最終更新日: 2025-03-13
利用上の注意
このポストは Microsoft 社の Azure 公式ドキュメント(CC BY 4.0 または MIT ライセンス) をもとに生成AIを用いて翻案・要約した派生作品です。 元の文書は MicrosoftDocs/azure-ai-docs にホストされています。
生成AIの性能には限界があり、誤訳や誤解釈が含まれる可能性があります。 本ポストはあくまで参考情報として用い、正確な情報は必ず元の文書を参照してください。
このポストで使用されている商標はそれぞれの所有者に帰属します。これらの商標は技術的な説明のために使用されており、商標権者からの公式な承認や推奨を示すものではありません。
# Highlights
今回の主な更新内容は、各種文書やメディアのリンク、構造の調整を通じて、Azure AI Studio から Azure AI Foundry へと移行するための一連の変更です。これにより、最新リソースへの正確なアクセスが保証されました。さらに、APIバージョンのアップデートやファイル名の整理が行われ、ドキュメントの一貫性と利便性が向上しています。
特に新機能は追加されていませんが、APIバージョンの更新により、最新機能へアクセス可能になったことが重要です。
特段の破壊的な変更はありません。
今回の更新は、Azure AIプロジェクトの意図する方向性の反映であり、AIリソースの統一プラットフォームであるAzure AI Foundryへの移行を示しています。これにより、ユーザーは最新の評価メトリクスやモデル情報を得やすくなっています。実務上、これらの変更により、開発者は一貫した情報に基づいてプロジェクトを構築しやすくなり、最新のAPIバージョンによって新しい機能や改善された機能を活用できるようになります。
また、名前空間やファイルパスの一貫性および整理により、プロジェクト管理やメンテナンスが容易になり、将来的な拡張性やチーム間での協力作業が円滑に進むことが期待されます。特に、Azure AI Foundryへの移行に伴うリンクの変更は、Azureのリソースや機能に対するアクセス性と正確性を向上させます。全体として、これらの変更は、ユーザーエクスペリエンスの向上を目的とし、各種データやモデルに正確かつ効率的にアクセスできる環境を提供しています。
| Filename | Type | Title | Status | A | D | M |
|---|---|---|---|---|---|---|
| customizing-llms.md | minor update | リンクの修正: Azure AI Studio から Azure AI Foundry へ変更 | modified | 2 | 2 | 4 |
| fine-tuning-safety-evaluation.md | minor update | リンクの修正: Azure AI Studio から Azure AI Foundry へ変更 | modified | 1 | 1 | 2 |
| function-calling.md | minor update | 関数呼び出しに関するドキュメントのタイトルとAPIバージョンの更新 | modified | 3 | 3 | 6 |
| realtime-audio.md | minor update | リンクの修正: Azure AI Foundry へのパスの更新 | modified | 1 | 1 | 2 |
| use-web-app.md | minor update | Azure AI Foundry ポータルへのリンクの修正 | modified | 5 | 5 | 10 |
| assistants-ai-studio.md | minor update | Azure AI Foundry ポータルに関するリンクの修正 | modified | 2 | 2 | 4 |
| connect-your-data-studio.md | minor update | Azure AI Foundry ポータルのリンク修正と画像更新 | modified | 2 | 2 | 4 |
| fine-tuning-openai-in-ai-studio.md | minor update | ファインチューニング手順のリンクと画像修正 | modified | 8 | 8 | 16 |
| gpt-v-studio.md | minor update | Azure AI Foundry リソースリンクの修正と画像更新 | modified | 2 | 2 | 4 |
| provisioned-global.md | minor update | モデル提供地域の更新 | modified | 14 | 14 | 28 |
| standard-global.md | minor update | 標準モデル提供地域の更新 | modified | 26 | 26 | 52 |
| safety-evaluation.md | minor update | 安全評価文書のリンク修正 | modified | 1 | 1 | 2 |
| spring.md | minor update | Spring AI ドキュメントの更新 | modified | 55 | 60 | 115 |
| fine-tune-basic-settings.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| fine-tune-gpt-35-turbo.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| fine-tune-new.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| fine-tune-training-data-local.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| fine-tune-training-data-preview.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
| ai-foundry-homepage.png | minor update | ファイル名の変更 | renamed | 0 | 0 | 0 |
@@ -44,7 +44,7 @@ A Marketing Manager at an environmentally conscious company can use prompt engin
### Definition
-[RAG (Retrieval Augmented Generation)](../../../ai-studio/concepts/retrieval-augmented-generation.md) is a method that integrates external data into a Large Language Model prompt to generate relevant responses. This approach is particularly beneficial when using a large corpus of unstructured text based on different topics. It allows for answers to be grounded in the organization’s knowledge base (KB), providing a more tailored and accurate response.
