Azure更新情報をデータソースとしたRAGを用いてチャットボットを構築してみた #1

Last updated at 2026-03-25Posted at 2026-03-25

はじめに

Microsoftが提供するクラウドサービスのAzureではサービスのアップデートや廃止など日々更新が行われています。
特にMicrosoftの新技術や新サービスを発表するMicrosoft Igniteの期間中には、約70件の更新情報が発表されました。

日々、業務でクラウドサービスを使用する中で各種サービスの更新情報を追うのは非常に重要である反面、更新情報だけでは「数が多すぎて追いきれない」、「結局どう変わったかが分からない」などの問題が生じると思います。

そこで、Azureの更新情報をデータソースとしたRAGを構築し、情報の収集と要約をするチャットボットを構築してみたので、その話をまとめます。

Azureの更新情報とは

まず、今回データソースとするのは公式が提供している「Azureの更新情報」についてです。
以下リンクにて閲覧が可能です。

リンクを踏むと以下のスクリーンショットのように更新情報の一覧が表示されます。

RAGについて　

※RAGに関する詳細な説明は本記事では省略します。

次にRAGについてです。RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略で日本語では「検索拡張生成」と訳される手法のことです。LLMが外部の知識ベースやデータベースを検索し、その結果を動的に参照しながら回答を生成することで、最新情報や専門的な情報に基づいた応答を可能にするアーキテクチャのことを指します。

サービス構成図

今回は以下のようなサービスを用いて構築しました。

主要なサービスと今回の構成における責務は以下の通りです。

Azure AI Search
データソースの蓄積、及び、回答に用いる情報の検索を担う
Azure OpenAI Service
ユーザーからの質問の理解や回答文の生成などLLMの動作を担う
Azure Container Apps environment(ACA環境)
ACAの動作やネットワーク制御を担う
Azure Container Apps(ACA)
ユーザーインターフェースの提供、及び、各種サービスへの指示を担う
Azure Container Registry(ACR)
ACAのコンテナイメージを格納するレジストリを担う

今回は実験的に構築するためACAを用いた最小限の構成を目指し、コンテナアプリ1つで構築する方針とします。

手順

ここからは実際に構築する際の手順になります。

クラウドリソースのデプロイ

VNetをデプロイ（サブネットも作成）
Azure AI Searchをデプロイ（インデックスも作成）
フィールドは「title」、「link」、「description」、「date」と定義
Azure OpenAI Serviceをデプロイ
ACA環境をデプロイ
ACRをデプロイ
ACRにコンテナイメージをpush
ACAをデプロイ

ローカルPCでデータソースの準備、及び、登録

更新情報の取得
以下の赤枠をクリックしRSSフィードが公開されているページを開いて、画面上のテキストを全選択しローカルPCに「任意のファイル名.xml」として保存する。

以下はRSSフィードの例になります。
※非常に長いので抜粋した情報です。

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss xmlns:a10="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Azure service updates</title>
        <link>https://www.microsoft.com/releasecommunications/api/v2/Azure/rss</link>
        <description>Azure service updates</description>
        <lastBuildDate>Wed, 11 Mar 2026 18:00:35 Z</lastBuildDate>
        <ttl>1440</ttl>
        <item>
            <guid isPermaLink="false">558145</guid>
            <link>https://azure.microsoft.com/updates?id=558145</link>
            <category>Launched</category>
            <category>Databases</category>
            <category>Hybrid + multicloud</category>
        <category>Azure Database for PostgreSQL</category>
            <category>Features</category>
            <title>[Launched] Generally Available: Terraform, Bicep, Ansible support for elastic clusters on Azure Database for PostgreSQL </title>
            <description>You can now provision and manage Azure Database for PostgreSQL elastic clusters using Terraform, Bicep, and Ansible, with full General Availability support. With native infrastructure-as-code support, you can consistently create, scale, and manage elastic</description>
            <pubDate>Wed, 11 Mar 2026 18:00:35 Z</pubDate>
            <a10:updated>2026-03-11T18:00:35Z</a10:updated>
        </item>
        <item>
            <guid isPermaLink="false">558140</guid>
            <link>https://azure.microsoft.com/updates?id=558140</link>
            <category>Launched</category>
            <category>Databases</category>
            <category>Hybrid + multicloud</category>
            <category>Azure Database for PostgreSQL</category>
            <category>Features</category>
            <title>[Launched] Generally Available: Azure Database for PostgreSQL dashboards with Grafana </title>
            <description>You can now monitor your Azure Database for PostgreSQL with rich, built-in Grafana dashboards—right from the Azure portal. This native integration with Azure Monitor means you no longer need to set up or manage a separate Grafana instance to get deep visi</description>
            <pubDate>Wed, 11 Mar 2026 18:00:35 Z</pubDate>
            <a10:updated>2026-03-11T18:00:35Z</a10:updated>
        </item>
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Visual Studio Codeの拡張機能「XML Tools」をインストールし、以下ショートカットで成型すると見やすくなります。
Windows: Shift + Alt + F
MacOS: Shift + Option + F
Linux: Ctrl + Shift + I

