Recensioni e Dettagli del Prodotto Azure OpenAI Service

Sono un analista di dati in un negozio online di medie dimensioni e mi occupo principalmente del feedback dei clienti proveniente da ticket di supporto, sondaggi e commenti sui nostri prodotti. Prima di Azure OpenAI, fare questo era davvero un incubo. Dovevo aprire un sacco di ticket in Zendesk, copiare e incollare tutto in Excel e cercare di organizzare le cose da solo. Ci voleva un'eternità e spesso mi sfuggivano delle cose.

Quello che mi piace davvero di Azure OpenAI è che organizza automaticamente tutto questo testo disordinato in qualcosa di utilizzabile. Ogni lunedì, prendo i ticket di supporto della settimana precedente (di solito circa 500-600 chat) e li faccio passare attraverso un sistema gpt-4o-mini che il nostro team IT ha impostato per me. Invio ogni ticket al sistema con una semplice istruzione: Metti questo ticket in uno di questi gruppi: Fatturazione, Spedizione, Qualità del prodotto, Resi o Altro. Inoltre, determina se il cliente è felice, neutrale o arrabbiato, e scrivi un breve riassunto del problema.

Il risultato è un file pulito e ordinato che posso semplicemente inserire in Power BI. Quello che prima mi richiedeva 6-8 ore ogni lunedì ora mi richiede circa 20 minuti. Non ho nemmeno dovuto imparare a programmare — il nostro team ha creato questa cosa semplice che collega Zendesk ad Azure OpenAI e mette i risultati in un elenco di SharePoint. Apro semplicemente l'elenco, aggiorno il mio Power BI e il mio report è pronto per la riunione delle 10 del mattino. Funziona anche con altre cose di Azure; non devo essere un esperto di tecnologia per ottenere qualcosa da esso. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sono un utente aziendale, non un tecnico, quindi i miei problemi riguardano l'uso quotidiano di queste cose.

Innanzitutto, il limite di velocità è un vero fastidio. Abbiamo 120.000 TPM (token al minuto) per il nostro gpt-4o-mini, che sembra tanto. Ma quando gestisci 500 ticket, e ognuno ha 800-1.500 parole, raggiungi quel limite rapidamente. Poi ricevi quegli errori 429 (Limite di velocità superato). Quando succede, il mio Power Automate smette di funzionare. Devo aspettare un minuto e riavviarlo da solo. L'IT ha detto che potrei fare una sorta di batching, ma è troppo complicato per me. Voglio solo che funzioni senza dover entrare in tutte quelle cose tecniche.

In secondo luogo, i risultati sono dappertutto. Anche con la temperatura impostata a zero, lo stesso ticket potrebbe essere chiamato Spedizione una settimana e Consegna la successiva, anche se ho detto che Spedizione è quello giusto. Rende difficile tracciare le tendenze nel tempo. Qualcuno su Gartner Peer Insights l'ha azzeccato, dicendo che ha un comportamento incoerente anche con istruzioni specifiche e temperatura bassa. Non potrei essere più d'accordo.

