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マイクロソフト、「Azure Local」発表。低スペックのサーバもAzureのエッジとして利用可能に マイクロソフトは米イリノイ州シカゴで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2024」で、低スペックなオンプレミスのサーバでもMicrosoft Azureのエッジとして簡単に設定できる新サービス「Azure Local」を発表しました。 Azure Localにより、オンプレミスのサーバでMicrosoft Azureの高度なセキュリティや可用性などを備えつつ、コンピュート、ストレージ、ネットワーキングやアプリケーションサービスなどを利用できます。 Azure Localは低スペックなマシンで利用できる これまでMicrosoft Azureの機能をオンプレミスなどのエッジロケーションに拡張するものとして、Azure Stack/Azure Stack HCI/Azure
ServerlessDays Tokyo 2024 PreEvent 2024-09-21のServerlessDays Tokyo 2024にむけて、去年に引き続き、直前イベントでサーバーレス技術の今と未来について話してきました。 いよいよ明日からメインイベントですので参加お待ちしています！ Serverless Update 2024文字起こし スライド全体はDocswellさんで公開しています。 PreEventはYouTubeでアーカイブがあります。 サーバーレスのおさらい 「サーバーレス」は、誤解を招きやすい技術用語で様々な定義がありますが、ここでは2つの視点で定義します。 運用者の視点としてのサーバーレスは、物理的なマシンや仮想マシン、EC2インスタンスのような「サーバー」を自分で管理するのではなく、その管理をクラウド事業者に任せるという考え方で、要するに完全従量課金型のフル
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオAWS AzureGoogle Cloud 総評AWS AzureGoogle Cloud 詳細の解説 Knowledge bases forAmazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases forAmazon BedrockAmazon S3Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
タイトルの通りですが、このブログでは長年GoogleAdSense を使った広告掲載を行っていましたが、今日から全て止めることにしました。止めるに至った理由はいくつかあるのですが、最近の無茶苦茶な広告の出し方に嫌気が差したのが一番大きいです。 正直これまで自分がブログにAdSense で広告を載せているのだから、広告ブロッカーは使わないようにしていたのですが、最近遭遇したページで以下のような広告を食らったので使用を決意しました。いったい何のサイトを開いたのかもわからないぐらいなので酷いですね。 広告ブロッカーのインストールを決意した瞬間であった… pic.twitter.com/tE39ZMxEd2— Tatsuro Shibamura (@shibayan) 2024年5月1日 元々、このブログでお金を稼ぐことは全く考えておらず「はてなブログ Pro 代が出ればいいなー」ぐらいの考
米Microsoftは2月20日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-4」などのAPIを同社のクラウド上で使える「AzureOpenAI Service」の外部データ連携機能「On Your Data」を正式リリースした。これまではパブリックプレビュー版として提供していた。 On Your Dataはいわゆる「RAG」（大規模言語モデルに外部データベースの情報を参照させ、機密情報を基にした回答などを可能にする仕組み）の構築に向けた機能。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でGPT-4などに参照させられる。 参照できるのはクラウド型検索サービス「Azure Cognitive Search」のインデックス（検索対象）にインポートしたデータや、Azureのストレージ「Blob Storage」に格納したデータなど
マイクロソフト、初心者向け生成AI学習教材「生成AIアプリケーションの開発を始めるために必要な全知識を学べる12講座」を無償公開 コースの内容には、大規模言語モデル（LLM）がどのように動くかを理解する。「生成AI と大規模言語モデルの紹介」、ユースケースに適したAIモデルを選択できるようにする「様々なLLMの調査と比較」、プロンプトの構造と使用法の理解のための「プロンプト・エンジニアリングの基礎」、埋め込み技術を利用したデータ検索アプリケーションを構築する「VectorDatabasesを利用した検索アプリケーションの構築」、外部APIからデータを取得するためFunction Callingを設定する「Function Callingとの統合」など、入門的な内容から高度なアプリケーションの開発まで多岐にわたるレッスンが用意されています。 レッスン内容は日本語による説明と図で構成 各レ
大変多く読んでいただいた「プログラミングというより物事が出来る思考法」というポストや、世界一流エンジニアの思考法の書籍で紹介した内容がある。 私の職場でも、ものすごく出来る人が「実践」しているところを何回も目撃しているので「実践編」として皆さんにシェアしようと思って今回のポストを書いてみた。 タイトルにもある通り、私はエンジニアだが、ビジネス書である書籍と書かれた多くの思考法と同じく、あまりエンジニアリングというものに関係ない要素であると感じている。 上記のポストや書籍でシェアした内容を端的に言うと「理解には時間がかかるがかける価値が十分あり、それによって自分が物事をコントロールしている感覚を身につけることが出来る」という自分の小さな発見だ。私がこのことを最初に発見したのは、新卒の出来る人々との出来事がきっかけだが、今回その小さな自分なりの発見を後押しするような出来事がいくつかあった。それ
［速報］マイクロソフト、「Copilot Studio」発表。Copilotのカスタマイズ、プラグイン開発、ワークフローの設定など、Copilot用ローコード開発ツール。Ignite2023 マイクロソフトは開催中の年次イベント「Microsoft Ignite2023」で、同社のAIサービスであるCopilotのカスタマイズやプラグイン開発、ワークフローの設定、データソースとの接続などを含むさまざまな開発を可能にするローコード開発ツール「Copilot Studio」を発表しました。 例えば、何もカスタマイズされていないCopilotは、ある企業の出張経費の上限などについて正しく答えることはできません。 そこで、Copilot Studioを利用して出張経費の質問をトリガーとしたアクションを設定開始します。
