Tutorial: Implantar um aplicativo Web do Enterprise Chat

Neste artigo, você implantará um aplicativo Web do Enterprise Chat que usa seus próprios dados com um modelo de linguagem grande no Estúdio de IA.

Sua fonte de dados é usada para ajudar a aterrar o modelo com dados específicos. Aterramento significa que o modelo usa seus dados para ajudá-lo a entender o contexto de sua pergunta. Você não está alterando o próprio modelo implantado. Seus dados são armazenados separadamente e com segurança na fonte de dados original

Siga as etapas neste tutorial são:

1. Implantar e testar um modelo de chat sem seus dados.
2. Adicionar seus dados.
3. Testar o modelo com seus dados.
4. Implante seu aplicativo Web.

Pré-requisitos

• Uma assinatura do Azure – Crie uma gratuitamente.

• Um hub do Estúdio de IA, um projeto e um modelo de chat do OpenAI do Azure implantado. Conclua o início rápido do playground do Estúdio de IA para criar esses recursos, caso ainda não tenha feito isso.

• Uma conexão de serviço de Pesquisa de IA do Azure para indexar os dados de produto de exemplo.

• Você vai precisar de uma cópia local dos dados do produto. O repositório Azure-Samples/rag-data-openai-python-promptflow no GitHub contém as informações da amostra de produto de varejo que são relevantes para o cenário desse tutorial. Especificamente, o product_info_11.md contém informações sobre os sapatos de caminhada TrailWalker relevantes para este exemplo de tutorial. Baixe o exemplo de dados do produto de varejo da Contoso Trek em um arquivo ZIP no seu computador local.

• Você precisa ter o provedor de recursos Microsoft.Web registrado na assinatura selecionada para poder implantar em um aplicativo Web.

Adicione seus dados e tente o modelo de chat novamente

No início rápido do playground do Estúdio de IA (esse é um pré-requisito para este tutorial), você pode observar como seu modelo responde sem seus dados. Agora, adicione seus dados ao modelo para ajudá-lo a responder perguntas sobre seus produtos.

Para concluir esta seção, você precisa de uma cópia local dos dados do produto. O repositório Azure-Samples/rag-data-openai-python-promptflow no GitHub contém as informações da amostra de produto de varejo que são relevantes para o cenário desse tutorial. Especificamente, o product_info_11.md contém informações sobre os sapatos de caminhada TrailWalker relevantes para este exemplo de tutorial. Baixe o exemplo de dados do produto de varejo da Contoso Trek em um arquivo ZIP no seu computador local.

Siga estas etapas para adicionar seus dados ao playground do chat para ajudar o assistente a responder perguntas sobre seus produtos. Você não está alterando o próprio modelo implantado. Seus dados são armazenados separadamente e com segurança em sua assinatura do Azure.

1. Acesse seu projeto no Estúdio de IA do Azure.

2. Selecione Playgrounds>Chat no painel do lado esquerdo.

3. Selecione o modelo de chat implantado na lista suspensa Implantação.

   

4. No lado esquerdo do playground do chat, selecione Adicionar seus dados>+ Adicionar uma nova fonte de dados.

   

5. No menu suspenso Fonte de dados, selecione Carregar arquivos.

   

6. Selecione Carregar>Carregar arquivos para procurar seus arquivos locais.

7. Selecione os arquivos que você deseja carregar. Selecione os arquivos de informações do produto que você baixou ou criou anteriormente. Adicione todos os arquivos agora. Você não poderá adicionar mais arquivos mais tarde na mesma sessão do playground.

8. Selecione Carregar para carregar o arquivo em sua conta de armazenamento de Blobs do Azure. Em seguida, selecione Avançar.