In terzo luogo, è difficile sapere quanto costa tutto questo se non sei una persona tecnica. Non vedo le cose sui costi di Azure; l'IT mi dice solo che stiamo spendendo troppo. Non ho idea di quanti token sto usando per i miei riepiloghi settimanali, o se potrei risparmiare denaro usando ticket più brevi. Non c'è un modo semplice per gli utenti normali di vedere quanto stanno usando. Mi sembra di usare questa cosa davvero potente senza sapere quanto mi sta costando. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che mi piace di più del servizio Azure OpenAI è il suo accesso sicuro e scalabile a potenti modelli di intelligenza artificiale all'interno dell'ecosistema Azure. Consente un'integrazione senza soluzione di continuità delle capacità di intelligenza artificiale generativa nelle applicazioni, rispettando i requisiti di sicurezza, conformità e governance di livello aziendale. Il servizio facilita la creazione, il deployment e la gestione di soluzioni guidate dall'IA, migliorando la produttività e abilitando casi d'uso avanzati come chatbot, generazione di contenuti e analisi dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il servizio Azure OpenAI può presentare una curva di apprendimento per i nuovi utenti, specialmente quando si configurano le risorse e si comprendono i limiti e le quote dei modelli. I costi di prezzo e utilizzo possono essere difficili da stimare inizialmente, in particolare per carichi di lavoro su larga scala. Inoltre, l'accesso a determinati modelli o funzionalità può essere limitato dalla regione o da requisiti di approvazione, il che può rallentare l'adozione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace come Azure OpenAI Service ci permetta di costruire un hub di conoscenza interno sicuro con la Generazione Aumentata dal Recupero, consentendo al nostro team di interrogare migliaia di documenti privati con precisione e senza perdite di dati pubblici. Ha risolto i nostri grandi problemi con la sicurezza dei dati e il recupero delle informazioni, permettendo il dispiegamento dell'IA senza rischiare la nostra proprietà intellettuale. L'approccio Safety First mi dà fiducia nel dispiegare l'IA in un ambiente aziendale. Apprezzo il Filtro dei Contenuti AI Responsabile, che blocca automaticamente i contenuti dannosi e ci risparmia dal costruire un livello di moderazione. Integrandosi senza problemi con Azure AI Search per alimentare i nostri flussi di lavoro di Generazione Aumentata dal Recupero, fonda le risposte dell'IA nei nostri dati privati. Azure Logic Apps, Power Automate, Azure DevOps e Microsoft Entra ID rendono la gestione delle iniziative AI scalabile e sicura, migliorando sia l'automazione che la sicurezza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sfida più costante è la complessità della Gestione delle Quote e della Disponibilità Regionale. Sebbene il catalogo dei modelli sia leader nel settore, modelli di punta come GPT-5 o le ultime iterazioni di GPT-4.1 vengono spesso distribuiti in modo non uniforme tra i data center, costringendoci a distribuire le implementazioni su più regioni per mantenere la capacità. Il processo di approvazione manuale per gli aumenti di TPM (Token Per Minuto) può anche rappresentare un collo di bottiglia durante la rapida scalabilità della produzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Azure OpenAI Service è la facilità di integrazione con altri servizi di Azure che già utilizziamo. La sicurezza e la conformità normativa sono eccellenti per i dati aziendali. Inoltre, l'accesso ai modelli più recenti di OpenAI senza dover aspettare liste d'attesa. E la capacità di regolare parametri come temperatura e token massimi ci dà molto controllo sulle risposte. La documentazione e gli esempi di codice sono molto completi, il che facilita l'implementazione. Mi piace anche che possiamo utilizzare i nostri dati di addestramento in modo sicuro all'interno dell'ambiente di Azure. Il supporto tecnico di Microsoft è stato piuttosto utile quando abbiamo avuto dubbi tecnici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il costo può essere elevato quando si elaborano grandi volumi di token, specialmente con i modelli più avanzati. A volte c'è latenza nelle risposte durante le ore di punta. La configurazione iniziale e i permessi su Azure possono essere un po' complessi per i nuovi utenti. Sarebbe anche utile avere più opzioni di modelli nativi in spagnolo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace come il servizio Azure OpenAI si integri molto bene con gli altri servizi Azure, rendendomi più facile costruire soluzioni AI complete. Aiuta anche con la sicurezza dei dati perché i nostri dati rimangono all'interno del nostro ambiente Azure privato, il che è in linea con le nostre rigide regole e requisiti aziendali. Configurarlo è stato facile grazie alle istruzioni chiare disponibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'unica cosa che voglio migliorare per il servizio Azure OpenAI è che le opzioni di fine-tuning sono limitate rispetto ad altri modelli open source, e c'è un controllo limitato sui dati di addestramento. L'attuale limitazione è che il fine-tuning è disponibile solo per modelli selezionati e non accetta tutti gli ultimi modelli GPT. Mi piacerebbe vedere il fine-tuning per tutti i principali modelli e avere la possibilità di controllarlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sicurezza di livello aziendale è l'aspetto più forte. A differenza di altre piattaforme AI, i nostri dati non vengono utilizzati per addestrare modelli pubblici, il che è fondamentale per soddisfare i nostri requisiti di conformità. Inoltre, l'integrazione senza soluzione di continuità con l'ecosistema Azure esistente e Microsoft 365 rende molto più facile scalare in tutta l'azienda. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il processo di configurazione è significativamente più complesso rispetto all'API standard di OpenAI. Richiede una solida comprensione delle reti e dei protocolli di sicurezza di Azure. Inoltre, i prezzi possono essere un po' opachi e difficili da prevedere per progetti su larga scala, e ottenere l'accesso a modelli specifici può talvolta comportare una lista d'attesa per l'approvazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

