Arize AI ha presentato una più stretta collaborazione con Microsoft e una serie di nuove integrazioni alla conferenza Microsoft Ignite. Questi aggiornamenti arrivano in un momento cruciale per l’adozione da parte delle imprese dell’intelligenza artificiale generativa. Sebbene la maggior parte delle aziende stia pianificando implementazioni di produzione di LLM, più della metà cita ancora questioni come la privacy dei dati e la difficoltà di identificare i problemi (ovvero l’accuratezza delle risposte) come ostacoli che impediscono loro di passare dal prototipo a un’implementazione di successo nel mondo reale.
Le funzionalità cloud e AI avanzate di Azure AI, insieme alla piattaforma profondamente integrata di Arize, aiutano i team aziendali, tra cui compagnie aeree, società di servizi finanziari, rivenditori e aziende tecnologiche Fortune 500, a superare questi ostacoli. Con Arize integrato direttamente in Azure AI Studio e disponibile in Azure Marketplace, i team AI aziendali possono avviare facilmente gli strumenti essenziali di valutazione e osservabilità LLM di Arize mantenendo i dati in Azure. Oltre a questa facile integrazione, la piattaforma Arize dispone di diversi nuovi punti di integrazione con Azure.
Eccone alcuni: Galleria di modelli di app Azure AI: gli sviluppatori di Azure ora hanno accesso a modelli Arize predefiniti per monitorare modelli e applicazioni LLM, risolvere problemi di estrazione ed esecuzione degli strumenti e migliorare la pipeline RAG, il tutto in una raccolta regolarmente testata e utilizzato da migliaia di sviluppatori in tutto il mondo, con sicurezza integrata inclusa l’autenticazione senza chiave per ridurre il rischio di perdite di chiavi API. Integrazioni native di Azure: annunciate in anteprima privata, gli sviluppatori ora hanno un’esperienza di sviluppo integrata nel portale di Azure, SDK e CLI per Arize AI con gestione delle identità integrata e fatturazione trasparente. Catalogo dei modelli di Azure AI: il catalogo dei modelli di Azure AI offre diverse API di inferenza a pagamento tramite Models-as-a-Service (MaaS); L’integrazione di Arize con Azure MaaS consente ai team di valutare oggettivamente i sistemi LLM e tracciare problemi complessi.