   

9. Selecione um serviço da Pesquisa de IA do Azure. Neste exemplo, selecionamos Conectar outros recursos da Pesquisa de IA do Azure no menu suspenso Selecionar serviço de Pesquisa de IA do Azure. Se você não tiver um recurso de pesquisa, poderá criar um selecionando Criar um novo recurso de Pesquisa de IA do Azure. Em seguida, retorne a esta etapa para se conectar e selecioná-la.

   

10. Procure seu serviço da Pesquisa de IA do Azure e selecione Adicionar conexão.

    

11. Para o Nome do índice, insira product-info e selecione Avançar.

12. Na página Configurações de pesquisa, em Configurações de vetor, desmarque a caixa de seleção Adicionar busca em vetores a esse recurso de pesquisa. Essa configuração ajuda a determinar como o modelo responde às solicitações. Em seguida, selecione Avançar.

    Observação

    Se você adicionar busca em vetores, mais opções estarão disponíveis aqui, com um custo adicional.

13. Revise suas configurações e selecione Criar.

14. No playground, você pode ver que a ingestão de dados está em andamento. Esse processo pode levar vários minutos. Antes de continuar, aguarde até ver a fonte de dados e o nome do índice no lugar do status.

    

15. Agora você pode conversar com o modelo fazendo a mesma pergunta de antes ("Quanto custam os sapatos de caminhada TrailWalker"), e desta vez ele usa informações de seus dados para construir a resposta. Você pode expandir o botão de referências para ver os dados que foram usados.

Implantar o aplicativo Web

Quando estiver satisfeito com a experiência no Estúdio de IA do Azure, você poderá implantar o modelo como um aplicativo Web autônomo.

Encontre o seu Grupo de Recursos no portal do Azure

Neste tutorial, seu aplicativo Web é implantado no mesmo grupo de recursos que o hub do Estúdio de IA. Posteriormente, você configurará a autenticação para o aplicativo Web no portal do Azure.

Siga estas etapas para navegar do Estúdio de IA do Azure até seu grupo de recursos no portal do Azure:

1. Acesse seu projeto no Estúdio de IA do Azure. Em seguida, selecione Configurações no painel esquerdo.

2. Selecione o nome do grupo de recursos para abri-lo no portal do Azure. Neste exemplo, o grupo de recursos é nomeado rg-contoso.

   

3. Agora você deve estar no portal do Azure, exibindo o conteúdo do grupo de recursos em que implantou o hub. Mantenha esta página aberta em uma guia do navegador. Você voltará a ele mais tarde.

Implantar o aplicativo Web

A publicação cria um Serviço de Aplicativo do Azure na sua assinatura. Isso pode acarretar custos, dependendo do plano de preços que você selecionar. Quando terminar de usar o aplicativo, você poderá excluí-lo do portal do Azure.

Para implantar o aplicativo Web:

1. Conclua as etapas na seção anterior para adicionar seus dados ao playground.

   Observação

   Você pode implantar um aplicativo Web com ou sem seus próprios dados, mas pelo menos precisa de um modelo implantado, conforme descrito no Início rápido do playground do Estúdio de IA.

2. Selecione Implantar em um aplicativo Web.

   

3. Na página Implantar em um aplicativo Web, insira os seguintes detalhes:

   • Nome: um nome exclusivo para seu aplicativo Web.
   • Assinatura: Sua assinatura do Azure.
   • Grupo de recursos: selecione um grupo de recursos no qual implantar o aplicativo Web. Você pode usar o mesmo grupo de recursos que o hub.
   • Local: selecione um local no qual implantar o aplicativo Web. Você pode usar o mesmo local que o hub.
   • Plano de preços: escolha um plano de preços para o aplicativo Web.
   • Habilitar o histórico de chat no aplicativo Web: para o tutorial, a caixa do histórico de chat não está selecionada. Se você habilitar o recurso, os usuários terão acesso às consultas e respostas anteriores individualmente. Para obter mais informações, consulte os comentários sobre o histórico de chat.

