みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しましたので、ご紹介させてください。 ※ このブログでのご紹介ととも以下のイベントでもガイドに関する詳細なご説明や、ガイドにはないデモなどを実施しますので、ぜひご参加ください。 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました https://tech-lab.connpass.com/event/315703 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドとは？ 以下のURLで公開しております。執筆しているうちに100ページ超の壮大なものとなってしまいました。 https://dev.noriyukitakei.jp/docs/aoai-rag-dev-guide.pdf 本ガイドの目的は、「シンプル」「強力」「すぐ動
Azure OpenAI Service “on your data” でChatGPTに自社データを組み込む
セキュリティチームの ぐっちー です。Azure OpenAI Service において新しくパブリックプレビューが開始された「on your data 機能」を使ってChatGPTに自社データを組み込む方法を紹介したいと思います。 3行サマリー 従来、ChatGPTに自社データを組み込むためには、APIを使った開発が必要であり、開発を専門としない人間が片手間で実施するには難易度の高いものでした。 新しく登場したAzure OpenAI Service「on your data 機能」を使うと、GUI上での簡単な操作で自社データをChatGPTに組み込むことができるようになりました。 精度を高めるには、データセットの整備やPrompt engineeringをキッチリ実施していく必要があり、依然としてそれらは難易度が高いですが、ChatGPTのビジネス活用に大きな前進をもたらしたアップデー
OpenAIのリリースによりLLMの利用率が爆発的に増えてきました。 当初はChatGPTとの会話形式だけだった利用シーンも独自のナレッジから答えさせるRAGアーキテクチャなど、LLMのアプリケーションへの組み込みがされはじめています。 本資料では主にAzure OpenAIのLLMをアプリケーションへ組み込む際により堅牢かつ安全にアプリケーション実装ができるポイントについて紹介します。 本資料は以下のイベントで発表した内容です。 第1回 Azure Travelers 勉強会 札幌の旅 https://jat.connpass.com/event/303868
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。ここからはAzure OpenAI Serviceならではの特徴と、Azure OpenAI Serviceのプレイグラウンドについて話します。前回はこちらから。 マイクロソフトとOpenAI 蒲生弘郷氏：こういうことを言うと、「またマイクロソフトの人間が大きなことを言ってポジショントークをしている」みたいになりますが、GPTは正しい使い方と注意点を踏まえていかないといけない部分はやはりあると思うので、今日のこの講演の中でしっかりその内容について把握いただいた上で、活用方
はじめに この記事は、現在（2023年8月4日時点）パブリックプレビュー中のCognitive Searchのベクトル検索機能について、ベクトルDBの構築手順を解説する記事です。公式ドキュメントにはクイックスタート記事も公開されており、こちらのブログで日本語で丁寧に解説してくれています。 公式ドキュメントのクイックスタートを読んでいると、下記の課題に遭遇します。 PDFなどのドキュメントはどのように扱えばいいか？ チャンク分割やベクトル生成は具体的にどのように行えばよいか？ 言語アナライザーを日本にするにはどこを変えればよいか？ インデックスを自動更新するにはどうすれば良いか？ このような課題に対して、Azure公式のGitHubリポジトリにあるcognitive-search-vector-prにあるインデックス作成ツール(azure-search-vector-ingestion-py
誕生から20年近く経つクラウド・コンピューティングは、今や社会で重要な役割を果たすようになっている。2024年現在、注目するべきクラウドの動向とは一体何なのか。そしてこれから先、企業がクラウド戦略を立てる上では、どのような点を意識するべきなのか。ガートナー ジャパン ディスティングイッシュトバイスプレジデント、アナリストの亦賀忠明氏が解説した。 ライター。2010年、IT製品・サービスに関する情報提供を目的とするWebサイトにて医療チャンネルの立ち上げに参画し、担当記者として医療分野のIT推進の動向を取材して記事を制作。2011年、日本医療情報学会認定の医療情報技師資格を取得後、病院・診療所向け合わせて30社以上の電子カルテベンダーを取材した実績がある。医療関連システムの製品情報や導入事例、医療IT政策・市場動向に関する取材を行ってきた。
Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャからみる本番システムレベルの LLM アプリに必要な検討項目の解説 / From Azure OpenAI Reference Architecture to Production-Ready LLM Apps #serverlessdays #serverlesstokyo
