はじめに
Azure AI Agent Service が SDK と Azure AI Foundry Portal から一般提供されました。これにより、Azure AI Foundry Portal の GUI にエージェントプレイグラウンドが追加され、AI Agent の作成がよりスムーズにできるようになりましたので、こちらの検証を行ってみました。
検証
以下の公開情報を参考に Bing 検索を利用する AI Agent のデプロイを進めていきますので、必要に応じて詳細はこちらを確認してください。
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[Grounding with Bing Search] をデプロイします
検証のためデプロイ手順に従って、設定は原則既定のもので進めていきます。Azure Portal から [Bing リソース] を選択して、デプロイを進めます。
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Azure Portal から Azure AI Hub をデプロイします
3. 作成した Azure AI Hub より Azure AI Foundry を開きます
4. Project を作成します
5. 作成した Project から [エージェントプレイグラウンド] を選択します
6. [エージェントプレイグラウンド] のモデル選択画面でモデルをデプロイします
今回、Bing 検索によるグラウンディングを実施することが目的であるため、モデルは以下から選択します。
Bing 検索を使用したグラウンディングは、次の Azure OpenAI モデルでのみ機能します: gpt-3.5-turbo-0125、gpt-4-0125-preview、gpt-4-turbo-2024-04-09、gpt-4o-0513
https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/agents/how-to/tools/bing-grounding?tabs=python&pivots=overview
7. [エージェントプレイグラウンド] から [ナレッジの追加] を選択します
[ナレッジの追加] から [Bing 検索を使用したグラウンド] を選択し、先ほど作成したリソースを選択し、[接続を追加する] を選択します。
8. チャットを開始します
Bing 検索を検証するため次のような質問することで、Bing 検索の情報をソースとしていることが確認できます。
「次のオリンピックはどこですか。その開催地の名物を教えてください。」
以上で、GUI から入力に対して Bing 検索を行い、得られた情報を用いて回答する AI Agent を作成できることを確認できました。
トラブルシューティング
チャットを行う際に以下のエラーが出るような場合は、デプロイしたモデルのレート制限を変えることで解消するこがあります。
rate_limit_exceeded: Rate limit is exceeded
まとめ
Azure AI Agent Service が SDK、Azure AI Foundry Portal から一般提供され、今回は GUI からスムーズに Agent を構築できることを確認しました。Azure AI Agent Service では、AI Agent に必要なコンポーネントをまとめて管理することができるので、Agent の開発がより始めやすくなったかと思います。既に Azure AI Search との連携も GUI からでき、その他の機能も拡張していくようなので、より手軽に多くのことを Agent ができるようになりそうです。