Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis

Plane sichere GenAI-Lösungen in Azure und setze die ersten produktionsnahen Use Cases um. Zu den Schwerpunkten gehören Azure OpenAI Service verstehen, Architektur für GenAI in Azure, Prompting, Tools und Orchestrierung, RAG-Grundlagen mit Azure-Diensten, Sicherheit, Compliance und Responsible AI und Von der Idee zur produktionsnahen Umsetzung.

Die Schulung richtet sich an Cloud- und Solution-Architektinnen und Cloud- und Solution-Architekten, IT-Sicherheitsverantwortliche und Governance-Teams, Entwicklerinnen und Entwickler, die GenAI in Azure integrieren und Data- und AI-Engineers, die RAG und Search aufbauen sowie alle, die Azure OpenAI Service verantwortungsvoll einführen und Architekturentscheidungen sicher treffen wollen.

Grundkenntnisse in Azure (Ressourcen, Resource Groups, Identitäten) sind hilfreich. Grundverständnis von APIs und Webanwendungen erleichtert die Praxisübungen.

Zu den Schwerpunkten gehören Azure OpenAI Service verstehen, Architektur für GenAI in Azure, Prompting, Tools und Orchestrierung, RAG-Grundlagen mit Azure-Diensten, Sicherheit, Compliance und Responsible AI und Von der Idee zur produktionsnahen Umsetzung.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu RAG-Grundlagen mit Azure-Diensten, Sicherheit, Compliance und Responsible AI und Von der Idee zur produktionsnahen Umsetzung geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die Azure OpenAI Service als Plattformkomponente verstehen und Architekturentscheidungen fundiert treffen wollen; Statt reiner Demo-Experimente arbeitest du dich entlang der typischen Projektfragen vor: Welche Modelle und Deployments passen zu meinem Szenario?; Wie plane ich Quotas, Regionen und Verfügbarkeit?; Und wie verhindere ich, dass ein Proof of Concept später an Security, Compliance oder Betrieb scheitert?; Du lernst die Kernkonzepte des Azure OpenAI Service inklusive Endpoint-Design, Kostenlogik und Lifecycle-Themen.

Ja. „RAG-Grundlagen mit Azure-Diensten“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Embeddings, Chunking, Retrieval-Strategien, Azure AI Search als Vektor- und Hybrid-Suche und Datenquellen, Indexing, Aktualisierungskonzepte.