+[RAG (Retrieval Augmented Generation)](../../../ai-foundry/concepts/retrieval-augmented-generation.md) is a method that integrates external data into a Large Language Model prompt to generate relevant responses. This approach is particularly beneficial when using a large corpus of unstructured text based on different topics. It allows for answers to be grounded in the organization’s knowledge base (KB), providing a more tailored and accurate response.
RAG is also advantageous when answering questions based on an organization’s private data or when the public data that the model was trained on might have become outdated. This helps ensure that the responses are always up-to-date and relevant, regardless of the changes in the data landscape.
@@ -62,7 +62,7 @@ A corporate HR department is looking to provide an intelligent assistant that an
### Getting started
-- [Retrieval Augmented Generation in [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/) - Azure AI Foundry | Microsoft Learn](../../../ai-studio/concepts/retrieval-augmented-generation.md)
+- [Retrieval Augmented Generation in [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/) - Azure AI Foundry | Microsoft Learn](../../../ai-foundry/concepts/retrieval-augmented-generation.md)
- [Retrieval Augmented Generation (RAG) in Azure AI Search](/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview)
- [Retrieval Augmented Generation using Azure Machine Learning prompt flow (preview)](/azure/machine-learning/concept-retrieval-augmented-generation)
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "リンクの修正: Azure AI Studio から Azure AI Foundry へ変更"
}この変更は、customizing-llms.md ファイル内のリンクに関連するマイナーな更新です。具体的には、Retrieval Augmented Generation（RAG）に関する説明と関連するリンクが更新されました。
この変更により、ユーザーは最新のリソースにアクセスでき、情報が一貫していることが保証されます。全体として、文書の整合性と適切なリファレンスが保たれています。
@@ -38,7 +38,7 @@ If the fine-tuning job fails due to the detection of harmful content in training
## Model evaluation
-After training completes but before the fine-tuned model is available for deployment, the resulting model is evaluated for potentially harmful responses using Azure’s built-in [risk and safety metrics](/azure/ai-studio/concepts/evaluation-metrics-built-in?tabs=warning#risk-and-safety-metrics). Using the same approach to testing that we use for the base large language models, our evaluation capability simulates a conversation with your fine-tuned model to assess the potential to output harmful content, again using specified harmful content [categories](/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter?tabs=warning%2Cpython-new#risk-categories) (violence, sexual, hate, and fairness, self-harm).
+After training completes but before the fine-tuned model is available for deployment, the resulting model is evaluated for potentially harmful responses using Azure’s built-in [risk and safety metrics](/azure/ai-foundry/concepts/evaluation-metrics-built-in?tabs=warning#risk-and-safety-metrics). Using the same approach to testing that we use for the base large language models, our evaluation capability simulates a conversation with your fine-tuned model to assess the potential to output harmful content, again using specified harmful content [categories](/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter?tabs=warning%2Cpython-new#risk-categories) (violence, sexual, hate, and fairness, self-harm).
If a model is found to generate output containing content detected as harmful at above an acceptable rate, you'll be informed that your model isn't available for deployment, with information about the specific categories of harm detected:
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "リンクの修正: Azure AI Studio から Azure AI Foundry へ変更"
}この変更は、fine-tuning-safety-evaluation.md ファイル内でのリンクのマイナーな更新を示しています。具体的には、モデル評価に関する文の中で、リスクと安全性に関するメトリクスのリンクが変更されました。
これにより、ユーザーは最新のリソースにアクセスでき、正確で一貫した情報を得ることができます。この修正は全体的な文書の整合性を向上させ、モデル評価の手順を正確に反映しています。
@@ -11,7 +11,7 @@ ms.date: 02/28/2025
manager: nitinme
---
-# How to use function calling with Azure OpenAI Service (Preview)
+# How to use function calling with Azure OpenAI Service
The latest versions of gpt-35-turbo and gpt-4 are fine-tuned to work with functions and are able to both determine when and how a function should be called. If one or more functions are included in your request, the model determines if any of the functions should be called based on the context of the prompt. When the model determines that a function should be called, it responds with a JSON object including the arguments for the function.
@@ -71,7 +71,7 @@ from zoneinfo import ZoneInfo
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
- api_version="2024-05-01-preview"
+ api_version="2025-02-01-preview"
)
# Define the deployment you want to use for your chat completions API calls
@@ -250,7 +250,7 @@ from zoneinfo import ZoneInfo
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
- api_version="2024-05-01-preview"
+ api_version="2025-02-01-preview"
)
# Provide the model deployment name you want to use for this example{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "関数呼び出しに関するドキュメントのタイトルとAPIバージョンの更新"
}この変更は、function-calling.md ファイルにおけるいくつかのマイナーな修正を示しています。主に、ドキュメントのタイトルと API バージョンに関する調整を行いました。
タイトルの変更: 「How to use function calling with Azure OpenAI Service (Preview)」から「How to use function calling with Azure OpenAI Service」に変更され、プレビューの表記が削除されました。これにより、機能が一般に利用可能であることが示唆されています。
API バージョンの更新: コードスニペット内の api_version パラメータが「2024-05-01-preview」から「2025-02-01-preview」に更新されました。これにより、最新の API 機能が反映されるようになっています。
これらの修正により、ドキュメントの正確性と関連性が向上し、利用者に最新の情報を提供することが目指されています。
@@ -35,7 +35,7 @@ Before you can use GPT-4o real-time audio, you need:
- An Azure subscription - <a href="https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services" target="_blank">Create one for free</a>.
