GPT RAG
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RAGパターンにより、企業はLLMの推論機能を使用して、既存のモデルを使用して新しいデータに基づいて応答を処理および生成できます。 RAGは、微調整を必要とせずに定期的なデータの更新を促進し、それによりLLMのビジネスへの統合を合理化します。
Enterprise RAG Solution Accelerator（GPT-RAG）は、RAGパターンのエンタープライズグレードの展開に合わせた堅牢なアーキテクチャを提供します。根拠のある応答を保証し、ゼロトラストセキュリティと責任あるAIに基づいて構築され、可用性、スケーラビリティ、監査可能性を確保します。探査段階やPOC段階から本格的な生産およびMVPに移行する組織に最適です。
完全なセットアップと使用状況の詳細については、ユーザー＆管理ガイドを参照してください。
GPT-RAGは、3つのコンポーネントで構成されるモジュラーアプローチに従い、それぞれが特定の機能を備えています。
データ摂取- ラグ検索ステップのデータチャンクとインデックス作成を最適化します。
オーケストレーター- フローを調整して情報を取得し、ユーザーの応答を生成します。セマンティックカーネル関数（デフォルト）の使用、およびオートゲンエージェントを使用するエージェントの機能的なオプションを提供します。エージェントに切り替えるための展開手順を参照してください。
APPフロントエンド- フロントエンドパターンにバックエンドを使用して、スケーラブルで効率的なWebインターフェイスを提供します。
RAGパターンとGPT-RAGアーキテクチャについて詳しく知りたい場合。
ラグパターン：何となぜですか？
ソリューションアーキテクチャの概要
ネットワーク分離なしでシナリオの基本アーキテクチャをすばやく設定する方法を学びます。リンクをクリックして続行します。
事前に構成されたソリューション設定を備えた標準のゼロトラストアーキテクチャを使用して、ソリューションアクセラレータを展開します。カスタマイズは必要ありません。リンクをクリックして続行します。
ソリューションアクセラレータの展開をゼロトラストアーキテクチャでカスタマイズするオプションを調べ、ニーズに合わせてソリューション設定を調整します。リンクをクリックして続行します。
完全な制御を好む人のために、この詳細なガイドに従って、ゼロトラストアーキテクチャを使用してソリューションアクセラレータを手動でセットアップします。リンクをクリックして続行します。
このガイドでは、エンタープライズラグの展開プロセスをご紹介します。基本的なアーキテクチャとゼロトラストアーキテクチャの2つの展開オプションが利用可能です。展開を開始する前に、前提条件のセクションで概説しているように、必要なすべてのツールとサービスを準備してください。
前提条件
**以前にサブスクリプションにAzure AIサービスリソースを作成していない場合
ネットワーク分離要件のない迅速なデモまたは概念実証プロジェクトのために、その基本的なアーキテクチャを使用してアクセラレータを展開できます。 
展開手順は非常に簡単です。上記の前提条件をインストールし、ターミナルでAzure開発者CLI（AZD）を使用してこれらの4つのステップに従ってください。
1リポジトリをダウンロードします：
azd init -t azure/gpt-rag注：エージェントオートゲンベースのオーケストレーターを使用する場合、
-b agenticを追加します。azd init -t azure/gpt-rag -b agentic
2 Azureにログインします：
2. Azure開発者CLI：
azd auth login2.B Azure CLI：
az login3インフラストラクチャとコンポーネントの展開の構築を開始します。
azd up4オブジェクトストレージにソースドキュメントを追加します
ドキュメントをストレージアカウントにある「ドキュメント」フォルダーにアップロードします。このアカウントの名前は「ストラグ」から始める必要があります。これは、下のサンプル画像に示すように、デフォルトのストレージアカウントです。
終わり！基本的な展開が完了しました。
推奨：アプリ認証を追加します。段階的なガイダンスについては、このクイックチュートリアルをご覧ください。
より安全で孤立した展開のために、ゼロトラストアーキテクチャを選択できます。このアーキテクチャは、ネットワーク分離と厳しいセキュリティ対策が非常に高く評価されている生産環境に最適です。
ゼロトラストアーキテクチャを展開する前に、必ず前提条件を確認してください。このアーキテクチャの展開中に作成されたVMで実行されるプロセスの2番目の部分には、node.jsとpythonのみが必要であることに注意することが重要です。
展開手順は、基本的なアーキテクチャの手順に似ていますが、いくつかの追加の手順があります。このオプションの展開に関する詳細なガイドについては、以下の手順を参照してください。
1リポジトリをダウンロードします
azd init -t azure/gpt-rag注：エージェントオートゲンベースのオーケストレーターを使用する場合、
-b agenticを追加します。azd init -t azure/gpt-rag -b agentic
2ネットワーク分離を有効にします
azd env set AZURE_NETWORK_ISOLATION true 3 Azureにログイン：
2. Azure開発者CLI：
azd auth login2.B Azure CLI：
az login4インフラストラクチャとコンポーネントの展開の構築を開始します。
azd provision5次に、Bastion接続を備えた仮想マシン（ステップ4で作成）を使用して、展開を継続します。
ユーザーGPTRAGで作成されたVMにログインし、以下の図と同様に、キーヴォーに保存されたパスワードで認証します。
6 Windowsにアクセスすると、PowerShellをインストールします。他の前提条件はすでにVMにインストールされているためです。
7コマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行してAZDを最新バージョンに更新します。
choco upgrade azd
AZDを更新した後、端子を閉じて再開するだけです。
8新しいディレクトリを作成します。たとえば、 deployから作成されたディレクトリを入力します。
mkdir deploy
cd deploy
手順を最終決定するには、コマンドプロンプトの後続のコマンドを実行して、展開を正常に完了します。
azd init -t azure/gpt-rag
azd auth login
azd env refresh
azd package
azd deploy
注：
azd init ...およびazd env refresh、インフラストラクチャの初期プロビジョニングで使用される同じ環境名、サブスクリプション、および地域を使用します。
終わり！ゼロトラストの展開が完了しました。
推奨：アプリ認証を追加します。段階的なガイダンスについては、このクイックチュートリアルをご覧ください。
このセクションでは、展開のカスタマイズ、管理、トラブルシューティングのための簡単なガイドを提供します。
標準展開プロセスはAzureリソースをセットアップし、標準構成でアクセルコンポーネントを展開します。特定のニーズに合わせて展開を調整するには、カスタマイズオプションについては、カスタム展開セクションの手順に従ってください。
GPT-RAGソリューションを概念実証として成功裏に展開し、適切なCI/CDプロセスを使用して展開を正式化して展開を生産に加速する準備ができたら、Azure DevopsまたはGithubのマルチ環境展開ガイドを参照してください。
展開プロセス中にエラーが発生した場合は、一般的な問題の解決に関するガイダンスについては、トラブルシューティングページを参照してください。
展開のパフォーマンスを評価するには、テスト方法とベストプラクティスのパフォーマンステストガイドを参照してください。
会話のドキュメントをクエリして分析する方法に概説されている手順に従って、会話データをクエリと分析する方法を学びます。
詳細な価格設定の見積もりについて価格設定モデルを確認することにより、展開のコストへの影響を理解してください。
ガバナンスモデルで提供されているガイドラインに従って、展開の適切なガバナンスを確保します。
このプロジェクトに貢献することにあなたの興味を感謝します！貢献者ライセンス契約（CLA）、行動規範、およびプルリクエストを送信するプロセスに関する情報を含む、寄付方法に関する詳細なガイドラインについては、寄付ページを参照してください。
ご支援と貢献をありがとう！
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