【Micorsoft Azure】Foundry IQのお試しは想像以上に簡単でした

こんにちは、MS開発部の渋谷です。

先日Foundry IQについて解説した記事を投稿しましたが、今回はそのFoundry IQを実際に触ってみたいと思います。実際のユースケースで使い場合はまた別の議論ですが、Foundry IQを触り始めるだけなら非常に簡単だったのでそのシェアを今回はします。

Foundry IQについてはこちらをご確認ください。

実際に試してみた

環境準備編

まずは、Azureポータルで今回使うリソースをすべてデプロイします。必要なリソースは、Foundryリソース・Azure AI Search・Blobストレージの3つです。以下の画像のようになっていたら次の手順に進みます。

Blobストレージの中にRAG対象となるデータを入れます。

今回はITヘルプデスクのシナリオで試すので、FAQやセットアップガイドをアップロードしています。ここにアップロードするデータはみなさんのお手持ちのデータをアップロードすると良いと思います。

IQ構築編

Micorsoft Foundry にアクセスし、ビルドのメニューから以下の画像のようにナレッジを選択して、Azure AI Searchリソースを選択してください。選択するAzure AI Searchリソースは先ほど準備したものを選んでください。

次にナレッジの種類を選択する画面が出てくるので、Azure Blob Storageを選択します。

今回はBlobストレージ上のデータを取得してインデクサーを自動構築しインデックスとベクトルインデックスを作成する手順で進めますが、すでにカスタマイズされたインデックスを持っている場合はAzure AI Searchインデックスを選んでください。また、SharePointのデータをデータソースにしたい場合はここでSharePointを選択することもできます。

ここの画面では接続するBlobストレージの情報を入力します。

すべて最初に準備したストレージアカウントとデータが入っているコンテナを選択してください。またベクトルインデックス作成用の埋め込みモデルも選択してください。もし、モデルがない場合はここの画面から埋め込みモデルをFoundry上にデプロイすることができます。

Blobストレージの連携が終了したら、ナレッジベースの設定に進みます。

ナレッジソースの部分で新規追加をすると、ナレッジベースに関連付けるデータを追加することができます。また取得の推論作業のパラメータを変更することで、AgenticRAGの動作をカスタマイズ可能です。

エージェントからIQを呼び出し編

ナレッジベースを保存した後は、エージェントで使用するというボタンが現れるので、エージェントを作成してください。

 

エージェントが作成されると、Foundryのエージェント作成ポータルに移動するので、インストラクションを入力してみてください。なお、ナレッジの部分には先ほど作成したナレッジベースがすでに連携されていることがわかります。

準備が整ったらチャット画面に何か問いかけてみてください。Foundry IQの中にあるナレッジをもとに回答が来ることを確認出来たら完了です。

 

ちなみに、Foundry IQ はAzure AI SearchのAgentic RAG機能を使って実装されているため、AzureポータルからAzure AI Searchのリソースを確認すると、Foundryで設定した内容が反映されていることがわかります。

今回、Blobストレージをナレッジソースとして選択したため、Blobストレージを対象にしたデータ取得の仕組みが構成されているのが確認できます。Azure AI Searchではおなじみのインデクサーとスキルセットもここから確認可能です。

また、ナレッジベースを選択するとAzure AI Searchの画面で情報取得の挙動を確認することも可能なので、エージェントから呼び出す前の動作確認もAzureポータル上で実施できます。

ここの例では、複数のファイルにまたがって情報検索を実施し、それぞれ最適なソースから回答を生成していることが確認できます。

まとめ

今回は、Foundry IQの実際の始め方について確認してみました。

単純なRAGではなく、複数のデータソースを対象にした検索をする場合、RAGのパイプラインをデータソース分作ることなく、ナレッジベースにナレッジソースを追加するだけでデータの探索先を増やすことができるので開発の負担は比較的少ないものだと印象を受けました。

執筆日現在ではまだプレビューの機能ではありますが、GAに向けて注目したい機能だと思います。