マイクロソフトは、Webアプリケーションのテスト自動化ライブラリ「Playwright」を用いた、Microsoft Azure上のテスト自動化サービス「MicrosoftPlaywright Testing」のプレビュー公開を発表しました。MicrosoftPlaywright Testingに使われている「Playwright」は、マイクロソフトが中心となってオープンソースで開発しているWebアプリケーション向けテスト自動化ライブラリです。対応環境が幅広く柔軟で、精度の高いテストを特長としています。 具体的には、Chrome、Edge、Firefox、Safariの主要なWebブラウザのすべてを対象にしたテスト自動化が可能で、ヘッドレス、ヘッドありのいずれにも対応。モバイルエミュレーションを用いたAndroid版GoogleChromeとMobile Safariのテストも、実
次の設計原則に従って、アプリケーションのスケーラビリティを上げて、回復力や管理しやすさを強化します。 自動修復機能を設計します 。 分散システムでは、障害が発生します。 障害の発生に備えてアプリケーションの自動修復機能を設計します。 すべての要素を冗長にします 。 単一障害点をなくすようにアプリケーションに冗長性を組み込みます。 調整を最小限に抑えます 。 アプリケーション サービス間の調整を最小限に抑えてスケーラビリティを実現します。 スケール アウトするように設計します 。需要に応じて新規インスタンスを追加または削除し、水平方向に拡張できるようにアプリケーションを設計します。 制限に対処するようにパーティション化します 。 パーティション分割を使用して、データベース、ネットワーク、コンピューティングの制限に対処します。 操作に合わせて設計します 。 運用チームが必要なツールを得られるよ
AzureOpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから AzureOpenAI Service を使い始める AzureOpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び
「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAIAPI、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの岡田大輔氏。OpenAIからAzureOpenAI Serviceへの移行について発表しました。 登壇者の自己紹介岡田大輔氏：機能開発を「ChatGPT」を使ってやってみたので、そこからわかったことを共有させていただければなと思います。 最初に自己紹介です。岡田大輔といいます。リンクアンドモチベーションで働いていて、今4年目です。アプリのエンジニアをしています。ふだんはRailsとVueでWebアプリを作っているのですが、今回は、機能開発のところで（ChatGPTを）いろいろ触ってみました。ChatGPTを使った機能開発
目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 AzureOpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップNext.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題のOpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください！ では、Let's ハンズオン！ 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作
この記事の主題ではないので簡単に説明しますが、PaaSへのアクセスを閉域化するのがPrivate Endpoint、PaaSからのアクセスを閉域化するのがVNet統合です。 非対応だった以前までの内容 では、登場人物全てが閉域化に対応しているのに、なぜ「Add your data」は閉域化できないのでしょうか。それはAzureOpenAIからCognitive Searchへの通信が執筆時点ではパブリックのみになっているからです。「Add your data」の仕組み図を閉域ネットワーク的に書き換えると以下の図のようになります。 ネットワーク閉域化をしている場合、インターネットからのアクセスを遮断するのでAzureOpenAIからのインターネット経由のアクセスができなくなります。そのため、執筆時点では「Add your data」は閉域化できないということになります。Azure Ope
「社内のアレ分からん、教えてAI」実現 Microsoftの“自社版ChatGPT作成サービス”にデータ取り込み機能 米Microsoftは6月19日（現地時間）、大規模言語モデル「GPT-3.5」などのAPIをクラウドサービス「Microsoft Azure」上で使える「AzureOpenAI Service」に、新機能「On Your Data」を追加した。ローカルやAzure上のストレージに保管するテキストファイルやPDF、PowerPointファイルを、GUIの操作でチャットAIに参照させられるという。まずはパブリックプレビュー版を提供する。 これにより、社内で分からないことがあったときに何でも質問できるAIチャットbotなどを作成しやすくなるという。Microsoftが提案する活用例では、ユーザーの「サポートチケットはどうやって作る？」（How do Icreate a s
はじめに 23年6月19日にAzureOpenAIに独自データを追加できる機能「Add your data」がパブリックプレビューで発表されました。GPTは自分が知らない情報に関して、答えることができないですが、この機能を使うことで独自のデータとGPTモデルを簡単に連携させることができ、GPTが知らない独自のデータを参照して回答を生成できるようになります。また、回答のソースを独自データに限定することもできるので、ChatGPTの活用の幅が大きく広がります。 一通り使ってみたので、具体的な利用方法を解説していきます(公式ドキュメントにも詳しく記載されています)。 (23年9月追記) Add your dataにベクトル検索の機能が追加されました。詳細はこちらのブログで丁寧に解説されていますので、ご参照ください。 独自データの追加 使えるモデルはチャット形式のモデル「gpt-3.5-turb
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