この記事には、AI アプリの構築を始める Python 開発者向けの最適な学習リソースが一覧にまとめられています。 リソースには、よく参照されているクイック スタート記事、リファレンス サンプル、ドキュメント、トレーニング コースなどが含まれます。
Azure OpenAI Service のリソース
Azure OpenAI Service は、OpenAI の強力な言語モデルへの REST API アクセスを提供します。 これらのモデルは、特定のタスクに合わせて簡単に調整できます。たとえば、コンテンツの生成、要約、画像の解釈、セマンティック検索、自然言語からコードへの翻訳などです。 ユーザーは、REST API、OpenAI SDK、または Azure AI Foundry ポータル
[!INFO]OpenAI と Azure OpenAI Service は 共通の Python クライアント ライブラリに依存していますが、Azure OpenAI エンドポイントを使用する場合は小さなコード変更が必要です。
SDK とライブラリ
| リンク | 説明 |
|---|---|
| OpenAI SDK for Python | OpenAI Python ライブラリの GitHub ソース コード バージョンを利用すると、Python 言語で記述されたアプリケーションから OpenAI API にアクセスする際に便利です。 |
| OpenAI Python パッケージ | OpenAI Python ライブラリの PyPi バージョン。 |
サンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Azure AI Foundry を使用したエージェントの利用開始 | このサンプルでは、Azure Container Apps で実行されている AI エージェントを使用して Web ベースのチャット アプリケーションをデプロイします。 エージェントは Azure AI エージェント サービスを活用し、アップロードされたファイルからの知識取得に Azure AI Search を利用し、引用文献を含む応答を生成できるようにします。 このソリューションには、トラブルシューティングを容易にし、パフォーマンスを最適化するためのトレースを備えた組み込みの監視機能も含まれています。 |
| AI 旅行代理店 | AI Travel Agents は、複数の AI エージェントを活用して旅行代理店の運用を強化する堅牢なエンタープライズ アプリケーションです。 このアプリケーションでは、6 人の AI エージェントが共同作業を行い、従業員が顧客のクエリの処理、宛先の推奨事項の提供、スケジュールの計画を支援する方法を示します。 |
| DeepSeek-R1 を使用したチャット アプリケーション (Python) | このサンプル Python アプリでは、openai クライアント ライブラリを使用して DeepSeek-R1 モデルを呼び出し、ユーザー メッセージへの応答を生成します。 |
| Azure OpenAI を使用したチャット + ビジョン (Python) | このサンプルには、Azure OpenAI を使用してユーザー メッセージとアップロードされた画像に対する応答を生成する Python アプリが含まれています。 |
| RAG チャット アプリの評価 | このサンプルには、RAG アーキテクチャを使用するチャット アプリを評価するためのスクリプトとツールが含まれています。 システム プロンプト、検索パラメーター、GPT モデル パラメーターなど、チャット アプリによって生成される回答の品質とスタイルに影響を与えるパラメーターは多数あります。 |
| ストリーミング チャットの完了 | Azure エンドポイントを使用してチャット入力候補の取得を機能させる例を含むノートブック。 この例では、チャット入力候補に重点を置きますが、API を使用して利用できるその他の操作についても説明します。 |
| 埋め込み | Azure エンドポイントを使用して実行できる埋め込みの使用方法を示すノートブック。 この例では、埋め込みに重点を置きますが、API を使用して利用できるその他の操作についても説明します。 |
| モデルをデプロイしてテキストを生成する | プログラムでチャットするための最小限のわかりやすい詳細手順を含む記事。 |
| OpenAI と Microsoft Entra ID ロールベースのアクセス制御 | Microsoft Entra ID を使用した認証の概要。 |
| マネージド ID を使用した OpenAI | Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) が必要なより複雑なセキュリティ シナリオを含む記事。 このドキュメントでは、Microsoft Entra ID を使用して OpenAI リソースに対する認証を行う方法について説明します。 |
| その他のサンプル | テクノロジ導入の開始と迅速化に役立つ、有用な Azure OpenAI Service のリソースとコード サンプルのまとめ。 |