インデックス登録
ローカルPCに保存したXMLファイルを作成済みのインデックスに合うように整形し、インデックスへ登録を行う。今回はChatGPTにXMLファイルとインデックスの要件を伝えて作成したpythonスクリプトを使用することにしました。
```
ChatGPTに入力した例文
xmlファイルを参照し、Azure AI Searchのインデックスに登録するようなpythonスクリプトを作成して
- （例）XMLファイル内のエレメント → Azure AI Searchのフィールド
- title → title
- link → link
- description → description
- pubDate → date
```
イメージは以下の図の通り。

RSSフィードのリンクを提示して、pythonスクリプトの作成を指示したところ上手くいかなかったので、xmlファイルに転記してから参照することで、上手く生成されました。

結果

実際にACAのコンソール上で以下のコマンドを実行することで、質問に対する回答が生成されました。

curl -s http://localhost:8080/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "AKSについて教えて", "top_k": 10, "mode": "summary"}' \
| python3 -c "import sys, json; print(json.loads(sys.stdin.read())['answer'])"

実行コマンドの中でも「-d '{"message": "AKSについて教えて", "top_k": 10, "mode": "summary"}' 」で質問に関する情報を記述します。それぞれの内容は以下の通りです。

"message"：質問内容
"top_k"：検索インデックスから上位何件分の関連情報を取得するかを指定
"mode"：更新情報を列挙した後に総括を出力するモードを指定

回答の精度や出力形式はアプリの実装次第なため、まだまだ改修が必要ですが、Azure更新情報を基に「総括」として文章を生成しているのでRAGの構築は出来たと思います！

# curl -s http://localhost:8080/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "AKSについて教えて", "top_k": 10, "mode": "summary"}' \
| python3 -c "import sys, json; print(json.loads(sys.stdin.read())['answer'])"> > > 
# 更新情報概要

## 1. 主な一般提供 (GA)
- **タイトル (Title):** Launched: Generally Available: AKS Automatic 
  - **日付 (Date):** 2025年9月16日
  - **要点の要約:** AKS 自動化機能が一般提供されました。
  
- **タイトル (Title):** Launched: Generally Available: AI toolchain operator add-on (KAITO) for AKS 
  - **日付 (Date):** 2025年10月7日
  - **要点の要約:** AKS 用の AI ツールチェーンオペレーター アドオン (KAITO) が一般提供されました。

- **タイトル (Title):** Launched: Generally Available: AKS Automatic pod readiness SLA 
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** AKS の自動ポッドレディネス SLA が一般提供されました。

- **タイトル (Title):** Launched: Generally Available: Pod sandboxing on AKS 
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** AKS 上でのポッドサンドボックス機能が一般提供されました。

## 2. 主な Public Preview
- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: Agentic CLI for AKS 
  - **日付 (Date):** 2025年11月11日
  - **要点の要約:** AKS 向けの Agentic CLI がプレビュー提供されました。

- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: Azure Linux OS Guard for AKS 
  - **日付 (Date):** 2025年11月11日
  - **要点の要約:** AKS 向けの Azure Linux OS Guard がプレビュー提供されました。

- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: Azure Kubernetes Service desktop 
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** Azure Kubernetes Service のデスクトップ版がプレビュー提供されました。

- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: Azure Network Watcher Topology – AKS Visualization
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** AKS のための Azure Network Watcher トポロジー可視化がプレビュー提供されました。

- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: Windows Server 2025 on AKS
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** AKS 上での Windows Server 2025 がプレビュー提供されました。

- **タイトル (Title):** In preview: Public Preview: AKS Automatic managed system node pools
  - **日付 (Date):** 2025年11月18日
  - **要点の要約:** AKS の自動管理されたシステムノードプールがプレビュー提供されました。

## 3. 廃止 / Retirement
- 現在廃止情報は存在しません。

## 4. 総括
最近の AKS に関する更新では、多数の機能が一般提供される一方で、いくつかの重要な機能がプレビュー提供されています。特に、AKS の自動化と新しいツールの追加に注力されており、今後のアップデートが期待されます。プレビュー機能が多いことから、ユーザーからのフィードバックを受けつつさらなる改善が進められるでしょう。

さいごに

今回はAzureの更新情報をデータソースとしたRAGの構築を行いました。これで情報収集の効率化を図る土壌が整ったと思っています。

しかし、今回の構成では「Azure上のリソース＋ローカルPC」が必要、かつ、更新情報の増えるたびにローカルPCからAzure AI Searchに定期的にデータを投入を実施する必要があるため非常に手間が多いと思います。
ですので今後はAzure上でのみ完結するように改修していきたいと思います。

また、ACAには「ジョブ」という機能があり、タイマトリガやHTTPトリガを設定して定期的なコンテナの起動、実行が可能です。このジョブ機能を用いることで、現在ローカルPCで行っている「データソースの準備＋登録作業」を定期的かつ自動的にRSSフィードを取得し、インデックスへデータを登録する等を考えています。

これらを踏まえた改良版を後日「Azure更新情報をデータソースとしたRAGを用いてチャットボットを構築してみた #2」として投稿予定です。

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