- An Azure OpenAI resource created in a [supported region](#supported-models). For more information, see [Create a resource and deploy a model with Azure OpenAI](create-resource.md).
-- You need a deployment of the `gpt-4o-realtime-preview` or `gpt-4o-mini-realtime-preview` model in a supported region as described in the [supported models](#supported-models) section. You can deploy the model from the [Azure AI Foundry portal model catalog](../../../ai-studio/how-to/model-catalog-overview.md) or from your project in Azure AI Foundry portal.
+- You need a deployment of the `gpt-4o-realtime-preview` or `gpt-4o-mini-realtime-preview` model in a supported region as described in the [supported models](#supported-models) section. You can deploy the model from the [Azure AI Foundry portal model catalog](../../../ai-foundry/how-to/model-catalog-overview.md) or from your project in Azure AI Foundry portal.
Here are some of the ways you can get started with the GPT-4o Realtime API for speech and audio:
- For steps to deploy and use the `gpt-4o-realtime-preview` or `gpt-4o-mini-realtime-preview` model, see [the real-time audio quickstart](../realtime-audio-quickstart.md).{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "リンクの修正: Azure AI Foundry へのパスの更新"
}この変更は、realtime-audio.md ファイル内でのリンクの小さな修正を示しています。主に、Azure AI Foundry ポータルに関連するパスが更新されました。
../../../ai-studio/how-to/model-catalog-overview.md」から「../../../ai-foundry/how-to/model-catalog-overview.md」へと変更されました。この修正により、正しいリソースにアクセスできるようになり、ユーザーが最新の情報を取得することができます。この変更は、文書の整合性を高め、使用者が必要な情報にスムーズにアクセスできるよう配慮されたものです。
@@ -23,9 +23,9 @@ Along with [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/), APIs, and SDKs, you
* Authentication with role-based access control via Microsoft Entra ID.
* Customization of the user interface, data sources, and features using environment variables (no-code via Azure portal).
-You can deploy the app via the [Azure AI Foundry portal](/azure/ai-studio/tutorials/deploy-chat-web-app), the [Azure portal](https://portal.azure.com), or the Azure Developer CLI via your local machine [(instructions available at the repository here)](https://github.com/microsoft/sample-app-aoai-chatGPT). Depending on your deployment channel, you can preload a data source to chat with via the web application, but this can be changed after deployment.
+You can deploy the app via the [Azure AI Foundry portal](/azure/ai-foundry/tutorials/deploy-chat-web-app), the [Azure portal](https://portal.azure.com), or the Azure Developer CLI via your local machine [(instructions available at the repository here)](https://github.com/microsoft/sample-app-aoai-chatGPT). Depending on your deployment channel, you can preload a data source to chat with via the web application, but this can be changed after deployment.
-For Azure OpenAI beginners aspiring to chat with their data through the web application, [Azure AI Foundry portal](/azure/ai-studio/tutorials/deploy-chat-web-app) is the recommended medium for initial deployment and data source configuration.
+For Azure OpenAI beginners aspiring to chat with their data through the web application, [Azure AI Foundry portal](/azure/ai-foundry/tutorials/deploy-chat-web-app) is the recommended medium for initial deployment and data source configuration.
@@ -166,7 +166,7 @@ This can be accomplished using the Advanced edit or simple Edit options as previ
### Using Azure AI Foundry portal
-Follow [this tutorial on integrating Azure AI Search with Azure AI Foundry](/azure/ai-studio/tutorials/deploy-chat-web-app#add-your-data-and-try-the-chat-model-again) or [quickstart](/azure/ai-services/openai/use-your-data-quickstart#add-your-data) and redeploy your application.
+Follow [this tutorial on integrating Azure AI Search with Azure AI Foundry](/azure/ai-foundry/tutorials/deploy-chat-web-app#add-your-data-and-try-the-chat-model-again) or [quickstart](/azure/ai-services/openai/use-your-data-quickstart#add-your-data) and redeploy your application.
### Using environment variables
@@ -290,11 +290,11 @@ The JSON to paste in the Advanced edit JSON editor is:
## Connecting to Prompt Flow as a data source
-[Prompt flows](/azure/ai-studio/how-to/flow-develop) allow you to define highly customizable RAG and processing logic on a user's queries.
+[Prompt flows](/azure/ai-foundry/how-to/flow-develop) allow you to define highly customizable RAG and processing logic on a user's queries.
