Negli ultimi anni Microsoft ha deciso di investire in maniera significativa nel campo dell’intelligenza artificiale per ampliare le funzionalità delle sue applicazioni e piattaforme e la collaborazione col titano dell’IA OpenAI ha aperto le porte degli ecosistemi digitali Microsoft al futuro del panorama tecnologico. Azure OpenAI rappresenta la sinergia tra la piattaforma cloud leader di Microsoft, Azure, e le tecnologie di intelligenza artificiale avanzata sviluppate da OpenAI. In questo articolo ci dedicheremo a esplorare più da vicino il suo funzionamento, la tecnologia con cui opera, come funzionano le sue API e in conclusione un assaggio delle sue applicazioni pratiche.
Nel 2019, Microsoft ha annunciato una partnership strategica con il titano della ricerca sul campo dell’intelligenza artificiale OpenAI, investendo la notevole cifra di 1 miliardo di dollari nell’organizzazione rendendo di fatto la casa di Redmond uno dei suoi partner più importanti.
La fruttuosa partnership tra i due colossi ha portato, tra le altre cose, allo sviluppo di Azure OpenAI, un servizio che permette alle aziende di accedere alle tecnologie di AI di OpenAI attraverso l'ecosistema di Microsoft Azure.
La collaborazione ha visto l'introduzione di modelli di linguaggio avanzati come GPT-4 su Azure, permettendo agli sviluppatori di creare applicazioni in grado di comprendere e generare testo simile a quello umano. Questo ha aperto la porta a numerosi casi d'uso per l’implementazione in ambito lavorativo e aziendale: dalla generazione automatica di contenuti alla traduzione linguistica in tempo reale, dall'analisi dei sentimenti alla creazione di chatbot avanzati.
L'integrazione delle tecnologie di OpenAI in Azure non solo ha accelerato l'adozione dell'intelligenza artificiale nelle imprese ma ha anche contribuito a definire nuovi standard per le applicazioni AI. Le aziende ora possono sfruttare funzionalità AI avanzate per trasformare i loro processi, migliorare la loro efficienza operativa e creare nuove opportunità di business sfruttando le potenzialità offerte dall’AI.
Quando si parla di AI, specialmente quando non si è familiari con l’argomento, si ha come l’impressione che questo tipo di tecnologie siano quasi al limite della magia e di difficile comprensione per i profani, ma non è assolutamente così. Vediamo quindi insieme un po’ più da vicino quali sono le componenti che muovono Azure Open AI e cerchiamo di capire meglio come funzionano.
Al cuore del servizio ci sono i modelli GPT (Generative Pre-trained Transformers), progettati per elaborare e generare testo in linguaggio naturale. Questi modelli utilizzano un'architettura di rete neurale di tipo Transformer, che si distingue per la sua capacità di gestire ampie sequenze di testo attraverso meccanismi di attenzione.
Questi meccanismi consentono al modello di concentrarsi su parti specifiche del testo, migliorando significativamente la comprensione contestuale e la qualità della generazione del linguaggio. GPT-4, uno dei più noti tra questi modelli, è pre-addestrato su enormi quantità di dati testuali e può essere ulteriormente addestrato su dataset specifici per adattarsi a compiti più particolari.
Un'altra feature importante al centro di Azure OpenAI è la possibilità di utilizzare le funzionalità messe a disposizione da GPT-4 per comprendere e generare codice. Il modello può tradurre istruzioni in linguaggio naturale in codice eseguibile, supportando numerosi linguaggi di programmazione. Questa capacità lo rende uno strumento potente per l'automazione della codifica e l'assistenza nello sviluppo software, permettendo di creare soluzioni complesse con input umani minimi.
Microsoft Azure fornisce a questi modelli l'infrastruttura sottostante che rende possibile la loro implementazione e esecuzione. Il servizio gestisce le richieste AI attraverso un bilanciamento del carico intelligente e l'ottimizzazione delle risorse, assicurando che le query vengano elaborate in modo efficiente e con bassa latenza. Le tecniche di caching sono utilizzate per migliorare ulteriormente le prestazioni e ridurre il tempo di risposta per richieste ripetitive e in più la piattaforma offre strumenti avanzati di monitoraggio e analisi per tracciare le prestazioni dei modelli, l'utilizzo delle risorse e l'efficienza operativa.
Azure Monitor e Application Insights forniscono metriche dettagliate e analisi per comprendere l'uso e l'impatto delle implementazioni AI, facilitando la continua ottimizzazione delle operazioni AI. Questo monitoraggio continuo è essenziale per identificare e risolvere i colli di bottiglia, mantenendo così le applicazioni AI sempre performanti e affidabili.
