微软宣布对其 Azure AI 服务进行重大更新，为开发人员提供更强大、更灵活的 AI 应用程序构建和部署选项。这些更新侧重于三个关键领域：Phi 模型的增强、简化的 RAG 和自定义生成式 AI 模型。

最值得注意的更新之一是引入了新的 Phi-3.5-MoE 模型，这是一种混合专家模型，它将 16 个较小的专家模型组合成一个。该模型在模型质量和更低延迟方面进行了改进，为用户提供了小型模型的速度和计算效率，以及大型模型的领域知识和更高质量的输出。此外，新的 MoE 模型和 Phi-3.5-mini 模型现在都支持 20 多种语言，允许人们使用他们最熟悉的语言与模型进行交互。

为了简化生成式 AI 应用程序的 RAG 管道，微软提供了集成的端到端数据准备和嵌入。通过使用对嵌入模型的集成访问进行自动向量索引和查询，应用程序可以充分发挥可用数据的潜力。此外，Azure AI 文档智能中的自定义生成式提取模型使用户能够高精度地提取非结构化文档的自定义字段，从而节省了手动注释的时间和精力。

最后，Azure AI 语音服务功能“文本转语音 (TTS) 头像”的全面上市为开发人员提供了一种为客户和员工创造引人入胜的个性化体验的方式。借助 TTS 头像，企业可以创建具有逼真外观和多样化声音的逼真头像，从而增强客户参与度和整体体验。

简而言之，Azure AI 的这些更新代表着在赋能开发人员构建更强大、更灵活的 AI 应用程序方面迈出的重要一步。通过提供广泛的模型和工具，微软使企业能够更轻松地将 AI 集成到其运营中并增强客户体验。