Azure OpenAI Service を使用して生成 AI ソリューションを開発する
Azure OpenAI Service を使うと、ChatGPT、GPT、Codex、Embeddings モデルなど、OpenAI の強力で大規模な言語モデルにアクセスできます。 これらのモデルを使って、さまざまな自然言語処理 (NLP) ソリューションでコンテンツの理解、会話、生成を行うことができます。 ユーザーは、REST API、SDK、Azure OpenAI Studio を使って、サービスにアクセスできます。
前提条件
このラーニング パスを開始するには、次が必要です。
- Azure と Azure portal に関する知識。
- C# または Python を使用したプログラミングの経験。 これまでプログラミング経験がない場合、これを開始する前に、「C# の最初のステップ」または「Python の最初のステップ」のラーニング パスを完了してから開始することをお勧めします。
実績コード
実績コードを要求しますか?
このラーニング パス内のモジュール
このモジュールでは、Azure OpenAI Service ソリューションの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。
このモジュールでは、Azure OpenAI Service と統合するアプリの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。
Azure OpenAI でのプロンプト エンジニアリングは、自然言語処理モデルのプロンプトの設計を含む 1 つの手法です。 このプロセスにより、応答の精度と関連性が向上し、モデルのパフォーマンスが最適化されます。
このモジュールでは、Azure OpenAI Service を使用してコードを生成および改善する方法をエンジニアに示します。
Azure OpenAI Service に含まれる DALL-E モデルを使うと、自然言語のプロンプトに基づいてオリジナルな画像を生成できます。
開発者は、Azure OpenAI で独自のデータを使用し、特定のデータ ソースを参照して応答を得るために、サポートされている AI チャット モデルを使用して RAG を実装することができます。
生成 AI を使用すると、優れたクリエイティブ ソリューションが可能になりますが、有害なコンテンツ生成のリスクを最小限に抑えるには、責任を持って実装する必要があります。