Microsoft Build 2024（以下、Build）がついに開催されました！やはり、Copilot関連の発表が多くされており、個人的にはiPhone4が発表された頃のワクワク感があります。 Buildの発表内容全体の紹介は他の媒体でも紹介されているのもあるので、今回はキーノートで発表された内容のうち、Copilot Studioに関して個人的に気になったポイントを紹介したいと思います。 発表内容概要 エージェント機能の導入 Copilotコネクタの導入（組織データの接続） SharePointOnlineでのチャットボット作成 チャットボットの利用方法の変化 テンプレートでのチャットボット作成 会話マップによる改善活動 セキュリティ強化 UI変更 プレビュー機能の利用申請 まとめ 発表内容概要 今回のBuildでは、Copilot Studio関連では以下の内容が紹介されていました

Azureの最新AI技術、GPT-4 Turbo with Visionは、写真やドキュメントの画像からテキストを読み取り、内容を理解できる高度な画像分析機能を備えたGPT-4モデルです。 さらに、Azure AI VisionのOCR（光学文字認識）拡張機能と組み合わせることで、このモデルの能力は飛躍的に向上します。 文字が密集している画像、形状が変形した画像、数字が多用される財務文書など、複雑なビジュアル情報を含むケースでも、精度の高いテキスト解析を行うことが可能となります。 learn.microsoft.com OpenAIから提供されるChatGPT Plusも画像分析機能を持っています。 今回は消防庁が公開している検査用資料を用いて、AzureのGPT-4 Turbo with VisionとChatGPT Plusの性能を比較しました。この比較を通じて、OCR拡張機能の組み合

Azure OpenAI Studioに新たに追加されたAssistants機能により、独自のドキュメントベースで質問に回答したり、Pythonコードを実行してGPTモデルの能力を強化したりすることが可能になりました。 この記事では、Assistants APIの使い方、コードインタープリター機能を活用したデータ分析を解説します。また実際のデータを使用してAssistantsを構築・機能のテストを行い、使用するまでの一連の流れを紹介します。 概要 コードインタープリター Function Calling（関数呼び出し） Assistantsの作成 機能のテスト Azure OpenAI Studio UI上から実行する ソースコードから実行する おわりに 概要 Azure OpenAI StudioにAssistants（Preview）の機能が実装されました。 learn.microso

OpenAIでは既にリリースされていますが、AzureでもFine-TuningがAzure OpenAI Serviceの新しいfine-tuningモデルのプレビューとして利用可能になったため、試してみました。 この更新にはChatGPTモデル（gpt-3.5-turbo-0613）も含まれております。社内データでファインチューニングしたChatGPTモデルを利用することによって、今までのChatGPTモデルよりもハレーションの少ない回答をすることが期待できます。 使えるファインチューニングモデルの種類 モデルの種類 使えるリージョン クォーター ファインチューニングモデルを作ってみる リソースのデプロイ 権限の付与 トレーニングデータの用意 カスタムモデルの作成 モデルのデプロイ ファイチューニングしたモデルを使ってみる 通常のChatGPTモデルでテスト ファインチューニングしたモ

Azure OpenAI Serviceに文書生成の「InstructGPT」モデルが実装されました。それに伴って、いくつか既存のモデルが使えなくなるアップデートが今後実施されます。 本記事ではgpt-35-turbo-instructモデルのデプロイから使用方法までを解説します。また実際に旧モデルと出力結果がどのように違うのか、簡単に検証したため、その結果について記載します。 InstructGPTモデルへの移行 InstructGPTモデルの概要 InstructGPTモデルの使用方法 モデルのデプロイ プログラムの構築 検証 分類 文章生成 コード生成 おわりに InstructGPTモデルへの移行 InstructGPTモデルの実装に伴い、文章生成と埋め込みの役割を持ったモデルが複数廃止されます。 Microsoftからは以下の通り案内されています。 learn.microsoft

Azure OpenAI on your own dataにいくつかの機能追加がありました。 ベクトル検索とセマンティック検索が追加されたことによって日本語の精度が向上していますので、この記事ではベクトル検索とセマンティック検索の追加機能を中心にご紹介いたします。 Azure OpenAI on your own dataのおさらい Azure OpenAI on your own dataの追加機能 ベクトル検索とは セマンティック検索 デプロイ リソースのデプロイ データの準備 Azure OpenAIにモデルをデプロイ add your dataの設定 検索のテスト Webアプリのデプロイ 検索比較 キーワード検索 ベクトル検索＋セマンティック検索 検索結果が異なる理由 データ準備 チャット まとめ Azure OpenAI on your own dataのおさらい Azure O