Azure offre robusti meccanismi di sicurezza, tra cui l'autenticazione a più fattori e la crittografia dei dati, garantendo che le implementazioni siano sicure e conformi alle normative internazionali come GDPR e HIPAA.
Infine, Azure OpenAI si integra anche con servizi come Azure Machine Learning, che offre strumenti per creare e gestire pipeline di machine learning end-to-end. Questo consente una gestione fluida del processo, dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello, semplificando enormemente l'implementazione di soluzioni AI complesse.
Abbiamo creato il team Infra&Security, verticale sul cloud Azure, per rispondere alle esigenze dei clienti che ci coinvolgono nelle decisioni tecniche e strategiche. Oltre a configurare e gestire il loro tenant, ci occupiamo di:
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Azure OpenAI si integra senza soluzione di continuità con altri servizi cognitivi di Microsoft Azure, creando un ecosistema completo di capacità AI utili in ogni scenario e situazione. Le API di Azure OpenAI consentono agli sviluppatori di integrare facilmente le funzionalità dei modelli GPT e Codex nelle loro applicazioni attraverso endpoint RESTful. Questi endpoint possono essere utilizzati per inviare richieste di completamento, traduzione o generazione di testo e codice, rendendo l'intelligenza artificiale accessibile e facilmente implementabile.
La personalizzazione dei modelli tramite il fine-tuning è un'altra caratteristica delle API di Azure OpenAI che permette alle aziende di adattare i modelli generici alle proprie specifiche esigenze. Questo è particolarmente utile per compiti che richiedono una comprensione profonda più specifica di domini particolari, come il supporto clienti personalizzato o la generazione di contenuti specifici.
Tuttavia è una soluzione a cui difficilmente si arriva e si preferisce di solito l'utilizzo del pattern RAG (Retrieval-Augmented Generation) che permette ad Azure OpenAI di lavorare efficacemente con documenti per cui non è stato addestrato specificamente.
In pratica, quando si presenta una richiesta che richiede conoscenze specifiche non direttamente presenti nel modello addestrato, il sistema RAG recupera informazioni pertinenti da una base di dati o un corpus di documenti esterni. Questi documenti recuperati sono quindi utilizzati come contesto aggiuntivo per il modello GPT-4, che può elaborare e generare risposte basate sia sulla sua conoscenza pregressa sia sulle informazioni aggiuntive recuperate. Questa è una soluzione molto più comune e semplice rispetto al fine-tuning ed è utilizzata nella maggioranza dei casi.
Andiamo adesso a vedere più nel dettaglio il funzionamento tecnico di queste API, partendo dalla struttura delle richieste, passando per la gestione delle risposte, fino ad arrivare agli aspetti di sicurezza e scalabilità.
Le richieste alle API di Azure OpenAI seguono il formato standard delle richieste REST, con payload JSON che specificano i parametri dell'interazione desiderata con il modello AI. In parole povere queste API permettono agli sviluppatori di integrare facilmente funzionalità AI avanzate nelle loro applicazioni tramite semplici chiamate HTTP.
La sintassi delle richieste è progettata per essere intuitiva, ma al tempo stesso sufficientemente flessibile da consentire una personalizzazione approfondita delle operazioni AI. Vediamone un piccolo esempio:
POST https://<endpoint>.openai.azure.com/openai/deployments/
<deployment-id>/completions?api-version=2023-03-15-preview
-H "Content-Type: application/json" \
-H "api-key: YOUR_API_KEY" \
-d "{
"prompt": "Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'",
"max_tokens": 50,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.95,
"n": 1,
"stream": false
} ”
In questo caso, <endpoint> rappresenta l'URL dell'istanza dell'API Azure, mentre <deployment-id> è l'identificatore del modello specifico che si desidera utilizzare. I parametri come max_tokens, temperature e top_p permettono di configurare l'output del modello in termini di lunghezza, creatività e probabilità delle risposte. YOUR_API_KEY sarà la chiave generata dalla risorsa di Azure OpenAI per potersi autenticare e effettuare richieste.
Quando una richiesta viene inviata alle API di Azure OpenAI, segue un flusso di elaborazione che coinvolge diversi passaggi chiave che andiamo adesso ad analizzare:
Le API di Azure OpenAI sono protette tramite meccanismi di autenticazione che utilizzano i protocolli OAuth2.0 e Azure AD per controllare l'accesso. Ogni chiamata all'API richiede un token di accesso valido, ottenuto attraverso l'autenticazione con un account Azure. Questo token è incluso nelle intestazioni HTTP delle richieste come Authorization: Bearer <token>.