ドキュメント
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Azure OpenAI サービスのドキュメント | Azure OpenAI Service のドキュメントのハブ ページ。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI サービスを使用してテキストの生成を開始する | 必要なサービスと、Python を使用してモデルにプロンプトを表示するために記述する必要があるコードを設定するための非常に簡単な一連の手順。 |
| OpenAI から Azure OpenAI に切り替える | OpenAI と Azure OpenAI Service の間で切り替えるために、コードに加える必要がある小さな変更に関するガイダンス記事。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI サービスで GPT-35-Turbo と GPT-4 の使用を開始する | 前のクイック スタートと同様ですが、特定の質問を受けた場合にコンテンツを調整するためのシステム ロール、アシスタント ロール、ユーザー ロールの例を示します。 |
| クイック スタート: 独自のデータを使用して Azure OpenAI モデルとチャットする | 最初のクイック スタートと同様ですが、今回は独自のデータ (PDF やその他のドキュメントなど) を追加します。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI Assistants の使用を開始する (プレビュー) | この一覧の最初のクイック スタートと同様ですが、今回は、組み込みの Python コード インタープリターを使用して数学の問題を段階的に解決するようモデルに指示します。 これは、カスタム指示を通じてアクセスする独自の AI アシスタントを使用するスタート地点です。 |
| クイック スタート: AI チャットで画像を使用する | 画像の内容を記述するよう、プログラムによってモデルに依頼する方法。 |
| クイック スタート: Azure OpenAI サービスを使用してイメージを生成する | プロンプトに基づき、Dall-E を使用してプログラムによって画像を生成します。 |
他の Azure AI サービスのリソース
Azure OpenAI サービスに加えて、開発者や組織がすぐに使用できる事前構築済みのカスタマイズ可能な API とモデルを使用して、インテリジェントで市場に対応した責任あるアプリケーションを迅速に作成するのに役立つ Azure AI サービスが他にも多数あります。 アプリケーションの例には、会話、検索、監視、翻訳、音声、ビジョン、意思決定のための自然言語処理が含まれます。
サンプル
| リンク | 説明 |
|---|---|
| Speech SDK サンプルを使用して Speech をアプリに統合する | Azure Cognitive Services Speech SDK のサンプル。 音声認識、翻訳、音声合成などのサンプルへのリンク。 |
| Azure AI Document Intelligence SDK | Azure AI Document Intelligence (旧称 Form Recognizer) は、機械学習を使用してドキュメントのテキストと構造化データを分析するクラウド サービスです。 Document Intelligence ソフトウェア開発キット (SDK) は、Document Intelligence のモデルと機能をアプリケーションに簡単に統合できる一連のライブラリとツールです。 |
| Python で Form Recognizer を使用してフォーム、領収書、請求書、カードから構造化データを抽出する | Azure.AI.FormRecognizer クライアント ライブラリのサンプル。 |
| Python で Text Analytics を使用してドキュメント内のテキストを抽出、分類、および理解する | Text Analytics 用のクライアント ライブラリ。 これは、テキストを理解して分析するための自然言語処理 (NLP) 機能を提供する Azure AI 言語 サービスの一部です。 |
| Python でのドキュメント翻訳 | ドキュメント翻訳を使用して、構造とテキストの書式を保持しながらソース ドキュメントをターゲット言語に翻訳するクイック スタート記事。 |
| Python での質問の回答 | 質問と共に送信するテキストの本文から回答 (および信頼度スコア) を取得する手順が記載されたクイック スタート記事。 |
| Python での会話言語の理解 | クラウドベースの会話 AI サービスである会話言語理解 (CLU) 用のクライアント ライブラリ。このサービスは、会話内の意図とエンティティを抽出でき、オーケストレーターのように機能して、Qna、Luis、Conversation App などのアプリから最適な応答を得るために会話を分析する最適な候補を選択できます。 |