### Creating and deploying your prompt flow in Azure AI Foundry portal
-Follow [this tutorial](/azure/ai-studio/tutorials/deploy-copilot-ai-studio) to create, test, and deploy an inferencing endpoint for your prompt flow in [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/).
+Follow [this tutorial](/azure/ai-foundry/tutorials/deploy-copilot-ai-studio) to create, test, and deploy an inferencing endpoint for your prompt flow in [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/).
### Enable underlying citations from your prompt flow
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundry ポータルへのリンクの修正"
}この変更は、use-web-app.md ファイル内のいくつかのリンクの修正を示しています。主に、Azure AI Foundry に関連するリソースのパスが更新されました。
変更点として、様々な場所で Azure AI Studio という表記が Azure AI Foundry に修正されています。例えば、Azure AI Foundry portal というリンクが Azure AI Foundry portal に変更されました。この変更により、正しいリソースにアクセスできるようになっています。
さらに、プロンプトフローやそのチュートリアルに関連するリンクも同様に修正され、利用者が正確な情報に基づいて操作を行えるようにしました。
このように、文書全体の整合性と正確性を向上させるためのマイナーな修正が行われています。ユーザーが必要な情報にアクセスしやすくなることを目的としています。
@@ -18,8 +18,8 @@ ms.author: aahi
## Prerequisites
- An Azure subscription - <a href="https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services" target="_blank">Create one for free</a>.
-- An [Azure AI hub resource](../../../ai-studio/how-to/create-azure-ai-resource.md) with a model deployed. For more information about model deployment, see the [resource deployment guide](../how-to/create-resource.md).
-- An [Azure AI project](../../../ai-studio/how-to/create-projects.md) in Azure AI Foundry portal.
+- An [Azure AI hub resource](../../../ai-foundry/how-to/create-azure-ai-resource.md) with a model deployed. For more information about model deployment, see the [resource deployment guide](../how-to/create-resource.md).
+- An [Azure AI project](../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md) in Azure AI Foundry portal.
## Go to the Azure AI Foundry portal
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundry ポータルに関するリンクの修正"
}この変更は、assistants-ai-studio.md ファイル内のいくつかのリンクの修正を示しています。主に、Azure AI Studio に関連する表記が Azure AI Foundry に更新されています。
具体的には、条件として必要なリソースやプロジェクトの説明において、Azure AI hub resource と Azure AI project に関するリンクが、従来のパスから新しいパス（../../../ai-foundry/）に変更されました。この修正により、ユーザーが正しい情報にアクセスできるようになることが期待されています。
これらの変更は、ユーザーがリソースの作成やプロジェクトの設定についての正確な手順を把握するのに役立ちます。そのため、全体として文書の整合性が向上し、より明確で使いやすい情報提供が目指されています。
@@ -19,9 +19,9 @@ recommendations: false
Navigate to [Azure AI Foundry portal](https://ai.azure.com/) and sign-in with credentials that have access to your Azure OpenAI resource.
-1. You can either [create an Azure AI Foundry project](../../../ai-studio/how-to/create-projects.md) by clicking **Create project**, or continue directly by clicking the button on the **Focused on Azure OpenAI Service** tile.
+1. You can either [create an Azure AI Foundry project](../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md) by clicking **Create project**, or continue directly by clicking the button on the **Focused on Azure OpenAI Service** tile.
- :::image type="content" source="../media/use-your-data/ai-studio-homepage.png" alt-text="A screenshot of the Azure AI Foundry portal landing page." lightbox="../media/use-your-data/ai-studio-homepage.png":::
+ :::image type="content" source="../media/use-your-data/ai-foundry-homepage.png" alt-text="A screenshot of the Azure AI Foundry portal landing page." lightbox="../media/use-your-data/ai-foundry-homepage.png":::
1. Select **Chat** under **Playgrounds** in the left navigation menu, and select your model deployment.
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundry ポータルのリンク修正と画像更新"
}この変更は、connect-your-data-studio.md ファイル内のリンクと画像に関する修正を示しています。主に、Azure AI Studio に関する表記が Azure AI Foundry に更新されています。
具体的には、最初の項目で「Azure AI Foundry プロジェクトを作成する」ためのリンクが、既存のパスから新しいパス（../../../ai-foundry/）に修正されました。この変更により、ユーザーが正しい情報源にアクセスしやすくなります。
また、画像のソースも、ai-studio-homepage.png から ai-foundry-homepage.png に変更されています。この修正は、ポータルの正確なビジュアルを反映するためのものであり、ユーザーにとってのナビゲーションをさらに明確にします。
全体として、この修正はリソースへのアクセスをより正確にし、文書の整合性を高めることを目的としています。ユーザーが効率的に作業できるよう、情報が整理されて提供されています。
@@ -16,9 +16,9 @@ ms.custom: include, build-2024
- Read the [When to use Azure OpenAI fine-tuning guide](../concepts/fine-tuning-considerations.md).