Azure supporta anche l'utilizzo di chiavi API come metodo di autenticazione alternativo, fornendo un modo semplice per integrare le API in applicazioni che non supportano OAuth2.0. Queste chiavi API devono essere mantenute sicure e possono essere gestite tramite il portale di Azure, dove è possibile generare e revocare chiavi come e quando questo risulti necessario.
Per garantire la visibilità e la gestione continua delle operazioni, Azure OpenAI fornisce strumenti avanzati di monitoraggio. Azure Monitor offre metriche in tempo reale e analisi dettagliate sull'uso delle API, la latenza delle risposte e l'utilizzo dei token. Questi strumenti consentono agli sviluppatori di monitorare le prestazioni delle loro applicazioni, identificare colli di bottiglia e ottimizzare l'uso delle risorse.
Le funzionalità di logging dettagliato permettono di tracciare ogni chiamata API, registrando informazioni cruciali come l'ID della richiesta, i parametri inviati e le risposte generate. Questo livello di dettaglio è fondamentale per il debugging e l'ottimizzazione delle applicazioni, offrendo una visione completa di come le API vengono utilizzate e performano in ambienti di produzione.
Adesso che abbiamo un’idea più chiara di cosa c’è sotto il cofano e di come opera, prendiamoci un momento per esplorare gli aspetti più pratici dell’utilizzo di Azure OpenAI e vediamo insieme qualche esempio dettagliato di come e in che contesti aziende di ogni settore possono sfruttare le funzionalità uniche del servizio per raggiungere i loro obbiettivi e soddisfare le loro necessità.
Una delle applicazioni più immediate di Azure OpenAI consiste nella creazione di chatbot avanzati per il supporto clienti. Utilizzando modelli come GPT-4, le aziende possono sviluppare assistenti virtuali in grado di comprendere e rispondere alle richieste dei clienti con un livello di comprensione, articolazione e precisione vicino a quello umano.
Per esempio, un'azienda di e-commerce può implementare un chatbot che non solo risponde alle domande frequenti sui prodotti, ma che può anche guidare i clienti attraverso processi di restituzione complessi, suggerire prodotti basati su preferenze personali e persino gestire transazioni di pagamento in maniera automatica. Questa capacità di comprendere il linguaggio naturale riduce drasticamente il tempo di attesa per i clienti e migliora la loro esperienza complessiva.
Le aziende che gestiscono grandi volumi di documenti, come contratti legali o documenti finanziari, possono beneficiare enormemente dall'uso di Azure OpenAI per l'analisi automatizzata dei documenti. Utilizzando modelli di linguaggio avanzati, è possibile estrarre informazioni chiave, come clausole contrattuali o dati finanziari, senza la necessità di una estenuante revisione manuale estensiva.
Si può prendere ad esempio lo scenario di una società di servizi finanziari che utilizza Azure OpenAI per analizzare rapidamente i report trimestrali di centinaia di aziende, identificando rischi finanziari o opportunità di investimento. Questa analisi automatizzata consente ai team di concentrarsi su decisioni strategiche piuttosto che su attività di routine, migliorando la velocità e la qualità del processo decisionale.
Nel campo del marketing, Azure OpenAI può trasformare il modo in cui vengono creati e distribuiti i contenuti. I modelli di generazione del linguaggio possono essere utilizzati per scrivere contenuto, creare descrizioni di prodotti e persino sviluppare campagne di email marketing personalizzate.
Prendiamo l’esempio di un'azienda di moda. Questa potrebbe utilizzare Azure OpenAI per generare descrizioni di nuovi prodotti basate sulle ultime tendenze e sul feedback dei clienti e automatizzare la personalizzazione delle campagne di email marketing, scrivendo messaggi unici che risuonano con i diversi segmenti di pubblico.
Questa capacità di produrre contenuti su larga scala, ma con un tocco personale, è diventata oramai cruciale in un mondo in cui l'attenzione dei consumatori consumatore è sempre più difficile da catturare.
Per le aziende nel settore tech, Azure OpenAI offre potenti strumenti per l'assistenza alla programmazione. Con le funzionalità del modello GPT-4, le aziende possono automatizzare la scrittura di codice, migliorare la documentazione e facilitare il debugging.
Una software house che utilizza Azure OpenAI può adoperarlo per assistere i propri sviluppatori nella generazione di codice boilerplate o nella traduzione di specifiche di prodotto in prototipi funzionali. Il modello può suggerire snippet di codice, spiegare funzioni complesse o trovare bug nel codice esistente, accelerando significativamente il ciclo di sviluppo. Questo non solo aumenta la produttività degli sviluppatori, ma riduce anche il tempo di commercializzazione di nuovi prodotti.
