チャットまたは取得拡張生成 (RAG) に Azure OpenAI を使用するインテリジェントな Web アプリを構築します。 これらのチュートリアルでは、Azure OpenAI と (必要に応じて) Azure AI Search を統合し、セキュリティで保護された認証にマネージド ID を使用して、優先言語でチャットボットと RAG ソリューションを作成する方法について説明します。
概要
チャットボットと検索拡張生成 (RAG) アプリケーションは、最新の Web アプリケーションで最も一般的な 2 つの AI 統合パターンを表します。 チャットボットは大規模な言語モデルを使用してユーザーとの自然な会話に参加しますが、RAG は、独自のデータ ソースで応答を基にして、幻覚を減らし、より正確でコンテキストに応じた回答を提供することで、これらの会話を強化します。
Azure App Service には、以下のサポートが組み込まれているインテリジェント アプリケーションをホストするための包括的なプラットフォームが用意されています。
- Azure OpenAI 統合: マネージド ID を使用した最新の Azure OpenAI モデルへのシームレスな接続
- Azure AI Search 接続: ベクター検索とドキュメント取得のための Azure AI Search とのオプションの統合
- セキュリティで保護された認証: マネージド ID の組み込みサポートにより、API キーの必要がなくなります
- スケーラビリティ: さまざまなワークロードを処理するための自動スケーリング
- 複数言語のサポート: .NET、Java、Node.js、または Python でチャットボットをデプロイする
チャットボットと RAG を使用するタイミング
次の場合は、チャットボットまたは RAG アプリケーションを構築することを検討してください。
- 会話インターフェイスを提供する: 従来のフォーム ベースの UI を自然言語の相互作用に置き換える
- インテリジェントなドキュメント検索を有効にする: ユーザーが自然言語を使用して大規模なドキュメント リポジトリに対してクエリを実行できるようにする
- カスタマー サポート アシスタントの作成: コンテキストを理解し、正確な応答を提供する AI を活用したヘルプ デスクを構築する
- ナレッジ ベースの開発: 静的ドキュメントを対話型の Q&A システムに変換する
- 社内ツールの構築: 会社のデータにアクセスして説明できる従業員向けのアシスタントを作成する
RAG は、製品カタログ、ドキュメント、ポリシー、顧客レコードなど、組織のデータ ソースからの特定の最新情報に基づいて AI の応答を確保する必要がある場合に特に価値があります。