O vencedor do primeiro Microsoft AI Chat App Hack leva a exploração da IA ​​para o próximo nível

A Microsoft acaba de anunciar o vencedor de seu primeiro AI Chat App Hack , um evento virtual que desafiou desenvolvedores de todo o mundo a construir aplicativos usando RAG (Retrieval Augmented Generation); o evento aconteceu entre 29 de janeiro e 12 de fevereiro, mas o vencedor e os segundos colocados foram anunciados no dia 27 de fevereiro.

O vencedor desta primeira edição do AI Chat App Hack, que leva para casa US$ 500, é o projeto DocAssistant.Swaggy que, segundo a Microsoft, leva a exploração de IA para o próximo nível.

Ou seja, o projeto é capaz de vincular diferentes APIs por meio de múltiplas formas de interação, como comandos de texto ou voz, e será capaz de gerar respostas amigáveis ​​aos usuários.

Houve outros vencedores também, e a Microsoft mencionou todos eles em diferentes categorias:

• Menção Honrosa: SecureBot – Este aplicativo responde a questões de segurança cibernética com base em uma rica fonte de dados de podcasts, transcrições de vídeos, sites e livros, todos no idioma espanhol. Os jurados ficaram impressionados com sua arquitetura muito diferente da maioria das inscrições, combinando o Copilot Studio com o Power Platform. Quando surge uma pergunta, o estúdio liga para o Power Automate para chamar uma Função do Azure para traduzir essa pergunta para o espanhol e pesquisa o índice do Azure AI Search com a tradução. Essa etapa melhora a relevância dos resultados, e o bot ainda responde às perguntas do usuário graças à engenharia imediata.
• Melhor fonte de dados: DubsBot – Este aplicativo ajuda os alunos da UW (Universidade de Washington) a encontrar cursos de seu interesse em um enorme catálogo de cursos. A equipe criou um analisador personalizado para as páginas do catálogo de cursos, que incluía detalhes como expandir abreviações e tornar os cronogramas mais legíveis. Os jurados adoraram que a equipe tenha colocado tantos detalhes na personalização da ingestão de dados, pois isso pode fazer uma grande diferença na qualidade das respostas do LLM.
• Menção Honrosa: Copilot for Azure Pricing – Este aplicativo ajuda os desenvolvedores a selecionar a região do Azure e o tipo de VM mais apropriados com base em dados de preços atualizados. Os jurados adoraram como esse aplicativo combinou a pesquisa RAG tradicional, na documentação do Azure, com dados quase em tempo real da API de varejo do Azure. O aplicativo orquestra as chamadas usando agentes Langchain e múltiplas “ferramentas” que sabem como procurar regiões, encontrar tipos de VM e obter preços, para que possa produzir a resposta correta e visualizar as respostas ao longo do caminho.
• O melhor no seu idioma: pergunte a um empreendedor – À primeira vista, este é um aplicativo RAG padrão que responde perguntas baseadas em discursos de empreendedores famosos. Contudo, há um problema: os documentos originais estão em inglês e chinês, e as perguntas podem ser feitas em inglês ou chinês. A equipe se esforçou muito para descobrir a melhor maneira de configurar a ingestão de dados (que incluía diferentes estratégias de agrupamento para caracteres chineses versus caracteres ingleses), bem como a resposta a perguntas (que agora inclui uma etapa de tradução que coloca a pergunta em inglês e chinês). Os jurados ficaram impressionados com seus esforços e entusiasmados ao ver uma equipe enfrentar o desafio do RAG multilíngue.
• Menção Honrosa: Ley GPT – O objetivo deste bate-papo RAG é desmistificar a legislação trabalhista federal mexicana, graças a um conjunto de dados de leis e regulamentos mexicanos. Para tornar o chat mais acessível aos cidadãos mexicanos, o desenvolvedor traduziu tudo totalmente para o espanhol: a interface do usuário, o prompt do sistema, os poucos exemplos de cenas, etc. tornar as leis trabalhistas mais acessíveis a todos.

A Microsoft está na vanguarda da IA ​​desde que o conceito ganhou popularidade, e a gigante da tecnologia com sede em Redmond desenvolveu vários Copilots que foram finalmente integrados aos seus serviços, sendo o Copilot for Windows um deles.

Deveríamos esperar que esses projetos também se transformassem em seus produtos? Quem sabe, mas pelo menos a empresa está estimulando talentos em IA.

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O projeto visa fornecer um auxiliar de IA projetado para redirecionar consultas humanas para a API apropriada. Porém, é importante observar que o sucesso dos resultados depende muito da funcionalidade da API web no servidor.

DocAssistant.Swaggy

Este aplicativo levou o RAG a outro nível! Primeiro, carregue esquemas OpenAPI para APIs no índice Azure AI Search. Depois que os esquemas forem ingeridos, você poderá fazer perguntas que podem ser respondidas por uma API, como “quais foram os principais filmes de 2023?” . O aplicativo procura encontrar possíveis endpoints de API para responder à pergunta e, em seguida, usa um LLM para sugerir o URL da API, busca o URL para obter a resposta da API e chama o LLM novamente para transformar a resposta em uma resposta amigável.: colisão : os jurados adoraram como o aplicativo adicionou etapas adicionais ao fluxo RAG típico para fornecer uma experiência completa de ponta a ponta para fácil exploração da API.

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