Azure-KI-Lösungen planen und verwalten
- Die passenden Foundry-Dienste für generative KI und Agents auswählen
- KI-Lösungen in Foundry aufsetzen: Infrastruktur, Deployment-Optionen, Anbindung an CI/CD
- Betrieb und Absicherung: Kontingente, Skalierung, Rate Limits, Kosten, Managed Identity, Private Networking, Betrieb ohne Schlüssel
- Qualität überwachen: Drift und Grounding-Güte im Blick behalten
- Responsible AI umsetzen: Safety Filter, Guardrails, Evaluatoren, Trace Logging, Governance für Agents
Generative und agentische Lösungen umsetzen
- Generative Anwendungen mit Foundry bauen: RAG, werkzeuggestützte Abläufe, Evaluation, Foundry SDKs
- Agents entwickeln: Rollen und Tool-Schemas, Function Calling, Conversation Memory
- Multi-Agent-Orchestrierung, Freigabe-Workflows und Monitoring
- Optimieren und operationalisieren: Prompt Engineering, Self-Critique-Schleifen, Tracing, Token- und Latenzanalyse, Multi-Modell-Orchestrierung
Computer-Vision-Lösungen
- Bild- und Videogenerierung: Inpainting, maskenbasierte Bearbeitung, Video-Editing
- Multimodale Verstehens-Workflows: Bildbeschreibung, visuelles Frage-Antwort, Alt-Text, Objekterkennung
- Responsible AI für multimodale Inhalte: unsichere Inhalte, indirekte Prompt Injection über Bildtext, Watermarking und Markenrichtlinien
Textanalyse und Sprache
- Textanalyse mit Sprachmodellen: Entitäten, Themen, strukturiertes JSON, Stimmung und Tonalität
- Übersetzung mit Azure Translator, Anpassung an die eigene Fachdomäne
- Sprachlösungen: Spracherkennung und Sprachsynthese für agentische Dialoge, Custom Speech, multimodales Audio-Reasoning
Informationsextraktion
- Retrieval- und Grounding-Pipelines: Ingestion, Indexierung, semantische, hybride und Vektor-Suche
- Anreicherung über Skills, OCR-gestütztes RAG, Anbindung an Agent-Tools
- Inhalte aus Dokumenten extrahieren: OCR, Layout- und Feldextraktion, Content Understanding, strukturierte und Markdown-Analyzer