ServerlessDays Tokyo 2023 で Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャからみる、本番システムレベルの LLM アプリに必要な検討項目の解説 / From Azure OpenAI Reference Architecture to Production-Ready LLM Apps というタイトルで紹介しました HP: https://tokyo.serverlessdays.io/ Ticket: https://serverless.connpass.com/event/290640/ #serverlessdays #serverlesstokyo
グローバルのクラウドインフラ市場シェア、この3カ月でマイクロソフトのシェアが2％増加。2023年第3四半期、Synergy Researchの調査結果
グローバルのクラウドインフラ市場シェア、この3カ月でマイクロソフトのシェアが2％増加。2023年第3四半期、Synergy Researchの調査結果 調査会社のSynergy Research Groupは、2023年第3四半期のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアを発表しました（これまで四半期ごとにクラウドインフラのシェアを発表していたCanalysの調査結果は、今四半期はまだ発表されていません）。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたものを指します。 発表によると、第3四半期の前年同期比成長率は18％で、前2四半期とほぼ同水準だったとのことです。 マイクロソフトがシェアを2％伸ばす クラウドベンダ別に見るとマイクロソフトとGoogleが比較的順調にシェアを伸ばしており、特にマイクロソフトはこの四半期、つまりこの3カ月でシェアを2％伸
Azure OpenAI よくある質問
Azure OpenAI利用について、よく聞かれる質問についてまとめてみました。 この記事はGitHubで管理されています。これも追加したらいいんじゃない？という内容はプルリクエストまたは本記事へのコメントでお気軽にお寄せください！ 実際にOpenAIのモデルを使わなくても基本料金はかかりますか？ いいえ。基本的には使った分（トークン≒入出力をさせた文量）だけの従量課金制です、使わなければ課金されないし、逆に使った分だけ青天井で課金されます。 「基本的には」というのはファインチューニング（微調整）をしたモデルを使う場合にはホスティング費用が基本料金としてかかります。 プロンプトのログを取りたいのですが、標準機能でできますか？ Azure OpenAIだけではプロンプトのログを取る機能はありません。Azure標準機能の「診断設定」で取得できるログにも出力されません。 そのため、Azure O
生成AIを使って海外AIニュースの要約を社内Teamsに投稿してみた - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
こんにちは、AIソリューショングループの太田です。 昨年から引き続き生成AIブームが止まらない中、自主的に進めていた取り組みを紹介します。それは海外AIニュースの要約を、社内で使用しているTemasのチャネルに投稿する取り組みです。 投稿自体はPower AutomateやAzure Function、Azure OpenAI Serviceなどを活用することで自動的に投稿しており、数ヶ月運用した結果を踏まえて最近アルゴリズムの改善をおこなったので、改めて方法とノウハウをまとめたいと思います。 はじめに アーキテクチャ紹介 Power Automate Azure Functions Bing Search Azure OpenAI Service（AOAI） Log Analytics 海外ニュース要約 APIの処理フロー 検索ワードの翻訳 Bing 検索 HTMLの読み込み ニュース記
Azure OpenAIを使ったチャットボットWebアプリをAzureに閉じたネットワーク環境に構築する方法 | DevelopersIO
「インターネットを経由した通信をどうしても行わせたくない」という場合は、このような構成を実装すれば可能です。 みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 前回のブログ記事では、「Azure OpenAI Service」を使ったチャットボットWebアプリを「Microsoft Azure」環境上に構築する手順をご紹介しました。 ご紹介した環境は、比較的シンプルな構成で実現できるものの、もしかするとネットワーク的なセキュリティ面で不安に感じる方もいらっしゃるかもしれません。 と言うのも、利用しているAzureの各サービス「Azure Open AI Service」や「Azure App Service」は、デフォルトではインターネットを経由して利用するようになっています。 そのため、悪意のある人間がこれらのサービスに対して不正なアクセスを試みたり、通信内容の盗聴を試みることが考えられ
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。さらに、AIネイティブなアーキテクチャの有効活用のためにおすすめな従来の用途固定AIモデルの整理と、GPTを活用するためのシステムの参考アーキテクチャについて話します。前回はこちらから。 今後はAIネイティブなアーキテクチャが登場するだろう 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：ここまで言ったところで、GPT自身にいろいろなものを食わせるというところもあったと思いますが、（今後）よりAIネイティブなアーキテクチャが（登場することが）予想されます。 例えば「社内独自の技術である○○につ
