モデル接続 Azure OpenAIの機能でグラウンディングされたRAGを作成します
- 最終更新日2025/04/08
モデル接続 Azure OpenAIの機能でグラウンディングされたRAGを作成します
AI検索によって基盤を整えられた モデル接続を作成するために、RAGのネイティブRetrieval Augmented Generation(Azure OpenAI)機能を使用して、Azure AI Searchのエンタープライズデータと大規模言語モデルを組み合わせた充実した検索体験を構築します。
あなたは今、Azure AI Search サービスを Azure OpenAI サービスと統合して RAG ソリューションを作成できます。 これにより、LLMはあなた自身のデータから情報を取得することで、より情報に基づいた文脈に関連する応答を提供できるようになります。
注:
Azure OpenAI ポータル内で以下を設定する必要があります:
- Azure AI Search サービス セットアップ: これは Azure OpenAI ポータルで AI 検索サービスを作成することを含みます。 これにはサービスエンドポイントURLの設定、APIキーの設定、およびインデックスの作成が含まれます。 Azure AI Search 検索を作成するための詳細については、Azure ポータルで Azure AI Search サービスを作成する を参照してください。
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データの取り込みとインデックス作成: ドキュメントはデータソースにアップロードされ、例えば、BLOBストレージのような場所に保存され、その後、ストレージ内のファイルを使用してインデックスが作成されます。 ドキュメントはチャンクに分割され、ベクトル検索が有効になっている場合、内容は埋め込みモデルを使用してベクトル化されます。
Azure AI Search サービスを Automation 360 AI検索によって基盤を整えられた モデル接続 と統合する際には、データの取り込みとインデックス作成プロセスを設定してベクトル埋め込みを作成することが重要です。 Azure AI Searchは他のコンテンツタイプや構成(テキストのみやセマンティックのみなど)をサポートしていますが、Automation Anywhereの統合はベクトル埋め込みの使用を最適化しており、主にセマンティックな理解とRetrievalを可能にすることをサポートしています。
前提条件
オートメーション管理者は、ビジネス組織のための モデル接続 を作成および管理するために、これらのロールと権限が必要です。
- ロール: AAE_Basic、オートメーション管理者カスタムロール
- 権限: Attended Bot (クライアントで実行を指示する Bot) Runner
- 設定: AI データ管理は、オートメーション管理者によって有効にされ、ユーザーがAIスキルのログを無効にすることを許可する{null}チェックボックスが選択されている必要があります。 Bot Creator ライセンスを持つユーザーが AI スキルを使用する際にデータ ロギングを無効にすることを許可し 画面で データ ロギング トグルを有効にしますAI スキル。
オートメーション管理者のカスタム ロール権限については、「AI ツール のロールと権限」をご覧ください。
その他の要件:
- 前述のように、まず Azure AI Search を作成後に AI検索によって基盤を整えられた モデル接続 を作成し、それを AI スキル で使用します。
- 資格情報を資格情報コンテナーに保存したい場合は、その情報を手元に用意してください。 Credential Vault による安全な資格情報ストアをご覧ください。
- モデル接続をテストするには、Bot エージェント 22.60.10 以降に接続する必要があります。 テストの一環として、デスクトップ上で Bot を実行する必要があります。 したがって、Bot エージェントがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。 このタスクのために、接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。
- 接続のテストを成功させるには、AI スキル パッケージへのアクセスが必要です。 テスト プロンプトは、モデル接続 をテストするために実行されます。