エピソード

Microsoft Learn AI Skills Challenge Ep08: 運用レベルの RAG ワークフローの開発

代入 Graeme Malcolm, Carlotta Castelluccio, Hamid Sadeghpour Saleh

Learn ライブ

コパイロットはユーザーと連携して、提案を提供したり、コンテンツを生成したり、意思決定を支援したりすることができます。 コパイロットは、生成人工知能 (AI) の一形態として言語モデルを使用し、トレーニングされたデータを使ってユーザーの質問に答えます。 特定のソースから確実に情報を取得するために、Azure AI Studio (プレビュー) を使用してコパイロットを構築するときに独自のデータを追加することができます。

学習の目的

  • 検索拡張生成 (RAG) を使用して言語モデルをグラウンディングする必要性を特定する
  • Azure AI 検索を使用してデータにインデックスを付けて、言語モデルを検索可能にする
  • Azure AI Studio 内で独自のデータで RAG を使用してコパイロットを構築する

章

  • 00:00 - はじめに
  • 05:35 - 目標ラーニング
  • 06:35 - 副操縦士とは
  • 11:47 - Copilot 開発ライフサイクル
  • 14:48 - データに対する副操縦の構築
  • 17:49 - doメイン知識を組み込む
  • 21:25 - 検索拡張生成 (RAG)
  • 28:22 - デモ - Azure AI Studio でのデータとインデックスの追加
  • 38:51 - Q&A
  • 43:24 - プロンプト フロー
  • 50:01 - デモ - プロンプト フローでの RAG パターンの使用
  • 01:07:10 - 知識チェック
  • 01:15:12 - 概要

のインスタンスに接続するときには、

中級
データ サイエンティスト
AI エンジニア
Azure
Azure AI サービス