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Azure

Azure AI 検索

エージェントがエンタープライズ データに接続する方法を簡略化します。エージェント型検索拡張生成 (RAG) ワークフロー用の集中管理型ソリューションを使用して、影響力が大きい AI アプリを構築します。
概要

エージェント型 RAG、検索および取得を実行する

  • セキュリティ、コンプライアンス、責任ある AI プラクティスが組み込まれたエンタープライズ対応ベクター データベースを使用して、指数関数的な成長に焦点を当てます。
  • 数十年にわたる調査とお客様の検証に支えられた高度な取得戦略により、より優れたアプリケーションを構築できます。
  • データ ソース、AI モデル、フレームワーク用のシームレスなプラットフォームとデータ統合により、AI アプリの開発を加速し、RAG パイプラインを簡素化できます。
機能

 AI の検索を使用して関連する回答を提供する

簡素化されたデータ インジェスト

サポートされているさまざまな Azure およびサード パーティのソースからデータを自動的にアップロードします。
複数のオブジェクトを示す、コンピューターで生成されたイメージ
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ユース ケース

利用開始の参考になる一般的なアプリケーションをご覧ください

リアルタイム オーディオを使用する生成 AI アプリ

音声対音声の対話操作を行う VoiceRAG アプリケーションを Azure OpenAI gpt-4o-realtime-preview モデルで構築できます。

ベクトル検索

テキストの次の段階へ進み、画像検索エンジンや、電子画像、PDF、オーディオを活用するマルチモーダル エクスペリエンスを実現できます。

AI アシスタント

質問に迅速に回答するための関連情報を提供するエージェントを使用して、分析を強化し、サポートを向上させます。

検索拡張生成 (RAG)

お持ちの非公開データを利用する生成 AI アプリケーションを構築できます。
セキュリティ

セキュリティとコンプライアンスを搭載 

Microsoft は、5 年間で 200 億米国ドルをサイバーセキュリティに投資することを約束しています。
Azure には、業界最大のコンプライアンスの認定ポートフォリオの 1 つがあります。
ノート PC とコーヒーカップを手に持ち、ベンチに座っている女性。
価格

Azure AI 検索の価格

Azure AI 検索は、大規模な RAG アプリケーションのストレージとスループットのニーズに対応するよう、スケーリングする価格レベルを提供しています。
関連製品

Azure 製品の連携強化

ニーズを満たす AI ソリューションを発見

Azure AI を詳しくご確認ください。これは、開発者やデータ サイエンティスト向けに設計された AI サービスおよび機械学習モデルのポートフォリオです。
お客様事例

