Azure AI サービスを使用するアプリを開発する
この記事では、Azure OpenAI Service やその他の Azure AI サービスを使用するアプリケーションを開発する方法を学習するためのドキュメント、サンプル、その他のリソースを提供します。
Azure AI リファレンス テンプレート
Azure AI リファレンス テンプレートを使用すると、適切に維持でき、デプロイが簡単な参照の実装が提供されます。 これにより、インテリジェント アプリケーションの高品質な開始点が確保されます。 エンドツーエンドのソリューションにより、一般的で包括的な参照アプリケーションが提供されます。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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RAG を使用した .NET エンタープライズ チャット サンプルの概要 | .NET 用エンタープライズ チャット アプリ サンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。 |
RAG を使用した AI アシスタントの構築 | このサンプルは、Azure OpenAIサービスのEmbeddings API およびCompletions APIを使用するQ &A AIアシスタントを設計および実装する方法を示した完全なエンドツーエンドソリューションです。さらに、Azure Cosmos DBのベクトルデータベースも使用しています。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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Azure OpenAI を使用してチャット アプリを構築する (Python) | ReadableStream 上の JSON 行を使用して ChatGPT から HTML/JS フロントエンドに応答をストリーミングするシンプルな Python Quart アプリです (Python コードは参照として提供されており、.NET に適応できます)。 |
Azure OpenAI を使用して LangChain を構築する (Python) | HTTP Get または Post 入力としてユーザーのプロンプトを受け取り、ユーザーによる入力とテンプレートのチェーンを使用して完了を計算する方法をサンプルで示します。 これは、より高度なチェーンに使用できる開始点です。 (Python コードは参照として提供されており、.NET に適応できます)。 |
Azure Container Apps を使用して ChatGPT プラグインを構築する (Python) | GitHub Codespaces、VS Code、Azure を使用して ChatGPT プラグインを作成するためのサンプルです。 このサンプルには、Azure Developer CLI を使用して Azure Container Apps にプラグインをデプロイするためのテンプレートが含まれています。 (Python コードは参照として提供されており、.NET に適応できます)。 |
Azure AI .NET テンプレート ギャラリー | Azure AI テンプレートの完全な一覧については、ギャラリーを参照してください。 ギャラリー内のすべてのアプリ テンプレートは、azd up という 1 つのコマンドを使用してスピンアップおよびデプロイできます。 |
Azure Container Apps によるスマートな負荷分散 | このソリューションは、Microsoft のハイ パフォーマンス YARP C# リバース プロキシ フレームワークを使用して構築されています。 ただし、これを使用するために C# を理解する必要はありません。提供される Docker イメージをビルドするだけです。 これは、同じロジックによる API Management OpenAI スマート ロード バランサーの代替ソリューションです。 |
Azure API Management によるスマートな負荷分散 | エンタープライズ ソリューションは、可用性と優先度に基づいて 2 つ以上の OpenAI または任意の API バックエンドを使用する効率的なロジックを維持しながら、単一のエンドポイントをアプリケーションにシームレスに公開する Azure API Management ポリシーを作成する方法を示します。 |
Azure OpenAI
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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RAG を使用した .NET エンタープライズ チャット サンプルの概要 | .NET 用エンタープライズ チャット アプリ サンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q&A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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Azure Cache for Redis Enterprise を使用したベクター類似性検索 (Python) | RAG シナリオのバックエンド ベクター ストアとして Azure Cache for Redis を使用する手順について説明する記事です。 (Python コードは参照として提供されており、.NET に適応できます)。 |
PostgreSQL を使用した独自のデータを含む OpenAI ソリューション (Python) | Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーと Azure Cosmos DB for PostgreSQL が pgvector 拡張機能をサポートする方法のほか、概要、シナリオなどを説明する記事です。(Python コードは参照として提供されており、.NET に適応できます)。 |
SDK とその他のサンプル/ガイダンス
リンク | 説明 |
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.NET 用 Azure OpenAI SDK | .NET 用 Azure OpenAI クライアント ライブラリの GitHub ソース バージョンは、慣用インターフェイスと Azure SDK エコシステムの残りの部分との豊富な統合を提供する OpenAI の REST API を適応させたものです。 これはAzure OpenAI リソースまたは Azure 以外の OpenAI 推論エンドポイントに接続できるため、Azure 以外の OpenAI 開発にも適した選択になります。 |
Azure OpenAI SDK のリリース | .NET、Java、JavaScript、Go のリンクを含む、すべての Azure OpenAI SDK ライブラリ パッケージへのリンク。 |
Azure.AI.OpenAI NuGet パッケージ | .NET 用 Azure OpenAI クライアント ライブラリの NuGet バージョン。 |
GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
入力候補 | .NET 用 Azure OpenAI クライアント ライブラリを使用して、チャット、返信のストリーミング、独自のデータの使用、音声の文字起こしまたは翻訳、画像の生成などを行う方法を示す 10 個のサンプルのコレクション。 |
ストリーミング チャットの入力候補 | ストリーミングの入力候補を示すサンプルへのディープ リンク。 |
OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証の確認。 |
OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) を必要とする、より複雑なセキュリティ シナリオを含む記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
その他のサンプル | .NET で記述された OpenAI サンプルのコレクション。 |
その他のガイダンス | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
その他の Azure AI サービス
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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キャプションとコール センターの文字起こし | コール センターのシナリオでのキャプションと文字起こしのサンプルを含むリポジトリ。 |
Form Recognizer を使用して、Form Recognizer ワークショップの新規の患者登録で紙ベースのプロセスを自動化します。 (コード) | Azure AI ドキュメント インテリジェンス シナリオの、ワークショップ形式の完全なチュートリアル。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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音声を使用した OpenAI との会話 | Azure AI Speech を使用して Azure OpenAI Service と対話する方法について詳しく説明した記事。 Speech サービスによって認識されたテキストは、Azure OpenAI に送信されます。 その後、音声サービスによって、Azure OpenAI からのテキスト応答が合成されます。 |
100 を超える言語間でのドキュメントの翻訳する | ローカル ファイルまたはネットワーク ファイルをさまざまな形式で 100 を超える言語に翻訳する方法を示す記事。 サポートされる形式には、HTML、PDF、すべての Office ドキュメント形式、Markdown、MHTML、Outlook、MSG、XLIFF、CSV、TSV、プレーンテキストなどがあります。 |
SDK とサンプル/ガイダンス
リンク | 説明 |
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音声 SDK サンプルを使用して音声をアプリに統合する | Azure Cognitive Services 音声 SDK のサンプルのリポジトリ。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
Azure AI Document Intelligence SDK | Azure AI Document Intelligence (旧称 Form Recognizer) は、機械学習を使用してドキュメントのテキストと構造化データを分析するクラウド サービスです。 Document Intelligence ソフトウェア開発キット (SDK) は、Document Intelligence のモデルと機能をアプリケーションに簡単に統合できる一連のライブラリとツールです。 |
.NET で Form Recognizer を使用してフォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプルのリポジトリ。 |
.NET で Text Analytics を使用してドキュメント内のテキストを抽出し、分類して、理解する | Text Analytics 用のクライアント ライブラリ。 これは、テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI Language サービスの一部です。 |
.NET のドキュメント翻訳 | 構造とテキストの書式設定を維持しながら、ドキュメント翻訳を使用してソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳する方法について詳しく説明しているクイック スタートの記事。 |
.NET の質問応答 | 質問と共に送信したテキストの本文から回答 (および信頼度スコア) を取得するためのクイック スタート記事。 |
.NET の会話言語理解 | クラウドベースの会話 AI サービスである会話言語理解 (CLU) 用のクライアント ライブラリ。これは、会話内の意図とエンティティを抽出でき、オーケストレーターのように機能して、Qna、Luis、Conversation App などのアプリから最適な応答を得るために会話を分析する最適な候補を選択できます。 |
画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント |
Azure AI リファレンス テンプレート
Azure AI リファレンス テンプレートを使用すると、適切に維持でき、デプロイが簡単な参照の実装が提供されます。 これにより、インテリジェント アプリケーションの高品質な開始点が確保されます。 エンドツーエンドのソリューションにより、一般的で包括的な参照アプリケーションが提供されます。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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RAG を使用する Python エンタープライズ チャット サンプルの概要 | Python 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
構成要素 | 説明 |
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Python で Azure OpenAI を使用してチャット アプリを構築する | ReadableStream 上の JSON 行を使用して ChatGPT から HTML/JS フロントエンドに応答をストリーミングするシンプルな Python Quart アプリです |
Python で Azure OpenAI を使用して LangChain を構築する | HTTP Get または Post 入力としてユーザーのプロンプトを受け取る方法を示し、ユーザーによる入力とテンプレートのチェーンを使用して完了を計算する Azure Functions サンプル。 これは、より高度なチェーンに使用できる開始点です。 |
