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【初心者向け】Azure OpenAI Studioで保存したデータを検索して回答するチャットサービスをノーコードで構築しよう【ハンズオン編】

前回の記事で、構築するサービスの概要やテストケースの質問・回答をお見せしました。
前回の記事のリンクはこちら

今回はハンズオン編として、一連の手順をご紹介します。

1.Azure アカウント作成

Azure OpenAIを利用するには、まずMicrosoftのアカウントを作成し、Azureポータル(https://portal.azure.com/)にログインします。
ホーム から サブスクリプション を選択し、サブスクリプションIDをコピーし、ローカルのメモなどに控えておきます。

図1.サブスクリプションIDの確認

利用申請のページ(https://aka.ms/oaiapply)にアクセスし、必要事項を記入します。

図2.申請ページ

個人のメールアドレスでは申請が通らないため、会社のメールアドレスを記載します。申請開始と申請完了のメールが届きますが、それ以上の確認はありません。

2.Azure OpenAI インスタンスの作成

2営業日程度で申請完了のメールが届いたら、ポータルでAzure OpenAIを検索し、移動します。

図3.ポータルでAzure OpenAIを検索

+作成 ボタンを押して、Azure OpenAIのインスタンスを作成します。リソースグループは既定のものがなければ、新規作成します。

図4.Azure OpenAIのインスタンス作成

3.プレイグラウンドでGPTモデルをデプロイ

Azure OpenAI Studio(https://oai.azure.com)にアクセスします。
デプロイ から、新しいデプロイの作成をクリックします。 

図5.GPTモデルのデプロイ

2024/7/7時点では、GPT4.0や3.5-turboではうまくいかず、以下のモデルで実現したい機能の確認ができましたので、モデルの選択に注意してください。
 モデルの選択:gpt-35-turbo-16k、モデル バージョン:0613

図6.GPTモデルの選択

4.BLOBストレージにデータをアップロード

ポータルでストレージと検索し、ストレージアカウントに移動し、アカウントを作成します。

図7.ストレージアカウントの検索
図8.ストレージアカウントの作成

次に、+コンテナーを選択し、コンテナーを作成します。

図9.コンテナーの作成

作成したコンテナーを選択し、検索の対象とするデータをアップロードします。

図10.データのアップロード

5.Azure AI Searchインスタンスの作成

ポータルでAzure AI Searchを検索し、移動します。

図11.AI Searchの検索

検索サービスを作成します。

図12.検索サービスの作成

6.プレイグラウンドのデータの追加

チャットプレイグラウンドに戻ります。
データを追加する を選択し、データソースとして作成したBlobストレージを選択します。併せてインデックスも作成します。
「ここにユーザークエリを入力します」エリアに質問を入力し、回答を確認します。意図したデータ検索と回答がなされるか確認することが出来ます。

図13.データの追加と質問の入力

7.Webアプリのデプロイ

右上の配置先ボタンを選択します。
(2024/8/31時点)古い外観のまま実行するとエラーとなりデプロイできませんでしたのでご注意ください。新しい外観に変更後は、デプロイからWebアプリを選択します。

図14.Webアプリのデプロイ(新しい外観)
図15.Webアプリにデプロイ

必要事項を入力してデプロイを選択します。

デプロイからアプリのデプロイを選択し、デプロイの状況を確認します。
10分ほどでデプロイが完了したら、Webアプリの名前を選択し開きます。

図16.アプリのデプロイの確認

アクセス許可の画面が出たらチェックを入れて承諾を選択します。

図17.アクセス許可

Webアプリ画面が開きます。

図18.Webアプリ画面

テストケースとテスト結果は前回記事を参照してください。

コストは今回の構築と確認で千円ちょっとかかりましたので、
実際に構築される方はご注意願います。確認後、
各リソースの削除を忘れないようにしてください。

図19.コスト状況

最後までお読み頂き、ありがとうございました。

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