Azure AI 検索 - 検索拡張生成 | Microsoft Azure

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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。

お客様のビデオを見る
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。

ブログを読む
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。

ビデオを見る

データインジェスト

統合されたデータパイプライン

ベクターデータベース

検索とナレッジ検索

セキュリティ

プラットフォームの統合

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

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

埋め込みのセキュリティとコンプライアンス

34,000

Microsoft のセキュリティイニシアティブに専念するフルタイム相当のエンジニアの人数。

15,000

専門的なセキュリティ知識を持つパートナーの数。

>100

50 以上の世界中の地域や国に特化したものを含むコンプライアンス認定数。

Azure のセキュリティについての詳細情報

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。

Azure AI 検索の価格情報を見る

関連製品

Azure 製品の連携強化

Azure AI Foundry Agent Service

複雑なビジネスプロセスを自動化する AI エージェントを作成することで、特定のタスクを完了しながら、人間の管理を維持します。

Azure OpenAI in Foundry Models

Copilot および生成 AI アプリケーションの最先端モデルについて説明します。

Azure AI Foundry

生成 AI アプリケーションとカスタムコパイロットを 1 つのプラットフォームで開発するために必要なものすべてを入手できます。

Microsoft Copilot Studio

Microsoft 365 Copilot をカスタマイズ、または独自のエージェントエクスペリエンスを構築できます。

Azure AI コンテンツ解釈

マルチモーダルデータの分析情報への変換を加速します。

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

"Azure AI 検索を使用すると、ベクトル検索とハイブリッド検索の両方を提供できるようになるため、サービスの使いやすさが大幅に向上し、検索に適切なコンテキストが提供されるようになりました。"

BILH、Data Engineering and EHR Systems、Director、John Shang 氏

白と黒の Fujitsu デバイスが置かれた白いカウンター。

“特に便利だったのは、Foundry Agent Service (以前の Azure AI エージェントサービス) と Azure AI 検索を簡単に統合できた点です。時間の節約につながり、Azure portal からの実装も非常に簡単でした。”

富士通、Digital Solution 事業本部、AI リードエンジニア、伊藤博隆氏

ガラス製のドアがある建物の前の、緑の葉が付いた木。

UBS は Azure AI 検索を使用して法務関連の文書検索を効率化し、膨大な文書ライブラリから特定の情報に迅速にアクセスしています。これにより生産性と正確性が向上し、UBS はクライアントにより良い形でサービスを提供できるようになりました。

椅子に座り、コンピューターの画面を見ている女性。

"当社の製品にコンテキストを追加すると、お客様はより大きな成功を収めることができるようになります。当社の Azure ベースのボットは、検索拡張生成 (RAG) を利用して、お客様が特定のアプリケーション分野で作業を行う際に、当社独自の Python 方言を用いたコーディングをガイドします。"

Artificial、Chief Technology Officer、Charles Crain 氏

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

黒いジャケットを着た男性のクローズアップ。

Microsoft Learn プラン

カスタム RAG ソリューションを作成する

Azure AI Foundry、Azure AI Foundry SDK、または Azure OpenAI で RAG を利用してカスタマイズし、ドキュメントを検索して回答を得る方法をご紹介します。

レポート

生成 AI をカスタマイズして独自の価値を追求する

Microsoft と MIT Technology Review Insights が提供するこの新しいレポートでは、AI モデルのカスタマイズが世界の大手企業のさらなる価値向上にどのように役立っているかについて、専門家の洞察を得ることができます。

ブログを読む

リサーチ

RAG エクセレンスをさらに高める

クエリ書き換えと新たな再ランク付けモデルによって、RAG 応答の品質がどのように向上するかをご覧ください。

コンピューターの前に座っている女性。

開発者シリーズ

RAG 時間: RAG をマスターするための最終ガイド

ビデオ、ハンズオンデモ、コードサンプルを使用して AI 検索システムを構築する方法についてご確認ください。

笑っている女性の腕に、別の女性が寄りかかっている様子。

ドキュメント

Azure AI 検索のドキュメント

Azure AI 検索の概要を読みます。

机に座ってノート PC を使っている女性。

GitHub

Azure AI の GitHub サンプル

コミュニティ手動で生み出された Azure AI のサンプルをご覧ください。

サンプルを参照する

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 サービスレベルアグリーメント (SLA) の詳細をご覧ください。
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。

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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。

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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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