Як зупинити галюцинації ШІ: RAG з опорою на дані в Azure AI Search

Без заземлення на дані Copilot і агенти впевнено вигадують відповіді — наприклад, політику знижок на третій квартал, якої не існує. У цьому випуску пояснюємо, чому мультимодальні ШІ-застосунки ламаються на хаотичних корпоративних даних і як Retrieval Augmented Generation з Azure AI Search, оцінювачами та управлінням тримає відповіді в реальності.

▶ Як зупинити галюцинації ШІ: RAG з опорою на дані в Azure AI Search (ШІ-дубляж)

Що ви дізнаєтеся:

1. Чому демо сяють, а продакшн провалюється: піксельні посвідчення, PDF після факсу й розмиті фото з телефона — сміття на вході, сміття на виході
2. RAG правильно: гібридний пошук за ключовими словами та векторами плюс семантичний реранкер в Azure AI Search
3. Вимірювання обґрунтованості, релевантності та зв’язності за допомогою вбудованих оцінювачів, Prompt Flow і спостережуваності Azure AI Foundry з першого дня
4. Copilot, агенти й автономні агенти: чек-лист виживання з мінімальними правами, журналюванням із відкатом та Azure AI Content Safety
5. Azure AI Foundry як фабрика, а не скриня з іграшками: межі ідентичності, управління насамперед і планування витрат за споживанням у калькуляторі цін Azure

Цей випуск — українська версія з ШІ-дубляжем анімованого відео з M365 Show від Microsoft MVP Мірко Петерса.