その1（リソースグループ / App Service / Cosmos DBを紹介） → 本記事 その2（OpenAI Service / Log Analytics / API Managementを紹介） OpenAIで開発するならAzureはマストになってきた ChatGPTを始めとする生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の勢いが止まりません。 もはや小回りのきくWeb系スタートアップに限らず、そろそろエンタープライズな組織でも「わが社もChatGPTを使ってなんか作るぞい！」的なムーブが広がっている頃ではないでしょうか。 大企業でシステムを作ろうとするとセキュリティやコンプライアンスの壁があるため、ChatGPTのようなSaaSを気軽に活用するのは大きなハードルになってしまいます。そこでプライベートな環境で安全にOpenAIのAPIサービスを活用できるMicrosoft Azu
gpt-4o はじめに こんにちは、ACS事業部の佐竹です。 今回のMicrosoft Buildで発表されたGPT-4oについて、どの程度レスポンスが良くなったか是非触ってみたく、今回の記事を書くことにしました。 1.1.5.Azure OpenAI Serviceの主なAIの進化 news.microsoft.com 以前、Azure Communication ServiceとAzure OpenAI Serviceを使って、コールセンターを作ってみたのですが、そこにGPT-4oを組み込む形でGPT-4-32kとの速度比較を行いました。 techblog.ap-com.co.jp 上記の記事はハンズオン形式で記載しておりますので、お手隙の際に是非手を動かしていただけますと幸いです。 概要 全体アーキテクチャは以下のようになります。 アーキテクチャ図 全体の流れは以下の通りです。 ユー
インターネットイニシアティブ（IIJ）は9月20日、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIを米Microsoftのクラウド上で使える「Azure OpenAI Service」の導入支援サービスを始めた。Azure OpenAI Serviceそのものや、チャットAIを使った新サービスなどを検証したい企業の利用を見込む。 IIJがAzure OpenAI Serviceの利用環境を構築するサービス。構築に掛かる時間は1カ月程度。「Azure OpenAI Serviceに標準で用意されていない機能を補う」（IIJ）として、コラボレーションツール「Microsoft Teams」上からテキストを入力できる仕組みに加え、禁止ワードの設定やログの保持・検索、利用状況の確認機能なども搭載するという。
日本マイクロソフト株式会社は、2024 年 4 月 1 日から、法人向けソフトウエアおよびクラウドサービスの価格を改定します。新価格は、日本円の為替変動に伴い、いずれも 20% の引き上げとなり、2024 年 4 月以降に適用されます。 マイクロソフトは、ソフトウエアおよびクラウドサービスについて、現地価格の影響を定期的に評価し、地域間の合理的な整合性を確保しています。今回の変更はその評価の結果により、価格を米ドル水準に近づけて調整した結果です。今後も、米ドルに対する為替変動を考慮し、年 2 回の定期的な価格評価の一環として、現地通貨建ての価格を調整する場合があります。 このアナウンスメントは、ハードウェア (Surface 等) またはコンシューマ向けに提供している Windows, Office および Microsoft 365 サービス等は対象としておりません。マイクロソフトの製品
米Microsoftが1月30日（現地時間）に発表した第2四半期（2023年10月～12月期）の決算は、売上高は前年同期比17.6％増の620億2000万ドル、純利益は33.1％増の218億7000万ドル（1株当たり2ドル93セント）だった。「Copilot」などのAI統合を進めたクラウド部門が順調だった。 売上高、純利益ともにアナリスト予測（売上高は611億2000万ドル、1株当たりの純利益は2ドル78セント）を上回った。 サティア・ナデラCEOは発表文で「われわれは、AIについて語ることから、AIを大規模に適用することに移行した。技術スタックのあらゆる層にAIを導入することで新たな顧客を獲得し、あらゆる分野で新たなメリットと生産性の向上を促進している」と語った。 部門別では、Azureやサーバー製品を担うIntelligent Cloud部門全体の売上高は20％増の258億8000万ド
真のサーバーレスアーキテクチャについて語り、最新のエッジコンピューティングや生成系AIのサーバーレス実装を学び、クラウドネイティブで高速な開発プラクティスと向き合う2日間「ServerlessDays Tokyo 2023」。ここで登壇したのは、日本マイクロソフト株式会社の坂部氏。LLMアプリ開発における、「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」の活用について発表しました。 登壇者の自己紹介とアジェンダ紹介 坂部広大氏：「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャからみる、本番システムレベルのLLMアプリに必要な検討項目の解説」というテーマで、日本マイクロソフトの坂部と申します。時間としては25分、お付き合いいただければと思います。それではよろしくお願いします。 （会場拍手） 「このセッションでわかることと、話さないこと」ですね。今回の
今年も開催されたMicrosoft Build 2024のキーノートを日本語でまとめをお届けします！今年は吉田が製品チームとして「Ask the Expert」ブース対応を現地で3日連続アサインされた上、夜は無謀にも48時間以内にPower Platform の発表について2時間にわたってお届けするイベントを開催した関係上、まとめが遅くなってしまいました。 Build 2024 のPower Automateブース その分、Satya Nadellaが登壇で利用したスライドを丸ごと日本語化し、より丁重なまとめ？（もはやフル原稿…）を作ることができました。このページの一番下にはスライド完全意訳版をダウンロードできるようにしてありますので、ぜひ読んでくださいね。 それでは以下、キーノートの情報をお伝えします！ 開発者会議は常に最もエキサイティングで、最も楽しい瞬間です。私は成人してからの人生を
こんにちは、Azure Identity サポート チームの 川里 です。 本記事は、2024 年 5 月 1 日に米国の Microsoft Entra (Azure AD) Blog で公開された Announcing General Availability of Microsoft Entra External ID - Microsoft Community Hub を意訳したものになります。ご不明点等ございましたらサポート チームまでお問い合わせください。 次世代の顧客 ID アクセス管理 (CIAM: Customer Identity Access Management) 機能を実現する開発者向けソリューションである「Microsoft Entra External ID」が 5 月 15 日から一般公開 (GA) されたこと をお知らせします。External ID では
ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。まずは、テキスト生成過程におけるGPTの動きと、マイクロソフトの製品におけるGPT機能の組み込みの流れについて話します。 蒲生氏の自己紹介 司会者：本日のセミナーは「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」として、日本マイクロソフトの蒲生さまに講演いただきたいと思います。蒲生さま、よろしくお願いいたします。 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：日本マイクロソフトの蒲生と申します。よろしくお願いします。本日は非常にたくさんの方に集まっていただいて、なんでこんなに集まったの
基本概念から理解するAzure AI Search - Azure OpenAI Serviceとの連携まで - 電通総研 テックブログ
こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ
Demystifying Azure OpenAI Networking for Secure Chatbot Deployment
Introduction Azure AI Landing Zones provide a solid foundation for deploying advanced AI technologies like OpenAI's GPT-4 models. These environments are designed to support AI enthusiasts, but it's essential to grasp their networking aspects, especially concerning Platform as a Service (PaaS) offerings. In this article, we'll dive into the networking details of OpenAI Landing Zones, focusing on ho
This repository contains a set of design patterns illustrating how to effectively build Agentic solutions powered by LLMs (Large Language Models) in Azure. Agentic AI systems are designed to autonomously pursue complex goals and workflows with limited direct human supervision. These systems act as independent agents, making decisions and performing tasks autonomously. The main capabilities of Agen
Introducing Azure OpenAI Service On Your Data in Public Preview
We are excited to announce the launch of Azure OpenAI Service on your data in public preview, a groundbreaking new feature that allows you to harness the power of OpenAI models, such as GPT-4, with your own data. This new and highly requested customer capability revolutionizes the way you interact with and analyze your data, providing greater accuracy, speed, and valuable insights. Let’s explore t
