Power Up Your Open WebUI with Azure AI Speech: Quick STT & TTS Integration
Introduction Ever found yourself wishing your web interface could really talk and listen back to you? With a few clicks (and a bit of code), you can turn your plain Open WebUI into a full-on voice assistant. In this post, you’ll see how to spin up an Azure Speech resource, hook it into your frontend, and watch as user speech transforms into text and your app’s responses leap off the screen in a human-like voice. By the end of this guide, you’ll have a voice-enabled web UI that actually converses with users, opening the door to hands-free controls, better accessibility, and a genuinely richer user experience. Ready to make your web app speak? Let’s dive in. Why Azure AI Speech? We use Azure AI Speech service in Open Web UI to enable voice interactions directly within web applications. This allows users to: Speak commands or input instead of typing, making the interface more accessible and user-friendly. Hear responses or information read aloud, which improves usability for people with visual impairments or those who prefer audio. Provide a more natural and hands-free experience especially on devices like smartphones or tablets. In short, integrating Azure AI Speech service into Open Web UI helps make web apps smarter, more interactive, and easier to use by adding speech recognition and voice output features. If you haven’t hosted Open WebUI already, follow my other step-by-step guide to host Ollama WebUI on Azure. Proceed to the next step if you have Open WebUI deployed already. Learn More about OpenWeb UI here. Deploy Azure AI Speech service in Azure. Navigate to the Azure Portal and search for Azure AI Speech on the Azure portal search bar. Create a new Speech Service by filling up the fields in the resource creation page. Click on “Create” to finalize the setup. After the resource has been deployed, click on “View resource” button and you should be redirected to the Azure AI Speech service page. The page should display the API Keys and Endpoints for Azure AI Speech services, which you can use in Open Web UI. Settings things up in Open Web UI Speech to Text settings (STT) Head to the Open Web UI Admin page > Settings > Audio. Paste the API Key obtained from the Azure AI Speech service page into the API key field below. Unless you use different Azure Region, or want to change the default configurations for the STT settings, leave all settings to blank. Text to Speech settings (TTS) Now, let's proceed with configuring the TTS Settings on OpenWeb UI by toggling the TTS Engine to Azure AI Speech option. Again, paste the API Key obtained from Azure AI Speech service page and leave all settings to blank. You can change the TTS Voice from the dropdown selection in the TTS settings as depicted in the image below: Click Save to reflect the change. Expected Result Now, let’s test if everything works well. Open a new chat / temporary chat on Open Web UI and click on the Call / Record button. The STT Engine (Azure AI Speech) should identify your voice and provide a response based on the voice input. To test the TTS feature, click on the Read Aloud (Speaker Icon) under any response from Open Web UI. The TTS Engine should reflect Azure AI Speech service! Conclusion And that’s a wrap! You’ve just given your Open WebUI the gift of capturing user speech, turning it into text, and then talking right back with Azure’s neural voices. Along the way you saw how easy it is to spin up a Speech resource in the Azure portal, wire up real-time transcription in the browser, and pipe responses through the TTS engine. From here, it’s all about experimentation. Try swapping in different neural voices or dialing in new languages. Tweak how you start and stop listening, play with silence detection, or add custom pronunciation tweaks for those tricky product names. Before you know it, your interface will feel less like a web page and more like a conversation partner.AZ-500: Microsoft Azure Security Technologies Study Guide
The AZ-500 certification provides professionals with the skills and knowledge needed to secure Azure infrastructure, services, and data. The exam covers identity and access management, data protection, platform security, and governance in Azure. Learners can prepare for the exam with Microsoft's self-paced curriculum, instructor-led course, and documentation. The certification measures the learner’s knowledge of managing, monitoring, and implementing security for resources in Azure, multi-cloud, and hybrid environments. Azure Firewall, Key Vault, and Azure Active Directory are some of the topics covered in the exam.Train a simple Recommendation Engine using the new Azure AI Studio
