Přeskočit na hlavní obsah

Azure AI Foundry

Azure AI Foundry je platforma v Azure pro vývoj, nasazení a správu AI aplikací, agentů a modelů. V rámci Siesta AI slouží jako enterprise backend pro inference a agenty s podporou RBAC, regionálních omezení a auditů.

Přehled​

Siesta AI z Azure AI Foundry:

  • volá nasazené modely (chat, reasoning, transcribe),
  • používá OpenAI‑compatible endpoint pro inference,
  • respektuje Azure RBAC a bezpečnostní politiky zákazníka.

Základní pojmy​

  • Foundry resource – Azure resource typu Azure AI Foundry v subscription a resource group.
  • Foundry project – logický projekt uvnitř Foundry resource (oddělení týmů, aplikací a prostředí).
  • Project endpoint – API endpoint pro projektové capability (agenty, evaluace, inference přes Foundry API).
  • Model deployment – konkrétní nasazení modelu (např. gpt-5.2, gpt-5.2-chat).
  • API key – klíč pro autentizaci volání Foundry API.

Požadavky​

  • Aktivní Azure subscription.
  • Oprávnění minimálně Contributor na cílovou resource group.
  • Zaregistrovaný resource provider Microsoft.Foundry.
  • Přístup do ai.azure.com (Microsoft Entra ID).

Vytvoření Azure AI Foundry​

1) Foundry resource​

  1. Přihlaste se do Azure Portal.
  2. Vytvořte nový resource Azure AI Foundry.
  3. Zvolte Subscription, Resource Group, Region (např. westeurope) a název resource (např. aif-sai-pro).

Foundry resource slouží jako kontejner pro všechny projekty.

2) Foundry projekt​

  1. Otevřete ai.azure.com.
  2. Vlevo zvolte Management Center → Projects.
  3. Klikněte na New project.
  4. Vyberte existující Foundry resource a zadejte název projektu.

Vytvoření projektu v Management Center

Nasazení modelů​

Model deployments​

V projektu přejděte na Model catalog → Model deployments a nasadíte dostupné modely.

Příklady deploymentů:

  • gpt-5.2
  • gpt-5.2-chat
  • gpt-4o-mini-transcribe
  • claude-opus-4-5

Každé nasazení má název deploymentu, verzi modelu, stav a datum retirementu.

Seznam model deploymentů

⚠️ Siesta AI pracuje s názvem deploymentu, ne s názvem modelu.

Model router​

Azure AI Foundry může vystavit také deployment model-router. V Siesta AI použijte název router deploymentu stejně jako přímý model deployment. Router potom pro každý požadavek vybírá underlying model podle nastaveného routing mode a model subsetu.

Model router použijte, když agenti nebo workflow kombinují jednoduché požadavky s komplexnějším reasoningem, RAG nebo orchestrací nástrojů. Viz Azure AI Foundry Model Router pro nastavení, doporučené routing profily, observability a data residency poznámky.

Endpointy a API klíče​

Project endpoint (Foundry API)​

Project endpoint slouží pro projektové capability (agenty, evaluace a Foundry inference API). Najdete ho v detailu projektu.

Tvar endpointu:

https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/api/projects/<project-id-or-name>

Project endpoint v Azure Portalu

Endpoints and keys v projektu​

V ai.azure.com otevřete projekt a sekci Endpoints and keys:

  • Microsoft Foundry project endpoint
  • API Key pro projekt

Endpoints and keys v projektu

Keys and Endpoint (Azure Portal)​

V Azure Portalu na Foundry resource:

  • Keys and Endpoint → Foundry
  • Key 1 / Key 2 pro rotaci
  • Základní endpoint resource

Keys and Endpoint v Azure Portalu

Napojení Azure AI Foundry do Siesta AI​

1) Přidání integrace​

  1. Přihlaste se do Siesta AI Admin.
  2. Otevřete Integrations.
  3. Klikněte na Přidat integraci.
  4. Vyberte Azure AI Foundry.

2) Vyplnění detailu integrace​

Vyplňte:

  • Název: např. Azure AI Foundry – PROD
  • Project endpoint (OpenAI‑compatible): 
    https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/openai/v1/
  • ApiKey: použijte API key projektu (z ai.azure.com) nebo klíč z Azure Portalu.
  • Přístup: Soukromé (doporučeno)

Detail integrace Azure AI Foundry v Siesta AI

3) Ověření integrace​

Po uložení integrace:

  • Siesta AI provede validační test.
  • Endpoint a klíč se uloží šifrovaně.
  • Integrace je dostupná pro agenty, workflows a data collections.

Použití modelů v Siesta AI​

  1. Otevřete Agent / Template / Workflow.
  2. Zvolte Model provider: Azure AI Foundry.
  3. Vyberte deployment name (např. gpt-5.2-chat).
  4. Uložte konfiguraci.

Security & Governance​

  • Autentizace přes API key.
  • RBAC řízeno na úrovni Azure.
  • Možnost Private Endpoint + VNET.
  • Audit logy v Azure Activity Log.
  • Monitoring přes Foundry + Azure Monitor.

Doporučená architektura​

  • Jeden Foundry resource na environment (DEV / STAGE / PROD).
  • Více projektů pro týmy nebo zákazníky.
  • Oddělené model deploymenty.
  • Rotace klíčů přes Key Vault.

Pokud potřebujete navýšit kvótu Azure AI Foundry, použijte tento dokument:

Užitečné odkazy​

Shrnutí​

Azure AI Foundry funguje jako enterprise AI backbone, zatímco Siesta AI nad ním staví agenty, workflow, datové kolekce a integrace se SaaS systémy. Integrace je auditovatelná a plně pod kontrolou zákazníka v Azure.

Naposledy aktualizováno