この記事では、Foundry ポータルから AI ソリューション テンプレートを検索、探索、デプロイします。
AI ソリューション テンプレートは、カスタマイズ可能なコード サンプル、事前に統合された Azure サービス、GitHub でホストされるクイック スタート ガイドを含む、事前構築済みのタスク固有のテンプレートです。 テンプレートを使用して定型的な設定をスキップし、音声エージェント、リリース管理、データの統合などのユース ケース用のソリューションの構築に重点を置きます。
Important
Microsoft またはそのパートナーが入手できるスターター テンプレート、マニフェスト、コード サンプル、およびその他のリソース ("サンプル") は、特定のシナリオに対するエージェントと AI ソリューションの開発を促進するために設計されています。 提供されているすべてのリソースを確認し、ユース ケースのコンテキストで出力動作を慎重にテストします。 AI の応答は不正確である可能性があり、AI アクションは人間の監視で監視する必要があります。 詳細については、 Agent Service と Agent Framework の透明性に関するドキュメントを参照してください。
作成するエージェントと AI ソリューションは、法的要件や規制要件の対象となる場合や、ライセンスが必要な場合や、すべての業界、シナリオ、ユース ケースに適していない場合があります。 サンプルを使用することにより、これらのサンプルを使用して作成されたエージェント、AI ソリューション、またはその他の出力はお客様の責任のみであり、適用されるすべての法律、規制、および関連する安全基準、サービス条件、および行動規範を遵守することを確認します。
使用可能なテンプレート:
| Template | 一般的な顧客のユース ケース |
|---|---|
| AI チャットを始める | 対話型チャット アプリケーションを構築する Microsoft Foundry チャットの基本参照アーキテクチャ |
| AI エージェントを始めましょう | 自律 AI エージェントを作成する |
| エージェント アプリを構築してデータを統合する | 次のデータを瞬時に視覚化して、アプリケーション全体に分析を埋め込みます。 • 販売実績分析 • 顧客の分析情報とレポート • 構造化データに関する自然言語分析 |
| マルチエージェント リリース マネージャー アシスタントを作成する | 次の目的で AI を利用したリリース計画を有効にします。 • システム間リリース調整 • リアルタイムの依存関係マッピングとリリースの正常性評価 •取得された洞察のための高度な視覚化 • AI エージェントに組み込まれている安全な更新メカニズム |
| コール センター音声エージェントを作成する | 次の目的で対話型音声エージェントを開発します。 • カスタマー サポート • 製品カタログのナビゲーション • セルフサービス ソリューション |
| 会話データから分析情報のロックを解除する | 会話から知識を抽出する 会話ナレッジ マイニング ソリューションを構築する |
| マルチエージェント ワークフローの自動化 | 複雑なワークフローを自動化する マルチエージェント ワークフロー自動化ソリューションを構築する |
| マルチモーダル コンテンツ処理 | 多様なコンテンツ タイプを処理する 非構造化コンテンツから情報を抽出してマップする |
| データからドキュメントを生成する | ドキュメントを自動的に作成する ドキュメント生成システムを構築する |
| エージェントとのクライアント会議を改善する | 会議の生産性を向上させる |
| エージェントを使用してコードを最新化する | レガシ コードを更新する |
| 会話型エージェントを構築する | 会話エクスペリエンスを作成する |
| SharePoint データの取得と集計 | SharePoint サイトからコンテンツを取得する |
ヒント
各テンプレートには、セットアップ、デプロイ、カスタマイズの手順を含む GitHub README が含まれています。 そこから始めて、最速の進路を進むために。
[前提条件]
- アクティブなサブスクリプションを持つ Azure アカウント。 お持ちでない場合は、 無料試用版サブスクリプションを含む無料の Azure アカウントを作成します。
- Foundry リソースを作成するための適切な RBAC ロール。 詳細については、「ロールベースのアクセス制御」を参照してください。
- フォンドリー プロジェクト。
サンプル アプリケーションで開始する
-
Microsoft Foundry にサインインします。
「新しいファウンドリー」トグルがオンになっていることを確認します。 これらの手順は Foundry (新規) を参照します。
- 右上のナビゲーションから [ 検出 ] を選択します。
- 左側のウィンドウから [ソリューション テンプレート ] を選択します。
- [Github で開く] を選択して、サンプル アプリケーション全体を表示します。
- 場合によっては、AI コードについて説明するステップバイステップのチュートリアルを表示することもできます。
サンプル アプリケーションを調べる
サンプルの GitHub リポジトリを表示する場合は、README で、独自のバージョンのアプリケーションをデプロイする方法の詳細と情報を確認してください。
手順はサンプルによって異なりますが、ほとんどの手順には次の方法が含まれます。
- 任意の場所でソリューションを開きます。
- GitHub Codespaces
- VS Code 開発コンテナー
- あなたのローカルIDE
- アプリケーションを Azure にデプロイする
- アプリケーションをテストする
README には、ユース ケース、アーキテクチャ、価格情報など、アプリケーションに関する情報も含まれています。
テンプレートのデプロイとカスタマイズ
ほとんどのテンプレートでは、数分で起動するクイック デプロイ オプションがサポートされています。 これらのアーキテクチャと実装は、Azure 検証済みモジュールを使用してフレームワークWell-Architected 整合したままカスタマイズできます。 PSRule や TFLint などのツールを使用して、変更された実装が実稼働可能であることをテストします。
デプロイした後、アプリケーションが実行されていることを確認します。
- ターミナル出力に表示されているデプロイ URL を開きます。
- アプリケーションが読み込まれることを確認し、入力に応答します。
AI ソリューション テンプレートの利点
Microsoft Foundry の AI テンプレートには、次のものが用意されています。
- 値までの時間の短縮: 定型コードとインフラストラクチャのセットアップをスキップして、概念から運用環境にすばやく移行します。
- エンジニアリングオーバーヘッドの削減: 事前に統合された Azure サービスにより、デプロイの摩擦が解消されます。
- 信頼できるインフラストラクチャ: Microsoft のセキュリティで保護されたスケーラブルな AI プラットフォームに自信を持って構築します。
- モジュール式で相互運用可能な基盤: 組織全体でソリューションを効率的にスケーリングします。
- ベスト プラクティスの組み込み: 実稼働対応ソリューションには、実証済みのパターンとフレームワークを使用します。