Azure OpenAI Developers セミナー第2回

Azure OpenAI Service Developers Seminar 2nd 日本マイクロソフト株式会社パートナー事業本部パートナー技術統括本部クラウド
ソリューションアーキテクト (AI) 花ケ﨑伸祐 / 松崎剛 / 尹旭東 (App) Jul. 7th, 2023 パートナー・コミュニティ - Microsoft Build 2023 Updates -

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Azure OpenAI Developers Seminar https://www.youtube.com/watch?v=tFgqdHKsOME

Innovation powered by OpenAI models Industry clouds Data and AI
Business applications Modern work Security Digital and app innovation Infrastructure Trusted Comprehensive Microsoft Cloud Power Platform Microsoft Dynamics 365 Copilot Azure OpenAI Service Microsoft 365 Copilot Microsoft Security Copilot Microsoft Fabric

Azure OpenAI のモデルと用途 GPT-3 (or 3.5) 自然言語を理解し、生成 Codex コードを理解し、生成 Embeddings
(埋め込み) テキストの情報密度の高い表現 text-ada-001 text-babbage-001 text-curie-001 text-davinci-003 文章要約、分類、エンティティ抽出 code-cushman-001 code-davinci-002 コード生成、コメント生成類似性検索テキスト検索コード検索 text-similarity-ada-001 text-similarity-babbage-001 text-similarity-curie-001 text-similarity-davinci-001 text-embedding-ada-002 text-search-ada-*-001 text-search-babbage-*-001 text-search-curie-*-001 text-search-davinci-*-001 code-search-ada-code-001 code-search-ada-text-001 code-search-babbage-code-001 code-search-babbage-text-001 クラスタリング、回帰、視覚化 Question Answering、セマンティック検索コード検索 * doc or query ChatGPT/GPT-4 会話の生成と理解 gpt-35-turbo (0301) gpt-35-turbo (0613) gpt-35-turbo-16k (0613) gpt-4, gpt-4-32k (0314) gpt-4, gpt-4-32k (0613) 次世代の会話体験最新のリージョン展開情報 2023年7月7日時点 GA

Azure OpenAI のモデルと用途 GPT-3 (or 3.5) 自然言語を理解し、生成 Codex コードを理解し、生成 Embeddings
(埋め込み) テキストの情報密度の高い表現 text-ada-001 text-babbage-001 text-curie-001 text-davinci-003 文章要約、分類、エンティティ抽出 code-cushman-001 code-davinci-002 コード生成、コメント生成類似性検索テキスト検索コード検索 text-similarity-ada-001 text-similarity-babbage-001 text-similarity-curie-001 text-similarity-davinci-001 text-embedding-ada-002 text-search-ada-*-001 text-search-babbage-*-001 text-search-curie-*-001 text-search-davinci-*-001 code-search-ada-code-001 code-search-ada-text-001 code-search-babbage-code-001 code-search-babbage-text-001 クラスタリング、回帰、視覚化 Question Answering、セマンティック検索コード検索 * doc or query ChatGPT/GPT-4 会話の生成と理解 gpt-35-turbo (0301) gpt-35-turbo (0613) gpt-35-turbo-16k (0613) gpt-4, gpt-4-32k (0314) gpt-4, gpt-4-32k (0613) 次世代の会話体験最新のリージョン展開情報 2023年7月7日時点 GA 2024年7月5日廃止予定 2024年7月5日廃止予定 gpt-35-turbo-instruct(coming soon) gpt-35-turbo-instruct(coming soon) 2024年7月5日廃止予定 2024年7月5日廃止予定 2024年7月5日廃止予定一本化進化進化 gpt-35-turbo, gpt-4 (Fine-tuningモデル2023後半限定公開予定) 追加 *Fine-tuning モデルは、002 へ進化

Azure OpenAI の今後のモデル予定 GPT-3 (or 3.5) 自然言語を理解し、生成 Codex コードを理解し、生成 Embeddings
(埋め込み) テキストの情報密度の高い表現テキスト類似性 Question Answering、セマンティック検索、クラスタリング、回帰、視覚化 ChatGPT/GPT-4 会話の生成と理解 gpt-35-turbo (0301) gpt-35-turbo (0613) gpt-35-turbo-16k (0613) gpt-4, gpt-4-32k (0314) gpt-4, gpt-4-32k (0613) 次世代の会話体験最新のリージョン展開情報 GA gpt-35-turbo-instruct(coming soon) text-embedding-ada-002 gpt-35-turbo, gpt-4 (Fine-tuningモデル2023後半限定公開予定) GPT-3.5 Fine-tuning 専用モデル ada-002 (coming soon) babbage-002 (coming soon) curie-002 (coming soon) davinci-002 (coming soon) 文章要約、分類、エンティティ抽出コード生成、コメント生成 2023年7月7日時点

GPT-3.5 ChatGPT GPT-4 Azure OpenAI Service Your Data Your Prompts
差別化ポイント社内ナレッジベース構造化／非構造化ソーストランザクションデータ “親身になって相談に乗ってくれるアシスタントです。” “提供されたデータのみから回答すること” “答えが見つからない場合は、...で対応してください" Customizing Azure OpenAI

Azure OpenAI 開発の複雑性 Azure OpenAI Service + Data Sources +
Plugins … + LLMs

Copilot stack AI インフラストラクチャ基盤モデル AI safety BYO models Hosted
fine-tuned foundation models Hosted foundation models プラグイン拡張性プラグイン実行グラウンディングメタプロンプトプロンプト & レスポンスフィルタリング Orchestration Copilot frontend UX

Copilot

基盤モデル AI safety グラウンディングメタプロンプトプロンプト & レスポンスフィルタリング Orchestration Copilot
frontend UX プラグイン実行プラグイン拡張性 Copilot stack Plugins Bing Index Plugin モデル単独でできないことを実行実行結果