The AI Studio Odyssey: Embark on a journey to the heart of personalization with our latest guide, “Train a Simple Recommendation Engine using the new Azure AI Studio.” Unlock the secrets of the all-new Azure AI Studio intuitive tools to craft a recommendation system that feels like magic, yet is grounded in data and user preferences. Ready to enchant your audience? Grab some popcorn and read on!Utilizando un archivo en GitHub Copilot para Visual Studio
Cuando creas un nuevo proyecto desde cero en Visual Studio, algunos archivos se crean. Hay muchas plantillas disponibles, para muchos tipos de aplicaciones, desde aplicaciones simples hasta aplicaciones web complejas, así como aplicaciones móviles, sin servidor y muchas más. Todos estos proyectos constan de varios archivos. Tienes tus archivos de código, que contienen el software que se ejecutará, organizados en clases, frecuentemente cada clase en su propio archivo. Tienes los archivos de configuración, ya sea JSON, XML, YAML u otros. Incluso puedes tener archivos de datos, incrustados en la aplicación cuando está construida. En un video que se publicó, mi compañera Gwyn muestra cómo puedes usar el atajo Hash (#) para hacer referencia a otro archivo. [Este post es una traducción del blog original escrito en inglés por Laurent Bugnion y Gwyn Peña-Sigüenza] El contexto lo es todo Como mencionamos en varias ocasiones, lo que hace que una respuesta de GitHub Copilot sea buena comienza con un buen prompt. Sin embargo, el prompt no es solo pedirle al modelo de lenguaje que haga algo; también es necesario proporcionar contexto. En el mundo de la IA, nos referimos a esto como 'grounding' del modelo con datos, o Generación Aumentada por Recuperación (RAG). A través de su entrenamiento, Copilot tiene acceso a conocimientos generales sobre la plataforma que estás utilizando, así como a conocimientos específicos sobre bibliotecas y frameworks. Sin embargo, lo que falta es tu propio código privado, el código que el resto del mundo no ve. Por ejemplo, puedes informar a GitHub Copilot que otro archivo contiene una serie de métodos que la clase actual puede utilizar. En el ejemplo, Gwyn le indica a GitHub Copilot un archivo JSON que contiene datos para generar una prueba. Esto añade un contexto valioso, permitiendo que Copilot genere el código correcto de manera más rápida. Más información Como siempre, puedes encontrar muchos recursos educativos gratuitos en esta colección de Microsoft Learn. Y, por supuesto, la mejor manera de estar al día es suscribirse al canal de YouTube de Visual Studio, al Visual Studio DevBlog y, por supuesto, a este blog.AI Agents in Production: From Prototype to Reality - Part 10
This blog post, the tenth and final installment in a series on AI agents, focuses on deploying AI agents to production. It covers evaluating agent performance, addressing common issues, and managing costs. The post emphasizes the importance of a robust evaluation system, providing potential solutions for performance issues, and outlining cost management strategies such as response caching, using smaller models, and implementing router models.AI Agents: Planning and Orchestration with the Planning Design Pattern - Part 7
This blog post, Part 7 in a series on AI agents, focuses on the Planning Design Pattern for effective task orchestration. It explains how to define clear goals, decompose complex tasks into manageable subtasks, and leverage structured output (e.g., JSON) for seamless communication between agents. The post includes code snippets demonstrating how to create a planning agent, orchestrate multi-agent workflows, and implement iterative planning for dynamic adaptation. It also links to a practical example notebook (07-autogen.ipynb) and further resources like AutoGen Magnetic One, encouraging readers to explore advanced planning concepts. Links to the previous posts in the series are provided for easy access to foundational AI agent concepts.Prepare and get ready for AI-900 Certification