L'integrazione senza soluzione di continuità con le risorse Azure esistenti è un grande vantaggio. Sembra naturale integrare modelli di intelligenza artificiale avanzati nei miei flussi di lavoro senza una configurazione complessa. Il servizio è altamente scalabile e sicuro, ed è supportato dall'infrastruttura di livello enterprise di Microsoft, il che mi dà fiducia quando distribuisco soluzioni in produzione.

Apprezzo anche la flessibilità: che si tratti di generazione di testo, sintesi o modelli di embedding, l'ampiezza delle funzionalità copre la maggior parte dei miei casi d'uso. La documentazione e gli SDK rendono l'implementazione semplice, e poter gestire tutto tramite il Portale di Azure aiuta a mantenere le cose organizzate e facili da gestire. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La determinazione dei prezzi può essere un po' complicata da stimare, specialmente quando l'uso aumenta inaspettatamente. La documentazione è solida nel complesso, ma mi piacerebbe vedere più esempi avanzati e dettagliati che aiutino gli sviluppatori a ottimizzare meglio sia le prestazioni che i costi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che apprezzo di più del servizio Azure OpenAI è la sua affidabilità di livello aziendale, la sicurezza e l'integrazione senza soluzione di continuità con l'ecosistema Azure più ampio. Mi permette di distribuire capacità avanzate di intelligenza artificiale con fiducia, perché so che la governance dei dati, la conformità e la scalabilità sono gestite secondo uno standard di classe mondiale. La combinazione di modelli potenti, opzioni di distribuzione flessibili e una forte stabilità operativa lo rende una scelta eccellente per costruire soluzioni di intelligenza artificiale reali e pronte per la produzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nel complesso, apprezzo il servizio Azure OpenAI, ma ci sono alcune aree in cui potrebbe essere migliorato. La struttura dei prezzi può sembrare complicata, specialmente quando si cerca di bilanciare le prestazioni del modello con costi prevedibili su larga scala. Alcune delle versioni più recenti dei modelli sembrano anche arrivare più tardi rispetto ad altre piattaforme, il che può rallentare la sperimentazione e l'iterazione. Inoltre, alcune opzioni di configurazione e distribuzione sembrano più restrittive di quanto mi aspettassi, il che può ridurre la flessibilità per casi d'uso più avanzati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace il servizio Azure OpenAI per la sua privacy dei dati e la resilienza, che sono cruciali per il mio lavoro. Le sue capacità di integrazione e le prestazioni sono eccellenti, specialmente con la scalabilità, che aiuta a gestire efficacemente la nostra infrastruttura dati a livello aziendale. Apprezzo anche il miglioramento della qualità dei dati che offre. L'infrastruttura GPU dedicata aggiunge affidabilità e prestazioni, che trovo preziose. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il costo può diventare elevato, specialmente con l'uso estensivo di modelli avanzati più recenti. La complessità dell'installazione può essere impegnativa se non si ha familiarità con l'ecosistema Azure più ampio. L'accesso ai modelli potrebbe non offrire sempre i modelli più recenti al momento rispetto all'accesso diretto tramite API. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il servizio Azure OpenAI è utile per me perché mi offre molte opzioni per integrarmi con i servizi già in esecuzione su Azure. Utilizzo il servizio Azure nel mio progetto attuale, che è distribuito su una VM di Azure, quindi è facile da usare e si adatta perfettamente alla mia configurazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Per lo più, hanno alcune limitazioni nella disponibilità dei modelli e in alcune regioni a causa delle restrizioni di zona. Inoltre, il monitoraggio del lavoro potrebbe essere migliore e il modello blocca anche alcuni prompt validi a causa delle misure di sicurezza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.