Azure AI 検索で顧客がどのように革新を起こしているかをご覧ください

リソース

最新の Azure AI 検索のニュースとリソースを入手する

FAQ

よくあるご質問

  • Azure AI 検索は、高度な検索拡張生成  (RAG)  アプリケーションやエンタープライズ検索エンジンを実現する、エンタープライズ ナレッジ検索システムです。高度な AI と検索テクノロジ、シームレスなプラットフォーム統合機能を備えた Azure AI 検索は、アプリの卓越性、エンタープライズ規模のレディネス、市場投入までの時間短縮を実現する用途に適した設計のエンドツーエンド RAG システムです。
    • RAG エクセレンス:アプリの卓越性に期待されるレベルの模範として、厳格なテストで優位性が実証された最新の AI テクノロジを他に先駆けて提供します。
    • ベロシティ:エンドツーエンドの RAG 開発に適した設計で、ツールチェーン全体にわたる統合性と機能を提供し、アイデアを具体化して実運用に乗せるまでの全工程をサポートします。
    • エンタープライズ スケール: 高性能な RAG アプリケーションを、スケール面でもコスト面でも妥協することなく実現します。
  • Azure AI 検索のハイブリッド検索機能では、1 回の要求に対して、テキスト検索 (またはキーワード検索) とベクトル検索のクエリが両方とも実行されます。その後、両方の結果が Reciprocal Rank Fusion (RRF) に基づいてマージされます。ハイブリッド検索は RAG シナリオにおいて優れた効果を発揮します。これは、自然言語クエリに含まれる情報を効果的に抽出できるベクトル検索の力と、具体的なデータ (例: 人名、製品コードなど) の識別に強いフルテキスト検索の力によるものです。
  • RAG は、検索ベースの手法と生成モデルを組み合わせて、正確で文脈に即した応答を生成する AI 技術です。データベース、ドキュメント、Web などの外部ソースから情報を取得して、結果の生成を強化します。これにより、大規模言語モデルによって生成される応答は、正確で関連性が高く、最新の情報が豊富に盛り込まれたものになります。RAGについてはこちら、さらに Azure AI 検索における RAG はこちらで詳細を確認してください。
  • Azure AI 検索は、世界中の 30 を超える国と地域で利用でき、定期的に新しい国が追加されています。
  • Azure Virtual Machines でホストされている Azure Cosmos DB、Azure SQL Database、Azure Blob Storage、Microsoft SQL Server 用の組み込みインデクサーが提供されています。コネクタ数が 80 を超える Azure Data Factory、または Azure Logic Apps を使用して、データ ソースに接続します。または、Azure AI 検索インデックスにデータをプッシュします。データ ソースの種類は制限されません。
  • Azure AI 検索は、Microsoft Word、PowerPoint、Excel、Adobe PDF、PNG、RTF、JSON、HTML、XML など多数の一般的なファイル形式に対応しています。
  • Azure AI 検索は、カスタムアプリで使用されるエンタープライズ向けの取得および検索エンジンであり、インデックス化されたデータベースに対するベクトル検索、フルテキスト検索、ハイブリッド検索をサポートしています。Azure AI 検索は、Azure の RAG ベースのアプリケーションで使用され、Azure OpenAI モデルおよび Azure AI Foundry モデルと統合されています。Microsoft Search は、Outlook や SharePoint などの Microsoft 365 アプリ全体を検索する機能を提供し、ユーザーがその組織内の関連する情報を効率的に見つけられるよう支援するものです。
  • Azure AI 検索と Azure OpenAI は、2 つの異なるサービスです。
    Azure AI 検索は、RAG およびエンタープライズ検索アプリケーションのために構築されたナレッジ ベースおよび取得システムです。Azure OpenAI は、エンタープライズ アプリケーション用の AI モデルとエージェント開発ツールを提供します。Azure AI 検索と Azure OpenAI は、プライベートなエンタープライズ データに依存する AI エージェントで一緒に使用されます。
  • Azure AI 検索は、ベクトル検索、キーワード検索、ハイブリッド検索をサポートしています。ハイブリッド検索では、ベクトル フィールドと非ベクトル フィールドを組み合わせて、同じ検索コーパス内で利用できます。Azure AI 検索は、クエリを実行するデータを保存することで、長期記憶、ナレッジベース、または RAG (検索拡張生成) アーキテクチャの基盤データを必要とするアプリケーションのためのベクトルストアとして機能します。そのため Azure AI 検索は、必要に応じてベクトル データベースとして使用できる汎用ツールです。
  • Azure AI 検索は、近似ニアレストネイバー (ANN) 検索のために、完全な k 二アレストネイバー (KNN) や階層ナビゲーブルスモールワールド (HNSW) などの高度なアルゴリズムを使用し、意味的に近い情報を見つけるためのベクトル類似性クエリを実現します。また、BM25 関連性スコアリングをフルテキスト検索に使用し、一致の強度に基づいて検索スコアを計算します。
  • Azure AI 検索は、さまざまなデータ型と検索手法をサポートするエンタープライズ対応の基盤上に構築されています。ベクトル検索、フルテキスト検索、ハイブリッド検索の機能を統合することで、開発者はさまざまなデータ形式で検索アプリケーションを保存し、インデックス作成して、配信することができます。システムは、高度なインデックス作成、JSON ドキュメントのインデックス作成、およびコグニティブ スキルを利用した AI 強化をサポートし、セマンティック ランク付けによって検索の関連性を向上させます。
  • Azure AI 検索は、SQL データベース (Azure SQL データベースや Azure SQL Managed Instance など)、NoSQL データベース、各種データストア (Azure Blob Storage、ADLS Gen2、Azure Tables など) に対して、組み込みインデクサーを通じてネイティブのインデックス作成サポートを提供しています。その他のデータ ソースの場合は、Azure Logic App コネクタを使用してコンテンツを AI 検索インデックスに統合できます。Azure AI 検索プッシュ API を使用すると、ソースに関係なく特定の形式でデータをプッシュできるため、最大限の柔軟性が得られます。
  • 2023 年 11 月、Azure Cognitive Search は Azure AI 検索に変わりました。既にお使いのデプロイ、構成、統合は、すべて、これまでと同様に引き続き機能します。価格設定に変更はなく、API や SDK に破壊的変更が発生することもありません。
タブレットを持つ女性。
次のステップ

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プリペイドで始めることも、最大 30 日間無料で Azure を試すこともできます。
コンピューターの画面を指差している白いシャツを着た女性。
Azure ソリューション

Azure クラウド ソリューション

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眼鏡をかけた女性がノート PC を見ています。
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