Azure maakt veel mogelijk, maar een AI-systeem wordt niet betrouwbaar door alleen een modelendpoint aan te zetten. De belangrijke keuzes zitten in data, identity, retrieval, toolrechten, evaluatie, monitoring en governance.
Gebruik Azure OpenAI of Microsoft Foundry als onderdeel van een applicatie met duidelijke interfaces, schema's, foutpaden en kostenlimieten.
Ontwerp retrieval met Azure AI Search, embeddings, toegangsgrenzen en evaluaties die laten zien wanneer een antwoord niet betrouwbaar genoeg is.
Managed identities, Entra ID, RBAC, Key Vault, Application Insights, Azure Monitor en OpenTelemetry maken gedrag en toegang controleerbaar.
Beschrijf de gebruiker, brondata, gewenste uitkomst en wat er moet gebeuren bij ontbrekende of tegenstrijdige informatie.
Leg vast welke identiteit welke data en tools mag gebruiken. Een prompt of taak-ID is nooit zelf een autorisatiemodel.
Maak een kleine evalset, registreer relevante telemetry en test negatieve scenario's voordat meer autonomie wordt toegestaan.
Plan versiebeheer, regressietests, kostenbewaking en een migratieroute wanneer modellen, SDK's of Azure-diensten veranderen.
De bredere ontwerpkeuzes rond agents, RAG, state, governance en de route naar productie.
Begin met de controlelus: context, toolrechten, evaluatie, logging en menselijke controle.
Een uitleg over de laag tussen een model en het werk dat een organisatie werkelijk gedaan wil krijgen.
Stuur de Microsoft- of Azure-context, de bestaande stack en de beslissing die nu nodig is. We kunnen daarna bepalen of het vraagstuk vooral engineering, architectuur of een combinatie vraagt.