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해결하는 문제

이 저장소는 Microsoft Foundry(Azure AI Foundry) 및 Azure OpenAI를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여주는 실용적이고 실습 중심의 Jupyter 노트북 모음을 제공합니다. 기본 모델 사용부터 고급 다중 에이전트 오케스트레이션, 이미지 및 비디오 생성, 문서 분석, AI 시스템 평가에 이르기까지 모든 것을 다루는 구체적이고 실행 가능한 예제의 필요성을 해결합니다. 흩어져 있는 문서를 검색하는 대신 개발자는 일반적이고 최첨단 시나리오에 대한 작동 코드를 한 곳에서 얻을 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 각 노트북이 특정 기능에 초점을 맞춘 Jupyter 노트북 세트로 구성됩니다. 노트북은 자체 포함되어 있으며 자체 Azure 환경에서 조정하고 실행할 수 있는 코드 샘플을 포함합니다. 데모는 GPT-4o 및 GPT-5와 같은 모델을 사용한 간단한 텍스트 생성부터 gpt-image-1 및 FLUX와 같은 도구를 사용한 이미지 생성, Azure AI Agent Service를 사용한 에이전트 구축(단일 에이전트, 다중 에이전트, Bing 검색 통합 및 MCP 연결 포함)에 이르기까지 광범위한 범위를 다룹니다. 또한 모델 미세 조정(예: 이미지 분류용 GPT-4o), Mistral을 사용한 문서 인텔리전스, 임베딩 기반 검색 및 RAG 패턴, 내장 및 사용자 지정 평가기를 사용한 AI 출력 평가를 위한 노트북도 포함합니다. 많은 노트북에는 Azure AI Foundry 포털에 대한 링크가 포함되어 있어 관리 환경에서 결과를 볼 수 있습니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 Microsoft의 Azure AI 생태계를 배우거나 엔터프라이즈급 AI 애플리케이션 구축을 위한 빠른 시작점이 필요한 개발자, 데이터 과학자 및 AI 실무자를 대상으로 합니다. Microsoft Foundry를 처음 접하거나 에이전트 워크플로, 다중 모달 생성 및 AI 관찰 가능성과 같은 고급 주제를 탐색하려는 사람들에게 특히 유용합니다. 데모는 교육 자료이자 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 코드 소스 역할을 합니다.

주요 특징

• 광범위한 범위: Azure OpenAI의 기본부터 Prompt Agents, MCP 및 모델 라우팅과 같은 고급 주제까지.
• 다중 모달 데모: gpt-image-1, gpt-image-2, FLUX, SORA(비디오) 및 오디오 생성으로 이미지 생성.
• 에이전트 시나리오: 단일 에이전트, 다중 에이전트 오케스트레이션, 함수 호출 및 사용자 지정 Bing 통합.
• RAG 및 검색: 간단한 파일 검색, Azure AI Search의 에이전트 검색 및 임베딩.
• 평가 및 추적: 내장 평가기, 사용자 지정 평가기 및 모델 추적을 사용하기 위한 노트북.
• 미세 조정 예제: 이미지 분류 및 시각적 질문 답변을 위한 GPT-4o 미세 조정.
• 문서 분석: PDF 파싱, 이력서 분석 및 Mistral 및 OCR을 사용한 문서 AI.
• 실용적인 애플리케이션: 팟캐스트 생성, PowerPoint 제작 및 텍스트-이모지 분류.