前回の記事では、ChatGPTという自然な対話を可能にするAI言語モデルの魅力と活用例の第一弾として、AI関連の用語からChatGPTの仕組みについて投稿しました。 今回は第二弾として、「ChatGPT」の自然な対話を可能にするAI言語モデルの魅力と活用例（２）をご紹介します。 ChatGPTは2022年11月に公開されて以来、様々なジャンルに対して的確な回答をAIチャットボットが提供することで話題になりました。ChatGPTは使いやすさもさることながら、性能は今後も向上していくと考えられています。ユーザーのサポート役として非常に有益なツールとなることは間違いありません。 ChatGPTの基本動作 実際にプロンプトを入力してみる 表形式でまとめて答えてもらう データの分類をしてもらう 方言にも対応しているChatGPT おわりに ChatGPTの基本動作 ChatGPTから自分が欲しい回答

現代のテクノロジーの進化により、私たちの生活はますますデジタル化され、コミュニケーションはオンラインで行われることが一般的になってきています。 その中で、最近注目されているのが自然言語処理（NLP）です。NLPは、人間の言語をコンピューターが理解し、処理するための技術です。 その進歩により、音声アシスタントやチャットボットとのやり取りが容易になりました。この記事では、「ChatGPT」に焦点を当て、その仕組みや機能、実際の利用例について紹介していきます。 これだけは押さえておきたい生成系AI用語 生成系AIの用語説明 類似用語の整理 「大規模言語モデル（LLM）」と「自然言語処理（NLP）」との違い 「生成AI」とはなにか ChatGPTとは ChatGPTの何が凄い？ ChatGPTは何を学習している？ ChaGPTの得意なことと注意点 おわりに これだけは押さえておきたい生成系AI用語

Azure OpenAIがついに東日本リージョンで使えるようになりました。 東日本リージョンを使うメリットと2023年8月14日現在で東日本リージョンで使えるモデルの種類と、東日本リージョンのAzure OpenAI更新のタイムラインをご紹介します 東日本リージョンを使うメリット 監査のログが国内に保管される NW速度の改善 東日本リージョンで利用可能なモデル 東日本リージョン更新のタイムライン まとめ 東日本リージョンを使うメリット 監査のログが国内に保管される まずは何と言っても監査のログを含めて国内だけにデータがたまることが最大のメリットかと考えます。 個人データなどの国外移転が難しいケースがありましたが、東日本リージョンを利用することで上記のようなケースにも対応することが可能です。 また以前ブログでAzure OpenAI以外のリソースを東日本に作成する構成をご紹介しましたが、より

ChatGPTのプラグイン作成方法については、前回のブログに記載しました。 https://blog.jbs.co.jp/entry/2023/06/08/121455 今回は、ChatGPTのプラグインにAzure AD認証機能を実装して、Azure Web AppsのようなPublicのWebサーバーに展開する方法について調べてみました。 システム構成イメージ 作業概要 作業手順 Visual StudioでBlazor Serverアプリを作成 Azure Web Appsをデプロイ Program.csを修正 ai-plugin.jsonを修正 Web Appsに再デプロイ ChatGPT Pluginsで読み込み Web Appsのプラグインが使用できる事を確認 まとめ システム構成イメージ システムの構成イメージは下記になります。 ChatGPTのプラグイン実装だけを考慮すれば

使ったことがある方はわかると思いますが、ChatGPTでは回答の文章が少しずつ表示されます。これによってユーザーの待ち時間が短くなるという効果が期待できると思います。 これをAzure OpenAIのAPIを使った場合に実装できるか気になったので調査してみました。 環境 ポイント 実装してみる 動作確認 検討事項 終わりに 参考 環境 Microsoft Visual Studio Professional 2022 (64-bit) 17.4.3 コンソールアプリ（.NET 7） ポイント Azure OpenAIのドキュメントでRest APIの仕様を確認すると、パラメータにstreamという項目があります。 learn.microsoft.com 何も設定しないとfalseなのですが、ここをtrueにすることによって結果を少しずつ返してくれます。 つまり、返ってきた結果を都度表示して

本記事では2023年4月よりAzure OpenAIで利用可能になったGPT-4についての概要と、申請から実際に使用するまでの手順を解説します。 概要 Azure OpenAIにおけるGPT-4 手順 GPT-4 利用申請 GPT-4 デプロイ パッケージの導入 リクエストの送信 おわりに 概要 以前の記事でAzure OpenAI APIを用いてChatGPT（GPT3.5-Turbo）を使用する方法について紹介しました。 blog.jbs.co.jp Azure OpenAIでは4月からGPT-4が使用できるようになっています。 利用申請の方法から、実際にAPIを使用してチャットを行うまでの手順をご紹介します。 本記事は2023年4月時点の情報で書かれています。 最新サービスであるため、情報が他のサービスよりも高い頻度でアップデートされる点にご注意ください。 Azure OpenAIに