基盤モデル AI safety メタプロンプトプロンプト & レスポンスフィルタリング Orchestration Copilot frontend
UX プロンプト & レスポンスフィルタリング Copilot stack プロンプト & レスポンスフィルタリンググラウンディングプラグイン実行 Customer Application Prompt Azure OpenAI Endpoint RAI

メタプロンプト基盤モデル AI safety BYO models Hosted fine-tuned foundation models
Hosted foundation models プラグイン拡張性プラグイン実行 Orchestration UX AI インフラストラクチャ Vector databases • Web APIs • Plugins プロンプト & レスポンスフィルタリング Copilot stack Retrieval Augmented Generation (RAG) グラウンディング AI orchestrator (MRKL,ReAct ..etc) Search WebAPIs 社内ナレッジベース検索検索結果外部 Web サービスの情報を取得取得結果

メタプロンプト基盤モデル AI safety BYO models Hosted fine-tuned foundation models
Hosted foundation models プラグイン拡張性プラグイン実行 Orchestration UX AI インフラストラクチャ Vector databases • Web APIs • Plugins プロンプト & レスポンスフィルタリング Copilot stack Retrieval Augmented Generation (RAG) グラウンディング AI orchestrator (ReAct) Search WebAPIs 社内ナレッジベース検索検索結果外部 Web サービスの情報を取得取得結果以下のテキストを使って下記の質問に答えてください。もし答えがない場合には、「私は知らない」と答えてください。コンテキスト: “””Surface Book が空の状態から完全に充電されるまで、2 ～ 4 時間かかります。Surface Book を充電しながらゲームやビデオストリーミングのような電力消費の多い活動に Surface を使用している場合、さらに時間がかかる可能性があります。電源アダプターに付いている USB ポートを使って、Surface Book の充電中にスマートフォンなどの他のデバイスを充電することもできます。電源アダプターの USB ポートは充電専用であり、データ転送用ではありません。””” 質問: Surface Book の充電時間を節約するにはどうするか。 Surface Book を充電しながら電力消費の多い活動を行わないことで、充電時間を節約することができます。与えられた目標を満たすために、ステップバイステップでプランを作成する。以下のツールの中からプランのタスクを解決することができる。タスクの解決に必要ないツールは使用しなくてよい。指示: 明日はバレンタインデーです。デートのアイデアをいくつか考えなければいけません。彼女はシェイクスピアが好きなので、彼のスタイルで書いてください。あとそのアイデアを私の大切な人にメールして。ツール: 1, ツール名:「ブレインストーミング」, ツール説明「アイデアをブレインストーミングすることができる」 2, ツール名: 「メールライティング」, ツール説明「メールの本文を書きます」 3, ツール名: 「シェイクスピア」, ツール説明「テキストをシェイクスピア風のテキストに変換します」 4, ツール名: 「メール送信」, ツール説明「メールを送信することができる」 5, ツール名: 「ショッピング」, ツール説明「通販サイトを利用することができる」プラン: 1. ブレインストーミングを使用して、バレンタインデーのデートのアイデアを考える。 2. シェイクスピア風のテキストに変換するために、シェイクスピアツールを使用する。 3. メールライティングを使用して、アイデアを書き起こす。 4. メールを送信するために、メール送信ツールを使用する。質問応答 Chain of Thought, MRKL +ReAct

AI safety プラグイン実行グラウンディングメタプロンプトプロンプト & レスポンスフィルタリング基盤モデル BYO
models Hosted fine-tuned foundation models Hosted foundation models Copilot stack 基盤モデルと AI インフラストラクチャ AI インフラストラクチャ

Microsoft Build 2023 アップデート

Update Azure OpenAI Service GPT-3 (GA) DALL·E 2 (preview) ChatGPT
(GA) GPT-4 (GA) 独自データの利用 (On Your Data) 公開済 (Public Preview) Azure OpenAI プラグイン Coming soon 設定可能なコンテンツフィルター公開済 (Public Preview) プロビジョニング済みスループット限定公開 6月中

Azure OpenAI Service on your data OpenAI/ChatGPT モデルと独自データの連携が実現可能に App or
Copilot agent API & SDK Azure OpenAI Service on your data Azure データソース (search, files, databases, storage etc.) サードパーティーデータソース (files, databases, storage data etc.)

※利用イメージ図

Azure OpenAI Service on your data OpenAI/ChatGPT モデルと独自データの連携が実現可能に App or
Copilot agent API & SDK Azure OpenAI Service on your data Azure データソース (search, files, databases, storage etc.) サードパーティーデータソース (files, databases, storage data etc.)

Azure OpenAI Service Plugins (coming soon) Microsoft のサービスにセキュアにアクセスできる強力な AI Copilot
の開発 Azure Cognitive Search によるデータ検索 Azure Translator による 100 を超える言語の翻訳 Bing 検索による最新情報のグラウンディング Azure SQL からの構造化データの抽出 Azure OpenAI Plugins • 利用者の様々なデータストア、ベクトルデータベース、ウェブ上のデータに安全にアクセスできる • Azure ADとマネージド ID によるデータアクセス制御 • 管理者ロールはどのプラグインを有効にするか選択可能 OpenAI 社、Bing、Microsoft 365 Copilot 等とプラグインフォーマットを共通化

出典 Microsoft Build 2023 “Getting started with generative AI using
Azure OpenAI Service”

Azure OpenAI Service のコンテンツフィルタリング Azure OpenAI Service には、モデルとともに動作するコンテンツフィルターが組み込まれています。コンテンツフィルターは、アンサンブル分類モデルによって Prompt
(入力) とCompletion (出力) の両方から有害なコンテンツの検出と防止を行うことを目的としています。対応言語: 日本語、英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、中国語 1 Azure OpenAI API のレスポンスにより、有害コンテンツを4つのカテゴリーに分類ヘイト性的暴力自傷カテゴリごとに 4 つの重大度レベル (安全、低、中、高) を返却安全低中高重大度に基づいてコンテンツを分類高リスク: 自動的にブロック中リスク: 自動的にブロック低リスク: 自動的に承認 2 3

