AX 아카데미

Azure A2A와의 엔터프라이즈 규모 에이전트 통신 설계

Azure A2A 프로토콜을 사용하여 엔터프라이즈 규모 에이전트 통신 아키텍처를 디자인합니다. 기능 기반 라우팅을 사용하여 에이전트 검색 레지스트리를 구현하고, 분산 에이전트 네트워크에서 공유 상태 관리를 디자인하고, 다중 테넌트 배포에 대한 컨텍스트 격리를 구성하고, 충돌 검색 및 해결 메커니즘을 빌드합니다.

고급 · 약 48분 · 공식 페이지 ↗

Azure AI Search를 사용하여 지식 마이닝 솔루션 만들기

Azure AI 검색을 사용하여 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾습니다.

중급 · 약 68분 · 공식 페이지 ↗

Azure AI 검색 및 Microsoft Foundry를 사용하여 고급 RAG 파이프라인 구현

Azure AI 검색 및 Microsoft Foundry를 사용하여 프로덕션 AI 에이전트에 대한 RAG(고급 검색 보강 생성) 파이프라인을 구현합니다. 하이브리드 검색 아키텍처를 설계하고, 재순위화 전략을 구현하고, 동적 지식 소스 라우팅을 구성하고, 청크 분할 전략 및 임베딩 전략을 최적화합니다.

고급 · 약 41분 · 공식 페이지 ↗

Azure AI 에이전트 개발

Microsoft Foundry 에이전트 서비스 및 Microsoft 에이전트 프레임워크를 사용하여 Azure AI 에이전트를 개발하는 방법을 알아봅니다. AI-3026

중급 · 약 642분 · 공식 페이지 ↗

AZURE AI 에이전트와 MCP 도구 통합

Azure AI 에이전트에 동적 도구 액세스를 사용하도록 설정합니다. MCP 호스팅 도구를 연결하고 에이전트 워크플로에 원활하게 통합하는 방법을 알아봅니다.

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Azure Bot Service 및 Bot Framework Composer 소개

Azure Bot Service 및 Bot Framework Composer 소개

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Azure Container Apps 동적 세션에서 AI 생성 코드를 안전하게 실행

Azure Container Apps 동적 세션을 사용하여 AI 생성 코드를 격리하고, 보안 세션 풀을 구성하고, 파일을 교환하고, 실행 실패를 처리하는 방법을 알아봅니다.

중급 · 약 84분 · 공식 페이지 ↗

Azure Content Understanding 클라이언트 애플리케이션 만들기

다중 모드 콘텐츠 분석 및 정보 추출을 위해 Azure Content Understanding API를 사용합니다.

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Azure Content Understanding을 사용하여 다중 모드 분석 솔루션 만들기

다중 모드 콘텐츠 분석 및 정보 추출에 Azure Content Understanding을 사용합니다.

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Azure Copilot 소개

Azure Copilot, 작동 방식 및 이 AI 기반 도구가 Azure 앱 및 인프라를 관리하는 데 적합한지 여부를 결정하는 방법을 알아봅니다.

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Azure Cosmos DB for NoSQL을 사용하여 RAG 애플리케이션 빌드

NoSQL용 Azure Cosmos DB에서 검색 증강 생성(RAG) 루프를 수행합니다. 즉, 검색을 위한 콘텐츠를 준비하고, 생성된 답변의 근거를 마련하고 출처를 인용하며, 증거와 지시 사이의 경계를 유지하고, 다중 턴 및 다단계 질문을 위한 파이프라인을 오케스트레이션합니다.

고급 · 약 100분 · 공식 페이지 ↗

Azure Cosmos DB 데이터베이스 솔루션 디자인 및 개발

Azure Cosmos DB for NoSQL에서 애플리케이션 빌드: 처리량 및 일관성 구성, SDK와 연결, 데이터 쿼리, 분할 전략 디자인, 변경 피드 처리 및 AI 지원 개발 도구 사용

중급 · 약 753분 · 공식 페이지 ↗

Azure Cosmos DB 사용하여 다중 에이전트 메모리 아키텍처 디자인

Azure Cosmos DB 사용하여 프로덕션 AI 시스템에 대한 다중 에이전트 메모리 아키텍처를 디자인합니다. 벡터 스토리지를 사용하여 의미 체계 메모리를 구현하고, 컨텍스트 창 최적화 전략을 구성하고, 메모리 만료 및 정리 정책을 설계하고, 회수된 기록을 기반으로 컨텍스트 인식 에이전트 동작을 빌드합니다.

고급 · 약 53분 · 공식 페이지 ↗

Azure Cosmos DB 에이전트 메모리 저장소 디자인 및 구현

Azure Cosmos DB for NoSQL의 내구성 있는 에이전트 메모리 설계: 대화 상태를 장기 메모리와 분리하고, 대화 턴을 의미 기반으로 검색 가능한 사실로 정제하고, 컨텍스트 창 크기를 계획하고, 보존, 조정 및 지우기 정책을 설정합니다.

중급 · 약 107분 · 공식 페이지 ↗

Azure Cosmos DB를 사용하여 생성 AI 애플리케이션 빌드

Python 및 Azure Cosmos DB for NoSQL을 사용하여 고급 생성 AI 애플리케이션을 빌드합니다.

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Azure Cosmos DB를 사용하여 쿼리 실행 및 생성 AI 애플리케이션 빌드

Azure Cosmos DB를 사용하여 쿼리 실행 및 생성 AI 애플리케이션 빌드

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Azure Cosmos DB를 위한 AI 지원 개발 도구 구현

AI 도우미를 모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 사용해 Azure Cosmos DB에 연결하고, 에이전트 도구 키트를 사용하여 지속성 메모리 및 다단계 검색을 추가하고, 시나리오에 적합한 도구를 선택합니다.

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Azure Cosmos DB에 AI 및 분석 기능 구현

Azure Cosmos DB for NoSQL에서 전체 텍스트, 벡터 및 하이브리드 검색, 검색 튜닝, 검색 증강 생성, 지속형 에이전트 메모리 및 Microsoft Fabric 미러링을 사용한 ETL 없는 운영 분석 등 AI 및 분석 기능을 구축하세요.

중급 · 약 506분 · 공식 페이지 ↗

Azure Database for PostgreSQL에서 벡터 검색 최적화

pgvector 구성을 조정하고, 벡터 인덱스를 선택하고, 효율적인 데이터 레이아웃을 디자인하고, 고성능 AI 워크로드를 위해 Azure Database for PostgreSQL의 크기를 조정합니다.

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Azure Database for PostgreSQL에서 생성형 AI 시작

Azure Database for PostgreSQL에서 생성 AI를 사용합니다.

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Azure Database for PostgreSQL에서 유추하기 위해 Azure Machine Learning을 사용합니다.

Azure Database for PostgreSQL에서 추론에 Azure Machine Learning을 사용하는 방법을 알아봅니다.

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Azure Database for PostgreSQL에서 의미 체계 검색 사용

Azure Database for PostgreSQL에서 의미 체계 검색을 사용하도록 설정하는 방법을 알아봅니다.

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Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 솔루션 개발

RAG 파이프라인 및 의미 체계 검색을 위한 pgvector를 사용한 벡터 검색을 포함하여 Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 솔루션을 개발하는 방법을 알아봅니다.

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Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 앱 빌드

Azure Database for PostgreSQL을 사용하여 AI 앱을 빌드합니다. (AI-3019)

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