Python で Azure Container Apps を使用して ChatGPT プラグインを構築する | GitHub Codespaces、VS Code、Azure を使用して ChatGPT プラグインを作成するためのサンプルです。 このサンプルには、Azure Developer CLI を使用して Azure Container Apps にプラグインをデプロイするためのテンプレートが含まれています。 |
Azure Functions と共に Azure AI Language を使用してテキストを要約する | テキスト ドキュメントを入力として受け取り、Azure AI Language を使用して要約した後、Azure Functions を使用して別のテキスト ドキュメントに出力します。 |
Azure AI Python テンプレート ギャラリー | Azure AI テンプレートの完全な一覧については、ギャラリーを参照してください。 ギャラリー内のすべてのアプリ テンプレートは、azd up という 1 つのコマンドを使用してスピンアップおよびデプロイできます。 |
Azure Container Apps によるスマートな負荷分散 | このサンプル ソリューションは、Microsoft のハイ パフォーマンス YARP C# リバース プロキシ フレームワークを使用して構築されています。 ただし、これを使用するために C# を理解する必要はありません。提供される Docker イメージをビルドするだけです。 これは、同じロジックによる API Management OpenAI スマート ロード バランサーの代替ソリューションです。 |
Azure API Management によるスマートな負荷分散 | エンタープライズ サンプル ソリューションは、可用性と優先度に基づいて 2 つ以上の OpenAI または任意の API バックエンドを使用する効率的なロジックを維持しながら、単一のエンドポイントをアプリケーションにシームレスに公開する Azure API Management ポリシーを作成する方法を示します。 |
チャット アプリを評価する | チャット アプリの回答を、一連の正しい回答または理想的な回答 (グラウンド トゥルースと呼ばれます) に対して評価します。 評価ツールは、チャット プロトコルに準拠する任意のチャット API と共に使用できます。 |
Locust を使用してチャット アプリをロード テストする | Locust テストを使用して、チャット アプリが予想される負荷を処理できることを検証します。 Azure OpenAI TPM の制限により、チャット アプリが App Service でスケーリングされない場合は、ロード バランサーを追加して、読み込みを再度テストします。 スマート ロード バランサーには、Azure API Management と Azure Container Apps が含まれます。 |
Azure OpenAI
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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RAG を使用する Python エンタープライズ チャット サンプルの概要 | Python 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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Python で Azure OpenAI を使用してチャット アプリを構築する | ReadableStream 上の JSON 行を使用して ChatGPT から HTML/JS フロントエンドに応答をストリーミングするシンプルな Python Quart アプリです |
Python で Azure OpenAI を使用して LangChain を構築する | HTTP Get または Post 入力としてユーザーのプロンプトを受け取り、ユーザーによる入力とテンプレートのチェーンを使用して完了を計算する方法をサンプルで示します。 これは、より高度なチェーンに使用できる開始点です。 |
Python で Azure Container Apps を使用して ChatGPT プラグインを構築する | GitHub Codespaces、VS Code、Azure を使用して ChatGPT プラグインを作成するためのサンプルです。 このサンプルには、Azure Developer CLI を使用して Azure Container Apps にプラグインをデプロイするためのテンプレートが含まれています。 |
Azure Cache for Redis Enterprise を使用するベクトル類似性検索 | RAG シナリオのバックエンド ベクトル ストアとして Azure Cache for Redis を使用するチュートリアル。 |
PostgreSQL を使用する独自データによる OpenAI ソリューション | Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーと Azure Cosmos DB for PostgreSQL が pgvector の拡張機能をどのようにサポートするかについて、概要、シナリオなどと共に説明する記事。 |
SDK とその他のサンプル/ガイダンス
リンク | 説明 |
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OpenAI SDK for Python | OpenAI Python ライブラリの GitHub ソース コード バージョンを利用すると、Python 言語で記述されたアプリケーションから OpenAI API にアクセスするのに便利です。 |
Azure OpenAI SDK のリリース | .NET、Java、JavaScript、Go のリンクを含む、すべての Azure OpenAI SDK ライブラリ パッケージへのリンク。 |
OpenAI Python パッケージ | OpenAI Python ライブラリの PyPi バージョン。 |
GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
ストリーミング チャットの入力候補 | Azure エンドポイントを使用してチャット入力候補の取得を機能させる例を含むノートブック。 この例では、チャット入力候補に重点を置きますが、API を使用して利用できるその他の操作についても説明します。 |
OpenAI から Azure OpenAI に切り替える | OpenAI と Azure OpenAI Service の間で切り替えるために、コードに加える必要がある小さな変更に関するガイダンス記事。 |
埋め込み | Azure エンドポイントを使用して実行できる埋め込みの使用方法を示すノートブック。 この例では、埋め込みに重点を置きますが、API を使用して利用できるその他の操作についても説明します。 |
モデルをデプロイし、テキストを生成する | プログラムでチャットするための最小限のわかりやすい詳細手順を含む記事。 |
OpenAI および Microsoft Entry ID のロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証の確認。 |
OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを含む記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
その他のサンプル | テクノロジ導入の開始と迅速化に役立つ、有用な Azure OpenAI Service のリソースとコード サンプルのまとめ。 |
その他のガイダンス | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
その他の Azure AI サービス
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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キャプションとコール センターの文字起こし | コール センターのシナリオでのキャプションと文字起こしのサンプルを含むリポジトリ。 |
Document Intelligence を使用して、「Form Recognizer による新しい患者登録」ワークショップ (コード) を使用して紙ベースのプロセスを自動化する | Document Intelligence を使用して紙ベースのプロセスを変換および自動化する方法を説明するワークショップ スタイルのプレゼンテーション。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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音声を使用した OpenAI との会話 | Azure AI 音声を使用して、Azure OpenAI Service と会話します。 Speech サービスによって認識されたテキストは、Azure OpenAI に送信されます。 音声サービスによって、Azure OpenAI からのテキスト応答が合成されます。 |
ドキュメント翻訳サンプル アプリを使用して、100 以上の異なる言語の間でドキュメントを翻訳します | Windows、macOS、Linux 用の Azure ドキュメント翻訳サービスへのローカル インターフェイスとして機能するコマンド ライン ツールと Windows アプリケーションの両方を含むリポジトリ。 |
SDK とサンプル/ガイダンス
リンク | 説明 |
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音声 SDK サンプルを使用して音声をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のサンプル。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
Azure AI Document Intelligence SDK | Azure AI Document Intelligence (旧称 Form Recognizer) は、機械学習を使用してドキュメントのテキストと構造化データを分析するクラウド サービスです。 Document Intelligence ソフトウェア開発キット (SDK) は、Document Intelligence のモデルと機能をアプリケーションに簡単に統合できる一連のライブラリとツールです。 |
Python で Form Recognizer を使用して、フォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプル。 |
Python で Text Analytics を使用して、ドキュメント内のテキストを抽出、分類、理解する | Text Analytics 用のクライアント ライブラリ。 これは、テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI Language サービスの一部です。 |
Python でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳するクイック スタート記事。 |
Python での質問応答 | 質問と共に送信するテキストの本文から回答 (および信頼度スコア) を取得する手順が記載されたクイック スタート記事。 |
Python での会話言語理解 | クラウドベースの会話 AI サービスである会話言語理解 (CLU) 用のクライアント ライブラリ。これは、会話内の意図とエンティティを抽出でき、オーケストレーターのように機能して、Qna、Luis、Conversation App などのアプリから最適な応答を得るために会話を分析する最適な候補を選択できます。 |
画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント |
Azure AI Content Safety SDK for Python | アプリケーションやサービス内のユーザーや AI によって生成された有害なコンテンツを検出します。 Content Safety には、有害な素材を検出できるテキストと画像の API が含まれています。 |
Azure AI リファレンス テンプレート
Azure AI リファレンス テンプレートを使用すると、適切に維持でき、デプロイが簡単な参照の実装が提供されます。 これにより、インテリジェント アプリケーションの高品質な開始点が確保されます。 エンドツーエンドのソリューションにより、一般的で包括的な参照アプリケーションが提供されます。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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RAG を使用する JavaScript エンタープライズ チャット サンプルの概要 | JavaScript 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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Azure OpenAI を使用してチャット アプリを構築する (Python) | ReadableStream 上の JSON 行を使用して ChatGPT から HTML/JS フロントエンドに応答をストリーミングするシンプルな Python Quart アプリです (Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure OpenAI を使用して LangChain を構築する (Python) | HTTP Get または Post 入力としてユーザーのプロンプトを受け取り、ユーザーによる入力とテンプレートのチェーンを使用して完了を計算する方法をサンプルで示します。 これは、より高度なチェーンに使用できる開始点です。 (Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure Container Apps を使用して ChatGPT プラグインを構築する (Python) | GitHub Codespaces、VS Code、Azure を使用して ChatGPT プラグインを作成するためのサンプルです。 このサンプルには、Azure Developer CLI を使用して Azure Container Apps にプラグインをデプロイするためのテンプレートが含まれています。 (Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure AI JavaScript テンプレート ギャラリー | Azure AI テンプレートの完全な一覧については、ギャラリーを参照してください。 ギャラリー内のすべてのアプリ テンプレートは、azd up という 1 つのコマンドを使用してスピンアップおよびデプロイできます。 |