Azure OpenAI Service のコンテンツフィルタリング重大度 Prompt (入力) への適用 Completion
(出力) への適用説明低中高 Yes Yes 最も厳しいフィルタリングの設定。重大度が低、中、高で検出されたコンテンツがフィルタリングされます。中高 Yes Yes デフォルト設定。重大度が低で検出されたコンテンツはフィルターを通過し、中、高で検出されたコンテンツはフィルタリングされます。高 No* No* 重大度が低と中で検出されたコンテンツは、コンテンツフィルターを通過します。重大度が高いコンテンツのみがフィルタリングされます。

Azure OpenAI Service プロビジョニング済みスループット高負荷本番用途向け：モデル処理容量の月別予約購入予測可能な性能コスト削減処理容量の予約均一なワークロードに対して安定したレイテンシーと
スループットを実現需要に応じた処理能力の確保高スループット用途ではトークンベースの使用と比較してコスト削減が見込める

クオータ設定モデルごとのより柔軟な割り当て例 : text-davinci-003 (East US) の場合リソース1 リソース2
リソース3 モデル 1 つ当たり 120 RPM 40,000 TPM RPM = Requests Per Minutes TPM = Tokens Per Minutes リソース1 リソース2 リソース4 リソース5 リソース3 . . . . 参照 : S/N Ratio “New quota management system in Azure OpenAI Service” 合計 120,000 TPM (720 RPM) 超えない範囲でいくつでも OK !

クオータ設定モデルごとのより柔軟な割り当てモデル割り当て可能な TPM (per model / per region)
text-davibci-003 120 K gpt-4 20 K gpt-4-32K 60 K その他 240 K クオータの最新情報は下記参照 “Azure OpenAI Service quotas and limits”

Plugins Ecosystem AI インフラストラクチャ基盤モデル AI safety BYO models Hosted

ChatGPT Retrieval Plugin Azure AI Studio ChatGPT Plugins for Copilots
Copilot stack Bing GPT-4 Microsoft 365 Copilot Windows Copilot LangChain AI オーケストレーション Apps Semantic Kernel Your Copilots プラグイン Your Plugins 基盤モデル LLMs … Grounding, Actions Retrieval Augmented Generation (RAG), Actions OpenAPI specification OpenAPI WebAPI Apps DB ML Model … Search

ChatGPT Plugins Demo Your Copilots 武将カフェ検索プラグイン LangChain http://localhost:5005/ query results
AI orchestration :ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 基盤モデル Azure OpenAI (gpt-4) プラグイン q カフェ「カフェかば殿」で2023 年7月1日の18時から19時までの予約を行いました。 answer https://qiita.com/nohanaga/items/c850947e0196bf2987ae 源範頼に関連するカフェ名を検索して、7/1の18時に予約に空きがあるか教えて。もし空いていたら予約しておいて。レストラン予約プラグイン /search /search /reserve 予約予約検索カフェ検索 http://localhost:5006/ AIPluginTool OpenAPI specification LangChain 武将カフェ検索プラグインレストラン予約プラグインレストラン予約システムカフェ検索システム endpoints /search /reserve /search

ChatGPT Plugins Demo Your Copilots 武将カフェ検索プラグイン LangChain http://localhost:5005/ query results
AI orchestration :ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION 基盤モデル Azure OpenAI (gpt-4) プラグイン q カフェ「カフェかば殿」で2023 年7月1日の18時から19時までの予約を行いました。 answer 源範頼に関連するカフェ名を検索して、7/1の18時に予約に空きがあるか教えて。もし空いていたら予約しておいて。レストラン予約プラグイン /search /search /reserve 予約予約検索カフェ検索 http://localhost:5006/ AIPluginTool OpenAPI specification LangChain 武将カフェ検索プラグインレストラン予約プラグインレストラン予約システムカフェ検索システム endpoints /search /reserve /search Function calling import langchain langchain.debug = True agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_FUNCTIONS, verbose=True) agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.OPENAI_MULTI_FUNCTIONS, verbose=True) https://qiita.com/nohanaga/items/c850947e0196bf2987ae

宿泊予約プラグイン ChatGPT Plugins Scenario Your Copilots 7/10から5日間シアトルに出張するんだけどホテルと飛行機の予約をお願い 7/10~7/15
までの旅程を作成しました。確認してください。 .... answer 旅程作成: GPT-4 プラグイン, ツール /search /reserve 予約予約検索 OpenAPI specification 宿泊予約システム endpoints /search /reserve 航空券予約プラグイン出張申請プラグイン帳票OCRプラグインレストラン予約プラグイン q オーケストレーターデータ分析プラグイン /confirm 航空券予約システムレストラン予約システム出張申請システム Form Recognizer /delete 予約確認予約削除 … DB /aggregate /predict 申請 /request … /analyze 読み取り 7/14 のタクシーのレシートを添付するから登録お願い /recommend ML models … 計算機: llm-math q … /search … 検索

