2023-06-03-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_13页_4mb

如何借GPT快速构建应用总结

核心内容

本文档围绕如何利用生成式AI（GPT）技术快速构建智能应用展开，重点介绍了微软Azure平台在支持生成式AI开发方面的最新功能和最佳实践。文档提出了“Schillace Laws of Semantic AI”（语义AI的Schillace法则）作为开发GPT应用的九项原则，帮助开发者更高效地构建基于大语言模型的应用程序。

主要观点

• 生成式AI的潜力：生成式AI正在推动全球产业变革，尤其在自然语言处理和信息获取方面，为企业和公共部门提供了新的解决方案。
• Azure作为最佳平台：微软Azure在数据与人工智能方面的更新，强化了其作为构建生成式AI应用的最佳平台的地位。
• Schillace法则的九项原则：微软CVP、Deputy CTO Sam Schillace提出了九项原则，旨在指导开发者如何更有效地利用GPT技术。

关键信息

1. 加速数据迁移和现代化

• Azure Cosmos DB for MongoDB vCore：提供全托管服务，支持MongoDB开发者迁移和现代化应用。
• 优势：可扩展性、灵活性、低成本、高性能、安全性。
• 案例：The Postage利用Azure Cosmos DB建立资产规划平台，成功进入金融服务行业。

2. 提升开发生产力

• Data API Builder：帮助开发者快速创建全栈或后端解决方案，通过REST或GraphQL API自动暴露数据库对象。
• Azure Data Studio迁移扩展：支持从PostgreSQL迁移到Azure Database for PostgreSQL，提升自动化和效率。
• Microsoft Power Platform集成：增强Azure Database for MySQL和PostgreSQL的业务流程自动化能力。

3. 计算机视觉AI的复兴

• Florence Foundation Model：微软推出的新模型，提供自动字幕、智能裁剪、图像分类和搜索等功能。
• 应用场景：内容可发现性、可访问性、审核性提升，适用于社交媒体、招聘平台、医疗、金融等领域。
• 优势：仅需少量图像即可高精度定制模型，无需机器学习经验。

4. 构建并运行开源大型AI模型

• Azure机器学习：提供原生功能支持大规模构建和运营开源基础模型。
• 支持的模型：包括Hugging Face等开源存储库中的模型。
• 优势：简化数据科学任务，提升模型部署效率。

5. 面向AI优化的虚拟机预览发布

• ND H100 v5虚拟机：专为大型AI模型和高性能计算GPU设计，提供闪电般的吞吐量。
• AzureConfidential虚拟机：提供硬件级别的安全增强功能，保护GPU数据。
• 应用场景：医疗、制造、娱乐、金融等需要高安全性和高性能的行业。

6. Schillace法则的九项原则

1. 如果模型可以做到就不要写代码：利用LLM的规划和理解能力，减少硬编码。
2. 用精度换取代码杠杆用交互来优化：通过参数化提示词，放大AI系统的能力。
3. 代码用于语法，模型用于语义和意图：区分语法和语义，确保模型发挥其最大价值。
4. 系统的脆弱程度取决于其最脆弱的部分：避免硬编码，增强提示词的推理和灵活性。
5. 聪明的问题才能获取聪明的答案：问题需要足够具体和智能，以获得有价值的结果。
6. 不确定性是异常处理：当模型不确定时，应通过用户交互进行校正。
7. 文本是通用的传输协议：自然语言是提示词和模块间传递指令的自然格式。
8. 对人类来说很难的话，对模型一样难：将复杂任务分解为更简单的步骤，以提高模型的稳定性和准确性。
9. 谨防“意识幻觉”：模型无法记住交互历史，因此不能依赖其自我检查或自我欺骗的能力。

总结

微软Azure通过提供强大的数据存储、API构建、计算机视觉、开源模型支持和AI优化的计算资源，成为构建生成式AI应用的理想平台。同时，Sam Schillace提出的九项原则为开发者提供了清晰的指导，帮助他们更高效地利用GPT技术，构建具备高杠杆效应的智能应用。这些原则强调了模型的灵活性、自然语言的重要性以及避免硬编码和不确定性处理的必要性，为未来AI应用的开发奠定了坚实的基础。