| 画像の分析 | Microsoft Azure AI Image Analysis SDK のサンプル コードとセットアップ ドキュメント |
| Python 用 Azure AI Content Safety SDK | アプリケーションやサービス内のユーザーや AI によって生成された有害なコンテンツを検出します。 Content Safety には、有害な素材を検出できるテキストと画像の API が含まれています。 |
ドキュメント
| AI サービス | 説明 | API リファレンス | クイックスタート |
|---|---|---|---|
| コンテンツの安全性 | 望ましくないコンテンツを検出する AI サービス。 | Content Safety API リファレンス | クイック スタート |
| ドキュメント インテリジェンス | ドキュメントをインテリジェントなデータ ドリブン ソリューションに変換します。 | ドキュメント インテリジェンス API リファレンス | クイック スタート |
| 言語 | 業界をリードする自然言語理解機能を備えたアプリを構築します。 | Text Analytics API リファレンス | クイック スタート |
| 捜索 | AI を活用したクラウド検索をアプリケーションに導入します。 | Search API リファレンス | クイック スタート |
| 演説 | 音声テキスト変換、テキスト読み上げ、翻訳、話者認識。 | Speech API リファレンス | クイック スタート |
| Translator | AI を利用した翻訳を使用して、100 を超える使用中の危険な言語と言語や方言を翻訳します。 | 翻訳 API リファレンス | クイック スタート |
| 視覚 | 画像と動画のコンテンツを分析します。 | Image Analysis API リファレンス | クイック スタート |
トレーニング
| リンク | 説明 |
|---|---|
| 初心者向けジェネレーティブ AI ワークショップ | Microsoft クラウド アドボケイトによる 18 レッスンの包括的なコースで、生成 AI アプリを構築するための基礎について説明します。 |
| 初心者向け AI エージェント ワークショップ | Microsoft クラウド アドボケイトによる 10 レッスンの包括的なコースを使用して、Generative AI エージェントを構築するための基礎について説明します。 |
| Azure AI Services の概要 | Azure AI サービスは、自分のアプリケーションに統合できる AI 機能の構成要素であるサービスのコレクションです。 このラーニング パスでは、Azure AI サービス リソースをプロビジョニング、保護、監視およびデプロイし、それらを使用してインテリジェントなソリューションを構築する方法を学習します。 |
| Microsoft Azure AI の基礎: 生成 AI | 大規模な言語モデルが生成 AI の基盤を形成する方法を理解するのに役立つトレーニング パス: Azure OpenAI サービスが最新の生成 AI テクノロジへのアクセスを提供する方法、プロンプトと応答を微調整する方法、Microsoft の責任ある AI 原則が倫理的な AI の進歩を促す方法。 |
| Azure OpenAI サービスを使用してジェネレーティブ 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。 このラーニング パスでは、Azure OpenAI SDK やその他の Azure サービスを使用してコード、画像、テキストを生成する方法を開発者に説明します。 |
| Azure Database for PostgreSQL を使用して AI アプリを構築する | このラーニング パスでは、Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバー用の Azure AI 拡張機能によって提供される Azure AI と Azure Machine Learning Services の統合を使用して、AI を利用したアプリを構築する方法について説明します。 |
AI アプリ テンプレート
AI アプリ テンプレートは、AI アプリの高品質な開始点を提供する、適切に整備され、デプロイが容易な参照実装を提供します。
AI アプリ テンプレートには、 構成要素 と エンド ツー エンド ソリューションの 2 つのカテゴリがあります。 構成要素は、特定のシナリオとタスクに焦点を当てた小規模なサンプルです。 エンド ツー エンド ソリューションは、ドキュメント、ソース コード、デプロイを含む包括的なリファレンス サンプルであり、独自の目的に合わせて実行および拡張できます。
各プログラミング言語で使用できる主要なテンプレートの一覧を確認するには、 AI アプリ テンプレートを参照してください。 使用可能なすべてのテンプレートを参照するには、AI アプリ テンプレート ギャラリーの AI アプリ テンプレートを参照してください。