Serviços do Azure utilizados
Para criar nosso chatbot, vamos utilizar os seguintes serviços do Azure:
* Azure Web App: um serviço de hospedagem web que nos permite criar e hospedar aplicações web escaláveis e seguras.
* Blob Storage: um serviço de armazenamento de objetos que fornece uma maneira segura e escalável de armazenar e recuperar dados.
* Azure Cognitive Search: um serviço de busca eprocessamento de dados que nos permite extrair insights valiosos dos nossos dados.
* Azure Container Registry: um registro de contêineres que nos permite armazenar e gerenciar imagens de contêineres para nossas aplicações.
Criando os Recursos necessários
Para começar, precisamos criar os recursos necessários no Azure, incluindo:
* Um grupo de recursos
* Uma conta de armazenamento
* Um contêiner blob
* Um aplicativo web
Processamento de dados com Azure Cognitive Search
Em seguida, vamos aprender como carregar um arquivo para o Azure Blob Storage e processoar os dados usando o Azure Cognitive Search. Vamos criar um script Python para carregar um arquivo para o Azure Blob Storage e, em seguida, criar um serviço de busca cognitiva do Azure e usar o SDK do Azure Cognitive Search para processar os dados.
Configurando o Chatbot com Streamlit
Depois disso, vamos configurar um índice de busca no Azure Cognitive Search e conectá-lo a uma aplicação de chatbot usando Streamlit. Em seguida, vamos demonstrar como implantar a aplicação de chatbot no Azure usando Docker e o Registro de Contêineres do Azure.
Componentes Chave
Nossa aplicação é apoiada por dois componentes cruciais:
1. Armazenamento de Blobs: nosso aplicativo é respaldado pelo armazenamento de blobs do Azure, que fornece uma maneira segura e escalável de armazenar e recuperar dados.
2. Imagem Docker no Registro do Azure: uma imagem Docker da nossa aplicação é armazenada em um registro de contêineres do Azure, permitindo implantação e gerenciamento fácil da aplicação.
Concluindo
Agora que você viu como criar um chatbot com Langchain no Microsoft Azure, estamos ansiosos para ouvir suas perguntas e comentários. Não hesite em perguntar em nossos comentários, gostar do vídeo, assinar nosso canal e dar um polegar para cima!