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Azure AI Foundry

Azure AI Foundry ist eine Plattform in Azure zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Anwendungen, Agenten und Modellen. Im Rahmen von Siesta AI dient sie als Enterprise-Backend für Inferenz und Agenten mit Unterstützung für RBAC, regionale Einschränkungen und Audits.

Übersicht​

Siesta AI aus Azure AI Foundry:

  • ruft bereitgestellte Modelle auf (Chat, Reasoning, Transcribe),
  • verwendet einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt für Inferenz,
  • respektiert Azure RBAC und die Sicherheitsrichtlinien des Kunden.

Grundbegriffe​

  • Foundry-Ressource – Azure-Ressource vom Typ Azure AI Foundry in einem Abonnement und einer Ressourcengruppe.
  • Foundry-Projekt – logisches Projekt innerhalb der Foundry-Ressource (Abteilung von Teams, Anwendungen und Umgebungen).
  • Projektendpunkt – API-Endpunkt für projektbezogene Funktionen (Agenten, Bewertungen, Inferenz über die Foundry-API).
  • Modellbereitstellung – spezifische Bereitstellung eines Modells (z.B. gpt-5.2, gpt-5.2-chat).
  • API-Schlüssel – Schlüssel zur Authentifizierung von Aufrufen der Foundry-API.

Anforderungen​

  • Aktives Azure-Abonnement.
  • Berechtigungen mindestens Mitwirkender für die Ziel-Ressourcengruppe.
  • Registrierter Ressourcenanbieter Microsoft.Foundry.
  • Zugriff auf ai.azure.com (Microsoft Entra ID).

Erstellung von Azure AI Foundry​

1) Foundry-Ressource​

  1. Melden Sie sich im Azure-Portal an.
  2. Erstellen Sie eine neue Ressource Azure AI Foundry.
  3. Wählen Sie Abonnement, Ressourcengruppe, Region (z.B. westeurope) und den Namen der Ressource (z.B. aif-sai-pro).

Die Foundry-Ressource dient als Container für alle Projekte.

2) Foundry-Projekt​

  1. Öffnen Sie ai.azure.com.
  2. Wählen Sie links Management Center → Projekte.
  3. Klicken Sie auf Neues Projekt.
  4. Wählen Sie die vorhandene Foundry-Ressource aus und geben Sie den Projektnamen ein.

Erstellung eines Projekts im Management Center

Bereitstellung von Modellen​

Modellbereitstellungen​

Gehen Sie im Projekt zu Modellkatalog → Modellbereitstellungen und stellen Sie die verfügbaren Modelle bereit.

Beispiele für Bereitstellungen:

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

Jede Bereitstellung hat Bereitstellungsnamen, Modellversion, Status und Datum der Stilllegung.

Liste der Modellbereitstellungen

⚠️ Siesta AI arbeitet mit Bereitstellungsnamen, nicht mit Modellnamen.

Endpunkte und API-Schlüssel​

Projektendpunkt (Foundry-API)​

Der Projektendpunkt dient für projektbezogene Funktionen (Agenten, Bewertungen und Foundry-Inferenz-API). Sie finden ihn in den Projektdetails.

Form des Endpunkts:

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

Projektendpunkt im Azure-Portal

Endpunkte und Schlüssel im Projekt​

Öffnen Sie in ai.azure.com das Projekt und den Abschnitt Endpunkte und Schlüssel:

  • Microsoft Foundry-Projektendpunkt
  • API-Schlüssel für das Projekt

Endpunkte und Schlüssel im Projekt

Schlüssel und Endpunkt (Azure-Portal)​

Im Azure-Portal auf der Foundry-Ressource:

  • Schlüssel und Endpunkt → Foundry
  • Schlüssel 1 / Schlüssel 2 zur Rotation
  • Basisendpunkt der Ressource

Schlüssel und Endpunkt im Azure-Portal

Anbindung von Azure AI Foundry an Siesta AI​

1) Hinzufügen einer Integration​

  1. Melden Sie sich bei Siesta AI Admin an.
  2. Öffnen Sie Integrationen.
  3. Klicken Sie auf Integration hinzufügen.
  4. Wählen Sie Azure AI Foundry.

Auswahl von Azure AI Foundry in der Liste der Integrationen

2) Ausfüllen der Integrationsdetails​

Füllen Sie aus:

  • Name: z.B. Azure AI Foundry – PROD
  • Projektendpunkt (OpenAI-kompatibel): 
    https://<foundry-resource-name>.services.ai.azure.com/openai/v1/
  • ApiKey: Verwenden Sie den API-Schlüssel des Projekts (von ai.azure.com) oder den Schlüssel aus dem Azure-Portal.
  • Zugriff: Privat (empfohlen)

Details zur Integration von Azure AI Foundry in Siesta AI

3) Überprüfung der Integration​

Nach dem Speichern der Integration:

  • Führt Siesta AI einen Validierungstest durch.
  • Der Endpunkt und der Schlüssel werden verschlüsselt gespeichert.
  • Die Integration ist verfügbar für Assistenten, Workflows und Datensammlungen.

Verwendung von Modellen in Siesta AI​

  1. Öffnen Sie Assistent / Vorlage / Workflow.
  2. Wählen Sie Modellanbieter: Azure AI Foundry.
  3. Wählen Sie Bereitstellungsnamen (z.B. gpt-5.2-chat).
  4. Speichern Sie die Konfiguration.

Sicherheit & Governance​

  • Authentifizierung über API-Schlüssel.
  • RBAC wird auf Azure-Ebene gesteuert.
  • Möglichkeit für Private Endpoint + VNET.
  • Audit-Logs im Azure Activity Log.
  • Monitoring über Foundry + Azure Monitor.

Empfohlene Architektur​

  • Eine Foundry-Ressource pro Umgebung (DEV / STAGE / PROD).
  • Mehrere Projekte für Teams oder Kunden.
  • Getrennte Modellbereitstellungen.
  • Schlüsselrotation über Key Vault.

Erhöhung des Kontingents​

Wenn Sie das Kontingent von Azure AI Foundry erhöhen müssen, verwenden Sie dieses Dokument:

Zusammenfassung​

Azure AI Foundry fungiert als Enterprise-KI-Rückgrat, während Siesta AI darauf Assistenten, Workflows, Datensammlungen und Integrationen mit SaaS-Systemen aufbaut. Die Integration ist auditierbar und vollständig unter Kontrolle des Kunden in Azure.