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RAG ソリューションの設計と開発に関するガイド - Azure Architecture Center
検索拡張生成 (RAG) パターンは、大規模言語モデルを使用して、まだ大規模言語モデルでは認識されない特定のデータまたは独自のデータを推論するアプリケーションを構築する業界標準のアプローチです。 そのアーキテクチャは単純ですが、アーキテクチャに適合する RAG ソリューションの設計、実験、評価には、厳格な科学的アプローチからメリットを得る複雑な考慮事項を多数伴います。 このガイドはシリーズとして提供されています。 シリーズの各記事では、RAG ソリューションの設計における特定のフェーズについて説明します。 このガイドの記事で取り上げる考慮事項は、次のとおりです。 評価中に使用するテスト ドキュメントとクエリの決定 チャンク戦略の選択 チャンクのエンリッチメント対象とその方法の決定 適切な埋め込みモデルの選択 検索インデックスの構成方法の決定 ベクトル、フルテキスト、ハイブリッド、手動マルチ
Introducing GenAI Gateway Capabilities in Azure API Management
We are thrilled to announce GenAI Gateway capabilities in Azure API Management – a set of features designed specifically for GenAI use cases. Azure OpenAI service offers a diverse set of tools, providing access to advanced models like GPT3.5-Turbo to GPT-4 and GPT-4 Vision, enabling developers to build intelligent applications that can understand, interpret, and generate human-like text and images
複数の Azure OpenAI デプロイまたはインスタンスの前にゲートウェイを使用する - Azure Architecture Center
Azure OpenAI を含むワークロード アーキテクチャは、単一の Azure OpenAI モデル デプロイを 1 つ以上のクライアント アプリケーションで直接使用するという単純な形態にすることもできますが、すべてのワークロードをこのように単純に設計できるわけではありません。 より複雑なシナリオでは、複数のクライアント、複数の Azure OpenAI デプロイ、複数の Azure OpenAI インスタンスなどを含むトポロジを使用します。 そのような場合は、Azure OpenAI の前にゲートウェイを導入すると、ワークロードの設計にメリットをもたらす可能性があります。 ワークロード アーキテクチャ内の要件によっては、複数の Azure OpenAI インスタンスまたはモデル デプロイで解決できます。 このような要件は、4 つの主要なトポロジに分類できます。 単一の Azure O
Pythonの非同期処理の基礎とOpenAI APIへ並列リクエストする実践例
こんにちは、commmuneでデータサイエンティストをしているひぐです。 人間が苦手なマルチタスクをLLMに任せたら、効果的に処理してくれるのではないか?というモチベーションのもと、Pythonの非同期処理を使って並列かつストリーミングでChatGPTの回答を出力するアプリを作りました🤖 例えば下記は、ある課題を入力すると、深さ・広さ・構造・時間軸という異なる観点で解像度を上げてくれるアプリケーションです。 アプリに関する登壇資料↓ このアプリ作成にあたってPythonの非同期処理を勉強したところ、最初は多くの専門用語(コルーチン、イベントループ...)や独自の記法により、全体像をつかむのに苦戦しました。一方で、学んでみると予想以上にシンプルな記法で実装できること、そして応用範囲が広くて便利だと理解しました。 この記事では、そんな少し取っつきにくけど便利なPythonの非同期処理にフォー
Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました | SIOS Tech. Lab
みなさん、こんにちは。サイオステクノロジー武井です。今回は、Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しましたので、ご紹介させてください。 ※ このブログでのご紹介ととも以下のイベントでもガイドに関する詳細なご説明や、ガイドにはないデモなどを実施しますので、ぜひご参加ください。 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドを公開しました https://tech-lab.connpass.com/event/315703 Azure OpenAI ServiceによるRAG実装ガイドとは？ 以下のURLで公開しております。執筆しているうちに100ページ超の壮大なものとなってしまいました。 https://dev.noriyukitakei.jp/docs/aoai-rag-dev-guide.pdf 本ガイドの目的は、「シンプル」「強力」「すぐ動
Building a multimodal multi-agent framework with Azure OpenAI Assistant API
Building a multimodal multi-agent framework with Azure OpenAI Assistant API Figure 1 – Multi-Agent Architecture Example Introduction: What are Agents? Intelligent agents, are autonomous entities capable of perceiving their environment and taking action to achieve specific goals, with LLM-based agents being a subset that leverage Large Language Models (LLMs) for decision-making. Agents are importan
Github プルリクエストにAIレビューを導入してみた - Qiita
はじめに 以前からGitHubのプルリクにAIサポート、Copilotがあればいいのにと思っていました。 Github Copilot for Pull RequestもありますがCopilot Enterpriseに登録した企業のみなので シンプルかつ個人でも始められそうなChatGPT CodeReviewを導入してみます。 ChatGPT CodeReviewを導入する OpenAIの作業 1. OpenAIアカウントに登録、ログインする 2. 課金する Setting - Billingを選択します。 Add to credit balanceを選択して、クレジットカードを登録します。 ミニマム$5〜から課金を行います。 3. APIKey作成 API Keysを選択します。 Create New Secret keyを選択してAPI Keyを作成します。 API keyを安全な場
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Azure OpenAI On Your Data with Semantic Kernel | Semantic Kernel
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LLM based development tools: PromptFlow vs LangChain vs Semantic Kernel
Use Semantic Kernel to create a Restaurant Bookings Sample with .NET | Semantic Kernel
GitHub - dotnet/ai-samples
How we built "Ask Learn", the RAG-based knowledge service - Engineering@Microsoft
Build a serverless AI Chat with RAG using LangChain.js
Intelligent Load Balancing with APIM for OpenAI: Weight-Based Routing
LangChain integration with Azure Database for PostgreSQL (Part 1)
Consuming Azure OpenAI resources in AKS with Workload Identities - ISE Developer Blog