ジェネレーティブ AI テクニカル パターン: データとチャット

「データとのチャット」リファレンス アーキテクチャは、知識の取得と統合を効率化する必要がある企業向けに設計された、最新の変革ソリューションです。このアーキテクチャにより、ユーザーは最新の AI ドリブン インサイトを活用して、直感的な会話形式でデータ リポジトリとやり取りできるようになります。このアーキテクチャは、顧客サービス、意思決定、および全体的なデータ アクセス性の向上を目指す企業に最適です。Microsoft Azure プラットフォーム上に構築されたシステムにより、組織は AI 強化の洗練されたエクスペリエンスを自信を持って提供できます。エンド ユーザーは、知識豊富な人間のアシスタントとチャットしているかのように質問したり情報を受け取ることができます。 データの統合と管理 データレイヤー: トピックのドキュメントは、スケーラブルで安全なクラウド ストレージに保存されます。 データは、データの種類、規模、予想されるアクセスパターンに基づいて、さまざまなデータサービスに保存されます。これらのデータサービスには、 PostgreSQL 用 Azure データベース、 Azure の Cosmos DB、 Azure SQL データベース、 そして ストレージアカウントこれらのサービスを選択するためのガイドは、この ブログ。 管理 UI Streamlit (Python): ユーザーフレンドリーな管理インターフェースは非常に重要です。このコンポーネントにより、管理者は深い技術的知識がなくてもドキュメントのアップロードを簡単に管理し、設定を構成することができ、ユーザーはサービスと対話して、よりスムーズな操作を実現できます。 関数アプリ: これらは、アップロードされたドキュメントを処理する主力製品です。ファイルを読み取り、チャンクに処理し、機械学習モデル用の埋め込みを作成し、結果を保存します。これにより、データが保存されるだけでなく、効率的な検索と分析のために準備されます。…