Azure OpenAI ServiceのFunction callingを使って自然言語でGoogleカレンダー操作
こんにちは、Happy Elements 株式会社でエンジニアをしておりますryoooです。 先日、以下の記事で弊社における社内ルール等に対するチャットシステムをご紹介いたしました。 Function calling機能を使って、こちらのチャットツール上で自然言語でGoogleカレンダーを操作する機能を追加しましたので、本記事では実装時の工夫を紹介させていただきます。 この機能により、以下のようなことが可能となっています。 自然言語でカレンダー予定を作成 自然言語でカレンダー予定を取得 Function callingとは 簡単にいうとGPT-4に対して「あなたはこういう関数を利用できるから、利用したい場合は引数をレスポンスしてね」と伝えて、GPT-4とバックエンドサーバーで何度かやり取りをしながら、ユーザーの要求を解決していく仕組みです。 (参考) Microsoftのドキュメント ht
今年も始まりました、Microsoft Ignite 2023！本日発表された、CEOのSatya Nadella氏のキーノートを日本語でまとめました。ChatGPTが発表されてから1年が経過しました。 進化のペースは凄まじいものです。我々は新しい時代に入ろうとしています。ただの新しい技術に留まりません。 このAIの時代によって、製品を作ったり、安全性を考えたりと、実課題を解決しています。 Airbnb、Shopifyや、BTや電通などもMicrosoft Copilotを展開しています。そして、組織は独自のCopilotを作成しています。 そして、Copilotは非常に生産性を向上させています。より少ない時間で情報を集めたり、ミーティングを行ったりすることができます。 Copilot はタスクを素早くこなすことが可能になり、新しいUI（ユーザーインターフェース）として、世界のナレッジだけ
［速報］マイクロソフト、Metaの最新大規模言語モデル「Llama 2 」をAzureとWindowsでサポート。独自の生成的AIを開発可能に
オープンソースで商用利用も可能な大規模言語モデル Llama 2はこのマイクロソフトの発表とほぼ同時にMetaが発表した最新の大規模言語モデルです。 オープンソースとして公開され商用利用も可能で、AI分野で高い実績を残してきたMetaが満を持して公開するモデルとして高い能力を備えていることが期待されています。 Llama 2はパラメータ数が7B、13B、70Bの3つのモデルに分かれており、Microsoft Azureではこの3つのモデルを現在パブリックプレビュー中のAzure AIモデルカタログから選択し、ファインチューニングし、デプロイが可能。 また、Windowsマシン上でもLlama 2が実行できるように最適化される予定です。 これらにより開発者は独自の生成的AIをMicrosoft AzureやWindows上で開発し、アプリケーションに組み込めるようになります。 マイクロソフト
Azure AD参加端末におけるPRT (Primary Refresh Token)悪用のリスクと対策について | セキュリティブログ | 脆弱性診断（セキュリティ診断）のGMOサイバーセキュリティ byイエラエ
TOP > セキュリティブログ > ペネトレーションテスト > Azure AD参加端末におけるPRT (Primary Refresh Token)悪用のリスクと対策について はじめに オフェンシブセキュリティ部ペネトレーションテスト課の安里 悠矢です。 普段は組織内の社内ITインフラやクラウド環境上に構築されたインフラに対するペネトレーションテストをしています。 テレワーク環境の整備が進んだ昨今、エンドポイント端末の管理とセキュリティ対策はゼロトラストネットワークを実現するにあたって重要なポイントとなります。 ゼロトラストネットワークのよくある構成の一例としては、エンドポイント端末を Azure ADに参加させてIntuneでデバイス管理を実装している環境が挙げられます。 Azure ADに参加するエンドポイント端末は、PRT(Primary Refresh Token)と呼ばれる認証
Microsoftは2023年10月23日（米国時間）に公式ブログで、効果的なプロンプトを作成し、生成AIの可能性を引き出す25のヒントを紹介した。 AI（人工知能）、特に大規模言語モデル（LLM）の文脈では、プロンプトとは、ユーザーが特定のタイプの応答を引き出すために、AIに与える入力や指示を指す。このところ注目を集めているLLMを最大限に活用するには、効果的なプロンプトを作成することが不可欠だ。 Microsoftは「Azure OpenAI Service」で「GPT-3.5-Turbo」や「GPT-4」のようなLLMを提供している。「実生活でのコミュニケーションと同じように、AIとのやりとりでも、欲しい情報をどのようにリクエストするかで、受け取る情報の種類が限られたり、広がったりする。プロンプトは、AIがユーザーの意図とAIへの期待を特定するのに役立つ。そのため、より正確なプロンプ
Azure OpenAI Service を活用した対話型 UI を「じゃらんnet」に試験実装、従来型検索ではわからなかったユーザー ニーズが短期間で把握可能に
Microsoft customer stories See how Microsoft tools help companies run their business.
