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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

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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

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最終更新日2025/02/27

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

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Azure OpenAI（Retrieval Augmented Generation）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。

前提条件

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。
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。

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チェックボックスが選択されている必要があります。 AIスキルを使用する際に、Bot Creatorライセンスを持つユーザーがデータログを無効にできるようにして、画面でデータログAI スキルトグルを有効にします。

オートメーション管理者のカスタムロールの権限については、「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、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。このタスクの場合、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

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。
[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。

モデル名をモデルを選択するかカスタムモデルを作成するフィールドに手動で入力できます。入力した名前はモデル接続を作成するために使用されます。
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。
  さらに、ドロップダウンリストに表示されていない Azure OpenAI から利用可能な他のモデルもサポートしています。
  
  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、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。
[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. デプロイメント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 Search 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 Search 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 Search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。
8. 次へをクリックしてテスト接続セクションに進んでください。
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。
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ることができ、さらにそれを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。
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（RBACを使用）、このモデル接続を使用して AI スキルを作成します。
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。
モデル接続を正常に作成した後、プロ開発者はそれを使用して AI スキルを作成します。