AI アプリケーション テンプレート

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Azure OpenAI を使用してデータとチャットし、.NETでAzure AI Searchする

このテンプレートは、Azureで実行されている Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを示す完全なエンド ツー エンド ソリューションです。 Azure AI Searchを使用して情報を取得し、Azure OpenAIの大規模言語モデルを利用して、ChatGPTスタイルおよびQ&Aエクスペリエンスを提供します。

このテンプレートの使用を開始するには、「ご自身のデータサンプルを使用して.NETのチャットを開始する 」を参照してください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo-csharp GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Contoso の .NET と Semantic Kernel を利用した小売用チャット Copilot

このテンプレートは、ハイキングやキャンプ愛好家向けのアウトドア用品を専門とするコンセプト ストアである Contoso Outdoors を実装しています。 この仮想ストアは、インテリジェントなチャット エージェントを通じてカスタマー エンゲージメントと販売サポートを強化しています。 このエージェントは、Semantic Kernelと Prompty のサポートで強化された、Microsoft Azure AI スタック内の取得拡張生成 (RAG) パターンによって強化されています。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、contoso-chat-csharp-prompty GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

.NETおよび GPT 3.5 Turbo を使用した音声テキスト変換と要約によるプロセス自動化

このテンプレートは、自動車バッテリーを製造する製造会社 Contoso Manufacturing という会社の現場担当者や店舗スタッフから報告された問題を受け取るプロセス自動化ソリューションです。 問題は、マイク入力を介してライブで、またはオーディオ ファイルとして事前に記録して、従業員が共有します。 ソリューションは音声入力を音声テキスト変換し、LLM と Prompty または Promptflow を使用して問題を要約した、ソリューションによって指定された形式で結果を返します。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、summarization-openai-csharp-prompty GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Azure OpenAI を使用してデータとチャットし、PythonでAzure AI Searchする

このテンプレートは、Azureで実行されている Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを示す完全なエンド ツー エンド ソリューションです。 Azure AI Searchを利用して情報を検索し、Azure OpenAIの大規模言語モデルを活用して、ChatGPTスタイルや質問と回答(Q&A)のエクスペリエンスを実現します。

このテンプレートの使用を開始するには、Python 用サンプルデータを使ってチャットを開始するをご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

DALL-Eを使用したマルチモーダルクリエイティブライティングのコパイロット

このテンプレートは、ユーザーが記事を作成するのに役立つクリエイティブなマルチ エージェント ソリューションです。 Azure OpenAI によって駆動される AI エージェントを作成して操作する方法を示します。

次の情報が含まれます。

1. ユーザーから記事と指示を受け取る Flask アプリ。
2. Bing Search API を使用して記事を調査するリサーチ エージェント。
3. Azure AI Search を使用して、ベクター ストアから関連する製品のセマンティック類似性検索を実行する製品エージェント。
4. 研究と製品情報を役立つ記事に組み合わせるライター エージェント。
5. ユーザーに提示された記事を絞り込むためのエディター エージェント。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、agent-openai-python-prompty GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Contoso Chat Retail と Foundry のCopilot

このテンプレートは、 Contoso Chat を実装します。Contoso Outdoor 向けのリテール 用の副操縦ソリューションです。このソリューションでは、 retrieval 拡張生成 設計パターンを使用して、小売業者の製品と顧客データでチャットボットの応答を実現します。 顧客は、Web サイトから自然言語で質問をしたり、購入履歴に基づいて潜在的な推奨事項を含む関連する回答を得たり、責任ある AI プラクティスを使用して応答の品質と安全性を確保したりできます。

このテンプレートは、AZURE AI と Prompty を使用して RAG ベースの copilot code-first を構築するためのエンドツーエンド のワークフロー (GenAIOps) を示しています。 このサンプルを調査してデプロイすることで、次の方法について学習します。

1. Prompty を使用してアプリのプロトタイプを迅速にアイデア化して反復処理する
2. チャット、埋め込み、評価にAzure OpenAI モデルをデプロイして使用する
3. データにAzure AI Search (インデックス) とAzure Cosmos DB (データベース) を使用する
4. AI 支援評価フローを使用してチャット応答の品質を評価する
5. Azure Container Appsにデプロイされた FastAPI エンドポイントとしてアプリケーションをホストする
6. Azure Developer CLI を使用してソリューションをプロビジョニングしてデプロイする
7. コンテンツの安全性と評価で責任ある AI プラクティスをサポートする

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、contoso-chat GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Foundry を使用した音声テキスト変換と要約によるプロセス自動化

