Azure で生成 AI アプリを開発する

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。 適切な計画と準備には、使用するサービスを特定し、開発チームに最適な作業環境を作成する必要があります。

Azure AI Foundry のモデル カタログから使用できるさまざまな言語モデルを選択します。 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。

Azure AI Foundry SDK を使用して、Azure AI Foundry プロジェクトを使用して AI アプリケーションを開発します。

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。

取得拡張生成 (RAG) は、データを使用してプロンプトの典拠とする生成 AI ソリューションにおいて使用される、一般的なパターンです。 Azure AI Foundry では、データの追加、インデックスの作成、生成 AI モデルとの統合がサポートされ、RAG ベースのソリューションの構築に役立ちます。

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 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。

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。