This isn't good - you need to know that Microsoft 365 GCC services are NOT SUPPORTED in Azure AD Government. This tenant cannot be used for production services. If this was unexpected, please open a support case in the Office 365 Admin Portal or the Azure Portal for assistance and next steps. This isn't good - you should to know that Microsoft 365 GCC High or DOD services are NOT SUPPORTED in Azur
まいど AWS の犬が、少々 Azure に触れてみましたので、絵は描かずに基礎知識の整理と共有だけしていきたいと思います。 全然ド素人な状態なので、なにかしら間違ってたり不足していると思われますが、同じようにイチから調べる人の足がかりにでもなれば、くらいの質感で進めていきます。 はじめに 今のところ少々用事があっただけなので、これから Azure を掘り下げるぞとか、Azure の犬になるぞ、とかは考えていなく一発ネタで終わる可能性が高いです。雑なメモをブログに起こして、いったんの区切りとする個人的な清書のため、詳しくはちゃんとリンク先のドキュメントなどを読んでくださいませ。 さて、AWS に似たパブリッククラウドはいくつもあり、Azure もその1つです。公式ドキュメントに何箇所も AWS との比較が出てくるくらいには、Azure も AWS を意識しています。 例)AWS サービスと
Enterprise chat applications can empower employees through conversational interaction. This is especially true due to the continuous advancement of language models, such as OpenAI's GPT models and Meta's LLaMA models. These chat applications consist of a chat user interface (UI), data repositories that contain domain-specific information pertinent to the user's queries, language models that reason
コード インタープリターを使うと、Assistants API はサンドボックス実行環境で Python コードを記述して実行できます。 コード インタープリターを有効にすると、アシスタントはコードを繰り返し実行して、より困難なコード、数学、データ分析の問題を解決できます。 アシスタントは、記述したコードの実行が失敗したら、コードの変更と変更したコードの実行を、コードの実行が成功するまで繰り返すことができます。 重要 コード インタープリターを使うと、Azure OpenAI の使用に対するトークン ベースの料金の他に、追加料金が発生します。 アシスタントが 2 つの異なるスレッドでコード インタープリターを同時に呼び出すと、2 つのコード インタープリター セッションが作成されます。 既定では、各セッションは 1 時間アクティブです。 Note ファイル検索では、アシスタントあたり最大
Azure Synapse Analytics は、データのインジェスト→分析→可視化のための開発やモニタリングを統合して管理できるデータ分析プラットフォームです。 先日少し試してみましたが、ポテンシャルの高さを感じる良いサービスです。 gooner.hateblo.jp 今回は、Azure Synapse Analytics を使って売上分析プラットフォームを作ってみます。 売上分析プラットフォームのアーキテクチャ 売上分析プラットフォームでは、各店舗の POS システムから売上データを収集し、全店舗のデータをまとめた横断的な売上分析を行う想定シナリオです。 各店舗の売上データは、日次単位で XML 形式のファイルがアップロードされる 各店舗の顧客マスターは、バラバラのローカルコードが使われているため、標準顧客マスターのコードをマッピングする 全店舗の売上データを集めて、顧客ごとの売上状
共著者:@maruryupro / @kazuyan 社内ナレッジを検索するRAGアプリを作ろうとする場合、さまざまな文献でAzure AI Search(旧称Cognitive Search)を使うケースを多く目にします。Azure AI Searchは非常に高機能で組織専用の検索エンジンを作ることができる一方、データの前処理やインデクサーのカスタマイズなど様々なテクニックが必要になり、実現したいこととコストのトレードオフが発生するケースが多いように感じます。 この記事では、M365テナント内の情報をWeb API経由で検索できる「Microsoft Search Graph API」を使って、専用のインデックスを作成する必要なく社内の情報を検索してOpenAIを通したチャット形式で返答するRAGアプリの実装アプローチについて紹介します。 TL;DR サンプルアプリのリポジトリ とりあえ
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
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