Azure OpenAI Serviceの日本語記事まとめ
Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
Azure OpenAI Embedding モデルを利用し最も関連性の高いドキュメントを見つける方法 - Qiita
3. Embedding って何？ それでは、Embedding を使っていきたいのですが、そもそも Embedding とは何かを分からなければ、どう使ったら良いかも分からないので、Embedding について簡単な概念だけでも抑えておきたいと思います。 結論から言うと、高校時代に習ったベクトルの考え方を利用します。 高校時代に習ったベクトルでは、２つの矢印を比べて、同じ方向に線が向いていて、同じ長さならば、それらは同じベクトルと習いました。この方法を利用して、長さと向きができる限り近いベクトルを探し出せば、それが一番似ているということになります。下の図では青い線は全く同じベクトルですが、このベクトルに一番近いベクトル「①」を探し出せれば、それが一番近い内容になります。 実際に Embedding の、text-embedding-ada-002 モデルに対して、自然言語の文字列を渡すと
送ったデータは使われちゃうの？よく聞かれるAzure OpenAI Serviceのデータプライバシーとセキュリティについてまとめました。 - Qiita
送ったデータは使われちゃうの？よく聞かれるAzure OpenAI Serviceのデータプライバシーとセキュリティについてまとめました。SecurityOpenAIChatGPT記事投稿キャンペーン_ChatGPTAzureOpenAIService この記事は、Azure OpenAI Serviceのドキュメント「Responsible AI（責任あるAI）」の4つのページ「わかりやすさに関するメモ（Use cases for Azure OpenAI Service）」「制限付きアクセス（Limited access）」「倫理規定（Code of conduct）」「データ、プライバシー、セキュリティ（Data, privacy, and security）」の4つのドキュメントを要約して日本語化したものです。 今回は「データ、プライバシー、セキュリティ（Data, privacy
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