このテンプレートは、Contoso Manufacturing という会社の従業員がテキストまたは音声を使用して問題を報告できるようにする Web ベースのアプリを作成します。 オーディオ入力がテキストに変換され、要約されて重要な情報が強調表示され、レポートが適切な部門に送信されます。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、summarization-openai-python-promptflow GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

PythonとFoundryを使用したアシスタントAPI分析コパイロット

このテンプレートは、表形式のデータとチャットし、自然言語で分析を実行するためのアシスタント API です。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、assistant-data-openai-python-promptflow GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Azure OpenAI を使用してデータとチャットし、JavaでAzure AI Searchする

このテンプレートは、Azureで実行されている Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを示す完全なエンド ツー エンド ソリューションです。 Azure AI Searchを使用して情報を取得し、Azure OpenAIの大規模言語モデルを利用して、ChatGPTスタイルおよびQ&Aエクスペリエンスを提供します。

このテンプレートの使用を開始するには、「Java用の独自データサンプルを使用してチャットを開始する」を参照してください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-demo-java GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

JavaとSemantic Kernelを備えたマルチエージェントバンキングアシスタント

このプロジェクトは、マルチエージェント アーキテクチャのコンテキスト内で生成 AI の革新的な領域を探索するための概念実証 (PoC) として設計されています。 Javaと Microsoft Semantic Kernel AI オーケストレーション フレームワークを活用することで、既存のワークロード データと API の再利用を最大化しながら、生成型 AI エージェントを使用してユーザー エクスペリエンスを Web クリックから自然言語の会話に変換する可能性と信頼性を示すチャット Web アプリを構築することを目的としています。

この主要なユース ケースは、ユーザーが銀行口座情報、取引履歴、支払い機能を操作する方法に革命を起こすために設計されたバンキング パーソナル アシスタントを中心に展開されています。 マルチエージェント アーキテクチャ内の生成 AI の力を利用して、このアシスタントは、ユーザーが自分の財務データに簡単にアクセスして管理できるシームレスな会話インターフェイスを提供することを目的としています。

請求書のサンプルは、支払い機能を簡単に調べられるようデータ フォルダーに含まれています。 光学式文字認識 (OCR) ツール (Azure ドキュメント インテリジェンス) を備えた支払エージェントは、ユーザーとの会話をリードして請求書データを抽出し、支払いプロセスを開始します。 取引、支払い方法、口座残高など、その他の口座サンプル データもユーザーが照会できます。 すべてのデータとサービスは外部 REST API として公開され、要求された情報をユーザーに提供するためにエージェントによって使用されます。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、agent-openai-java-banking-assistant GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Azure OpenAI を使用してデータとチャットし、JavaScript でAzure AI Searchする

このテンプレートは、Azureで実行されている Retrieval-Augmented Generation (RAG) パターンを示す完全なエンド ツー エンド ソリューションです。 Azure AI Searchを使用して情報を取得し、Azure OpenAIの大規模言語モデルを利用して、ChatGPTスタイルおよびQ&Aエクスペリエンスを提供します。

このテンプレートの使用を開始するには、「JavaScript 用の独自のデータ サンプルを使用してチャットを開始する」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-search-openai-javascript GitHub リポジトリを参照してください。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

Azure OpenAI チャット フロントエンド

このテンプレートは、クライアントとして任意のバックエンド実装にフックできる最小限の OpenAI チャット Web コンポーネントです。

ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、azure-openai-chat-frontend GitHub リポジトリを参照してください。

JavaScript チャット フロントエンド アプリケーションをデモンストレーションするビデオ。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。

LangChain.js を使用した RAG とのサーバーレス AI チャット

テンプレートは、一連のエンタープライズ ドキュメントを使用してユーザー クエリに対する応答を生成する、LangChain.js とAzureを使用した取得拡張生成を備えたサーバーレス AI チャットボットです。 Contoso Real Estate という架空の会社を使用しており、このエクスペリエンスにより、顧客は製品の使用状況についてサポートに質問できます。 サンプル データには、サービス規約、プライバシー ポリシー、およびサポート ガイドを説明する一連のドキュメントが含まれています。

このテンプレートをデプロイして実行する方法については、「LangChain.js を使用した RAG によるサーバーレス AI チャットの概要」をご覧ください。 ソース コードにアクセスし、テンプレートの詳細を読むには、serverless-chat-langchainjs GitHub リポジトリを参照してください。

この JavaScript リファレンス テンプレートをデプロイして実行する方法について説明します。

このテンプレートでは、これらの機能の使用方法が示されています。