Azure-OpenAI-demos
Azure OpenAI最新应用展示与性能测试指南
该项目汇集了Azure OpenAI最新的应用实例和模型性能测试，包括Neo4j集成、自动生成演示、GPT-4o和Phi-3 Vision等。涵盖了图像比较、车损协助、视频转文档生成、语音转写和摘要等多个领域，展示Azure OpenAI的多种强大功能。通过这些演示内容，用户可以了解如何有效地使用Azure OpenAI进行图像识别、文本生成和数据分析等多种实用工具的开发。
Azure-OpenAI-demos 项目介绍
Azure-OpenAI-demos 是一个旨在展示如何利用 Azure 和 OpenAI 技术实现各种应用场景的项目。此项目为开发者和研究人员提供了多样化的示例，以便他们能够理解并应用这些强大的工具来解决实际问题。以下是该项目的几个重要组件和最新更新。
Azure OpenAI Studio
Azure OpenAI Studio 是一个在线门户，帮助用户快速访问和启动 OpenAI 模型。用户可以在此平台上进行模型训练、评估和部署等操作。
近期新增功能
结构化输出与 GPT-4o
2024 年 9 月，引入了 GPT-4o 模型，支持 JSON 结构化输出。这一功能确保输出完全符合定义的输出格式，提高了 AI 应用程序在多种使用场景中的效率和准确性。
文档智能与图像分析
新的 RAG（研究性问答生成）功能结合了 Azure Document Intelligence 和 Azure OpenAI gpt-4o mini，实现了文档和图像的分析。这帮助用户从非结构化数据中提取有用信息，并以可视化方式呈现。
语义分块
语义分块功能能够将文本分割成具有完整语义的块，有助于在信息检索过程中保持信息的完整性，提高检索结果的准确性和上下文的关联性。
Azure OpenAI 批处理
Azure OpenAI Batch API 是为了高效处理大规模、高容量请求而设计的。这一 API 支持异步请求组处理，具有独立的配额，并且在成本和效率方面相较于标准处理具有显著优势。
其他更新与应用示例
该项目还不断更新多个新的功能和应用程序示例，如 Neo4j 与 Azure OpenAI 集成示例、OpenAI 模型基准测试、图像对比、视频内容翻译等。另外，还有针对特定行业的应用，如保险事故报告分析、时间序列分析与预测等。这些示例为用户提供了在不同环境中应用 Azure 和 OpenAI 技术的参考。
资源与学习 资料
Azure-OpenAI-demos 项目还提供了大量附加资源和学习材料，帮助用户更好地理解和应用这项技术。包括各类在线文档、模型使用说明、实际示例以及负责任人工智能的实践指南。
项目标的
Azure-OpenAI-demos 的最终目的是通过多样化的示例和应用，让更多人了解 Azure 和 OpenAI 的强大功能，并能够在自己的领域中创新应用这两者的结合，实现商业价值和社会价值双赢。
联系信息
该项目由微软的 Serge Retkowsky 领导，最新更新于 2024 年 9 月。有关更多信息和支持，用户可以通过项目主页上的相关链接访问更多详细内容。
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