AI työkalut osa 1 - Azure AI Foundry: Tekoälysovellusten kehitysalusta

Kuinka Azure AI Foundry Auttaa Rakentamaan Turvallisia Yritystason AI-Ratkaisuja

Tämä artikkeli on osa 5-osaista sarjaamme AI-Agentti- ja Työnkulkutyökaluista, jossa tutkimme johtavia alustoja ja kehyksiä tuotantovalmiiden AI-ratkaisujen rakentamiseen.

📚 Sarja: Työkalut Joita Käytämme AI-Kehityksessä

1. Azure AI Foundry (tämä artikkeli) - Kuinka Azure AI Foundry auttaa rakentamaan turvallisia yritystason AI-ratkaisuja
2. LangChain - Kuinka LangChain auttaa rakentamaan tuotantovalmiita AI-agentteja Pythonilla
3. Semantic Kernel - Kuinka Semantic Kernel auttaa rakentamaan moniagentti AI-järjestelmiä .NET:llä
4. n8n - Kuinka n8n demokratisoi AI-automaation low-code-työnkuluilla
5. Microsoft Agent Framework - Kuinka Microsoft Agent Framework mahdollistaa skaalautuvat moniagenttityönkulut

Mikä on Azure AI Foundry?

Azure AI Foundry on Microsoftin AI kehitysalusta, joka on suunniteltu yksinkertaistamaan yritystason tekoälyratkaisujen rakentamista, käyttöönottoa ja hallintaa. Se yhdistää generatiivisen tekoälyn, koneoppimisen ja data-analytiikan työkalut yhdeksi yhtenäiseksi ekosysteemiksi.

Azure AI Foundry - Turvallinen ympäristö AI kehitykselle

Azure AI Foundry on turvallinen valinta yrityskäyttöön. Yrityksen Data pysyy eristetyssä ympäristössä yrityksen omassa Azure-tenantissa, sitä ei jaeta kenellekään, eikä sitä käytetä kouluttamaan Microsoftin tai muiden malleja. Yrityksellä on täysi hallinta ja omistajuus dataan.

Microsoft ei käytä asiakkaiden dataa jaettujen mallien kouluttamiseen, eikä jaa lokejasi tai sisältöäsi mallintarjoajille. Kehotteita ja tuloksia ei käytetä kouluttamaan, uudelleenkouluttamaan tai parantamaan generatiivisia tekoälyn perusmalleja. Azure AI Foundry ja Azure OpenAI Service ovat 100% Microsoftin omilla palvelimilla, ilman suoria yhteyksiä mallintarjoajiin. Kaikki Azuressa olevat mallit on eristetty asiakkaan tenant-rajauksen sisälle.

Datasi on aina suojattu ja pysyy sinun hallinnassa:

• Data tallennetaan asiakkaan Azure-tenantiin samalle maantieteelliselle alueelle kuin muut asiakkaan resurssit
• Aina salattuna Microsoftin AES-256-salauksella, mahdollisuus käyttää asiakkaan omia avaimia
• Asiakas voi poistaa datan milloin tahansa
• Hienosäätöön ladattua koulutusdata ei käytetä minkään Microsoft- tai kolmannen osapuolen mallin kouluttamiseen

Data ja sovellukset ovat tietoturvallisia:

• RBAC (Role-Based Access Control): Azure-roolipohjainen käyttöoikeushallinta resurssien luomisen ja käytön hallintaan sekä ennalta määritellyt roolit ja mahdollisuus luoda mukautettuja rooleja
• Verkkoeristys (VNet): Private link -yhteydet projektin turvaamiseen
• Private Endpoints: Automaattinen luonti kaikille riippuvuuksille (Storage, Key Vault, Container Registry) ja turvallinen yhteys virtuaaliverkon sisällä
• Palomuurisäännöt: Mahdollisuus kieltää julkinen verkkoliikenne kokonaan ja sallia yhteydet vain määritetyistä verkoista

Azure AI Foundry – Edut yrityksen AI-sovelluskehitykselle

1. Yhtenäinen kehitysympäristö

Azure AI Foundry tarjoaa keskitetyn alustan kaikille yrityksen tekoälyprojekteille.

• Projektipohjainen työtila, jossa kehittäjät voivat hallita AI ympäristöjä, rakentaa AI Agentteja sekä hallita dataa eristetyssä ympäristössä
• Yhdistää mallikehityksen, hallinnan ja julkaisemisen yhteen paikkaan
• Tarjoaa visuaaliset työkalut, API:t ja SDK:t (Python, C#, JavaScript)
• Tukee Azure DevOps- ja GitHub-integraatioita CI/CD-prosesseihin

2. Laaja mallivalikoima ja valmiit palvelut

Azure AI Foundry tarjoaa pääsyn useisiin suuriinkielimalleihin ja valmiisiin AI-palveluihin:

• LLM-kielimallit: GPT-5, GPT-4, GPT-4 Turbo (Azure OpenAI), Claude, Mistral, Llama, Phi
• Mallikatalogissa on suosituimmat kielimallit, jotka Microsoft on kuratooinut yhdessä OpenAI:n, DeepSeekin, xAI:n, Hugging Facen, Metan, Mistral AI:n, Coheren, Decin, Stability AI:n, Nixtlan ja NVIDIAn kanssa
• Valmiit kognitiiviset palvelut: Vision-, Speech-, Language-, Translator-, ja Search-palvelut
• Mallit voidaan käyttää suoraan, tai niitä voi laajentaa oman datan avulla (RAG) yhdistettynä Azure AI Searchiin

3. Yritysluokan tietoturva ja vaatimustenmukaisuus

Azure AI Foundry noudattaa Microsoftin Responsible AI -periaatteita ja tarjoaa:

• Täyden tietoturvan ja yksityisyydenhallinnan
• Eristetyn dataympäristön, jossa asiakkaan data ei vuoda mallien koulutukseen
• Vaatimustenmukaisuuden (ISO, GDPR, SOC, HIPAA) yritystason käyttöön

4. Skaalautuvuus ja hallittu infrastruktuuri

Ratkaisu skaalautuu automaattisesti pienistä kokeiluista täyteen tuotantoon:

• Automaattinen resurssien hallinta ja skaalautuminen
• Käyttöönotto pilvessä, konttiympäristössä tai hybridimallina
• Hallittu palvelu, joka vapauttaa kehittäjät infrastruktuurin ylläpidosta

5. MLOps ja elinkaaren hallinta

Azure AI Foundry integroituu suoraan Azure Machine Learningiin ja mahdollistaa:

• Koko AI-elinkaaren hallinnan: koulutus, testaus, julkaisu ja seuranta
• Versionhallinnan ja mallien validoinnin automaattisesti
• Prompt Flow ja AI Studio tukevat generatiivisen AI:n iteratiivista kehitystä

6. Räätälöitävyys ja oman datan hyödyntäminen

Yritys voi rakentaa omia AI-ratkaisujaan hyödyntämällä omaa dataansa:

• Oman datan liittäminen LLM:iin RAG-arkkitehtuurilla
• Räätälöidyt chatbotit, raportointityökalut ja päätöksenteon tukiratkaisut
• Helppo yhdistäminen muihin Azure-palveluihin (Synapse, Data Lake, Power BI, Logic Apps)

7. Kustannustehokkuus ja joustavuus

Pay-as-you-go -malli: maksat vain käytöstä

• Valmiiden mallien käyttö vähentää koulutus- ja infrastruktuurikustannuksia
• Skaalautuvat kustannukset prototyypeistä tuotantokäyttöön

Keskeiset ominaisuudet

1. Azure AI Studio

Visuaalinen kehitysympäristö, joka mahdollistaa:

• Mallien testaaminen ja vertailu: Testaa eri AI-malleja rinnakkain
• Prompt engineering: Kehitä ja optimoi AI-kehotteita visuaalisessa ympäristössä
• Dataintegraatio: Yhdistä dataa eri lähteistä saumattomasti
• Versionhallinta: Hallitse mallien versioita ja kokeiluja

2. Azure OpenAI Service

Pääsy edistyneimpiin generatiivisiin tekoälymalleihin:

• GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5
• DALL-E 3 kuvien luontiin
• Embedding-mallit semanttiseen hakuun
• Yritysluokan yksityisyys ja turvallisuus

3. Custom AI Models

Kehitä ja kouluta omia malleja:

• AutoML: Automaattinen koneoppiminen ilman koodausta
• Designer: Visuaalinen työnkulkusuunnittelija ML-putkistoille
• Notebooks: Jupyter-ympäristö datatieteiliöille
• MLflow-integraatio: Mallien hallinta ja seuranta

4. AI Search & Vector Database

Rakennettu semanttinen haku:

• Vektorihaku: Löydä samankaltaisia dokumentteja ja tietoja
• Hybridihaku: Yhdistä perinteinen ja semanttinen haku
• RAG-tuki: Retrieval-Augmented Generation -arkkitehtuurille

Käyttötapauksia

Asiakaspalvelun automaatio - sähköpostin luokittelu

import os
from typing import List, Dict
from openai import OpenAI
from openai.types import ChatCompletionRequest, ChatCompletionRequestMessage

class AzureOpenAIClient:
    def __init__(self, endpoint: str, api_key: str, deployment_name: str):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key,
            base_url=endpoint,
        )
        self.deployment_name = deployment_name

    def classify_email(self, subject: str, body: str, categories: List[str]) -> Dict[str, float]:
        """
        Sends email content to the GPT-5 model and returns probability scores for each category.
        """
        prompt = (
            f"You are an email classifier. "
            f"Given the email subject and body, you must pick which category the email belongs to and provide confidence scores.\n\n"
            f"Categories: {', '.join(categories)}\n\n"
            f"Email Subject: {subject}\n"
            f"Email Body: {body}\n\n"
            f"Please output in JSON format like {{\"category\": \"<one of categories>\", \"scores\": {{\"{categories[0]}\": 0.12, \"{categories[1]}\": 0.88, …}}}}"
        )

        messages: List[ChatCompletionRequestMessage] = [
            {"role": "system", "content": "You classify email into categories with confidence scores."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]

        request = ChatCompletionRequest(
            model=self.deployment_name,
            messages=messages,
            temperature=0.0,
            max_tokens=150,
        )

        response = self.client.chat.completions.create(**request.dict())
        # Assuming single choice
        result = response.choices[0].message.content
        # parse JSON
        import json
        parsed = json.loads(result)
        return parsed

Dokumenttien analysointi

Analysoi ja tiivistä suuria määriä liiketoimintadokumentteja:

• Sopimusten tarkistus ja yhteenveto
• Raporttien automaattinen luonti
• Tiedon poiminta strukturoimattomasta tekstistä

Älykkäät suositukset

Rakenna personoituja suositusjärjestelmiä:

• Tuotesuositukset verkkokauppoihin
• Sisältösuositukset mediaalustoille
• Dynaaminen hinnoittelu

Yhteenveto

Azure AI Foundry on kattava ratkaisu yrityksille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä liiketoiminnassaan. Se yhdistää tehokkaita työkaluja, yritysluokan turvallisuuden ja helppokäyttöisen kehitysympäristön.

Aloita tekoälymatka Azure AI Foundryn kanssa ja vie liiketoimintasi uudelle tasolle automaation ja älyn avulla.