AzureについてCopilotが何でも教えてくれる「GitHub Copilot for Azure」発表。操作方法からプログラミング、デプロイの方法まで マイクロソフトは日本時間5月22日から開催中のイベント「Microsoft Build 2024」で、生成AIがソフトウェアエンジニアを支援してくれる「GitHub Copilot」の拡張機能として、Microsoft Azureについて生成AIが質問に答える「GitHub Copilot for Azure」を発表しました。 GitHub Copilot for AzureをCopilot Chatから呼び出すことで、Azureのサービスの選択からReactアプリケーションの実行方法やDjangoで使用する際に最適なAzureデータベースの選択、デプロイの手順など、Azureに関するあらゆる質問に答えてもらえます。 回答は利用者のコ

回答の詳細は以下です。 GPT-4o 1回目 ハッピー数とは、各桁の数を2乗してその和を求めることを繰り返し、その結果が最終的に1になるような数のことを指します。それ以外はアンハッピー数と呼ばれます。 3904から3912までの数を順に調べていきましょう。 3904 3² + 9² + 0² + 4² = 9 + 81 + 0 + 16 = 106 1² + 0² + 6² = 1 + 0 + 36 = 37 3² + 7² = 9 + 49 = 58 5² + 8² = 25 + 64 = 89 8² + 9² = 64 + 81 = 145 1² + 4² + 5² = 1 + 16 + 25 = 42 4² + 2² = 16 + 4 = 20 2² + 0² = 4 + 0 = 4 4² = 16 1² + 6² = 1 + 36 = 37 （以下ループ） 3904はハッピー数では

Explore Azure Get to know Azure Discover secure, future-ready cloud solutions—on-premises, hybrid, multicloud, or at the edge Global infrastructure Learn about sustainable, trusted cloud infrastructure with more regions than any other provider Cloud economics Build your business case for the cloud with key financial and technical guidance from Azure Customer enablement Plan a clear path forward fo

こんにちは。XI 本部AIトランスフォーメーションセンター所属の山田です。 先日、部内の勉強会でAzure AI Searchについて紹介したので、テックブログでもその内容を紹介したいと思います。 Azure AI Searchとは？ Azure AI Searchに保存されるデータに関する用語と概念 Azure AI Searchのスケーラビリティに関する用語と概念 Azure AI Searchでサポートされる検索の仕組み 全文検索について Azure AI Searchのアナライザー ベクトル検索について ベクトルの近傍検索アルゴリズム ハイブリッド検索 検索インデックスのスキーマ設計 検索インデックスにドキュメントを追加する方法 Pushモデル Pushモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 Pullモデル Pullモデルを利用する場合のアーキテクチャの例 インデクサーの計算リソ

こんにちは、igaです。 最近は気温の上下が大きいので、服装選びが大変ですね。 今回は、Azure OpenAI Servce Assistants APIを使ってみました。 Azure OpenAI Servce Assistants APIに横浜市の人口データを投入して、人口の増減がどう推移しているのか自動で分析させてみました。 Azure OpenAI Servce Assistants API Azure OpenAI Servce Assistants APIとは Azure OpenAI Servce Assistants APIは、2024年4月現在パブリックプレビューとして利用できる機能です。 learn.microsoft.com Azure OpenAI Servce Assistants API（以降、Assistantsと表記します）により、Azure OpenAI

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

Microsoft customer stories See how Microsoft tools help companies run their business.

SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N

2024/3/6 Forkwell Library #45で登壇した際の資料です。 名前の通りGPT開発の「速度」「精度」「評価」のそれぞれについて解説してます。 近く大全↓とも統合するかと思いますが取り急ぎ。 https://speakerdeck.com/hirosatogamo/chatgpt-azure-openai-da-quan https://forkwell.connpass.com/event/310880/?utm_campaign=event_participate_to_follower&utm_source=notifications&utm_medium=twitter

2024 年 2 月 20 日 (火) 東京ビッグサイトにて開催されたMicrosoft AI Tour Tokyo, Japan Theater1セッションでお話しした内容です。

Microsoftは2024年2月20日（米国時間）、「Azure OpenAI Service」の新機能「Azure OpenAI Service On Your Data」の一般提供を開始したと発表した。 この新機能では、GPT-4のようなOpenAIのAI（人工知能）モデル（以下、OpenAIモデル）に企業データを接続し、取り込み、グラウンディングして（※）、パーソナライズされた生成AIサービスを迅速に作成することなどが可能だ。企業は構築したサービスを、ユーザーの理解度の向上、タスク処理の迅速化、業務効率の向上、意思決定の支援などに利用できる。 ※AIモデルが質問への回答に使用するソースとして、ユーザーが特定のデータを指定することを指す。 Microsoftは、自社のデータ上でOpenAIモデルを直接実行することで、モデルの大規模なトレーニングが不要になる他、エンタープライズグレード

