Microsoft Azure Tech Advent Calendar 2024 の 12/13 の投稿記事です。
本記事では、GitHub Actions から OpenID Connect で Azure に接続する設定作業を Terraform で自動化する方法についてご紹介します。
GitHub では、Organization または個人用アカウント配下に .github という名前のリポジトリを作成し、その中にデフォルトの設定ファイルを配置することで、Code of Conduct や Contributing Guide、Issue テンプレート、Pull Request テンプレート、Security Policy などの設定を共通化することができます。
本記事では GitHub リポジトリにデフォルトの設定ファイルを追加する方法と、その設定ファイルの内容について説明します。
本記事では Azure 上で RAG アプリを開発するにあたり、必要となる関連リソースとして Azure OpenAI Service, Azure AI Search, Bing Search のベーシックな機能を確認します。実際に、Bing Search API や Azure AI Search と連携した小規模な RAG アプリの作成も行います。
本記事で掲載している Python スクリプトは、以下のリポジトリに配置しています。 https://github.com/ks6088ts-labs/recipes/python/handson_rag_apps
Microsoft Graph API を触る必要が出てきたので、関連情報をまとめておきます。
本記事では以下の 2 つのシナリオをハンズオン形式で説明します。
Bicep のサンプルコードをまとめた ks6088ts-labs/baseline-environment-on-azure-bicep の利用方法をまとめます。
Retrieval-Augmented Generation (=RAG) pattern のリファレンス実装である azure-search-openai-demo の利用方法をまとめます。
Azure OpenAI Service 活用のために個人的に参考になった情報源を淡々とまとめます。
システム開発の際に必要となる周辺サービス・OSS なども含めています。
Azure OpenAI Service を用いた Function Calling を理解するためのハンズオンを行いました。初見では何をしているのかよくわからなかったこともあったので、自分が理解していった過程をまとめておいて後続の誰かに役に立てばと思い足跡を残しておきます。
OpenAI 回りのエコシステムは急速に発展していて、 Function Calling の feature 自体は OpenAI 社が機能を公開してからしばらく経っているため既にライブラリ側でのサポートが入っています。実際のアプリ開発では LangChain, Semantic Kernel, OpenAI などのライブラリを利用してアプリを開発することが多いと思うので、それらのライブラリを利用した場合の実装例も併せて紹介します。
Azure OpenAI Service を利用した ChatGPT お試し環境の構築 では、ChatGPT を体験する環境を簡単に構築する方法をご紹介しました。
既にご利用いただけたユーザーからのフィードバックとして、「実際の利用ログなどを確認したい」というご要望をいただきました。
本記事では Azure マネージドサービスを利用してコーディングせずに利用ログを収集する方法を紹介します。