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