Azure AI Studio でベクトル インデックスを構築して使用する方法

重要

この記事で "(プレビュー)" と付記されている項目は、現在、パブリック プレビュー段階です。 このプレビューはサービス レベル アグリーメントなしで提供されており、運用環境ではお勧めしません。 特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。 詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。

この記事では、Retrieval Augmented Generation (RAG) を実行するためにベクトル インデックスを作成して使用する方法について説明します。

前提条件

以下が必要です。

• Azure AI Studio プロジェクト
• Azure AI Search リソース

チャット プレイグラウンドからのインデックスの作成

1. Azure AI Studio にサインインします。

2. ご自分のプロジェクトに移動するか、Azure AI Studio で新しいプロジェクトを作成します。

3. 左側のメニューから [プレイグラウンド] を選択します。

   

4. デプロイ済みのモデルを選択します。 まだ行っていない場合は、[新しいデプロイの作成] を選択してモデルをデプロイします。

   

5. [モデル] ウィンドウの下部までスクロールします。 [+ 新しいデータ ソースの追加] を選択します

   

6. ソース データを選びます。 最近使用したデータ ソースの一覧からソース データを選択したり、クラウド上のストレージ URL を選択したり、ローカル コンピューターからファイルやフォルダーをアップロードしたりできます。 Azure Blob Storage などの別のデータ ソースへの接続を追加することもできます。

   

7. ソース データを選択したら、[次へ] を選びます。

8. [インデックス構成] タブで、インデックスを格納する場所である [インデックスのストレージ] で選択します。

9. Azure AI 検索リソースが既にある場合は、ドロップダウンから選択できます。

   

   1. 既存のリソースがない場合は、[新しい Azure AI 検索リソースの作成] を選択します。 [次へ] を選択します。

10. 使用する Azure OpenAI 接続を選択します。 [次へ] を選択します。

11. ベクトル インデックスに使用する名前を入力します。 [次へ] を選択します。

12. 入力した詳細を確認し、[作成] を選択します

13. インデックス作成の状態を確認できるインデックスの詳細ページが表示されます。

プロンプト フローでインデックスを使用する

1. Azure AI Studio にサインインし、プロジェクトを選択します。

2. 折りたたみ可能な左側のメニューの、[ビルドとカスタマイズ] セクションから [プロンプト フロー] を選択します。

3. 既存のプロンプト フローを開くか、[+ 作成] を選択して新しいフローを作成します。

4. フロー デザイナーの上部メニューで、[その他のツール] を選んでから、[インデックス参照] を選びます。

   

5. インデックス検索ツールの名前を指定し、[追加] を選んでください。

6. [mlindex_content] 値のボックスを選択し、値セクションからインデックスを選択します。 この手順を完了したら、インデックスに対して実行するクエリと query_types を入力してください。

   

   

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