AI アプリ テンプレート
ドキュメントのこのセクションでは、これらのテンプレートを使用して主要な開発者タスクを実行する方法を示す、AI アプリ テンプレートと関連記事について説明します。 AI アプリ テンプレートは、適切にメンテナンスされ、デプロイが容易なリファレンス実装を提供します。これは、高品質な AI アプリの作成を開始するために役立ちます。
AI アプリ テンプレートには、構成要素とエンド ツー エンド ソリューションの 2 つのカテゴリがあります。 次のセクションでは、この記事の上部で選択したプログラミング言語の各カテゴリの主要なテンプレートの一部について説明します。 これらのテンプレートやその他のテンプレートを含むより包括的な一覧を参照するには、Azure Developer CLI ギャラリーの AI アプリ テンプレートをご覧ください。
構成要素
構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 ほとんどのビルディングブロックは、独自のデータを使用するチャットアプリに対してエンドツーエンドのソリューションを活用する機能を示しています。
| 構成要素 | 説明 |
|---|---|
| Azure Container Apps による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure Container Apps を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
| 構成要素 | 説明 |
|---|---|
| チャット アプリのドキュメント セキュリティを構成する | 独自のデータで RAG パターン を使用してチャット アプリケーションを構築する場合は、各ユーザーがアクセス許可に基づいて回答を受け取るようにします。 承認されたユーザーは、チャット アプリのドキュメントに含まれる回答にアクセスできる必要があります。 承認されていないユーザーは、閲覧権限のないセキュリティで保護されたドキュメントからの回答にアクセスできないようにする必要があります。 |
| チャット アプリの回答を評価する | チャット アプリの回答を、一連の正しい回答または理想的な回答 (グラウンド トゥルースと呼ばれます) に対して評価する方法を確認します。 回答に影響を与えるような方法でチャット アプリケーションを変更するたびに、評価を実行して変更を比較します。 このデモ アプリケーションでは、評価を簡単に実行できるツールを提供しています。 |
| Azure Container Apps による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure Container Apps を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
| API Management による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure API Management を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
| Locust を使用して Python チャット アプリの負荷テストを行う | RAG パターンと Locust という、多くのユーザーを持つオープンソースの負荷テストツールを使用して、Python チャット アプリケーションの負荷テストを実行するプロセスを説明します。 負荷テストの主な目的は、チャット アプリケーションで予想される負荷が、現在の Azure OpenAI Transactions Per Minute (TPM) のクォータを超えるのを防ぐことです。 負荷の高いユーザーの動作をシミュレートすることで、アプリケーションのボトルネックとスケーラビリティの問題を予知できます。 |
| 構成要素 | 説明 |
|---|---|
| Azure Container Apps による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure Container Apps を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
| 構成要素 | 説明 |
|---|---|
| チャット アプリの回答を評価する | チャット アプリの回答を、一連の正しい回答または理想的な回答 (グラウンド トゥルースと呼ばれます) に対して評価する方法を確認します。 回答に影響を与えるような方法でチャット アプリケーションを変更するたびに、評価を実行して変更を比較します。 このデモ アプリケーションでは、評価を簡単に実行できるツールを提供しています。 |
| Azure Container Apps による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure Container Apps を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
| API Management による負荷分散 | アプリに負荷分散を追加して、Azure OpenAI トークンとモデルのクォータ制限を超えてチャット アプリを拡張する方法について説明します。 このアプローチでは、Azure API Management を使用して、3 つの Azure OpenAI エンドポイントと、受信トラフィックを3つのエンドポイントのいずれかに転送するプライマリ コンテナーを作成します。 |
エンドツーエンド ソリューション
エンド ツー エンド ソリューションは、ドキュメント、ソース コード、デプロイを含む包括的なリファレンス サンプルであり、独自の目的に合わせて実行および拡張できます。
.NET で Azure OpenAI と Azure AI Search を使用してデータとチャットする
このテンプレートは、Azure で実行される検索拡張生成 (RAG) パターンを示す完全なエンドツーエンドのソリューションです。 Azure AI Search を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して、ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。
このテンプレートの使用を開始するには、「.NET 用の独自のデータ サンプルを使用してチャットを開始する」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo-csharp GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps Azure Functions |
Azure OpenAI Azure Computer Vision Azure From Recognizer Azure AI Search Azure Storage |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
Contoso Chat Retail Copilot と .NET およびセマンティック カーネル