ChatGPT Plugins Acceleration

Azure Cognitive Search Plugins for Copilots Local debugging Your Copilots
from langchain.retrievers import ChatGPTPluginRetriever from langchain.chains import RetrievalQA from langchain.chat_models import ChatOpenAI retriever = ChatGPTPluginRetriever(url="http://localhost:3333", bearer_token=BEARER_TOKEN) llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-35-turbo", temperature=0, model_kwargs={"deployment_id":"gpt-35-turbo"}) chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever, return_source_documents=True) answer = chain({"query": "三浦義澄って何した人"}) Azure Cognitive Search ChatGPT Retrieval Plugin LangChain http://localhost:3333/ Vector Search: [0.1, 0.2, ...] Hybrid Search: q + [0.1, 0.2, ...] Top N /query Top N AI orchestration :ChatGPTPluginRetriever /upsert-file /upsert /query /delete 三浦義澄は、平安時代末期、鎌倉時代初期の武将で、鎌倉幕府の御家人でした。三浦氏の一族で、十三人の合議制の一人でもありました。三浦義澄って何した人基盤モデル Azure OpenAI (gpt-35-turbo, text-embedding-ada-002) - id - content - sourcepage - contentVector プラグイン ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ q answer https://qiita.com/nohanaga/items/afcff2bf4ab95089267d

Semantic Kernel Semantic Kernel 解説動画 https://github.com/microsoft/semantic-kernel

ChatGPT Plugins Semantic Kernel Semantic Kernel Plugins for Copilots Copilot
stack Bing Microsoft 365 Copilot Windows Copilot AI オーケストレーション Apps Writer Skill→ Writer Plugin Your Copilots プラグイン Retrieval Augmented Generation (RAG), Actions 基盤モデル LLMs OpenAPI specification Grounding, Actions OpenAPI Acronym Brainstorm EmailGen EmailTo ShortPoem StoryGen Translate … ① ② GPT-4 https://qiita.com/nohanaga/items/3c9446375491f46e4aae … WebAPI Apps DB ML Model … Search OpenAPI Skills Semantic Kernel Plugins

Semantic Kernel Copilot Chat Sample Apps

プラグインエコシステム https://aka.ms/PluginRepo Plugins Quickstart ChatGPT Bing Chat Microsoft Copilots Windows
Copilot Your Copilots 今すぐ開発しよう！ plugin development early access waitlist

AI Orchestration AI インフラストラクチャ基盤モデル AI safety BYO models Hosted

基盤モデル Azure AI Studio AI インフラストラクチャ AI safety BYO models
Hosted fine-tuned foundation models Hosted foundation models プラグイン拡張性 Orchestration Copilot frontend UX Azure AI Studio (Prompt flow) Semantic kernel LangChain Endpoint Cognitive Search Faiss Connecter Safety Evaluate Serp Azure ML Compute Instances / Managed Online Endpoint Custom Python

生成 AI アプリケーション Azure Machine Learning OSS モデルカタログ責任ある AI
Azure AI Content Safety プロンプト構築/評価ツール Prompt flow 大規模AI アプリデプロイ生成 AI モデルモニタリング

• 選択したフレームワークとAPI を使用してさまざまな言語モデルとデータソースを使用する AI ワークフローを作成 • 1つのプラットフォームで生成 AI
ワークフローの構築、調整、評価を実行 • 事前構築済の指標で AI ワークフローの品質を評価 • プロンプトのチューニング、比較、トラッキング Azure Machine Learning Prompt Flow プレビュー

今回構築するフロー (チュートリアル) Azure OpenAI Completion API Azure OpenAI Embeddings API
FAISS ストア Chat UI 管理 ① ベクトルの作成 (Embeddings) ② ベクトルの登録

今回構築するフロー (チュートリアル) Azure OpenAI Embeddings API FAISS ストア Flow User
Azure OpenAI Completion API ① 質問内容をベクトル化 ② ベクトル類似性検索 (コンテンツの抽出) ③ Completion の実行

Connection の作成

FAISS の Index 作成

Runtime の作成

「質問」のベクトル作成 (Embedding) ベクトル検索 (類似のドキュメント検索) 出力結果 (一覧) からコンテキストを生成 (加工) 質問応答 (Completion)
Input Output

「質問」のベクトル作成 (Embedding)

Input Output

ベクトル検索 (FAISS Index のルックアップ)

Input Output

from typing import List from promptflow import tool @tool def
format_context(search_result: List[dict]) -> str: ... ここに、処理を作成 return doc_string 出力結果からコンテキストを生成 (加工)

出力結果からコンテキストを生成 (加工)

Input Output

質問応答

履歴の階層要約 LangChain による Reasoning (解析) 結果の整形顧客のプロフィールチャット履歴 Input Output
チャンク Output の整形顧客プロフィール抽出 Completion

デバッグ実行

評価・展開・監視プロンプトに基づき、フローを開発テストデータ (Small data) を使ったフローのデバッグ・実行フローの更新 (プロンプトやツールなど)
OK ? メトリクス (品質, relevance, 安全性など) に基づき large data でフローを評価 OK ? フローの最適化展開 (Deploy) と監視利用者のフィードバック収集 1. デザインと開発 2. 評価とリファイン 3. 最適化とプロダクション No Yes No Yes

Prompt’s Variants によるプロンプトチューニング

評価 (Evaluation)

ビルトインの評価メトリクス (July 2023 Preview 現在) QnA Relevance Evaluation Context をベースに
Answer の relevancy を計算 QnA Ada Similarity Evaluationn Ada embedding を使って answer と ground truth のコサイン類似度を計算 QnA f1 score Evaluation Answer と ground truth の word を元に F1 score を計算 QnA Fluency Evaluation LLM を使って、Question に基づく Answer の Fluency を計算 QnA GPT Similarity Evaluation LLM を使って、Question と ground truth に基づく Answer の類似度を計算 QnA Coherence Evaluation LLM を使って、Question に基づく Answer の一貫性を計算 QnA Relevance Scores Pairwise Evaluation LLM による relevant Answer を使って、QA システムがどれくらい Question に適合しているかを測定 Classification Accuracy Evaluation Output と ground truth を比較して、分類システムのパフォーマンスを測定 [参考] Hugging Face - Evaluate Metric https://huggingface.co/evaluate-metric

生成 AI アプリケーション Azure Machine Learning OSS モデルカタログ責任ある AI
Azure AI Content Safety プロンプト構築/評価ツール Prompt flow 大規模AI アプリデプロイ生成 AI モデルモニタリング

Azure Machine Learning 基盤モデル/モデルカタログ • モデルカタログ機能で、Hugging Faceと Azure OpenAI Serviceで利用可能な数千の
オープンソースモデルをそのまま利用可能 • モデルの微調整 (Fine-tuning)と評価に対応 • 数クリックでマネージドエンドポイントへデプロイ

Azure Cognitive Search

LLM 搭載アプリケーションのインデックス作成と検索に革命をもたらす検索拡張世代のアプリケーション強化画像音声動画グラフ文章 •
ベクトル検索とハイブリッド検索 • Azure OpenAI Embeddings モデルもしくは独自の埋め込みモデル • Azure との深い統合 • レプリケーションやパーティションによるスケーラビリティ • 生成系 AI アプリケーションや検索プラグインの開発サインアップ https://aka.ms/VectorSearchSignUp Announcing

Keyword Search + Vector Search on Azure Cognitive Search Documents
Images Azure Cognitive Search Ingest Search index Explore Azure Data Lake Storage Document Cracking Azure OpenAI Embeddings API BM25-based Ranker Turing U-NLR-based Re-Ranker Azure Cognitive Search Chat UI User Keyword Query AI Skills キーワード検索 Azure OpenAI GPT-3/ChatGPT Azure Form Recognizer Vector Similarity Ranker Vector Query ベクトル類似度検索 Azure Functions ハイブリッド検索 https://qiita.com/nohanaga/items/f710cac82072b63bc73f

Vector Search の威力源実友のお歌にはどのような特徴があったのでしょうか？ Vector Hybrid Keyword [1] 源頼朝-33.txt 源義仲を討った理由は、義仲が朝奨に与ったことを憎んだから
であり、また義仲が後白河法皇を幽閉した罪を問わなかったことを責めている。,この他に「成敗分明」（『玉葉』九条兼実）」... への評価は高いが、論評者が勤王家かどうか、儒教の倫理観に近いかなどの見方によって全体の評価が上下する傾向があるほか、時代によっても評価が揺らぐのも特徴と言える。 score: 4.2731 [2] 梶原景時-7.txt 『なお、吉川友兼が景茂を討ち取った際、友兼が所持していた青江の太刀は、友兼の子孫である安芸国人吉川氏の家宝として伝授され、国宝「狐ヶ崎」として現在に伝わる。,だが『玉葉』によると景時追放の原因とされた讒言は、将軍・頼家にその弟・実朝を将軍に担ごうとする陰謀があることを報告したものであり、景時追放の3年後には北条氏の陰謀によって頼家が追 score: 4.2657 [3] 源実朝-9.txt 実朝には子がなかったため、その死によって源氏将軍および源頼信から続く河内源氏直系棟梁の血筋は断絶した。,右大臣拝賀式参列者『吾妻鏡』によれば、建保7年（1219年）鶴岡八幡宮での実朝暗殺時に随行した主な人物は以下の通りである。 score: 3.5303 どの特徴 ja.lucene analyzer 和歌の特徴を知りたい意図 … … … 源実友お歌 [1] 源実朝-14.txt 正岡子規を中心に和歌革新運動が進められたが、その口火を切った評論「歌よみに与ふる書」は ... 正直に申し候えば『万葉』以来、実朝以来、一向に振い申さず候」という文で始まっており、『万葉集』以後の第一人者とされている。この評価はアララギ派の歌人によって継承され、万葉風の歌人というイメージを定着させた。 score: 0.0273 [2] 梶原景時-8.txt 墓所・神社梶原景時の墓所は深沢小学校裏のやぐら五輪塔、梶原景時館址の墓石群、梶原山の墓石群がある。「深沢小学校裏のやぐら」内にある4基の五輪塔は、景時一族の墓と伝えられ、景時とその子、景季・景高らの五輪塔が4基並んでいる。梶原氏一族郎党（七士）の墓として伝えられる「梶原景時館址の墓石群」は、一族郎党を一宮館で留守をしていた家族、家臣 ... score: 0.0268 [3] 源実朝-3.txt 、5月26日には右近衛中将に任ぜられる。公卿となり政所を開設する資格を得、親裁権を行使し始める。この頃から幕府の下文が「鎌倉殿下文」から「政所下文」に変化する。7月5日、和歌30首の評を藤原定家に請う。8月13日、定家はこれに合点を加え、さらに「近代秀歌」として知られる詠歌口伝1巻を献じた。 score: 0.0243 [1] 源実朝-16.txt 正岡子規仰の如く近来和歌は一向に振ひ不申候。正直に申し候へば万葉以来實朝以来一向に振ひ不申候。實朝といふ人は三十にも足らで、いざこれからといふ処にてあへなき最期を遂げられ誠に残念致し候。あの人をして今十年も活かして置いたならどんなに名歌を沢山残したかも知れ不申候。とにかくに第一流の歌人と存候。... score: 0.8586 [2] 源実朝-14.txt 正岡子規を中心に和歌革新運動が進められたが、その口火を切った評論「歌よみに与ふる書」は ... 正直に申し候えば『万葉』以来、実朝以来、一向に振い申さず候」という文で始まっており、『万葉集』以後の第一人者とされている。この評価はアララギ派の歌人によって継承され、万葉風の歌人というイメージを定着させた。 score: 0.8537 [3] 源実朝-13.txt 和歌世の中はつねにもがもななぎさこぐあまの小舟の綱手かなしも鎌倉右大臣源実朝歌碑、鴨川畔、京都市左京区下堤町『金槐和歌集』定家所伝本に663首（貞亨本では719首）の和歌が収められている。万葉風の和歌もあるが、大半は『古今和歌集』や『新古今和歌集』の模倣の域を出ないとされている。 score: 0.8406