The Azure AI Fundamentals Training program is designed to provide a foundational understanding of artificial intelligence (AI) concepts and how AI services can be utilized on Azure. This training is ideal for individuals new to AI, aiming to build a solid understanding of AI concepts, practical applications, and the Responsible AI considerations involved. Throughout the program, participants will explore various AI services available on Azure. By the end of the program, attendees will be equipped with the knowledge to implement and manage AI solutions using Azure's tools and services The training program will run from 7th January, and we will have live sessions on YouTube and Discord from 8 - 9pm GMT+3 Earn a Certification Voucher Upon successful completion of the program, Kenyan participants will receive a certification voucher. By earning this certification, you'll be able to showcase your knowledge and skills to potential employers and colleagues, giving you a competitive edge in the job market. Key Program Takeaways Gain a foundational understanding of AI concepts and their applications. Explore Azure's AI services and tools. Learn how to implement practical AI solutions using Azure. Understand the responsible AI considerations and best practices for developing and deploying AI projects. Learner Checklist As a learner/participant, this is how you can participate in the program: Catch up and rewatch our previous AI sessions on Microsoft Reactor. Link: https://aka.ms/aifundamentalstraining-reactors Sign up and participate in the Microsoft Learn Challenge: https://aka.ms/aifundamentalstraining-csc - closing soon! Certification vouchers are up for grabs once you complete the challenge for all Kenyan participants. Once you sign up or complete the challenge, fill the form https://aka.ms/aifundamentalstraining-voucher to be eligible for a certification voucher. Join the Discord Community to interact with other learners: https://aka.ms/aifundamentalstraining-discord Sign up to the AINSI Skills Navigator to customize your learning journey at https://aka.ms/aifundamentalstraining-navigator Continue learning and exploring: https://aka.ms/aifundamentalstraining-collection Online Sessions Calendar The training program will run from 7th January, and we will have live sessions on YouTube and Discord from 8 - 9pm GMT+3 Week Topic Live Sessions Link Description 7 Jan Introduction to Artificial Intelligence and Azure AI Services YouTube Embark on a journey to explore the fundamentals of artificial intelligence (AI) with Azure. 9 Jan Microsoft Azure AI Fundamentals: Computer Vision YouTube Dive into the world of computer vision with Azure and discover how to harness the power of AI to analyze and interpret visual data. 14 Jan Microsoft Azure AI Fundamentals: Natural Language Processing YouTube Dive into the fascinating world of natural language processing (NLP) with Azure and learn how to build intelligent applications that can understand and interpret human language 16 Jan Generative AI pt 1 - Fundamentals of Generative AI YouTube Step into the world of generative AI with Azure and discover how to create new content such as text, images, music, and code using advanced AI models. 23 Jan Responsible generative AI YouTube Explore the principles and practices of responsible AI with Azure. 28 Jan Document Intelligence and Knowledge Mining YouTube Discover the power of Azure AI Search and learn how to build intelligent search solutions that can transform your data into actionable insights 29 Jan Generative AI pt 2 - Introduction to Azure AI Foundry YouTube Step into the world of generative AI with Azure and discover how to create new content such as text, images, music, and code using advanced AI models in Azure AI Foundry. 30 Jan Certification Readiness Session Discord Prepare to ace your Microsoft certification exams with this comprehensive walkthrough session. What are you waiting for? Rewatch and engage with live sessions https://aka.ms/aifundamentalstraining-reactors Join in and learn together with us! Remember, certification vouchers are up for grabs! Preparing for the AI-900 Certification can be a rewarding experience that opens up new opportunities in the field of AI and ML. By following the tips and utilizing the resources provided, you'll be well on your way to achieving your certification. Stay motivated, keep learning, and good luck on your journey to becoming AI-900 certified! All learning resources can be found at: MS Learn Collection: https://aka.ms/aifundamentalstraining-collection Enjoyed the session? Send us your feedback, the good, the bad and the ugly at: https://aka.ms/aifundamentalstraining-feedbackUtilizando Slash commands en GitHub Copilot para Visual Studio
