AOAI Scenario 3: RAGパターンでChatGPTとドキュメントを使ったQ&Aチャットボットを作成 V2

 ハンズオンの動画解説をご視聴される場合は、こちらをご活用ください。

ハンズオンの目的

このハンズオンラボでは、以下のことをカバーします。

  • グローバルスタンダードデプロイメントを使用した Azure OpenAI Service の実装
  • 最新の API バージョン（2025-04-01-preview）を活用したアプリケーション開発
  • Azure Document Intelligence v4.0 による高精度な文書解析
  • ChatGPT ライクなインターフェースを使用して企業の社内文書を検索する RAG アプリケーションの実装
  • Azure Container Apps を用いたアプリケーションのデプロイ
  • Azure Cosmos DB を用いたチャット履歴の保存

このシナリオの特徴

このシナリオでは、最新の Azure AI サービスと技術を活用します：

1. グローバルスタンダードデプロイメント

Azure OpenAI Service のグローバルスタンダードデプロイメントを採用し、以下のメリットを提供します：

  • 高可用性: 複数リージョンに分散展開されたモデルによる冗長性
  • 自動的なトラフィックルーティング: 最適なリージョンへの自動ルーティング
  • グローバルなスケーラビリティ: より大きな容量プールへのアクセス
  • 最新機能への優先アクセス: 新しいモデルバージョンの早期利用

2. 最新の API バージョン（2025-04-01-preview）

  • グローバルスタンダードデプロイメントの最新機能をフルサポート
  • gpt-4o-mini（2024-07-18）との完全な互換性
  • 最新の機能拡張と改善を先行して利用可能

 注意: Preview 版 API を使用しているため、本番環境での使用前には十分な検証を行い、将来的には GA 版への移行を検討してください。

3. Azure Document Intelligence v4.0

最新の GA 版（v4.0）を使用し、以下の改善を提供します：

  • より高精度なドキュメント解析
  • 複雑なレイアウトへの対応改善
  • 処理速度の向上とスケーラビリティ
  • 新しいドキュメントタイプのサポート

前提知識

  • Microsoft Azure の基礎知識: Azure Portal の使い方、Azure CLI の使い方、Azure リソースの概念、RBAC 等の Azure の基礎が前提知識になります。自信がない場合は、Microsoft Azure Virtual Training Day: Azure の基礎等の活用を推奨します。
  • Azure OpenAI Service の基礎知識: Azure OpenAI Service とは何かを理解している必要があります。Azure OpenAI Service の基礎を学習すれば、最低限の基礎は身に付きます。
  • PowerShell や Bash 等のコマンドラインツールの使い方の基礎: 自信がない場合は、Introduction to PowerShellやIntroduction to Bashをご活用ください。
  • VS Code 等のコードエディタの使い方の基礎: 自信がない場合は、Introduction to Visual Studio Codeをご活用ください。
  • GitHub の基礎: GitHub の使い方、リポジトリの作成、コードのコミット、プルリクエストの作成等の基礎が前提知識になります。自信がない場合は、GitHub Learning Lab等の活用を推奨します。

ハンズオンの流れ

このハンズオンは以下の章で構成されています：

  1. 0章 全体概要紹介: アーキテクチャと使用技術の概要
  2. 1章 始めるまえに必要な環境設定: 開発環境のセットアップ
  3. 2章 デプロイの事前準備: Azure サブスクリプションとリポジトリの準備
  4. 3章 Azureのリソース作成: Azure リソースのプロビジョニング
  5. 4章 Azure OpenAI Service の基本的な機能を試してみる: Chat Playground での動作確認
  6. 5章 Cosmos DBにアクセスするための権限付与: RBAC 設定とアクセス権限の付与
  7. 6章 アプリケーションコードのビルドとデプロイ: Container Apps へのデプロイ
  8. 7章 社内文書データの投入: ドキュメントのアップロードと検索インデックスの作成
  9. あとかたづけ: リソースのクリーンアップ
  10. 付録 - トラブルシューティング: よくある問題と解決方法

本番稼働を視野にいれる場合の考慮事項

本番稼働（や本番に近い検証環境等）を視野にいれる場合、様々な考慮事項があります。考えられる考慮事項は Cloud Adoption Framework や Well-Architected Framework にまとめられていますが、考慮事項は多岐にわたるので、状況に応じて重要度や緊急度等をもとにした優先順位付けが必要になります。

特に、グローバルスタンダードデプロイメントを使用する場合：

  • コスト管理: グローバルな価格体系を理解し、適切な予算設定を行う
  • データレジデンシー: データが複数リージョンに分散する可能性を考慮
  • 監視とログ: グローバルな分散環境での適切な監視設定
  • GA 版 API への移行計画: Preview 版 API から GA 版への移行タイミングの検討

制限事項

本ドキュメントの使用においては、次の制限、制約をご理解の上、活用ください。

  • 目的外利用の禁止
    本ドキュメントは Microsoft Azure 上において、システムやソリューションの円滑かつ安全な構築に資することを目的に作成されています。この目的に反する利用はお断りいたします。

  • フィードバック
    本ドキュメントの記載内容へのコメントやフィードバックをいただけます場合は、コンテンツ原盤管理用のリポジトリ への Pull Request もしくは Issue にてお知らせください。なお、個別質問への回答やフィードバックへの対応はお約束いたしかねますこと、ご承知くださいますようお願い申し上げます。

  • 公式情報の確認
    本ドキュメントは有志のエンジニアにより、Microsoft が提供する OpenAI Service の参考実装の分かりやすいデプロイ手順を共有する為に作成されたものです。そのため、本ドキュメントの記載内容については Microsoft として公式に表明されたものではなく、日本マイクロソフトおよび米国 Microsoft Corporation は一切の責任を負いません。また、本ドキュメントの記載内容について Azure サポートへお問い合わせいただいても、回答することはできません。
    Microsoft Azure の公式情報については、Azure のドキュメントをご確認ください。

  • 免責
    本ドキュメントの記載内容によって発生したいかなる損害についても、日本マイクロソフトおよび米国 Microsoft Corporation は一切の責任を負いません。

商標

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