Azure AI Studio を使用して独自のデータで RAG ベースのコパイロット ソリューションを構築する
コパイロットはユーザーと連携して、提案を提供したり、コンテンツを生成したり、意思決定を支援したりすることができます。 コパイロットは、生成人工知能 (AI) の一形態として言語モデルを使用し、トレーニングされたデータを使ってユーザーの質問に答えます。 特定のソースから確実に情報を取得するために、Azure AI Studio を使用してコパイロットを構築するときに独自のデータを追加することができます。
学習の目的
このモジュールを完了すると、次のことができるようになります。
- 検索拡張生成 (RAG) を使用して言語モデルをグラウンディングする必要性を特定する
- Azure AI 検索を使用してデータにインデックスを付けて、言語モデルを検索可能にする
- Azure AI Studio 内で独自のデータで RAG を使用してコパイロットを構築する
前提条件
このモジュールを始める前に、Azure の基本的な AI の概念とサービスについて理解しておく必要があります。 まず「人工知能の概要」ラーニング パスを完了することを検討してください。