140
untuk menghubungkan semuanya,

00:12:07.300 --> 00:12:08.180
menangani autentikasi,

00:12:08.280 --> 00:12:08.920
mengelola kesalahan,

00:12:08.980 --> 00:12:09.840
dan menyiapkan pemantauan.

00:12:10.420 --> 00:12:11.200
Foundry melakukan semua itu

00:12:11.200 --> 00:12:11.580
secara langsung.

00:12:11.960 --> 00:12:13.200
Anda cukup mengonfigurasi komponen

00:12:13.200 --> 00:12:14.180
dan agen Anda pun berjalan.

00:12:14.580 --> 00:12:15.740
Begini, semuanya saling berinteraksi?

00:12:16.160 --> 00:12:16.700
Ubah modelnya

00:12:16.700 --> 00:12:17.540
dan Anda mengubah biaya

00:12:17.540 --> 00:12:18.700
serta akurasi setiap respon.

00:12:19.360 --> 00:12:20.440
Tambahkan sumber pengetahuan

00:12:20.440 --> 00:12:20.820
yang lebih baik

00:12:20.820 --> 00:12:21.320
dan jawaban Anda

00:12:21.320 --> 00:12:22.020
menjadi lebih akurat.

00:12:22.380 --> 00:12:23.020
Aktifkan memori

00:12:23.020 --> 00:12:23.820
dan pengalamannya

00:12:23.820 --> 00:12:24.500
terasa personal,

00:12:24.780 --> 00:12:25.440
bukan robotik.

00:12:26.120 --> 00:12:27.180
Ini bukan keputusan yang terpisah.

00:12:27.820 --> 00:12:28.580
Ini adalah sebuah sistem

00:12:28.580 --> 00:12:29.580
dan Foundry memberi Anda

00:12:29.580 --> 00:12:30.480
kontrol untuk menyesuaikan

00:12:30.480 --> 00:12:31.000
sistem tersebut

00:12:31.000 --> 00:12:31.960
dengan kebutuhan spesifik Anda.

00:12:32.460 --> 00:12:33.060
Inilah sebabnya

00:12:33.060 --> 00:12:33.580
pusan beralih

00:12:33.580 --> 00:12:34.720
dari tab uji coba keproduksi.

00:12:35.300 --> 00:12:36.100
Foundry memberi mereka

00:12:36.100 --> 00:12:36.720
kerangka kerja

00:12:36.720 --> 00:12:37.720
untuk membangun aplikasi AI

00:12:37.720 --> 00:12:38.200
yang terpercaya.

00:12:38.600 --> 00:12:39.560
Keamanan sudah terpasang,

00:12:39.640 --> 00:12:40.580
pemantauan sudah terpasang,

00:12:40.640 --> 00:12:41.580
dan evaluasi sudah terpasang.

00:12:41.820 --> 00:12:42.740
Anda tidak memulai dari nol.

00:12:43.040 --> 00:12:44.200
Anda berdiri di atas platform

00:12:44.200 --> 00:12:45.360
yang menangani bagian tersulit,

00:12:45.360 --> 00:12:46.180
jadi Anda bisa fokus

00:12:46.180 --> 00:12:46.940
pada aplikasinya.

00:12:47.520 --> 00:12:48.800
Memulai langkah pertama Anda.

00:12:49.500 --> 00:12:50.320
Di mana Anda memulai?

00:12:50.700 --> 00:12:52.180
Kunjungi ai.azure.com

00:12:52.180 --> 00:12:53.160
dan buat sumber daya Foundry

00:12:53.160 --> 00:12:53.820
pertama Anda.

00:12:54.460 --> 00:12:55.420
Anda memerlukan

00:12:55.420 --> 00:12:56.120
langganan Azure,

00:12:56.300 --> 00:12:57.300
tetapi jika belum punya,

00:12:57.480 --> 00:12:58.280
daftar akun gratis

00:12:58.280 --> 00:12:59.100
dengan beberapa kredit

00:12:59.100 --> 00:12:59.680
untuk dicoba.

00:13:00.080 --> 00:13:00.540
Seluruh pengaturan

00:13:00.540 --> 00:13:01.100
hanya memakai waktu

00:13:01.100 --> 00:13:01.520
sekitar satu.

00:13:02.020 --> 00:13:02.500
Selanjutnya,

00:13:02.840 --> 00:13:03.560
buat proyek di dalam

00:13:03.560 --> 00:13:04.240
sumber daya tersebut

00:13:04.240 --> 00:13:05.120
dan beri nama yang sesuai

00:13:05.120 --> 00:13:06.080
dengan apa yang Anda bangun.

00:13:06.640 --> 00:13:07.600
Lalu pilih model katalog.

00:13:08.200 --> 00:13:09.120
Saya sarankan untuk memulai

00:13:09.120 --> 00:13:09.880
dengan cukup mumpuni

00:13:09.880 --> 00:13:11.020
bagi sebagian besar eksperimen.

00:13:11.500 --> 00:13:12.040
Anda bisa merapkan

00:13:12.040 --> 00:13:12.640
dengan satu klik.

00:13:13.200 --> 00:13:13.520
Setelah itu,

00:13:13.640 --> 00:13:14.680
buka arena bermain agen

00:13:14.680 --> 00:13:15.920
dan buat agen sederhana.