Nel settore dei servizi digitali, come le piattaforme di streaming o i social network, Azure OpenAI può essere utilizzato per personalizzare in modo più sofisticato e sottile l'esperienza utente. Attraverso l'analisi del comportamento dell'utente e delle preferenze, i modelli AI possono suggerire contenuti altamente rilevanti o personalizzare le sue interazioni sulla piattaforma.
Ad esempio, una piattaforma di streaming musicale potrebbe utilizzare Azure OpenAI per analizzare i dati di ascolto e generare playlist personalizzate, fornire raccomandazioni basate sulle preferenze di genere e umore, e persino suggerire nuovi artisti in base ai gusti musicali degli utenti. Questo livello di personalizzazione non solo migliora l'engagement dell'utente, ma crea anche nuove opportunità per conquistarne la fedeltà e renderlo un utilizzatore fisso della piattaforma.
In settori regolamentati come la finanza o la sanità, la conformità alle normative e la gestione del rischio sono elementi essenziali a cui è obbligatorio prestare la giusta attenzione. Azure OpenAI può aiutare le aziende a monitorare e gestire i rischi in modo più efficace attraverso l'automazione delle analisi dei dati e la generazione di report conformi.
Prendiamo in considerazione l’esempio di un istituto bancario che potrebbe utilizzare i modelli AI per analizzare automaticamente transazioni finanziarie alla ricerca di attività sospette o per garantire che tutte le comunicazioni interne ed esterne siano conformi alle normative in vigore. Questa capacità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale consente alle aziende di identificare rapidamente potenziali rischi e di prendere misure correttive prima che si trasformino in problemi più seri che possono danneggiare l’operatività e la reputazione della compagnia.
Per concludere il nostro discorso non possiamo quindi che sottolineare ancora come Azure OpenAI rappresenti un punto di svolta nell'integrazione tra cloud computing e intelligenza artificiale avanzata. Con le sue potenti API, la scalabilità e la sicurezza di Microsoft Azure, e la sofisticata tecnologia di OpenAI, questo servizio offre alle aziende un'ampia gamma di soluzioni per trasformare i loro processi operativi e decisionali in maniera radicale.
La combinazione delle tecnologie all'avanguardia di Azure e OpenAI promette di portare nuove opportunità e miglioramenti significativi in ogni tipologia di settore e, che si tratti di migliorare l'efficienza attraverso l’automazione di processi complessi, o di sfruttare la comprensione del linguaggio naturale per ottimizzare la gestione delle informazioni, Azure OpenAI fornisce alle compagnie che desiderano sfruttarne le potenzialità gli strumenti necessari per affrontare ogni genere di scenario con celerità e precisione.
Non resta quindi che invitarvi a dare un’occhiata allo strumento messo a disposizione da Microsoft per stimare i costi specifici per la propria azienda in base ad area geografica, valuta utilizzata e tempo d’impiego di ognuno dei servizi offerti e trovare la soluzione d’impiego più adatta per il proprio business.
Azure OpenAI è un servizio che integra modelli avanzati di intelligenza artificiale di OpenAI, come GPT-4, nella piattaforma cloud di Microsoft Azure, consentendo alle aziende di sfruttare potenti strumenti di AI per attività come la generazione di testo e la scrittura di codice.
Le API di Azure OpenAI permettono agli sviluppatori di interagire con modelli di AI tramite endpoint RESTful, abilitando funzioni come il completamento del testo e la traduzione. Le API supportano la personalizzazione attraverso parametri e l'accesso sicuro tramite chiavi API o OAuth2.0.
Azure OpenAI è utilizzato per applicazioni come chatbot per l'assistenza clienti, analisi di documenti, marketing personalizzato e assistenza nella programmazione, migliorando l'efficienza operativa e l'interazione con i clienti.
Azure OpenAI protegge le sue API con autenticazione a più fattori, crittografia dei dati e protocolli OAuth2.0, assicurando la conformità a normative come GDPR e HIPAA.
Le aziende traggono vantaggio da Azure OpenAI attraverso funzionalità avanzate di AI integrate nelle loro operazioni, migliorando l'efficienza, il processo decisionale e l'esperienza utente in settori come finanza, sanità e servizi digitali.
Il team Modern Apps è specializzato nello sviluppo e nell'integrazione all'interno dell'intero ecosistema Microsoft 365. Progettiamo applicazioni native per le piattaforme Microsoft ed Azure e implementiamo processi aziendali che si integrano e massimizzano l'investimento aziendale effettuato con Microsoft 365.