このテンプレートは、ハイキングやキャンプ愛好家向けのアウトドア用品を専門とするコンセプト ストアである Contoso Outdoors を実装しています。 この仮想ストアは、インテリジェントなチャット エージェントを通じてカスタマー エンゲージメントと販売サポートを強化しています。 このエージェントは、セマンティック カーネルと Prompty のサポートで強化された、Microsoft Azure AI Stack 内の取得拡張生成 (RAG) パターンによって強化されています。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、contoso-chat-csharp-prompty GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps |
Azure OpenAI Microsoft Entra ID Azure マネージド ID Azure Monitor Azure AI Search Azure AI Studio Azure SQL Azure Storage |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 |
.NET および GPT 3.5 Turbo を使用した音声テキスト変換と要約によるプロセス自動化
このテンプレートは、自動車バッテリーを製造する製造会社 Contoso Manufacturing という会社の現場担当者や店舗スタッフから報告された問題を受け取るプロセス自動化ソリューションです。 問題は、マイク入力を介してライブで、またはオーディオ ファイルとして事前に記録して、従業員が共有します。 ソリューションは音声入力を音声テキスト変換し、LLM と Prompty または Promptflow を使用して問題を要約した、ソリューションによって指定された形式で結果を返します。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、summarization-openai-csharp-prompty GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps | 音声テキスト変換 概要 Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo |
Python で Azure OpenAI と Azure AI Search を使用してデータとチャットする
このテンプレートは、Azure で実行される検索拡張生成 (RAG) パターンを示す完全なエンドツーエンドのソリューションです。 Azure AI Search を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して、ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。
このテンプレートの使用を開始するには、「Python 用の独自のデータ サンプルを使用してチャットを開始する」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure App Service | Azure OpenAI Bing Search Azure マネージド ID Azure Monitor Azure AI Search Azure AI Studio |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E |
マルチ モーダル クリエイティブ ライティング Copilot と DALL-E
このテンプレートは、ユーザーが記事を作成するのに役立つクリエイティブなマルチ エージェント ソリューションです。 Azure OpenAI を活用した AI エージェントを作成して操作する方法を示します。 これには、ユーザーからトピックと指示を受け取り、Bing Search API を使用してトピックを調査するリサーチ エージェント、Azure AI 検索を使用してベクトル ストアから関連製品のセマンティック類似性検索を実行する製品エージェント、リサーチと製品情報を組み合わせて役立つ記事を作成するライター エージェント、最終的にユーザーに提示される記事を改良するエディター エージェントを呼び出す Flask アプリが含まれます。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、agent-openai-python-prompty GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container レジストリ Azure Kubernetes |
Azure OpenAI Bing Search Azure マネージド ID Azure Monitor Azure AI Search Azure AI Studio |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 DALL-E |
Contoso Chat Retail Copilot と AI Studio
このテンプレートは、顧客の販売およびサポート チャット ソリューションです。 Azure AI Studio とプロンプト フローを使って、RAG (取得拡張生成) アーキテクチャにより大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを構築する方法を示します。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、contoso-chat GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps |
Azure OpenAI Azure AI Search Azure AI Studio Azure Cosmos DB |
GPT 3.5 Turbo GPT 4.0 マネージド統合ランタイム (MIR) |
AI Studio を使用した音声テキスト変換と要約によるプロセス自動化
このテンプレートは、自動車バッテリーを製造する製造会社 Contoso Manufacturing という会社の現場担当者や店舗スタッフから報告された問題を受け取るプロセス自動化ソリューションです。 問題は、マイク入力を介してライブで、またはオーディオ ファイルやテキスト入力として事前に記録して、従業員が共有します。 このソリューションでは、音声入力を音声テキスト変換し、テキスト レポートを LLM と Prompty/Promptflow への入力として使用して問題を要約した後、ソリューションによって指定された形式で結果を返します。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、summarization-openai-python-prompflow GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps | Azure AI Studio Speech to Text サービス プロンプト フロー マネージド統合ランタイム (MIR) |
GPT 3.5 Turbo |
Prompty、LangChain、Elastic Search を使用した関数呼び出し
