Si desea descubrir cómo crear soluciones inteligentes, escalables y seguras con la potencia de Azure OpenAI Service, ha llegado al libro indicado. En esta guía práctica y detallada, el arquitecto de IA Adrián González Sánchez le muestra paso a paso cómo aprovechar modelos avanzados de inteligencia artificial generativa, como GPT-5 y GPT-o4, integrados en la plataforma Microsoft Azure.
Gracias a esta lectura, aprenderá a configurar recursos de Microsoft Azure, diseñar arquitecturas end-to-end, trabajar con API, planear el coste y el consumo de modelos, gestionar la privacidad y seguridad de los datos y optimizar el rendimiento. También explorará casos de uso reales y estrategias de implementación que le permitirán aplicar los modelos de Azure OpenAI Service con eficacia en distintos contextos empresariales.
Repleto de ejemplos, buenas prácticas y consejos de expertos del sector, este libro es una herramienta imprescindible para desarrolladores, arquitectos de software, científicos de datos, ingenieros de IA y responsables de producto que buscan llevar la inteligencia artificial generativa a un nuevo nivel.
Con este libro logrará:
•Desarrollar aplicaciones nativas en la nube con Azure OpenAI Service
•Implementar, personalizar e integrar Azure OpenAI Service dentro de sus aplicaciones
•Personalizar grandes modelos de lenguaje y orquestar la IA con los datos y las bases de conocimiento de la empresa
•Usar roadmaps avanzadas para planificar sus proyectos de IA generativa
•Estimar costes y preparar las implantaciones de IA generativa en entornos corporativos
Sin duda, esta es la guía esencial para transformar el potencial de la inteligencia artificial generativa en soluciones concretas, eficaces y listas para escalar en el entorno empresarial.
Contenido
Prefacio
Introducción
1. Introducción a la IA generativa y al servicio Azure OpenAI
– ¿Qué es la inteligencia artificial?
– Nivel actual de adopción de la IA
– Las múltiples tecnologías de la IA
– Casos típicos de uso de la IA
– Tipos de enfoques de aprendizaje de la IA
– Acerca de la IA generativa
– Capacidades principales de la IA generativa
– Actores relevantes de la industria
– El papel clave de los modelos fundacionales
– El camino hacia la inteligencia artificial general
– Microsoft, OpenAI y Azure OpenAI Service
– El auge de los copilotos con inteligencia artificial
– Capacidades y casos de uso del servicio Azure OpenAI
– Los tokens LLM como nueva unidad de medida
– Conclusión
2. Diseño de arquitecturas nativas de la nube para la IA generativa
– Modernización de aplicaciones para la IA generativa
– Desarrollo nativo en la nube con Azure OpenAI Service
– Aplicaciones y contenedores basados en microservicios
– Flujos de trabajo sin servidor (serverless)
– Desarrollo web basado en Azure y CI/CD
– Comprender el portal web de Azure
– Consideraciones generales sobre el servicio Azure OpenAI
– Modelos de servicio Azure OpenAI disponibles
– Elementos arquitectónicos de los sistemas de IA generativa
– Conclusión
3. Implantación de la IA generativa nativa de la nube con Azure OpenAI Service
– Definición del ámbito de conocimiento de las aplicaciones habilitadas para el servicio Azure OpenAI
– Modelado de IA generativa con Azure OpenAI Service
– Bloques de construcción del servicio Azure OpenAI
– Posibles enfoques de aplicación
– Comparación de enfoques y recomendación final
– Métodos de evaluación del rendimiento de la IA
– Conclusión
4. Capacidades adicionales de la nube y la IA
– Plugins
– Desarrollo, orquestación e integración de los LLM
– LangChain
– Semantic Kernel
– LlamaIndex
– Bot Framework
– Power Platform, Microsoft Copilot y AI Builder
– Bases de datos y almacenes vectoriales
– Búsqueda vectorial de Azure AI Search
– Búsqueda vectorial de Cosmos DB
– Azure Databricks Vector Search
– Bases de datos Redis en Azure
– Otras bases de datos pertinentes (incluidas las de código abierto)
– Elementos adicionales de Microsoft para la IA generativa
– Azure AI Document Intelligence (antes Azure Form Recognizer) para OCR
– Lakehouse de Microsoft Fabric
– Microsoft Azure AI Speech
– Gestión de API de Microsoft Azure
– Proyectos de investigación y código abierto de Microsoft en curso
– Conclusión