00:13:16.900 --> 00:13:17.880
Beri instruksi seperti

00:13:17.880 --> 00:13:18.480
Anda,

00:13:19.240 --> 00:13:20.280
asisten yang membantu

00:13:20.280 --> 00:13:21.820
menjawab pertanyaan

00:13:21.820 --> 00:13:23.460
tentang kebijakan perusahaan.

00:13:24.460 --> 00:13:25.120
Pemakan pencarian web

00:13:25.120 --> 00:13:25.660
sebagai alat.

00:13:26.360 --> 00:13:27.660
Uji dengan mengajukan pertanyaan

00:13:27.660 --> 00:13:28.440
dan pantau jejaknya

00:13:28.440 --> 00:13:29.140
untuk melihat alat

00:13:29.140 --> 00:13:29.780
apa yang digunakan

00:13:29.780 --> 00:13:30.160
dan alasan.

00:13:30.580 --> 00:13:31.080
Jangan mencoba

00:13:31.080 --> 00:13:32.060
membangun semuanya sekaligus.

00:13:32.440 --> 00:13:33.460
Pilih satu kasus penggunaan.

00:13:33.620 --> 00:13:34.580
Mungkin buat tanya jawab dokumen

00:13:34.580 --> 00:13:35.380
yang menjawab pertanyaan

00:13:35.380 --> 00:13:36.480
tentang buku panduan perusahaan

00:13:36.480 --> 00:13:37.320
dan mulailah dengan kecil.

00:13:37.700 --> 00:13:38.360
Buat agar berfungsi

00:13:38.360 --> 00:13:39.080
lalu pemakan dari satu.

00:13:39.080 --> 00:13:40.240
Tambahkan pencarian file

00:13:40.240 --> 00:13:41.000
dengan dokumen nyata.

00:13:41.140 --> 00:13:41.720
Tambahkan memori

00:13:41.720 --> 00:13:42.620
agar mengenali pengguna.

00:13:42.840 --> 00:13:43.940
Dan tambahkan interpreter kode

00:13:43.940 --> 00:13:44.840
jika perlu perhitungan.

00:13:45.060 --> 00:13:45.520
Begini intinya,

00:13:45.960 --> 00:13:46.660
Foundry menyertakan

00:13:46.660 --> 00:13:47.520
chatbot ayah bawaan

00:13:47.520 --> 00:13:48.240
yang menjawab pertanyaan

00:13:48.240 --> 00:13:49.320
tentang platform itu sendiri.

00:13:49.660 --> 00:13:50.280
Jika Anda bingung,

00:13:50.560 --> 00:13:51.360
tanyakan hal-hal seperti

00:13:51.360 --> 00:13:51.920
model apa saja

00:13:51.920 --> 00:13:52.660
yang tersedia di wilayah saya.

00:13:53.040 --> 00:13:53.700
Atau bagaimana cara

00:13:53.700 --> 00:13:54.740
menambahkan memori ke agen saya?

00:13:55.380 --> 00:13:55.920
Chatbot itu

00:13:55.920 --> 00:13:56.940
menelusuri dokumentasi

00:13:56.940 --> 00:13:58.020
dan langsung memberi jawaban

00:13:58.020 --> 00:13:59.300
seperti memiliki insinyur dukungan

00:13:59.300 --> 00:13:59.960
yang terintegrasi

00:13:59.960 --> 00:14:00.440
di dalam portal.

00:14:01.060 --> 00:14:01.380
Jadi,

00:14:01.600 --> 00:14:02.260
itulah sistemnya

00:14:02.260 --> 00:14:03.340
sebuah platform terpadu

00:14:03.340 --> 00:14:04.240
yang menggabungkan model,

00:14:04.440 --> 00:14:05.640
proyek, agen, pengetahuan,

00:14:05.720 --> 00:14:06.160
dan keameran

00:14:06.160 --> 00:14:06.680
menjadi sesuatu

00:14:06.680 --> 00:14:07.460
yang bekerja bersama.

00:14:08.300 --> 00:14:09.160
Saat Anda melihat

00:14:09.160 --> 00:14:10.440
bagaimana semuanya terintegrasi,

00:14:10.540 --> 00:14:11.360
kebingungan akan hilang.

00:14:11.840 --> 00:14:13.020
Foundry bukan sekadar alat lain,

00:14:13.340 --> 00:14:14.280
ini adalah bengkel tempat Anda

00:14:14.280 --> 00:14:15.200
membangun aplikasi AI.

00:14:15.780 --> 00:14:16.540
Inti serinya adalah ini.

00:14:16.840 --> 00:14:17.620
Pencapaian terbesar Anda

00:14:17.620 --> 00:14:18.160
hari ini sederhana.

00:14:18.580 --> 00:14:19.360
Buat proyek Foundry

00:14:19.360 --> 00:14:20.340
dan bangun satu agen.

00:14:20.860 --> 00:14:21.120
Itu saja.

00:14:21.600 --> 00:14:22.280
Jika ini membantu,

00:14:22.420 --> 00:14:23.120
berlanggananlah untuk

00:14:23.120 --> 00:14:24.020
penjelasan bahasa muda

00:14:24.020 --> 00:14:24.480
seperti ini.

00:14:24.800 --> 00:14:25.640
Dan bagikan episode ini

00:14:25.640 --> 00:14:26.480
kepada seseorang yang juga

00:14:26.480 --> 00:14:27.880
bingung tentang jajaran AI Microsoft.

00:14:27.880 --> 00:14:29.300
Mereka berima kasih kepada Anda.