En este blog, demostraremos más información de los comandos de barra diagonal (slash commands). Como los llama Bruno Capuano en un video, "pequeños hechizos mágicos"; en otras palabras, al escribir una barra diagonal (/) en un símbolo del sistema de GitHub Copilot, se abre una opción en la que puede elegir algunos comandos que tendrán una acción predefinida. [Blog original en inglés creado por Laurent Bugnion y Bruno Capuano] Abriendo el menú de los comandos “Slash” Para abrir el menú de comandos de barra diagonal, puedes hacer clic en el botón Barra diagonal dentro de la ventana de chat de GitHub Copilot, como se muestra en la imagen inferior. Otra opción es simplemente escribir una barra diagonal en el área de GitHub Copilot Chat. Cualquiera de las dos acciones abrirá el menú que se ve así: Repasemos los comandos: doc: Este comando ayuda a crear un comentario de documentación relacionado con la selección determinada. Por ejemplo, si el cursor está dentro de un método, GitHub Copilot propondrá un comentario para este método. exp: Este comando comienza un nuevo hilo de conversación, con un contexto completamente nuevo. Después, puedes cambiar entre conversaciones desde un cuadro combinado en la parte superior de la ventana de chat. explain: Este comando explicará una parte del código. Si seleccionas un código, GitHub Copilot te explicará este código. También puedes utilizar el comando # para especificar un contexto diferente. fix: Este comando propondrá una corrección para el código seleccionado. generate: Este comando generará un código correspondiente a la pregunta que acabas de hacer. help: Este comando mostrará ayuda sobre GitHub Copilot. optimize: Este comando analizará el código en contexto y propondrá una optimización (en términos de rendimiento, líneas de código, etc.). tests: Este comando creará una prueba unitaria para el código seleccionado. Obtendremos más detalles sobre cada uno de estos comandos en futuras publicaciones. Más información Como siempre, puedes encontrar más información, en nuestra colección de Microsoft Learn. Mantente al tanto de este blog para obtener más contenido. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube!¿Cómo instalar GitHub Copilot en Visual Studio?
[Blog original en inglés] GitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por Inteligencia Artificial (IA) que puede ejecutarse en varios entornos, ayudándote a ser más eficiente en tus tareas diarias de programación. En este blog, te mostraremos específicamente cómo funciona GitHub Copilot en Visual Studio y cómo puede aumentar tu productividad. Comprendiendo la diferencia entre GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat: GitHub Copilot funciona directamente en tus archivos de código, proporcionando sugerencias para tu código. Funciona de manera similar a IntelliSense, pero es capaz de proponer bloques completos de código en base a lo que estás escribiendo. También proporciona acceso a comandos, puede explicar el código y ofrecer funciones adicionales directamente respecto a tus archivos. GitHub Copilot Chat funciona en una ventana independiente dentro del entorno de Visual Studio. Proporciona un asistente de chat que puede recordar el contexto de la conversación y ofrecer sugerencias inteligentes. Ambas extensiones se pueden instalar por separado. Te recomendamos probar ambas para que puedas elegir la que prefieras. En próximas oportunidades, te mostraremos más detalles sobre cada una de estas extensiones. Instalando las extensiones de GitHub Copilot Ambas extensiones se pueden instalar directamente desde Visual Studio, a través del menú Extensiones / Administrar extensiones. Desde allí, busca GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat. También puedes dirigirte a Visual Studio Marketplace, que contiene una gran cantidad de extensiones para mejorar tu experiencia con Visual Studio. Ten en cuenta que GitHub Copilot requiere Visual Studio 2022 17.5.5 o posterior. Más información Para obtener más información, consulta nuestra colección de recursos aquí. Mantente al tanto de este blog para más contenido sobre Visual Studio. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube para más contenido!LLM based development tools: PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel
Globally, developers, data scientists, and engineers created new applications or advanced their existing applications to take advantage of LLMs. While building a Question-and-Answer chatbot is simple and you may not need advanced tools, in other more complex scenarios, the AI orchestrator come in and make the process easier. At the center of LLM applications is the AI orchestration layer that allows developers to build their own Copilot experiences
