はじめに
こんにちは！これまでAIの構築経験がほぼなく、初めてAzureを使う私ですが、いきなりAIサービスを構築することになりました……。
右も左も分からない状態で、ネット上のブログや公式ドキュメントを参考にしながら、試行錯誤の末、ようやく一週間かけて少し理解できてきました！
この経験を記録することで、私のような初心者の方にも少しでも役立てればと思います！
Azure AI Foundryでプロジェクトを作成
Azureのアカウントにサインインした状態で、Azure AI Foundryにアクセス
「プロジェクトの作成」をクリック
デフォルトの設定でも大丈夫ですが、サブスクリプションやリソースグループなどを選びたい場合は「カスタマイズ」をクリックして設定します。「作成」をクリック。
作成完了すると、自動でこれらリソースが作成されます。
Azure AI Foundryでプロジェクトを確認
Azure AI Foundryでできあがったプロジェクトを開くと、このような画面になります。
最初に各サービスを案内するツアーがあります。私のような完全な初心者は、ツアーに沿って操作してから勉強するのがおすすめです！
モデルのデプロイ
作成直後のプロジェクトには、使用できるモデル（GPT-4 など）が一つもありません！
まずはモデルをデプロイしてから、エージェントを作成します。
「モデル＋エンドポイント」をクリックし、「モデルのデプロイ」をクリックします。
「基本モデルをデプロイする」と「微調整されたモデルをデプロイする」の2種類から選択できます。私のような初心者は、まず「基本モデルをデプロイする」で問題ありません！
また、GPT以外にも複数の企業が提供するモデルが利用できます。ニーズに合わせて適切なモデルを選択するとよいでしょう。もし何も分からない場合は、とりあえず「GPT系」から試してみるのがおすすめです。
エージェントを作る
このブログの一番下にある参考サイトでは、ローカル環境でPythonを使ってエージェントを作成しますが、Azure AI FoundryではGUIを使って直感的に操作できます。
これからの内容は、Azure AI Foundryでのエージェントの作成方法についても紹介していきたいと思います。
「エージェント」をクリックし、「新しいエージェント」をクリックします。
大体一分ぐらい、「AgentXXX」という名前のエージェントが作られます。
最初の画面は設定しづらいので、「プレイグラウンドで試す」をクリックします。
「プレイグラウンド」でエージェントを設定
プレイグラウンドの画面です。ChatGPTっぽいチャット画面があり、「こんにちは」で打つと、ちゃんと返答してくれます。
「デプロイ」をクリックすると、前手順でデプロイしたモデルが選択できます。
「手順」では、エージェントが何に特化するのか、何を実現できるのか、どのような流れで何を実施するのかを定義します。
簡単に言うと、魔術師のように、「あなたは営業データの分析が得意なエージェントです！」と催眠をかけると、エージェントはそのように振る舞ってくれます！
「ナレッジ」では、「File Search」「Bing Grounding」「Azure AI Search」などのツールを設定できます。
「File Search」を設定したいので、「ファイル」をクリック
「社内規定」や「営業データ」など、分析の元となる情報を事前にアップロードしておくと、エージェントはそのデータに特化した分析を行うことができます。
「アクション」では、「Azure Functions」「OpenAPI」「Code Interpreter」などのツールを設定できます。
今回は「コードの生成、データを使用したグラフとチャートの作成」をしてもらいたいので、「Code Interpreter」をクリック。
「Code Interpreter」もアップロードした情報に基づき分析するので、元となるデータをアップロードしておきます。
「温度」と「上位P」は、少しAIの専門知識が必要な設定です。これらはランダム性を制御し、予期しない応答や創造的な応答を増やすか減らすかを調整するためのものです。
私のような初心者は、ひとまずデフォルトの設定で問題ないと思います（笑）。
一連の設定が終わると、このようになります！
エージェントを試す
設定済みのエージェントに対して、売り上げ関連の質問をします！
すると、ちゃんと回答してくれました！（内容は見せれないですが、すみません、、、）
画像の生成もできます！
参考サイト