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Azure AI Studioを調査する

2023/11/28に公開
AI
Azure
OpenAI
ChatGPT
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Azure OpenAI
tech

Azure AI Studioの概要

  • AI アプリケーションを迅速に構築できるようにするサービスです。これまでは、Azure OpenAIやプロンプトフロー等、複数ツールを使い分ける必要がありましたがAzure AI Studioを使用すれば一元的に開発できます。
  • プロジェクトを作成し、最先端のLLMを使用してアプリケーションの構築、開発、テスト、デプロイを行います。

どんなことが出来るか

モデルカタログ:

  • Azure OpenAI、Hugging Face、Meta社などのモデルを選択できます。
  • Llamaなどを選択するとデプロイが開始します。ライセンス条項にも記載されていますので、ご確認ください。

プロンプトフロー:

  • プロンプト、Pythonのフローの構造を視覚的に表現することで、開発者がプロジェクトを直感的に理解しやすくなります。
  • 作成したフローのパフォーマンス監視が可能です。
  • チーム間で共有し、バージョン管理が可能です。
  • VS Codeでも実装可能です。

Playground:

  • WEBやBot等フロント部分を作成せずにチャットが可能です。すぐに実行できるのでイメージをつけることができます。

ベンチマーク:

Evaluation:

  • 複数の質問・回答を比較し、評価するためのツールです。データセットと期待される結果とを比較して、モデルフローの応答を評価します。これによりアプリの精度を定量的に評価できます。

実際にさわってみる

https://ai.azure.com/ にアクセスして開始します

新規プロジェクトを作成

「Build your own copilot」をクリックをしてプロジェクトを作成します。

Getting Started:リースの詳細設定

リソースの名前や、既存でAzure OpenAIモデルがあれば選択します。



プロジェクトが作成されるとPlaygroundに移動します。
Playgroundでは迅速にパラメーターなどを変更しながら、チャットセッションを開始できます。

※Home 画面に最新のプロジェクトが表示されている

Projectのsettings画面で作成したリースの接続モジュール等を確認することが出来

  • API key
  • Blob名
  • プロジェクトのメンバー
    • 作成時は1人なので一人しか表示されません。
  • コンピュートインスタンス
    • プロンプトフローなどで使用するためのインスタンス

Azure Portalから見るとこんな感じです。自動的にBlobやコンテナレジストリなどが作成されています。
Typeに新しく Azure AI Projectが出るようになっています。

Blob storageはAMLやドキュメント格納で使用するストレージとして作成されています。

Projectはただの接続情報しかのってませんでした。

独自データの追加

Playgroundに戻ってAdd your dataを作成します。

Upload filesを選択します。
Azure AI Search(旧Cognitive Search)がない場合は空のSearchを作成します。
こちらから作成

試しにPDFはこちらのドキュメントを使用します。
Microsoft Fabric とは - Microsoft Fabric | Microsoft Learn

精度が良いHybrid検索を選択します。

こちらで、Add your dataの設定が完了です。

試しに、チャットで聞いてみるとアップロードしたPDFから回答されているのがわかります。

プロンプトフローの作成

次にプロンプトフローを見てみます。「Open in prompt flow」をクリックします。

作成した「add your data」のフローが確認できます。
青いボタンのChatからフローを見ながらチャットすることも可能です。

これらフローをファイルとして保存することも可能です。VS Codeで開くことも可能です。

Evaluateもやってみたいと思います。

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