AI テンプレートを使い始める

この記事では、Foundry ポータルから AI ソリューション テンプレートを検索、探索、デプロイします。

AI ソリューション テンプレートは、カスタマイズ可能なコード サンプル、事前に統合されたAzure サービス、GitHubホストされたクイック スタート ガイドを含む、事前構築済みのタスク固有のテンプレートです。 テンプレートを使用して定型的な設定をスキップし、音声エージェント、リリース管理、データの統合などのユース ケース用のソリューションの構築に重点を置きます。

重要

スターター テンプレート、マニフェスト、コード サンプル、およびMicrosoftまたはそのパートナーによって提供されるその他のリソース ("サンプル") は、特定のシナリオに対するエージェントと AI ソリューションの開発を加速するために設計されています。 提供されているすべてのリソースを確認し、ユース ケースのコンテキストで出力動作を慎重にテストします。 AI の応答は不正確である可能性があり、AI アクションは人間の監視で監視する必要があります。 詳細については、 Agent Service と Agent Framework の透明性に関するドキュメントを参照してください。

作成するエージェントと AI ソリューションは、法的要件や規制要件の対象となる場合や、ライセンスが必要な場合や、すべての業界、シナリオ、ユース ケースに適していない場合があります。 サンプルを使用することにより、これらのサンプルを使用して作成されたエージェント、AI ソリューション、またはその他の出力はお客様の責任のみであり、適用されるすべての法律、規制、および関連する安全基準、サービス条件、および行動規範を遵守することを確認します。

使用可能なテンプレート:

テンプレート 一般的な顧客のユース ケース
AI チャットの使用を開始します 対話型チャット アプリケーションを構築する

Baseline Microsoft Foundry チャット参照アーキテクチャ
AI エージェントの使用を開始します 自律 AI エージェントを作成する
エージェント アプリを構築してデータを統合する 次のデータを瞬時に視覚化して、アプリケーション全体に分析を埋め込みます。
• 販売実績分析
• 顧客の分析情報とレポート
• 構造化データに関する自然言語分析
マルチエージェント リリース マネージャー アシスタントを作成します 次の目的で AI を利用したリリース計画を有効にします。
• システム間リリース調整
• リアルタイムの依存関係マッピングとリリースの正常性評価
•取得された洞察のための高度な視覚化
• AI エージェントに組み込まれている安全な更新メカニズム
コール センターの音声エージェントを作成します 次の目的で対話型音声エージェントを開発します。
• カスタマー サポート
• 製品カタログのナビゲーション
• セルフサービス ソリューション
会話データから分析情報のロックを解除する 会話から知識を抽出する

会話ナレッジ マイニング ソリューションを構築する
マルチエージェント ワークフローの自動化 複雑なワークフローを自動化する

マルチエージェント ワークフロー自動化ソリューションを構築する
マルチモーダル コンテンツ処理 多様なコンテンツ タイプを処理する

非構造化コンテンツから情報を抽出してマップする
データからドキュメントを生成する ドキュメントを自動的に作成する

ドキュメント生成システムを構築する
エージェントとのクライアント会議を改善する 会議の生産性を向上させる
エージェントを使用してコードを最新化する レガシ コードを更新する
会話型エージェントを構築します 会話エクスペリエンスを作成する
データSharePointを取得して集計する SharePoint サイトからコンテンツを取得する

ヒント

各テンプレートには、セットアップ、デプロイ、およびカスタマイズの手順を含むGitHub README が含まれています。 そこから始めて、最速の道を進んでください。

前提 条件

サンプル アプリケーションから始める

  1. Microsoft Foundry にサインイン>。 新しいファウンドリーのトグルがオンになっていることを確認します。 これらの手順は Foundry (新規) を参照します。
  2. 右上のナビゲーションから [ 検出 ] を選択します。
  3. 左側のウィンドウから [ソリューション テンプレート ] を選択します。
  4. GitHubを選択して、サンプル アプリケーション全体を表示します。
  5. 場合によっては、AI コードについて説明するステップバイステップのチュートリアルを表示することもできます。

サンプル アプリケーションを調べる

サンプルのGitHub リポジトリを表示する場合は、README で、独自のバージョンのアプリケーションをデプロイする方法の詳細と情報を確認してください。

手順はサンプルによって異なりますが、ほとんどの手順には次の方法が含まれます。

  • 任意の場所でソリューションを開きます。
    • GitHub Codespaces
    • VS Code 開発コンテナー
    • あなたのローカル IDE
  • アプリケーションを Azure にデプロイする
  • アプリケーションをテストする

README には、ユース ケース、アーキテクチャ、価格情報など、アプリケーションに関する情報も含まれています。

テンプレートのデプロイとカスタマイズ

ほとんどのテンプレートでは、数分で起動するクイック デプロイ オプションがサポートされています。 これらのアーキテクチャと実装は、Well-Architected FrameworkAzure Verified Modules を使用して調整された状態でカスタマイズできます。 PSRule や TFLint などのツールを使用して、変更された実装が実稼働可能であることをテストします。

デプロイした後、アプリケーションが実行されていることを確認します。

  1. ターミナル出力に表示されているデプロイ URL を開きます。
  2. アプリケーションが読み込まれることを確認し、入力に応答します。

AI ソリューション テンプレートの利点

Microsoft Foundry の AI テンプレートには、次のものが用意されています。

  • 値までの時間の短縮: 定型コードとインフラストラクチャのセットアップをスキップして、概念から運用環境にすばやく移行します。
  • エンジニアリングの負担軽減: 事前に統合された Azure サービスによってデプロイがスムーズに行えます。
  • Trusted インフラストラクチャ: Microsoftのセキュリティで保護されたスケーラブルな AI プラットフォームに自信を持って構築します。
  • モジュール式で相互運用可能な基盤: 組織全体でソリューションを効率的にスケーリングします。
  • ベスト プラクティスの組み込み: 実稼働対応ソリューションには、実証済みのパターンとフレームワークを使用します。

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