JavaScript で OpenAI の API を扱おうとした時に、公式から提供されているパッケージを利用できます。 OpenAI提供の API を利用する際は以下の 1つ目の「openai」が利用できたり、Azure版の API（Azure OpenAI Service の API）を使う場合は以下 2つ目の「@azure/openai」を利用できたりします。 ※ 後述しますが、「openai」のほうを Azure OpenAI Service用に使うこともできます ●openai - npm https://www.npmjs.com/package/openai ●@azure/openai - npm https://www.npmjs.com/package/@azure/openai これらの違いについて、少し見てみた結果をメモしておこうと思い、この記事を書きました。 とり

マイクロソフトは、GPT-35-TurboもしくはGPT-4に任意のデータソースを指定することでそのデータの内容を読み込み、質問に対して内容を基に回答できるようになる新機能「Azure OpenAI On Your Data」が正式サービスとなったことを発表しました。 例えば、社内規約や社内マニュアルなどを読み込ませると、「PCの修理を申し込むための社内手続きは？」といった、汎用の知識だけしか持たない従来のGPTでは答えられない質問にも回答できるようになります。 任意のドキュメントを読み込ませるための支援ツール「Azure AI Studio」には、Azure OpenAI On Your DataでカスタマイズしたAIを、チャットボットとして公開する機能も備わっています。 カスタマイズしたチャットAIのサービスを、社内や社外に簡単に公開できるようになります。 Azure OpenAI S

◆ Live配信スケジュール ◆ サイオステクノロジーでは、Microsoft MVPの武井による「わかりみの深いシリーズ」など、定期的なLive配信を行っています。 ⇒ 詳細スケジュールはこちらから ⇒ 見逃してしまった方はYoutubeチャンネルをご覧ください 【4/18開催】VSCode Dev Containersで楽々開発環境構築祭り〜Python/Reactなどなど〜 Visual Studio Codeの拡張機能であるDev Containersを使ってReactとかPythonとかSpring Bootとかの開発環境をラクチンで構築する方法を紹介するイベントです。 https://tech-lab.connpass.com/event/311864/ こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスア

We're thrilled to announce the much-anticipated Azure OpenAI Service On Your Data is now generally available! The groundbreaking feature empowers you to leverage the power of OpenAI models, such as GPT-4, and incorporates the advanced capabilities of RAG (Retrieval Augmented Generation) model, directly on your data with enterprise-grade security on Azure. This cutting-edge capability transforms th

デジタル庁や総務省などで構成されるISMAP運営委員会は2月19日、政府のクラウドサービス認定制度「政府情報システムのためのセキュリティ評価制度」（ISMAP）のリストを更新した。米Microsoftのクラウド「Microsoft Azure」などについて、ISMAPの対象となるサービスを拡大。新たに「Azure OpenAI Service」も対象に加えた。今後、同サービスは政府調達の対象になる。 Azure OpenAI Serviceは、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIをMicrosoftのクラウドで使えるサービス。ベネッセホールディングスやKDDIなどさまざまな企業が、生成AIを活用した社内チャットの実証やサービス提供といった用途に活用している。日本マイクロソフトは2023年からISMAP登録の方針を示していた。 ISMAPは、情報処理推進機構（IPA）などが民間のクラウ

概要 今回はAzure Communication ServiceとAzure OpenAI Serviceを使って、コールセンターを作ってみたいと思います。 全体アーキテクチャは以下のようになります。 全体の流れは以下の通りです。 ユーザーが Azure Communication Service に登録された電話番号に架電する。 Azure Communication Servicce の Incoming Call をトリガーとしてサーバーサイドアプリケーションの API に Webhook を実行する。 Webhook 要求にサーバーサイドアプリケーションが応答する。 ユーザー発話内容に基づいて Azure Cognitive Service が Speech-to-Text、Azure OpenAI Service からの応答内容に基づいて Text-to-Speech を実行す

エンタープライズ チャット アプリケーションには、会話型インタラクションを通じて従業員に権限を与える機能があります。 これは、OpenAI の GPT モデルや Meta の LLaMA モデルなどの大規模言語モデルが継続的に進歩しているため、特に当てはまります。 これらのチャット アプリケーションを構成しているのは、チャット用のユーザー インターフェイス、データ リポジトリ (ユーザーのクエリに関連するドメイン固有の情報を含む)、ドメイン固有のデータについて推論して関連性の高い応答を生成する大規模言語モデル (LLM)、そしてこれらのコンポーネント間の相互作用を監視するオーケストレーターです。 この記事では、Azure OpenAI の大規模言語モデルを使用するエンタープライズ チャット アプリケーションの構築およびデプロイするためのベースライン アーキテクチャについて説明します。 この

Introduction GenAI applications are those that use large language models (LLMs) to generate natural language texts or perform natural language understanding tasks. LLMs are powerful tools that can enable various scenarios such as content creation, summarization, translation, question answering, and conversational agents. However, LLMs also pose significant security challenges that need to be addre

2023年10月からの景品表示法の改正に伴う注記：この記事は技術評論社様より献本をいただき、発売前の書籍レビューをするものです。 来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることか