Azure AI Foundry ポータルで生成 AI アプリを開発する
生成人工知能 (AI) は、Azure AI Foundry などの使いやすいプラットフォームによってアクセスしやすくなってきています。 プロンプト フローがある言語モデルを使用する生成 AI アプリケーションを構築して、ユーザーに価値を提供する方法について説明します。
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。
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このラーニング パス内のモジュール
Microsoft Azure には、AI を活用する優れたソリューションを構築するために開発者が利用できる複数のサービスが用意されています。 Azure AI Foundry を使用すると、これらのサービスが、Azure クラウド プラットフォームでの AI 開発に使用できる 1 つの統合エクスペリエンスにまとめられます。
Azure AI Foundry のモデル カタログで利用できるさまざまな言語モデルについて調べます。 モデルを選択、デプロイ、テストする方法と、そのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。
プロンプト フローを使用して、Azure AI Foundry で言語モデルを利用するアプリケーションを開発する方法について学びます。
エージェン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。 エージェントは、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。 エージェントが特定のソースから情報を確実に取得できるようにするには、Azure AI Foundry を使用してエージェントをビルドするときに独自のデータを追加します。
チャット補完タスクに関して基本言語モデルをトレーニングします。 Azure AI Foundry のモデル カタログには、モデルの振る舞いの具体的なニーズに合わせて微調整できる多くのオープンソース モデルが用意されています。
生成 AI アプリケーションがユーザーのニーズを満たし、正確な応答を提供し、時間の経過とともに継続的に改善されていることを確認するには、コパイロットの評価が不可欠です。 Azure AI Studio で利用できるツールと機能を使用して、生成 AI アプリケーションのパフォーマンスを評価して最適化する方法について調べます。
生成 AI を使用すると、優れたクリエイティブ ソリューションが可能になりますが、有害なコンテンツ生成のリスクを最小限に抑えるには、責任を持って実装する必要があります。