MicrosoftのAI研究部門が2020年7月にオープンソースのAI学習モデルをGitHubのリポジトリに公開した際に38TBにおよぶ機密データを漏えいしていたことを、クラウドセキュリティ企業のWizが公表しました。機密データにはパスワードや秘密鍵、3万件を超えるMicrosoft Teamsの内部メッセージが含まれていました。 38TB of data accidentally exposed by Microsoft AI researchers | Wiz Blog https://www.wiz.io/blog/38-terabytes-of-private-data-accidentally-exposed-by-microsoft-ai-researchers Microsoft mitigated exposure of internal information in a
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をまとめよう Wikipedia 記事からのお仕事情報・概要の抽出 お仕事情報・概要に基づく、情報の整理
上記を元に先ほどの整い例 をご説明しますと ステージング環境：s 認証会員基盤（Auth and Member）：am Azure Kubernetes Service：ak 東日本リージョン（Japan East）：je クーポン（coupon）：coupn 最初のリソース：001 となります。 いや…やっぱ分かりにくいし普通にCloud Adoption Frameworkのベストプラクティスに従えばいいんじゃ…とほとんどの方が感じていると思うので次にこの初見殺しの命名規則の二大メリットをお話しますね。 【その一】Azure リソースの名前付け規則と制限事項に抵触しない まず下記を確認してみましょう。 嘔吐しそうになるほど盛り沢山のAzureリソースの名前付けの規則と制限事項が並んでいますね。で、細かく見ていくと下記のようなことがたま～にあるんです。 ハイフン（-）が有効な文字に含まれ
Azure OpenAI Service の REST API リファレンス - Azure OpenAI
この記事では、Azure OpenAI の推論 REST API エンドポイントについて詳しく説明します。 認証 Azure OpenAI には、2 つの認証方法が用意されています。 API キーまたは Microsoft Entra ID を使用できます。 API キー認証: この種類の認証の場合、すべての API 要求で、api-key HTTP ヘッダーに API キーを含める必要があります。 クイック スタートに、この種類の認証を使用して呼び出しを行う方法に関するガイダンスが用意されています。 Microsoft Entra ID 認証: Microsoft Entra トークンを使用して API 呼び出しを認証できます。 認証トークンは、Authorization ヘッダーとして要求に含まれます。 指定するトークンの前に Bearer を付ける必要があります (例: Bearer
Azure OpenAI on your data でノーコードで ChatGPT 対応エンタープライズサーチを構築する - Qiita
はじめに Microsoft Build 2023 で発表のあった Azure OpenAI on your data のパブリックプレビューが開始されました。「on your data」の名前の通り、Azure OpenAI Studio の Chat Playground 上で Azure Cognitive Search のデータを参照し、モデルが知らない内容を答えられるようにしてからノーコードでAzure AD 認証付きチャットアプリのデプロイまでやってしまうという機能です。 内部アーキテクチャ 「on your data」の仕組みは以下のようなアーキテクチャになっていると考えられます。考えられますというのは、Azure Cognitive Search からの Grounding の処理が on your data REST API 内部で行われるため、詳細が隠蔽されているためで
2023年11月にあった那覇市長定例記者会見。沖縄の言葉で「はいさい ぐすーよー。ちゅーうがなびら（こんにちは皆さん。ご機嫌いかがでしょうか）」から始まった会見は、市の業務での生成AI本格導入に向けて「那覇市生成AI活用方針」を策定したというコメントを読み上げていた。「いっぺー にふぇーでーびる（ありがとうございました）」と締めたところで、知念覚市長がこう付け加えた。 「なお、このコメントもですね、生成AIによって下書きを作成し、職員が校正を行って作っております」 沖縄県内ではいち早く生成AI活用を導入した那覇市。同市DX推進室の長嶺伶生さんは「たたき台を手直しするだけで作れるので負担は少なくなっています」とそのメリットを挙げる。 住民の個人情報などデリケートな情報も多く扱う行政の現場。その利用にあたっては慎重に活用方針とガイドラインを作成し、日々の業務活用につなげている。行政が生成AIな
