ナレッジ ソースとして Azure AI Search を追加する (プレビュー)

Azure AI 検索は、大量のドキュメントコレクションを検索できる強力な検索エンジンを提供します。 Copilot Studio は、ナレッジ ソースとして使用する Azure AI Search コネクタの追加をサポートしています。

接続を完了するには、Azure アカウントが必要です。 Azure アカウントを持っていない場合は、Microsoft Azure でアカウント を作成できます。

Azure アカウントを作成したら、次の Azure の記事を使用して、Azure AI 検索を設定および構成します。 これらの記事では、Azure AI 検索コネクタをナレッジ ソースとして使用するために必要なセットアップと構成に関する情報を提供します。

• ポータルで Azure AI 検索サービスを作成する
• キーを使用して Azure AI 検索に接続する
• ベクトル インデックスを作成する
• クイック スタート: Azure ポータルを使用したテキストと画像のベクトル化
• Azure AI Search に統合されたデータ チャンクと埋め込み

ヒント

現時点では、 を使用して統合ベクトル化インデックスを作成する必要があります。 データを準備し、組み込みモデルを選択してから、Azure AI 検索から データのインポートとベクトル化 を使用して、ベクトル インデックスを作成します。 このメソッドを使用すると、システムはデータのベクトル化に使用したのと同じ埋め込みモデルを使用して、実行時に着信プロンプトもベクトル化できるため、同じことを行うための特別な関数を記述する必要性が軽減されます。

Azure AI 検索コネクタの追加

1. エージェント アプリを開きます。

2. 概要ページ、ナレッジページ、または生成型回答ノードのプロパティ ページから、ナレッジの追加を選択します。

3. ナレッジの追加 ダイアログから、詳細 を選択します。

   

4. コネクタとして Azure AI 検索 を選択します。

5. コネクタの名前と説明を入力します。 名前は一意である必要があります。

6. 作成を選択し、認証タイプ、Azure AI 検索エンドポイント URL、Azure AI 検索の管理者キーを入力します。

7. もう一度作成を選択すると、コネクタへの接続が完了します。 緑色のチェック マークが表示され、コネクタへの接続が確認されます。

8. 次へを選択します。

9. コネクタに使用する Azure AI 検索のベクター インデックスを入力します。 追加できるベクター インデックスは 1 つだけです。

10. 追加 を選択して、接続を完了します。

コネクタを追加すると、ナレッジ ソース テーブルに表示されます。 ステータスは 進行中 と表示され Copilot Studio テーブル内のメタデータのインデックスが作成されます。 インデックス作成が完了すると、ステータスが 準備完了に更新され、ナレッジ ソース テストを開始できます。 テスト中、エージェントが引用したファイルや引用文献を確認することで、適切なリファレンスが呼び出されたことを確認できます。