Azure OpenAI Serviceを利用したRAG構成と、AI Foundryによるチャット&レスポンスをノーコードで構築します。
構成
以下の３サービスを利用します。
| サービス | 用途 |
|---|---|
| Azure OpenAI Service | OpenAIの生成AIモデルを利用するためのサービス |
| Azure AI Search | RAG用の検索インデックスを作成するためのサービス |
| Storage Account(Blob) | RAG用の検索データを配置するためのサービス |
リージョンはAzure AI系サービスが最も充実している米国東部2リージョンを利用します。
RAGテスト内容
以下の内容を事前に準備し、Blobに配置してRAG用データとして利用します。
・テキストファイル（任天堂のゲームハードウェアに関するいくつかのwikipediaページ）
・pdfファイル（IPAの各試験情報シラバス）
流れ
1.リソースグループとAOAIサービスの作成
2.ストレージアカウントとデータ配置
3.AOAIモデル選択とチャット応答確認
4.Azure AI Searchとインデックスの作成
5.RAG(On Your Data)の実行
6.追加のインデックス作成
7.リソースの削除
1.リソースグループとAOAIサービスの作成
以下の範囲を作成します。
AzureポータルからAzure Open AI Serviceを選択し、作成を押下します。
以下を入力して次へを押下します。
・リソースグループ：(新規作成するリソースグループ名)
・リージョン：East US 2
・名前：(Azure OpenAI Serviceの新規リソース名)
今回はこちらの画面で新規リソースグループも一括で作成します。
ネットワーク設定は変更せず、次へを押下します。
タグ設定は任意入力とし、次へを押下します。
（今回はデフォルトのまま）
作成を押下します。
作成したリソースが存在していることが確認します。
2.ストレージアカウントとデータ配置
以下の範囲を作成します。
2.1 ストレージアカウントの作成
Azureポータルからストレージアカウントを選択し、作成を押下します。
以下を入力して次へを押下します。
・リソースグループ：(新規作成したリソースグループ名)
・ストレージアカウント名：(新規作成するリソース名)
・リージョン：East US 2
詳細設定は任意入力とし、次へを押下します。
（今回はデフォルトのまま）
ネットワーク設定は変更せず、次へを押下します。
データ保護設定は変更せず、次へを押下します。
暗号化設定は変更せず、次へを押下します。
タグ設定は任意入力とし、次へを押下します。
（今回はデフォルトのまま）
作成を押下します。
作成したリソースが存在していることが確認します。
2.2 BLOBの作成とデータの配置
作成したストレージアカウントを選択し、ストレージブラウザーを選択します。
BLOBコンテナーを選択し、コンテナーの追加を押下、新しいコンテナー名を名前に入力して作成を押下します。
作成したBLOBが存在することを確認します。
作成したBLOBを選択し、アップロードを押下してRAG用ファイル群をアップロードします。
3.AOAIモデル選択とチャット応答確認
以下の範囲を作成します。
AzureポータルからAzure Open AI Serviceを選択し、作成したリソースを押下します。
Go to Azure AI Foundry portalを押下します。
Azure AI Foundryポータル画面にて、チャットプレイグラウンド内のデプロイの作成を押下します。
今回はgpt-4oを選択し、確認を押下します。
デプロイ画面にて、デプロイを押下します。
デプロイの種類は以下から確認可能です。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/how-to/deployment-types
デプロイの種類ごとのサポートモデルは以下から確認可能です。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/concepts/models?tabs=global-standard%2Cstandard-chat-completions#model-summary-table-and-region-availability
デプロイしたモデル名が登録されていることを確認します。
テキストチャットとしてユーザークエリを入力し、応答があることを確認します。
4.Azure AI Searchとインデックスの作成
以下の範囲を作成します。
チャットプレイグラウンド内のデータソースの追加を押下します。
以下を入力して新しいAzure AI Searchリソースを作成するを押下します。
・データソースの選択：Azure Blob Storage
・サブスクリプション：(Blobの所属するサブスクリプション)
・Azure Blob ストレージリソースの選択：(作成した新規ストレージアカウント)
・ストレージコンテナーを選択してください：(作成した新規BLOB)
・インデクサーのスケジュール：Once
Azure AI Searchのリソース作成画面にジャンプしますので、以下を入力して次へを押下します。
・リソースグループ：(新規作成したリソースグループ名)
・サービス名：(新規作成するリソース名)
・場所：East US 2
・価格レベル：基本
価格レベルについて、Freeを選択すると以降の処理で先に進めないため、Basic/基本以上のプランを選択してください。
スケーリング設定画面では以下を入力して次へを押下します。
・レプリカ：1
・パーティション：1
レプリカおよびパーティション数を増加すると料金も増加します。
ネットワーク設定は変更せず、次へを押下します。
タグ設定は任意入力とし、次へを押下します。
（今回はデフォルトのまま）
作成を押下します。
デプロイが完了したら再びAzure AI Foundryポータルに戻り、以下を設定して次へを押下します。
・Azure AI 検索リソースを選択：(新規作成したリソース名)
・インデックスを名を入力してください：(新規作成するインデックス名)
データ管理画面はデフォルトのまま次へを押下します。
データ接続画面はAPIキーに認証の種類を変更し、次へを押下します。
システム割り当てマネージドIDを使用する場合、Azure OpenAI Service/AI Search Service側で事前設定を実施しておかない場合はエラーとなります。
保存して閉じるを押下します。
インデックス処理が進行します。
インデックス処理が完了しました。
5.RAG(On Your Data)の実行
いくつか質問をしてみます。
Q.ニンテンドースイッチの発売日を教えてください
A.ニンテンドースイッチの発売日は、2017年3月3日です。
Q.最も古いハードウェア製品をあげてください
A.提供された情報によると、最も古いハードウェア製品は「ファミリーコンピュータ（ファミコン）」です。この製品は、家庭用ゲーム機業界内で後発商品として登場し、1983年に日本で発売されました。
Q.スーパーファミコンで最も売れたソフトをあげてください
A.提供されたドキュメントにはスーパーファミコンで最も売れたソフトに関する情報は含まれていません。そのため、この質問に基づく回答はできません。追加情報が必要な場合は、別の質問をしてください！
6.追加のインデックス作成
別のデータソースでRAGを実行したい場合、既存のAzure AI Search Serviceを利用可能になります。
BLOBとインデックスは別のものを指定します。
データの追加・インデックスの作成完了後、既存Azure AI Search Serviceのなかに追加のIndexが作成されます。
いくつか質問をしてみます。
Q.もっとも難易度の高い試験をあげてください
A.最も難易度の高い試験として、「高度試験」が挙げられています 。
Q.高度試験をすべてあげてください
A.以下が高度試験の一覧です。
ITストラテジスト試験
システムアーキテクト試験
プロジェクトマネージャ試験
ネットワークスペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験
エンベデッドシステムスペシャリスト試験
ITサービスマネージャ試験
システム監査技術者試験
情報処理安全確保支援士試験
Q.秋季試験の対象となる試験区分を全てあげてください
A.秋季試験の対象となる試験区分は以下の通りです：
応用情報技術者試験
プロジェクトマネージャ試験
データベーススペシャリスト試験
これらは秋季に実施される試験区分として記載されています。
上記は虚偽回答（ハルシネーション）です。
7.リソースの削除
不要になったリソースを削除します。
特に、Azure AI Search Serviceについては比較的高額な時間課金サービスになるので不要となり次第、削除を推奨します。
参考