- An Azure subscription - <a href="https://azure.microsoft.com/free/cognitive-services" target="_blank">Create one for free</a>.
-- An [Azure AI hub resource](../../../ai-studio/how-to/create-azure-ai-resource.md).
-- An [Azure AI project](../../../ai-studio/how-to/create-projects.md) in Azure AI Foundry portal.
-- An [Azure OpenAI connection](/azure/ai-studio/how-to/connections-add?tabs=azure-openai#connection-details) to a resource in a [region where fine-tuning is supported](/azure/ai-services/openai/concepts/models#fine-tuning-models).
+- An [Azure AI hub resource](../../../ai-foundry/how-to/create-azure-ai-resource.md).
+- An [Azure AI project](../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md) in Azure AI Foundry portal.
+- An [Azure OpenAI connection](/azure/ai-foundry/how-to/connections-add?tabs=azure-openai#connection-details) to a resource in a [region where fine-tuning is supported](/azure/ai-services/openai/concepts/models#fine-tuning-models).
> [!NOTE]
> The supported regions might vary if you use Azure OpenAI models in an Azure AI Foundry project versus outside a project.
- Fine-tuning access requires **Cognitive Services OpenAI Contributor** role on the Azure OpenAI resource.
@@ -109,11 +109,11 @@ In general, doubling the dataset size can lead to a linear increase in model qua
To fine-tune an Azure OpenAI model in an existing Azure AI Foundry project, follow these steps:
-1. Sign in to [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com) and select your project. If you don't have a project already, first [create a project](../../../ai-studio/how-to/create-projects.md).
+1. Sign in to [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com) and select your project. If you don't have a project already, first [create a project](../../../ai-foundry/how-to/create-projects.md).
1. From the collapsible left menu, select **Fine-tuning** > **+ Fine-tune model**.
- :::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-new.png" alt-text="Screenshot of the option to start creating a new fine-tuned model." lightbox="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-new.png":::
+ :::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-new.png" alt-text="Screenshot of the option to start creating a new fine-tuned model." lightbox="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-new.png":::
1. Select a base model to fine-tune. Your choice influences both the performance and the cost of your model. In this example, we are choosing the `gpt-35-turbo` model. Then select **Confirm**.
@@ -125,12 +125,12 @@ If you have more than one Azure OpenAI connection enabled for fine-tuning, then
1. Then select **Next**.
- :::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-basic-settings.png" alt-text="Screenshot of basic settings for fine-tuning a model." lightbox="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-basic-settings.png":::
+ :::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-basic-settings.png" alt-text="Screenshot of basic settings for fine-tuning a model." lightbox="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-basic-settings.png":::
### Choose your training data
The next step is to either choose existing prepared training data or upload new prepared training data to use when customizing your model. The **Training data** pane displays any existing, previously uploaded datasets and also provides options to upload new training data.
-:::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-training-data-local.png" alt-text="Screenshot of the Training data pane for the Fine-tune model wizard in Azure AI Foundry portal." lightbox="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-training-data-local.png":::
+:::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-training-data-local.png" alt-text="Screenshot of the Training data pane for the Fine-tune model wizard in Azure AI Foundry portal." lightbox="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-training-data-local.png":::
- If your training data is already in your project, select **Data in Azure AI Foundry**.
@@ -147,7 +147,7 @@ The next step is to either choose existing prepared training data or upload new
After uploading files, you will see a preview of your training data. Select **Next** to continue.
-:::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-training-data-preview.png" alt-text="Screenshot of the training data preview." lightbox="../media/fine-tuning/ai-studio/fine-tune-training-data-preview.png":::
+:::image type="content" source="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-training-data-preview.png" alt-text="Screenshot of the training data preview." lightbox="../media/fine-tuning/ai-foundry/fine-tune-training-data-preview.png":::
### Choose your validation data
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファインチューニング手順のリンクと画像修正"
}この変更は、fine-tuning-openai-in-ai-studio.md ファイルの内容に関する修正を反映しています。主に、Azure AI Studio におけるリソースへのリンクと関連画像が、Azure AI Foundry に合わせて更新されています。
具体的には、いくつかのリスト項目において、リンク先が ai-studio から ai-foundry に変更され、ユーザーが正しいリソースにアクセスできるようになっています。これにより、Azure AI Foundry でのファインチューニングに必要なリソースやプロジェクトに関する情報が一貫して提供されます。
また、手順の中で使用される画像のファイルパスも変更され、適切なポータルを反映する新しい画像に更新されています。これにより、ユーザーが視覚的に正確な情報を把握しやすくなっています。
最終的に、この修正は全体の整合性を高め、ユーザーが適切な手順に従ってファインチューニングプロセスを進められるようにすることを目的としています。
@@ -18,13 +18,13 @@ Use this article to get started using [Azure AI Foundry](https://ai.azure.com) t
- An Azure subscription. <a href="https://azure.microsoft.com/free/ai-services" target="_blank">Create one for free</a>.
- Once you have your Azure subscription, <a href="/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource?pivots=web-portal" title="Create an Azure OpenAI resource." target="_blank">create an Azure OpenAI resource </a>.
For more information about resource creation, see the [resource deployment guide](/azure/ai-services/openai/how-to/create-resource).
-- An [Azure AI Foundry hub](/azure/ai-studio/how-to/create-azure-ai-resource) with your Azure OpenAI resource added as a connection.
+- An [Azure AI Foundry hub](/azure/ai-foundry/how-to/create-azure-ai-resource) with your Azure OpenAI resource added as a connection.
## Prepare your media
You need an image to complete this quickstart. You can use this sample image or any other image you have available.
-:::image type="content" source="/azure/ai-studio/media/quickstarts/multimodal-vision/car-accident.png" alt-text="Photo of a car accident that can be used to complete the quickstart." lightbox="/azure/ai-studio/media/quickstarts/multimodal-vision/car-accident.png":::
+:::image type="content" source="/azure/ai-foundry/media/quickstarts/multimodal-vision/car-accident.png" alt-text="Photo of a car accident that can be used to complete the quickstart." lightbox="/azure/ai-foundry/media/quickstarts/multimodal-vision/car-accident.png":::
## Go to Azure AI Foundry
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Azure AI Foundry リソースリンクの修正と画像更新"
}この変更は、gpt-v-studio.md ファイル内のリソースへのリンクと画像に関する修正を含んでいます。主な修正点は、Azure AI Studio に関連するリンクやメディアが Azure AI Foundry に適合するように更新されたことです。
まず、リストの一部において、Azure AI Studio のリソースリンクが ai-studio から ai-foundry に変更されました。これにより、ユーザーが新しい Azure AI Foundry 環境で正確な情報にアクセスできるようになります。
次に、クイックスタートのセクションで使用される画像のパスも修正され、正しい Azure AI Foundry に関連する画像に変更されています。これにより、ユーザーは事前に準備するメディアに関しても適切なコンテンツを参照できるようになります。
この修正は、ドキュメントの整合性と正確性を向上させ、ユーザーがスムーズにクイックスタートを進められるようにすることを目指しています。全体として、使用するリソースが一貫した情報源に基づいていることを保証します。
@@ -6,33 +6,33 @@ manager: nitinme
ms.service: azure-ai-openai
ms.topic: include
ms.custom: references_regions
-ms.date: 03/04/2025
+ms.date: 03/12/2025
---
| **Region** | **o1**, **2024-12-17** | **gpt-4o**, **2024-05-13** | **gpt-4o**, **2024-08-06** | **gpt-4o**, **2024-11-20** | **gpt-4o-mini**, **2024-07-18** |
|:-------------------|:----------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:-------------------------------:|
-| australiaeast | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| brazilsouth | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| canadaeast | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| australiaeast | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| brazilsouth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| canadaeast | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| eastus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| eastus2 | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| eastus2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| francecentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| germanywestcentral | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| italynorth | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| japaneast | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| koreacentral | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| northcentralus | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| norwayeast | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| polandcentral | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| germanywestcentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| italynorth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| japaneast | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| koreacentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| northcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| norwayeast | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| polandcentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| southafricanorth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| southcentralus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| southeastasia | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| southeastasia | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| southindia | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| spaincentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| swedencentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| switzerlandnorth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| switzerlandwest | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| uaenorth | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
+| uaenorth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| uksouth | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| westeurope | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| westus | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "モデル提供地域の更新"
}この変更は、provisioned-global.md ファイルの更新を反映しています。重要なポイントは、各地域でのモデル提供状況に関する情報が新たに追加され、現況が更新されたことです。
具体的には、地域ごとのモデル利用可能性を示すテーブルの中で、各モデルの提供状況が変更されています。これにより、特定の地域における gpt-4o や他の関連モデルがライセンスされた日時が示され、ユーザーがどのモデルをどの地域で利用できるかを理解しやすくなっています。
さらに、提供日の更新も行われており、旧日付（2025年3月4日）が新日付（2025年3月12日）に変更されているため、情報が最新のものに保たれています。
この修正は、ユーザーが利用可能なモデルやリソースを把握する際の利便性を向上させ、正確な情報を提供することを目的としています。全体として、文書の一貫性と信頼性の向上に寄与しています。
@@ -6,31 +6,31 @@ manager: nitinme
ms.service: azure-ai-openai
ms.topic: include
ms.custom: references_regions
-ms.date: 02/10/2025
+ms.date: 03/12/2025
---
-| **Region** | **o3-mini**, **2025-01-31** | **o1**, **2024-12-17** | **o1-preview**, **2024-09-12** | **o1-mini**, **2024-09-12** | **gpt-4o**, **2024-05-13** | **gpt-4o**, **2024-08-06** | **gpt-4o**, **2024-11-20** | **gpt-4o-mini**, **2024-07-18** | **gpt-4o-realtime-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-realtime-preview**, **2024-10-01** | **gpt-4o-audio-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-mini-realtime-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-mini-audio-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4**, **turbo-2024-04-09** |
-|:-------------------|:---------------------------:|:----------------------:|:------------------------------:|:---------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:-------------------------------:|:-------------------------------------------:|:-------------------------------------------:|:----------------------------------------:|:------------------------------------------------:|:---------------------------------------------:|:-------------------------------:|
-| australiaeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| brazilsouth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| canadaeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| eastus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| eastus2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
-| francecentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| germanywestcentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| japaneast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| koreacentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| northcentralus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| norwayeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| polandcentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| southafricanorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| southcentralus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| southindia | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| spaincentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| swedencentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ |
-| switzerlandnorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| uaenorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| uksouth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| westeurope | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| westus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
-| westus3 | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | - | ✅ |
+| **Region** | **o3-mini**, **2025-01-31** | **o1**, **2024-12-17** | **o1-preview**, **2024-09-12** | **o1-mini**, **2024-09-12** | **gpt-4o**, **2024-05-13** | **gpt-4o**, **2024-08-06** | **gpt-4o**, **2024-11-20** | **gpt-4o-mini**, **2024-07-18** | **gpt-4o-realtime-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-audio-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-mini-realtime-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4o-mini-audio-preview**, **2024-12-17** | **gpt-4**, **turbo-2024-04-09** | **text-embedding-3-large**, **1** |
+|:-------------------|:---------------------------:|:----------------------:|:------------------------------:|:---------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:--------------------------:|:-------------------------------:|:-------------------------------------------:|:----------------------------------------:|:------------------------------------------------:|:---------------------------------------------:|:-------------------------------:|:---------------------------------:|
+| australiaeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| brazilsouth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| canadaeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| eastus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | ✅ |
+| eastus2 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - |
+| francecentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | ✅ |
+| germanywestcentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| japaneast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| koreacentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| northcentralus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| norwayeast | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| polandcentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| southafricanorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| southcentralus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | ✅ |
+| southindia | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| spaincentral | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| swedencentral | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | ✅ | - |
+| switzerlandnorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| uaenorth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| uksouth | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| westeurope | - | - | - | - | ✅ | ✅ | - | ✅ | - | - | - | - | ✅ | ✅ |
+| westus | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
+| westus3 | - | - | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | - | - | - | - | ✅ | - |
\ No newline at end of file{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "標準モデル提供地域の更新"
}この変更は、standard-global.md ファイルの更新を含んでおり、特定の地域における標準モデルの利用可能性を示す情報が追加および更新されました。
変更の主な内容として、モデルの提供状況を示すテーブルが改訂され、更新された地域リストが含まれています。各地域における多様なモデル（例えば、o3-mini、gpt-4o など）の提供可否が見やすくなり、ユーザーが必要なリソースを簡単に確認できるよう配慮されています。
また、更新日の変更により、使用される日付が新しいものに更新されているため、情報が最新であることが保証されています。旧日付（2025年2月10日）が新日付（2025年3月12日）に変更されています。
この修正は、ユーザーが各地域でどのモデルにアクセスできるかを正確に理解し、それに基づいて適切な選択を行えるようにすることを目的としています。全体として、文書の情報の整合性と正確性が向上しています。
@@ -34,7 +34,7 @@ If the fine-tuning job fails due to the detection of harmful content in training
### Model evaluation
-After training completes but before the fine-tuned model is available for deployment, the resulting model is evaluated for potentially harmful responses using Azure’s built-in [risk and safety metrics](/azure/ai-studio/concepts/evaluation-metrics-built-in?tabs=warning#risk-and-safety-metrics). Using the same approach to testing that we use for the base large language models, our evaluation capability simulates a conversation with your fine-tuned model to assess the potential to output harmful content, again using specified harmful content [categories](/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter?tabs=warning%2Cpython-new#risk-categories) (violence, sexual, hate, and fairness, self-harm).
+After training completes but before the fine-tuned model is available for deployment, the resulting model is evaluated for potentially harmful responses using Azure’s built-in [risk and safety metrics](/azure/ai-foundry/concepts/evaluation-metrics-built-in?tabs=warning#risk-and-safety-metrics). Using the same approach to testing that we use for the base large language models, our evaluation capability simulates a conversation with your fine-tuned model to assess the potential to output harmful content, again using specified harmful content [categories](/azure/ai-services/openai/concepts/content-filter?tabs=warning%2Cpython-new#risk-categories) (violence, sexual, hate, and fairness, self-harm).