Azure OpenAI Service の gpt-35-turbo と gpt-4 の 2023 年 6 月 バージョン (0613)
バージョン 0301 の価格 $0.002 per 1K tokens 参考 Introducing new and updated models to Azure OpenAI Service Azure OpenAI Service pricing 2.3. 最大トークン (gpt-35-turbo-16k) gpt-35-turbo-16k シリーズの登場は、これまで gpt-35-turbo の最大トークン 4,096 がボトルネックになっていたユースケースの突破口になりそうです。 ちなみに、gpt-35-turbo-16k も gpt-35-turbo と同じく cl100k_base エンコーディングを使っていますので、日本語に換算すると入出力合計で約 15,000 文字程度を一連の会話の中で扱うことができるようになります。 ただし、最大トークンが大きいモデルの場合、Recen
はじめに 5月23日〜25日にアメリカ シアトルで開催されたMicrosoft Build 2023はAI関連の発表が多くされ、世界的に注目を集めていました。 過去最高レベルの注目度だったのではないでしょうか。 その中で発表されていた「Prompt Flow」機能が最近Azure AI Studio上でパブリックプレビューとしてリリースされました。 記事執筆時点ではこれを実際に触ってみた人の記事が日本語/英語で見当たらなかったので、本記事では早速触ってみた感想を書いていきたいと思います。 そもそも 「Prompt Flow」とは 「Prompt Flow」は、Azure Machine Learning上に追加された新機能で、Azure AI Studio上で提供される大規模言語モデル（LLM）を利用したAIアプリケーションの開発サイクル全体を効率化するために設計された開発ツールです。 皆
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Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました | SIOS Tech. Lab
Azure OpenAIと周辺機能を活用して 堅牢なLLMアプリケーションを開発しよう
「OpenAI APIの安定稼働版のようなイメージを持ってもらえればいい」 Azure OpenAI Serviceの特徴と、プレイグラウンドのデモ
Cognitive Searchの生成AI用ベクトルDBの構築手順書 - Qiita
[PDF] Azure OpenAI Serviceによる RAG実装ガイド 〜 ⽣成AIアプリケーションの解説と実践 〜
AWSなどクラウド「3強」時代はもう終わり？ガートナーが予想する2030年の未来
AzureでGPT活用するためのシステムの参考アーキテクチャ “金太郎飴的に複製できる”管理構成のすすめ
エンプラでOpenAI使うためにAWSエンジニアがAzureに入門してみた！（その1） - Qiita
GPT-4oがどれぐらい早くなったのかコールセンターに導入して試してみた話 - APC 技術ブログ
IIJ、Microsoftの“自社版ChatGPT”導入支援を開始 初期費用150万円から
法人向けソフトウエアおよびクラウドサービスの価格改定について - News Center Japan
Microsoft、AI「Copilot」のAzure好調で予想を上回る増収増益
「Azure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ」活用の最初の一歩 リリースレベルのLLMアプリに必要な検討項目とは
Microsoft Build 2024 キーノート完全日本語化まとめ・意訳 - 吉田の備忘録
Microsoft Entra External ID が一般提供 (GA) されました
「Azure OpenAI Service」の一般提供から始まった“ビジーな”進化 マイクロソフト製品におけるGPT機能組み込みの流れ
GitHub - microsoft/azure-genai-design-patterns
Microsoft Ignite 2023 キーノート日本語まとめ - 吉田の備忘録
Microsoft、生成AIの可能性を引き出す25種類の効果的なプロンプトの作成方法を紹介
MicrosoftのAI研究部門がMicrosoft Azure経由で38TBもの内部機密データを漏えいしていたと判明
弊社で使っているAzureリソースのスルメ系命名規則を紹介します
生成AI、那覇市はどう活用？ 職員も思いつかなかった、AIが提案したアイデアとは
【日本最速？】Azure AI StudioでPrompt Flowを触ってみた感想 - Qiita