Hybrid Search の威力源実朝は征夷大将軍として知られているだけでなく、ある有名な趣味も持っています。それは何ですか。 Hybrid [1] 北条政子-7.txt 後の三代将軍・源実朝である。,その数日前に頼朝は征夷大将軍に任じられている。,政子の気の強さを表す逸話であるが、これについては、頼家の鹿狩りは神によって彼が頼朝の後継者とみ
なされた事を人々に認めさせる効果を持ち、そのために頼朝はことのほか喜んだのだが、政子にはそれが理解できなかったとする解釈もなされている[11]。 score: 6.2197 [2] 比企能員-1.txt 『吾妻鏡』によると、8月27日に北条時政は一幡と頼家の弟・源実朝に頼家遺領分与を決定し、関東28ヶ国地頭職と日本国総守護職を一幡に、関西38ヶ国地頭職を実朝に相続することになった。,これに不満を持った能員は、頼家に実朝擁立を計る時政の謀反を訴え、頼家は時政追討を能員に命じる。,密議が漏れていることを知らない能員は、さかんに引き止めて武装する score: 5.0393 [3] 源頼朝-22.txt 建久3年（1192年）3月に後白河法皇が崩御し、同年7月12日、後鳥羽天皇によって頼朝は征夷大将軍に任ぜられた。,なお、頼朝が征夷大将軍を望んだものの後白河法皇に阻まれたとする説については、近年は疑問視されている[39]。,同年8月、政子が三男（政子の子としては次男）の源実朝を出産。 score: 4.6704 源実朝征夷大将軍知る有名趣味持つ何 ja.lucene analyzer 趣味を知りたい→答えは和歌、歌人意図 [1] 源頼朝-30.txt また、武家政権を代表する地位が征夷大将軍であるという慣習、源氏がその地位に就かねばならないという観念、将軍のみが隔絶して高貴な身分として幕臣に君臨する（後年に到るまで、将軍の従一位から正二位に対して次位の執権（鎌倉）、管領（室町）、大老（江戸）は、ほとんど従四位から従五位。... score: 0.8879 [2] 源頼朝-31.txt 永井は、頼朝は勃興する東国武家勢力のシンボルであるとし、その業績を全て彼個人の能力に帰するような過大評価を戒めているが、一方でその政治力、人材掌握力は高く評価し、日本史における組織作りの天才であり、その手腕は後世に彼を手本とした徳川家康よりいっそう巧緻であると評している（永井路子『源頼朝の世界』中公文庫）。以上はおおむね現代における score: 0.8845 [3] 源頼朝-32.txt 北条政子と御家人頼朝の死後に起きた承久の乱で朝廷と幕府が争うと、北条政子は集まった御家人らに対し「故・右大将軍（頼朝）が朝敵を滅ぼし関東を開いて以降、官位も俸禄も、その恩は山より高く海より深い。（中略）恩を知り名を惜しむ人は、早く不忠の讒臣を討ち恩に報いるべし」と述べた。これを聞いた御家人らは、ただ涙を流し報恩を誓った。頼朝の... score: 0.8730 [1] 源頼朝-30.txt また、武家政権を代表する地位が征夷大将軍であるという慣習、源氏がその地位に就かねばならないという観念、将軍のみが隔絶して高貴な身分として幕臣に君臨する（後年に到るまで、将軍の従一位から正二位に対して次位の執権（鎌倉）、管領（室町）、大老（江戸）は、ほとんど従四位から従五位。... score: 0.0304 [2] 源実朝-0.txt 源実朝（みなもとのさねとも、實朝）は、鎌倉時代前期の鎌倉幕府第3代征夷大将軍。鎌倉幕府を開いた源頼朝の嫡出の次男[注釈 1]として生まれ、兄の頼家が追放されると12歳で征夷大将軍に就く。...歌人としても知られ、92首が勅撰和歌集に入集し、小倉百人一首にも選ばれている。家集として『金槐和歌集』がある。小倉百人一首では鎌倉右大臣とされている。 score: 0.0286 [3] 源頼朝-32.txt 北条政子と御家人頼朝の死後に起きた承久の乱で朝廷と幕府が争うと、北条政子は集まった御家人らに対し「故・右大将軍（頼朝）が朝敵を滅ぼし関東を開いて以降、官位も俸禄も、その恩は山より高く海より深い。（中略）恩を知り名を惜しむ人は、早く不忠の讒臣を討ち恩に報いるべし」と述べた。これを聞いた御家人らは、ただ涙を流し報恩を誓った。頼朝の... score: 0.0250 … … … Vector Keyword

