微软-如何借GPT快速建构应用？掌握9大通用规则让开发快人一步-14页_4mb

如何构建 AI 应用

1. 生成式AI应用开发

• 利用Azure OpenAI服务与Azure认知搜索构建企业级对话应用。
• 微软认证的最佳平台，提供企业级支持、可扩展性和安全性。
• 例子：ODP、Icertis、新加坡智能政府办公。

2. Azure Cosmos DB 新增特性

• MongoDB vCore服务：适合现代化数据库开发。
• 弹性扩展与低成本部署，适用于初创企业和受监管行业。
• 典型用户：ThePostage、PeapodDigitalLabs。

3. 数据迁移与优化工具

• 推出 Data API Builder，简化后端API创建。
• 引入 Azure Data Studio迁移扩展，简化 PostgreSQL 迁移。
• 微软Power Platform集成，优化业务流程。

4. 计算机视觉模型

• 发布 Florence Foundation Model，提供文本-图像生成与视觉识别。
• 属性：自动字幕生成、图像搜索、智能裁剪。
• 应用领域：媒体、招聘、冲浪运动、医疗与金融。

5. AI 基础设施优化

• 预览 NDH100v5虚拟机系列：高性能GPU支持。
• 推出 Confidential VM：硬件级安全加密功能。
• 应用场景：医疗、金融、多方计算任务。

6. 语义AI开发原则

1. 避免硬编码、充分利用模型能力：利用LLM逻辑，减少针对性指令。
2. 提高AI系统能力：专注于高杠杆杠杆任务，如生成报告、规划流程，而不是机械任务。
3. 优先考虑提示词质量：模糊的提示词会导致模糊的结果，智能提问是关键。
4. “用精度换取代码杠杆”：尽可能让模型生成代码，提升开发效率。
5. 异常处理：当模型不确定时，以提示传播不确定性，与用户互动修正需求。
6. 文本作为通用传输协议：结合自然语言处理，实现程序组件之间智能交互。
7. 警惕“模型意识”：AI没有自我意识或长期记忆，可被“对抗性”使用，如代码安全扫描。
8. 分解复杂问题：将人类似任务分解为重复步骤，提高模型执行效果。

7. 微软展望

• Azure平台积极扩展AI解决方案，支持医疗、制造、金融、内容创作等领域应用。
• 持续强化安全性、可扩展性与AI产业链完整性，推动企业数字战略。