Azure Container Apps によるスマートな負荷分散 | このサンプル ソリューションは、Microsoft のハイ パフォーマンス YARP C# リバース プロキシ フレームワークを使用して構築されています。 ただし、これを使用するために C# を理解する必要はありません。提供される Docker イメージをビルドするだけです。 これは、同じロジックによる API Management OpenAI スマート ロード バランサーの代替ソリューションです。 |
Azure API Management によるスマートな負荷分散 | エンタープライズ ソリューションは、可用性と優先度に基づいて 2 つ以上の OpenAI または任意の API バックエンドを使用する効率的なロジックを維持しながら、単一のエンドポイントをアプリケーションにシームレスに公開する Azure API Management ポリシーを作成する方法を示します。 |
チャット アプリを評価する | チャット アプリの回答を、一連の正しい回答または理想的な回答 (グラウンド トゥルースと呼ばれます) に対して評価します。 評価ツールは、チャット プロトコルに準拠する任意のチャット API と共に使用できます。 |
Azure OpenAI
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
---|---|
RAG を使用する JavaScript エンタープライズ チャット サンプルの概要 | JavaScript 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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Azure Cache for Redis Enterprise を使用したベクター類似性検索 (Python) | RAG シナリオのバックエンド ベクトル ストアとして Azure Cache for Redis を使用するチュートリアル。 (Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
PostgreSQL を使用した独自のデータを含む OpenAI ソリューション (Python) | Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーと Azure Cosmos DB for PostgreSQL が pgvector の拡張機能をどのようにサポートするかについて、概要、シナリオなどと共に説明する記事 (Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます)。 |
SDK
Package | ソース コード | リリース | npm |
---|---|---|---|
@azure/openai | ソース コード | リリース | Package |
サンプルとガイダンス
リンク | 説明 |
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GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
入力候補 | 指定したプロンプトの入力候補を取得する方法を示す簡単な例。 |
ストリーミング チャットの入力候補 | ストリーミング チャットの入力候補を使用する方法を示す簡単な例。 |
OpenAI から Azure OpenAI に切り替える | OpenAI と Azure OpenAI Service の間で切り替えるために、コードに加える必要がある小さな変更に関するガイダンスを含む記事。 |
OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証の確認。 |
OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを詳しく説明する記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
その他のサンプル | さまざまなシナリオをカバーする OpenAI のサンプル。 |
その他のガイダンス | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
オープンソース統合
SDK
Package | ソース コード | リリース | npm |
---|---|---|---|
@langchain/azure-openai | ソース コード | リリース | Package |
その他の Azure AI サービス
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
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キャプションとコール センターの文字起こし | コール センターのシナリオでのキャプションと文字起こしのサンプルを含むリポジトリ。 |
構成要素
リンク | 説明 |
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音声を使用して OpenAI と会話する (C# および Python) | Azure AI 音声を使用して Azure OpenAI Service と会話する記事。 Speech サービスによって認識されたテキストは、Azure OpenAI に送信されます。 音声サービスによって、Azure OpenAI からのテキスト応答が合成されます。 (C# および Python コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
SDK
リンク | 説明 |
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Azure AI Document Intelligence SDK | Azure AI Document Intelligence (旧称 Form Recognizer) は、機械学習を使用してドキュメントのテキストと構造化データを分析するクラウド サービスです。 Document Intelligence ソフトウェア開発キット (SDK) は、Document Intelligence のモデルと機能をアプリケーションに簡単に統合できる一連のライブラリとツールです。 |
サンプルとガイダンス
リンク | 説明 |
---|---|
音声 SDK サンプルを使用して音声をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のサンプルのコレクション。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