4. Selecione Implantar.

5. Aguarde até que o aplicativo seja implantado, o que pode levar alguns minutos.

   

6. Quando estiver pronto, o botão Iniciar estará habilitado na barra de ferramentas. Mas não inicie o aplicativo ainda e não feche a página Playground do chat – você retornará a ela mais tarde.

Configurar a autenticação de aplicativo Web

Por padrão, o aplicativo Web só poderá ser acessado por você. Neste tutorial, você adicionará autenticação para restringir o acesso ao aplicativo aos membros do locatário do Azure. Os usuários são solicitados a entrar com sua conta do Microsoft Entra para poder acessar seu aplicativo. Você pode seguir um processo semelhante para adicionar outro provedor de identidade, se preferir. O aplicativo não usa as informações de entrada do usuário de outra maneira além de verificar se ele é membro do seu locatário.

1. Retorne à guia do navegador que contém o portal do Azure (ou abra novamente o portal do Azure em uma nova guia do navegador) e exiba o conteúdo do grupo de recursos em que você implantou o hub e o aplicativo Web (talvez seja necessário atualizar a exibição do aplicativo Web).

2. Selecione o recurso do Serviço de Aplicativo na lista de recursos no grupo de recursos.

3. No menu esquerdo recolhível em Configurações, selecione Autenticação.

   

4. Adicione um provedor de identidade com as seguintes configurações:

   • Provedor de identidade: selecione a Microsoft como o provedor de identidade. As configurações padrão nessa página restringem o aplicativo apenas ao seu locatário, portanto, não será necessário alterar mais nada aqui.
   • Tipo de locatário: força de trabalho
   • Registro de aplicativo: criar um novo registro de aplicativo
   • Nome: o nome do serviço de aplicativo Web
   • Tipos de conta com suporte: locatário atual – locatário único
   • Restringir o acesso: requer autenticação
   • Solicitações não autenticadas: HTTP 302 Encontrado redirecionamento – recomendado para sites

Usar o aplicativo Web

Você está quase lá! Agora você pode testar o aplicativo Web.

1. Aguarde 10 minutos ou mais para que as configurações de autenticação entrem em vigor.

2. Retorne à guia do navegador que contém a página Playground do chat no Estúdio de IA do Azure.

3. Selecione Iniciar para iniciar o aplicativo Web implantado. Se solicitado, aceite a solicitação de permissões.

   Se as configurações de autenticação ainda não tiverem entrado em vigor, feche a guia do navegador do aplicativo Web e retorne ao playground do chat no Estúdio de IA do Azure. Então aguarde um pouco mais e tente novamente.

4. Em seu aplicativo Web, você pode fazer a mesma pergunta que antes ("Quanto custam os sapatos de caminhada do TrailWalker"), e desta vez ele usa informações de seus dados para construir a resposta. Você pode expandir o botão de referências para ver os dados que foram usados.

   

Limpar os recursos

Para evitar gerar custos desnecessários no Azure, exclua os recursos criados neste início rápido, caso eles não sejam mais necessários. Para gerenciar os recursos, use o portal do Azure.

Comentários

Histórico de chat

Com o recurso de histórico de chat, os usuários terão acesso às consultas e respostas anteriores individualmente.

Você pode habilitar o histórico de chat ao implantar o aplicativo Web. Marque a caixa de seleção Habilitar histórico de chat no aplicativo Web.

Depois de habilitar o histórico de chat, seus usuários poderão mostrá-lo e ocultá-lo no canto superior direito do aplicativo. Quando o histórico é mostrado, eles podem renomear ou excluir conversas. À medida que estiverem conectados no aplicativo, as conversas serão ordenadas automaticamente (da mais recente para a mais antiga) e nomeadas com base na primeira consulta da conversa.

Se você excluir o recurso do Cosmos DB, mas manter a opção de histórico do chat habilitada no estúdio, seus usuários serão notificados sobre um erro de conexão, mas poderão continuar usando o aplicativo Web sem acesso ao histórico de chat.

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