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 検索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 検索 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。

AI エージェント Studio Azure AI 検索 RAG

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 検索 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。
  • 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 検索 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 検索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、ロールおよび権限をご覧ください。

その他の要件:

  • 前述のとおり、まず Azure AI 検索 を作成して AI 検索によって基盤を整えられた モデル接続 を作成します。
  • 認証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参照してください。
  • 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。

手順

  1. Control Room 環境で、AI > モデル接続 > モデル接続の作成 に移動します。
  2. モデル接続の作成 画面で、これらの 接続設定 を構成します。
    グラウンディングされたモデル接続をAzure OpenAI RAG機能で作成します
    1. モデル接続名: モデル接続 を簡単に識別するための名前を入力します。
    2. 説明 (任意): 接続を定義する意味のある短い説明を追加します。
    3. ベンダーの選択: サポートされているベンダーのリストから基盤モデルのベンダーを選択してください。 を使用して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にはAzure OpenAI、ドロップダウン リストからAzure OpenAIを選択してください。
    4. タイプを選択: AI 検索によって基盤を整えられた のためにRAG機能を使用するには選択してください。
    5. モデルを選択するか、カスタム モデルを作成する: Azure OpenAI の検証済みモデルのドロップダウンリストからモデルを選択してください。
      各基盤モデルベンダーのサポートされているモデルの完全なリストについては、一般的なよくある質問を参照してください。
    6. 次へ をクリックして 認証の詳細 セクションに進んでください。
  3. 認証の詳細 セクションで、これらの設定を構成します。
    1. Azure OpenAI リソース名: Azure OpenAI リソースの名前を入力します。
    2. デプロイ ID: 使用するモデルのデプロイメント ID を入力します。
    3. API キー: Azure OpenAI サービスの API キーを入力します。
    4. AI検索サービスのURL: デプロイされた Azure AI 検索 サービスのURL。 これは検索サービスにアクセスするためのエンドポイントです。
    5. AI検索インデックス名: Azure AI 検索 サービス内であなたのデータを含むインデックスの名前。 検索対象の文書が保存されている場所です。
    6. AI検索APIキー:あなたのAzure AI 検索サービスのAPIキーです。 このキーは検索サービスへのアクセスを認証するために必要です。
    7. AI検索埋め込みモデルのデプロイ名: Azureにデプロイされた埋め込みモデルの名前。 このモデルは、テキストをベクトル表現に変換するために使用され、意味検索に利用されます。
      注:
      1. 埋め込みモデル： 埋め込みモデルは、データ（テキスト、画像、またはコードなど）をベクトル埋め込みと呼ばれる数値表現に変換するように設計された機械学習モデルの一種です。

        埋め込みモデルは重要です。データのベクトル埋め込みは、AI 検索によって基盤を整えられた 機能が意味的に関連する情報を効果的に見つけるために必要です。

      2. ベクトル埋め込み: これらのベクトルは、データの意味を捉える数のリストです。 類似したデータは、高次元空間で近くに配置されるベクトルを持ちます。

        あなたの Azure AI 検索 インデックスが、データから生成されたベクトル埋め込みで満たされていることを確認してください。 これは Automation Anywhere によってサポートされるAI検索タイプにとって基本的なものです。 Azure AI 検索 のドキュメントを参照して、データ取り込みプロセス中に埋め込みを作成するための詳細なガイダンスを確認してください。

      3. セマンティック（語義）の理解： これらの埋め込みは、キーワードだけでなく、データの意味とコンテキストを捉えることが重要です。 これにより Azure AI 検索 は異なる情報の断片間の関係を理解できるようになります。
    8. 次へ をクリックして 接続テスト セクションに進んでください。
  4. テスト接続 をクリックして、すべての接続の詳細が正しく定義されていることを確認し、接続が機能しているかどうかをチェックします。
    これは Bot エージェント を使用したデスクトップ操作です。 Bot エージェント 22.60.10 以降を使用して、テストを成功させてください。
    • 接続が期待通りに機能すれば、システムはリクエストを処理し、システムが生成した成功メッセージが表示されます。
    • 接続が期待通りにいかなかった場合、接続に失敗した理由を記したシステム生成のメッセージが表示されます。 たとえば、サポートされている基礎モデルパッケージをワークスペースにダウンロードしていない場合、エラーメッセージが表示されます。 パッケージをダウンロードし、モデル接続 を再度テストする必要があります。
    • モデル接続 のテストがうまくいかなかったり、タスクを未完成のままにしておいたりすると、モデル接続 が保存されず、モデル接続 の作成プロセスをやり直さなければなりません。
  5. 次へ をクリックして、ユーザーにカスタムロールを割り当てるための 招待ロール セクションに進んでください。
    オートメーション管理者はカスタム ロールを作成し、そのロールに モデル接続 を割り当て、さらにユーザーに割り当てることができます。 このカスタム ロールに割り当てられているユーザーだけがこの モデル接続 を使用できます。
  6. プロ開発者にカスタムロールを介してアクセスを割り当てます、この モデル接続 を使用して AI スキル を作成します。
  7. モデル接続の作成 をクリックし、モデル接続 の作成を完了します。
    モデル接続 を無事作成した後、プロ開発者はそれを使用して AI スキル を作成します。

次のステップ

モデル接続を作成してテストした後、それをプロの開発者に割り当て、プロの開発者はこの接続を使用してAI スキルを作成します。 AI スキル を AI 検索によって基盤を整えられた モデル接続で作成をご覧ください。
注: AI スキル を AI スキル 画面で作成またはテストすると、成功または失敗の詳細とモデルの応答をこれらのナビゲーション画面で表示できます。
  • 管理 > AI ガバナンス > AI プロンプトログ。
  • 管理 > AI ガバナンス > イベントログ
  • 管理 > 監査ログ

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