JavaScript で Form Recognizer を使用して、フォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプルのコレクション。 |
JavaScript で Text Analytics を使用して、ドキュメント内のテキストを抽出、分類、理解する | Text Analytics 用のクライアント ライブラリ。 これは、テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI Language サービスの一部です。 |
JavaScript でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳するクイック スタート記事。 |
画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント。 |
Azure AI リファレンス テンプレート
Azure AI リファレンス テンプレートを使用すると、適切に維持でき、デプロイが簡単な参照の実装が提供されます。 これにより、インテリジェント アプリケーションの高品質な開始点が確保されます。 エンドツーエンドのソリューションにより、一般的で包括的な参照アプリケーションが提供されます。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
---|---|
RAG を使用する Java エンタープライズ チャット サンプルの概要 | Java 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
---|---|
Azure OpenAI を使用してチャット アプリを構築する (Python) | ReadableStream 上の JSON 行を使用して ChatGPT から HTML/JS フロントエンドに応答をストリーミングするシンプルな Python Quart アプリです (Java コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure OpenAI を使用して LangChain を構築する (Python) | HTTP Get または Post 入力としてユーザーのプロンプトを受け取り、ユーザーによる入力とテンプレートのチェーンを使用して完了を計算する方法をサンプルで示します。 これは、より高度なチェーンに使用できる開始点です。 (Java コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure Container Apps を使用して ChatGPT プラグインを構築する (Python) | GitHub Codespaces、VS Code、Azure を使用して ChatGPT プラグインを作成するためのサンプルです。 このサンプルには、Azure Developer CLI を使用して Azure Container Apps にプラグインをデプロイするためのテンプレートが含まれています。 (Java コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
Azure AI Java テンプレート ギャラリー | Azure AI テンプレートの完全な一覧については、ギャラリーを参照してください。 ギャラリー内のすべてのアプリ テンプレートは、azd up という 1 つのコマンドを使用してスピンアップおよびデプロイできます。 |
Azure Container Apps によるスマートな負荷分散 | このサンプル ソリューションは、Microsoft のハイ パフォーマンス YARP C# リバース プロキシ フレームワークを使用して構築されています。 ただし、これを使用するために C# を理解する必要はありません。提供される Docker イメージをビルドするだけです。 これは、同じロジックによる API Management OpenAI スマート ロード バランサーの代替ソリューションです。 |
Azure API Management によるスマートな負荷分散 | エンタープライズ ソリューションは、可用性と優先度に基づいて 2 つ以上の OpenAI または任意の API バックエンドを使用する効率的なロジックを維持しながら、単一のエンドポイントをアプリケーションにシームレスに公開する Azure API Management ポリシーを作成する方法を示します。 |
Azure OpenAI
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
---|---|
RAG を使用する Java エンタープライズ チャット サンプルの概要 | Java 用のエンタープライズ チャット アプリのサンプルのデプロイと使用について説明する記事。 このサンプルは、Azure で実行される検索拡張生成 (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 検索を使用して取得し、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用して ChatGPT スタイルと Q & A エクスペリエンスを強化します。 |
構成要素
リンク | 説明 |
---|---|
Azure Cache for Redis Enterprise を使用したベクター類似性検索 (Python) | RAG シナリオのバックエンド ベクター ストアとして Azure Cache for Redis を使用する手順について説明する記事です。 (Java コードはリファレンスとして提供されており、JavaScript に適合させることができます。) |
PostgreSQL を使用した独自のデータを含む OpenAI ソリューション (Python) | Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーと Azure Cosmos DB for PostgreSQL が pgvector の拡張機能をどのようにサポートするかについて、概要、シナリオなどと共に説明する記事 (Python コードはリファレンスとして提供されており、Java に適合させることができます)。 |
SDK
Package | ソース コード | リリース | Maven |
---|---|---|---|
azure-ai-openai | ソース コード | リリース | Maven パッケージ |
azure-ai-openai-assistants | ソース コード | リリース | Maven パッケージ |
サンプルとガイダンス
リンク | 説明 |
---|---|
GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
入力候補 | 指定したプロンプトの入力候補を取得する方法を示す簡単な例。 |
ストリーミング チャットの入力候補 | ストリーミング チャットの入力候補を使用する方法を示す簡単な例。 |
OpenAI から Azure OpenAI に切り替える | OpenAI と Azure OpenAI Service の間で切り替えるために、コードに加える必要がある小さな変更に関するガイダンスを含む記事。 |
OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証について説明した記事。 |
OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを詳しく説明する記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
その他のサンプル | Azure OpenAI サービスのサンプルは、クライアント ライブラリを使用した Azure OpenAI サービスとのやり取りを示す自己完結型 Java プログラムのセットです。 各サンプルは特定のシナリオに重点を置き、個別に実行できます。 |
その他のガイダンス | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
オープンソース統合
SDK
Package | ソース コード | リリース | Maven |
---|---|---|---|
langchain4j-azure-open-ai | ソース コード | リリース | Maven パッケージ |
langchain4j-azure-ai-search | ソース コード | リリース | Maven |
langchain4j-document-loader-azure-storage-blob | 該当なし | リリース | Maven |
その他の Azure AI サービス
エンドツーエンド ソリューション
リンク | 説明 |
---|---|
キャプションとコール センターの文字起こし | コール センターのシナリオでのキャプションと文字起こしのサンプルを含むリポジトリ。 |
SDK
リンク | 説明 |
---|---|
Azure AI Document Intelligence SDK | Azure AI Document Intelligence (旧称 Form Recognizer) は、機械学習を使用してドキュメントのテキストと構造化データを分析するクラウド サービスです。 Document Intelligence ソフトウェア開発キット (SDK) は、Document Intelligence のモデルと機能をアプリケーションに簡単に統合できる一連のライブラリとツールです。 |
サンプルとガイダンス
リンク | 説明 |
---|---|
音声 SDK サンプルを使用して音声をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のサンプルのコレクション。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
Java で Form Recognizer を使用して、フォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプルのコレクション。 |
Java で Text Analytics を使用して、ドキュメント内のテキストを抽出、分類、理解する | Text Analytics 用のクライアント ライブラリ。 これは、テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI Language サービスの一部です。 |
Java でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳する方法を説明するクイック スタート記事。 |
画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント |
Go 開発者向けの OpenAI
リンク | 説明 |
---|---|
Azure OpenAI SDK for Go | Azure OpenAI SDK for Go の GitHub ソース バージョン。 |
Azure OpenAI SDK のリリース | .NET、Java、JavaScript、Go のリンクを含む、すべての Azure OpenAI SDK ライブラリ パッケージへのリンク。 |
パッケージ (pkg.go.dev) | Go 用 Azure OpenAI クライアント モジュールの Go パッケージ バージョン。 |
GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | チャット入力候補のサンプルを作成する手順を説明する記事。 |
ChatCompletions | 入力候補を実装する方法を示す簡単な例。 |
Functions を使用する ChatCompletions | Functions を使用して入力候補を実装する方法を示す簡単な例。 |
ストリーミング チャットの入力候補 | ストリーミングの入力候補を実装する方法を示す簡単な例。 |
画像の生成 | イメージ生成の実装の簡単な例。 |
埋め込み | 埋め込みの作成方法を示す簡単な例。 |
その他の例 | Go 用 OpenAI クライアント モジュールのドキュメントの Go パッケージ バージョン。 |
その他のガイダンス | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
Azure AI リソースを保護する
リンク | 説明 |
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OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証の確認。 |
OpenAI とマネージド ID | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを詳しく説明する記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
音声/Vision
リンク | 説明 |
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Go でのキャプション付けとコールセンターの文字起こし | コール センターのシナリオでのキャプションと文字起こしのサンプルを含むリポジトリ。 |
Speech SDK for Go で音声をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のソース。 |
Language
リンク | 説明 |
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Go で Text Analytics を使用して、ドキュメント内のテキストを抽出、分類、理解する | テキストを理解し分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供するクラウドベースのサービス、Azure Cognitive Service for Language の一部である Text Analytics のクライアント ライブラリ。 |
Go でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳する方法を示すクイック スタート記事。 |
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