Microsoft Azure · Software · scheda YoctoIT

AI Foundry

I modelli OpenAI e il catalogo AI con i controlli enterprise: l'AI generativa nel perimetro aziendale, non nel far west.

FOCUS · GPT IN AZIENDAI modelli migliori con identità, rete privata e dati che non addestrano nessuno
Materiale YoctoIT per clienti e partner · Microsoft, Azure, Entra, Defender e gli altri prodotti citati sono marchi di Microsoft Corporation.
01 · Cos'è

Azure AI Foundry & OpenAI, in chiaro.

Azure AI Foundry è la porta enterprise ai modelli: GPT-4o e successori, più il catalogo (Mistral, Llama, Phi), serviti con le garanzie Azure — private endpoint, Entra ID, dati non usati per addestrare, content filter configurabili. Sopra, gli strumenti per costruire: RAG con AI Search, agenti, valutazioni.

Enterprise
i dati restano tuoi: niente training sui tuoi prompt, contratti chiari
Privato
private endpoint e VNet: l'AI dentro il perimetro di rete
RAG
Azure AI Search integrato: le risposte fondate sui TUOI documenti
Azure AI Foundry & OpenAI
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CONSOLE REALE · AZURE AI FOUNDRY · FONTE: MICROSOFT LEARN
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02 · Come lo si usa bene

Le cose che fanno la differenza.

Lo stack GenAI

Copiloti e assistenti aziendalii casi d'uso
Modelli OpenAI
Catalogo open
AI Search (RAG)
il meglio · l'alternativa · il contesto
AI Foundry · governancechiavi, quote, content filter, valutazioni
Identità, rete e costi Azurei controlli di sempre
L'AI potente, dentro le regole

Il primo caso d'uso giusto

Knowledge base interna, assistenza clienti, documenti: si parte dove il ROI è misurabile in settimane.

RAG fatto bene

Chunking, indici e valutazioni: la differenza tra il demo e il sistema che risponde giusto.

Governance dei token

Quote per team, monitoring dei costi e content filter: l'AI adottata senza sorprese in fattura.

Valutazione continua

Groundedness e qualità misurate: il copilota si collauda come ogni sistema di produzione.

03 · In profondità

Deployment, RAG e AI gateway

In Foundry i modelli si deployano standard (condiviso), provisioned (PTU riservate) o global: la scelta decide latenza e costi; il RAG passa da AI Search con hybrid retrieval (vettori+BM25+semantic ranker); i flussi si valutano con dataset e metriche (groundedness, relevance) prima della produzione; APIM come AI gateway aggiunge quota per team, retry e content safety centralizzati. Managed identity e private endpoint chiudono il perimetro.

  • PTU — throughput riservato per la produzione: latenza stabile, costo noto
  • Hybrid retrieval — vettori + keyword + reranker: il RAG che trova davvero
  • Evaluation — metriche su dataset di prova: il prompt si promuove coi numeri
  • AI gateway (APIM) — quota, log e failover multi-modello in un punto
  • Content Safety — filtri configurabili su input/output: la policy aziendale applicata
  • Private endpoint — modelli e indici senza internet: il perimetro chiuso
04 · Numeri e ciclo di vita

I numeri che contano.

3
modalità di deployment: standard, provisioned, global
0
training sui tuoi dati: garanzia contrattuale
mensile
il ritmo di nuovi modelli: la governance del catalogo serve
p95
la latenza si misura per deployment: PTU dove conta
La GenAI aziendale è ingegneria: deployment giusti, RAG ibrido e valutazioni continue — con l'AI gateway che governa i team.
05 · Use case

Dove rende davvero.

Copiloti sui documenti

Policy, contratti e manuali interrogabili in linguaggio naturale.

Assistenza clienti

Bot che rispondono dal TUO knowledge, con citazioni.

Automazione documentale

Ordini, fatture ed email letti e strutturati dai modelli.

L'AI generativa in azienda è un progetto di piattaforma: perimetro, dati e costi prima dei prompt.