このテンプレートは、Prompty、Langchain、Elasticsearch を使用して大規模言語モデル (LLM) 検索エージェントを構築するアプリケーションです。 このエージェントは、検索拡張生成 (RAG) テクノロジを使用して、リアルタイムの情報取得と生成応答を統合することにより、提供されたデータに基づいてユーザーの質問に回答できます。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、agent-python-openai-prompty-langchain GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Machine Learning Service | Azure AI Studio エラスティック検索 Microsoft Entra ID Azure マネージド ID Azure Monitor Azure Storage Azure AI Studio マネージド統合ランタイム (MIR) |
GPT 3.5 Turbo |
Prompty、LangChain、Pinecone を使用した関数呼び出し
このテンプレートでは、新しい Prompty ツール、Langchain、Pinecone を使って、大規模言語モデル (LLM) 検索エージェントを構築します。 このエージェントは、検索拡張生成 (RAG) テクノロジを使用して、リアルタイムの情報取得と生成応答を統合することにより、提供されたデータに基づいてユーザーの質問に回答できます。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、agent-openai-python-prompty-langchain-pinecone GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps | Pinecone Microsoft Entra ID Microsoft マネージド ID Azure Monitor Azure Storage |
GPT 3.5 Turbo |
アシスタント API Analytics Copilot と Python および Azure AI Studio
このテンプレートは、表形式のデータとチャットし、自然言語で分析を実行するためのアシスタント API です。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、assistant-data-openai-python-promptflow GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Machine Learning Service | Azure AI Search Azure AI Studio マネージド統合ランタイム (MIR) Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT 4 |
Java で Azure OpenAI と Azure AI Search を使用してデータとチャットする
このテンプレートは、Azure で実行される検索拡張生成 (RAG) パターンを示す完全なエンドツーエンドのソリューションです。 Azure AI Search を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して、ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。
このテンプレートの使用を開始するには、「Java 用の独自のデータ サンプルを使用してチャットを開始する」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo-java GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure App Service Azure Container Apps Azure Kubernetes Service |
Azure OpenAI Azure AI Search Azure Storage Azure Monitor |
JavaScript で Azure OpenAI と Azure AI Search を使用してデータとチャットする
このテンプレートは、Azure で実行される検索拡張生成 (RAG) パターンを示す完全なエンドツーエンドのソリューションです。 Azure AI Search を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して、ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。
このテンプレートの使用を開始するには、「JavaScript 用の独自のデータ サンプルを使用してチャットを開始する」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-javascript GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Container Apps Azure Static Web Apps |
Azure OpenAI Azure AI Search Azure Storage Azure Monitor |
text-embedding-ada-002 |
Azure OpenAI チャット フロントエンド
このテンプレートは、クライアントとして任意のバックエンド実装にフックできる最小限の OpenAI チャット Web コンポーネントです。
ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-openai-chat-frontend GitHub リポジトリをご覧ください。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Static Web Apps | Azure AI Search Azure OpenAI |
GPT 3.5 Turbo GPT4 |
LangChain.js を使用した RAG とのサーバーレス AI チャット
このテンプレートは、一連のエンタープライズ ドキュメントを使用してユーザー クエリへの応答を生成する、LangChain.jsと Azure を使用した取得拡張生成を備えたサーバーレス AI チャットボットです。 Contoso Real Estate という架空の会社を使用しており、このエクスペリエンスにより、顧客は製品の使用状況についてサポートに質問できます。 サンプル データには、サービス規約、プライバシー ポリシー、およびサポート ガイドを説明する一連のドキュメントが含まれています。
このテンプレートをデプロイして実行する方法については、「LangChain.js を使用した RAG によるサーバーレス AI チャットの概要」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、serverless-chat-langchainjs GitHub リポジトリをご覧ください。
この JavaScript リファレンス テンプレートをデプロイして実行する方法について説明します。
このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。
| Azure ホスティング ソリューション | テクノロジ | AI モデル |
|---|---|---|
| Azure Static Web Apps Azure Functions |
Azure AI Search Azure OpenAI Azure Cosmos DB Azure Storage Azure マネージド ID |
GPT4 ミストラル Ollama |