RRF 算出方法の異なる検索結果を融合源実朝は征夷大将軍として知られているだけでなく、ある有名な趣味も持っています。それは何ですか。 Hybrid [1] 北条政子-7.txt 後の三代将軍・源実朝である。,その数日前に頼朝は征夷大将軍に任じられている。,政子の気の強さを表す逸話であるが、これについては、頼家の鹿狩りは神によって彼が頼朝の後継者とみなされた事を人々に認めさせる効果を持ち、そのために頼朝は
ことのほか喜んだのだが、政子にはそれが理解できなかったとする解釈もなされている[11]。 score: 6.2197 [2] 比企能員-1.txt 『吾妻鏡』によると、8月27日に北条時政は一幡と頼家の弟・源実朝に頼家遺領分与を決定し、関東28ヶ国地頭職と日本国総守護職を一幡に、関西38ヶ国地頭職を実朝に相続することになった。,これに不満を持った能員は、頼家に実朝擁立を計る時政の謀反を訴え、頼家は時政追討を能員に命じる。,密議が漏れていることを知らない能員は、さかんに引き止めて武装する score: 5.0393 [3] 源頼朝-22.txt 建久3年（1192年）3月に後白河法皇が崩御し、同年7月12日、後鳥羽天皇によって頼朝は征夷大将軍に任ぜられた。,なお、頼朝が征夷大将軍を望んだものの後白河法皇に阻まれたとする説については、近年は疑問視されている[39]。,同年8月、政子が三男（政子の子としては次男）の源実朝を出産。 score: 4.6704 源実朝征夷大将軍知る有名趣味持つ何趣味を知りたい→答えは和歌、歌人意図 [1] 源頼朝-30.txt また、武家政権を代表する地位が征夷大将軍であるという慣習、源氏がその地位に就かねばならないという観念、将軍のみが隔絶して高貴な身分として幕臣に君臨する（後年に到るまで、将軍の従一位から正二位に対して次位の執権（鎌倉）、管領（室町）、大老（江戸）は、ほとんど従四位から従五位。... score: 0.8879 [2] 源頼朝-31.txt 永井は、頼朝は勃興する東国武家勢力のシンボルであるとし、その業績を全て彼個人の能力に帰するような過大評価を戒めているが、一方でその政治力、人材掌握力は高く評価し、日本史における組織作りの天才であり、その手腕は後世に彼を手本とした徳川家康よりいっそう巧緻であると評している（永井路子『源頼朝の世界』中公文庫）。以上はおおむね現代における score: 0.8845 [3] 源頼朝-32.txt 北条政子と御家人頼朝の死後に起きた承久の乱で朝廷と幕府が争うと、北条政子は集まった御家人らに対し「故・右大将軍（頼朝）が朝敵を滅ぼし関東を開いて以降、官位も俸禄も、その恩は山より高く海より深い。（中略）恩を知り名を惜しむ人は、早く不忠の讒臣を討ち恩に報いるべし」と述べた。これを聞いた御家人らは、ただ涙を流し報恩を誓った。頼朝の... score: 0.8730 [1] 源頼朝-30.txt また、武家政権を代表する地位が征夷大将軍であるという慣習、源氏がその地位に就かねばならないという観念、将軍のみが隔絶して高貴な身分として幕臣に君臨する（後年に到るまで、将軍の従一位から正二位に対して次位の執権（鎌倉）、管領（室町）、大老（江戸）は、ほとんど従四位から従五位。... score: 0.0304 [2] 源実朝-0.txt 源実朝（みなもとのさねとも、實朝）は、鎌倉時代前期の鎌倉幕府第3代征夷大将軍。鎌倉幕府を開いた源頼朝の嫡出の次男[注釈 1]として生まれ、兄の頼家が追放されると12歳で征夷大将軍に就く。...歌人としても知られ、92首が勅撰和歌集に入集し、小倉百人一首にも選ばれている。家集として『金槐和歌集』がある。小倉百人一首では鎌倉右大臣とされている。 score: 0.0286 [3] 源頼朝-32.txt 北条政子と御家人頼朝の死後に起きた承久の乱で朝廷と幕府が争うと、北条政子は集まった御家人らに対し「故・右大将軍（頼朝）が朝敵を滅ぼし関東を開いて以降、官位も俸禄も、その恩は山より高く海より深い。（中略）恩を知り名を惜しむ人は、早く不忠の讒臣を討ち恩に報いるべし」と述べた。これを聞いた御家人らは、ただ涙を流し報恩を誓った。頼朝の... score: 0.0250 𝑅𝑅𝐹𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1 𝑘 + 13 + 1 𝑘 + 9 = 0.0286 1 𝑘 + 13 ランクの逆数 = keyword 1 𝑘 + 9 ランクの逆数 = vector … … … (源実朝-0.txt は 13 位) (源実朝-0.txt は 9 位) (源実朝-0.txt) GV Cormack et al., 2009 ja.lucene analyzer Vector Keyword Okapi BM25 cosine RRF

Semantic Hybrid Search の威力１３人の合議制に含まれるメンバー一覧 Vector Keyword [1] 三浦義澄-1.txt さらに、これまでの勲功として頼朝に御家人10人の成功推挙が
与えられた時、その1人に入ったが子の義村に賞を譲っている。,正治元年（1199年）、頼朝が死去した後には2代将軍・源頼家を補佐する十三人の合議制の一人となる。,翌年、梶原景時の変で梶原景時の鎌倉追放に加担し、梶原一族が討たれた3日後に病没。 score: 10.3941 [2] 源頼家-7.txt 十三人の合議制の実態と頼家の実績十三人の合議制は、頼家が訴訟を「直に聴断」するのを停止し、北条時政ら宿老13人の合議により取り計らい、彼ら以外の訴訟の取次を認めないと定めたもので、通常は、就任早々頼朝の先例を覆す失政を重ねて御家人の信頼を失った頼家から親裁権を奪い、執権政治への第一歩になったと理解されてきた[10]。,そもそも、その伏線と score: 9.8904 [3] 北条時政-6.txt 富士の巻狩り英雄百首より（『源平盛衰記』巻20に見える、八牧（山木）兼隆を討ったときの歌）「富士の巻狩り」も参照建久4年（1193年）3月、後白河院の崩御から1年が過ぎて殺生禁断が解けると、頼朝は下野国・那須野、次いで上野国・吾妻郡三原野で御家人を召集して大規模な巻狩りを催した。...正治元年（1199年）に頼朝が死去すると十三人の合議制に名を連ね score: 8.7013 制含む ja.lucene analyzer 十三人の武将の名を知りたい意図 … … … １３人合議北条政子-8.txt 若い頼家による独裁に御家人たちの反発が起き、正治2年（1200年）に頼家の専制を抑制すべく大江広元、梶原景時、比企能員、北条時政、北条義時ら老臣による十三人の合議制が定められた。だがこれについては13人全員で合議された例がなく、数名の評議の結果を参考に頼家が最終的判断を下す政治制度であり、頼家の権力を補完する機能を果たしていたとする見解も score: 0.7744 [1] 源頼家-7.txt 源頼家-7.txt. 十三人の合議制の実態と頼家の実績十三人の合議制は、頼家が訴訟を「直に聴断」するのを停止し、北条時政ら宿老13人の合議により取り計らい、彼ら以外の訴訟の取次を認めないと定めたもので、通常は、就任早々頼朝の先例を覆す失政を重ねて御家人の信頼を失った頼家から親裁権を奪い、執権政治への第一歩になったと理解されてきた[10]。 reranker score: 1.4289 [2] 北条義時-3.txt 権力闘争建久10年（1199年）の頼朝の死後、跡を継いだ2代将軍・源頼家のもとで、政務を「談合」する13人の御家人、いわゆる十三人の合議制の一員となった。義時のみが30代であり、同じく一員であった父時政と共同歩調を取ることとなる[20][注釈 8]。 reranker score: 1.0621 [1] 源頼家-7.txt 十三人の合議制の実態と頼家の実績十三人の合議制は、頼家が訴訟を「直に聴断」するのを停止し、北条時政ら宿老13人の合議により取り計らい、彼ら以外の訴訟の取次を認めないと定めたもので、通常は、就任早々頼朝の先例を覆す失政を重ねて御家人の信頼を失った頼家から親裁権を奪い、執権政治への第一歩になったと理解されてきた[10]。 score: 0.8644 [2] 足立遠元-1.txt 元暦元年（1184年）10月6日、公文所が設置されると、5人の寄人の1人に選ばれた[4]。建久元年（1190年）に頼朝が上洛した際、右近衛大将拝賀の布衣侍7人の内に選ばれて参院の供奉をした[5]。さらに、奥州合戦の勲功として頼朝に御家人10人[6]の成功推挙が与えられた時、... 頼朝死後、2代将軍源頼家の時に成立した十三人の合議制の1人に安達盛長とともに加わる。 score: 0.8346 [3] 源実朝-10.txt 主な参列者一条能氏一条実雅源頼茂一条信能一条頼氏一条能継源仲章中原季時美作朝親長井時広足利義氏北条時房大江親広北条義時大内惟義小笠原長清武田信光森頼定二階堂基行北条泰時安達景盛三浦朝村河越重時加藤景廉佐々木義清坊門忠信西園寺実氏平光盛加藤光員二階堂行村葛西清重 score: 0.8338 メンバ一覧 Semantic Answer Semantic Hybrid Semantic Caption Semantic Caption https://qiita.com/nohanaga/items/4b9506c62b9e5796f405

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ユーザーが質問 ChatGPT を使って社内ナレッジを検索＋フォローアップ質問 Azure Cognitive Search Azure OpenAI Service GPT-3(Completion)
検索クエリ生成ドキュメント検索 "三浦義澄" 日本歴史 ① ② 三浦義澄（みうらよしずみ）は、平安時代末期、鎌倉時代初期の武将。鎌倉幕府の御家人。桓武平氏の流れを汲む三浦氏の一族で、三浦介義明の次男。十三人の合議制の一人。… 検索結果（チャンク分割済上位3件分）そして、頼朝の上陸以前に安房国に渡っていた三浦義澄が9月3日に長狭常伴を討ち安房国制圧を達成させることになる[19]。また、頼朝は挙兵に先立ち三浦義澄・千葉胤頼と密談を交わしており、三浦氏のほか千葉氏の支援も期待でき… 治承4年（1180年）8月22日、三浦氏は伊豆国で平氏打倒の挙兵をした源頼朝に味方することを決め、頼朝と合流すべく義明の子・三浦義澄以下500余騎を率いて本拠の三浦半島を出立した。… 三浦義澄-0.txt: 源頼朝-15.txt: 和田義盛-3.txt: {question} {sources} Azure OpenAI Service ChatGPT 回答生成 ③ {sources}および過去のチャット履歴 {chat_history}をコンテキストとして回答を生成させる ④ 情報を統合して回答（プロンプトの中で参照元のファイル名を引用として出力するように指示） {question}および過去のチャット履歴 {chat_history}をコンテキストとして検索クエリを生成させる https://qiita.com/nohanaga/items/4f6425fed0bb03ce70d1 https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-applied-ai-blog/revolutionize-your-enterprise-data-with- chatgpt-next-gen-apps-w/ba-p/3762087 好奇心、セレンディピティさらにフォローアップ質問を生成して対話を加速する

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Azure OpenAI 閉域網構成 Azure OpenAI ロギング前回の振り返り Azure OpenAI モデルのログと監視を実装する
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リファレンスアーキテクチャマルチリージョン ✓ 冗長化 ✓ 負荷分散エンタープライズセキュリティ ✓ 閉域網構成
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Azure OpenAI Service リファレンスアーキテクチャ賛同パートナープログラム参加方法＜お申込みの前に、以下をご確認ください＞ 1．Azure OpenAI
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Mitigation Layers System policy, guideline, documents, training Azure OpenAI モデルの責任ある
AI 実践の概要緩和策

はじめに対話中間違っている時継続的システムができることをどの程度うまく実行できるかを明確にする
2 システムに何ができるかを明確にする。 1 コンテキストに基づいたタイムサービス。 3 コンテキストに関連した情報を表示する。 4 関連する社会規範に合わせる。 5 社会的バイアスを緩和する。 6 効率的な呼び出しをサポートする。 7 効率的な解任をサポートする。 8 効率的な補正をサポートする。 9 疑問がある場合は、サービスの範囲を決める。 10 システムがなぜそうしたのかを明確にする。 11 最近のやりとりを思い出してほしい。 12 ユーザーの行動から学ぶ。 13 アップデートと適応は慎重に。 14 きめ細かなフィードバックを奨励する。 15 グローバルなコントロールを提供する。 17 変更をユーザーに通知する。 18 16 ユーザーの行動の結果を伝える。 Guidelines for Human AI Interaction Learn more: https://aka.ms/aiguidelines

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