If a model is found to generate output containing content detected as harmful at above an acceptable rate, you'll be informed that your model isn't available for deployment, with information about the specific categories of harm detected:
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "安全評価文書のリンク修正"
}この変更は、safety-evaluation.md ファイルの一部を修正し、モデル評価のプロセスに関するリンクを更新するものです。
具体的には、モデルがデプロイ可能になる前に、トレーニングが完了した後で、そのモデルが有害な応答を生成する可能性について評価されるプロセスが説明されています。この評価プロセスには、Azure の組み込みのリスクおよび安全性メトリックが使用されています。
変更点は、評価に関連するリンクの部分です。古いリンクが /azure/ai-studio/concepts/evaluation-metrics-built-in から、新しいリンク /azure/ai-foundry/concepts/evaluation-metrics-built-in に置き換えられています。この修正により、正確なリファレンスが保証され、ユーザーが正常に情報を参照できるようになります。
この変更は、セキュリティおよび評価に関連する情報の信頼性を保つために重要であり、全体として文書の整合性を向上させています。
@@ -8,7 +8,7 @@ ms.author: mbullwin
ms.date: 11/27/2023
---
-[Source code](https://github.com/spring-projects-experimental/spring-ai) | [Artifacts (Maven)](https://repo.spring.io/ui/native/snapshot/org/springframework/experimental/ai/spring-ai-openai-spring-boot-starter/0.7.0-SNAPSHOT) | [Sample](https://github.com/rd-1-2022/ai-azure-openai-helloworld)
+[Source code](https://github.com/spring-projects/spring-ai) | [Artifacts (Maven)](https://repo.spring.io/ui/native/snapshot/org/springframework/experimental/ai/spring-ai-openai-spring-boot-starter/1.0.0-SNAPSHOT/) | [Sample](https://github.com/Azure-Samples/spring-ai-samples/tree/main/ai-completion-demo)
## Prerequisites
@@ -17,7 +17,6 @@ ms.date: 11/27/2023
- The [Spring Boot CLI tool](https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/getting-started.html#getting-started.installing.cli)
- An Azure OpenAI Service resource with the `gpt-35-turbo` model deployed. For more information about model deployment, see the [resource deployment guide](../how-to/create-resource.md).
-
## Set up
[!INCLUDE [get-key-endpoint](get-key-endpoint.md)]
@@ -59,10 +58,10 @@ ai-completion-demo/
| |-- AiCompletionApplication.java
|-- test/
|-- java/
- |-- com/
- |-- example/
- |-- aicompletiondemo/
- |-- AiCompletionApplicationTests.java
+ |-- com/
+ |-- example/
+ |-- aicompletiondemo/
+ |-- AiCompletionApplicationTests.java
```
## Edit the Spring application
@@ -74,12 +73,12 @@ ai-completion-demo/
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
- xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
+ xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
- <version>3.2.0</version>
+ <version>3.3.4</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
@@ -89,23 +88,36 @@ ai-completion-demo/
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>17</java.version>
+ <spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
- <groupId>org.springframework.experimental.ai</groupId>
+ <groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId>
- <version>0.7.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
+
+ <dependencyManagement>
+ <dependencies>
+ <dependency>
+ <groupId>org.springframework.ai</groupId>
+ <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
+ <version>${spring-ai.version}</version>
+ <type>pom</type>
+ <scope>import</scope>
+ </dependency>
+ </dependencies>
+ </dependencyManagement>
+
<build>
<plugins>
<plugin>
@@ -116,12 +128,12 @@ ai-completion-demo/
</build>
<repositories>
<repository>
- <id>spring-snapshots</id>
- <name>Spring Snapshots</name>
- <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
- <releases>
+ <id>spring-milestones</id>
+ <name>Spring Milestones</name>
+ <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
+ <snapshots>
<enabled>false</enabled>
- </releases>
+ </snapshots>
</repository>
</repositories>
</project>
@@ -132,51 +144,35 @@ ai-completion-demo/
```java
package com.example.aicompletiondemo;
- import java.util.Collections;
- import java.util.List;
-
- import org.springframework.ai.client.AiClient;
- import org.springframework.ai.prompt.Prompt;
- import org.springframework.ai.prompt.messages.Message;
- import org.springframework.ai.prompt.messages.MessageType;
- import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage;
- import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
+ import org.slf4j.Logger;
+ import org.slf4j.LoggerFactory;
+ import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
+ import org.springframework.context.annotation.Bean;
@SpringBootApplication
- public class AiCompletionApplication implements CommandLineRunner
- {
- private static final String ROLE_INFO_KEY = "role";
+ public class AiCompletionApplication {
- @Autowired
- private AiClient aiClient;
+ private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AiCompletionApplication.class);
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(AiCompletionApplication.class, args);
}
- @Override
- public void run(String... args) throws Exception
- {
- System.out.println(String.format("Sending completion prompt to AI service. One moment please...\r\n"));
-
- final List<Message> msgs =
- Collections.singletonList(new UserMessage("When was Microsoft founded?"));
-
- final var resps = aiClient.generate(new Prompt(msgs));
-
- System.out.println(String.format("Prompt created %d generated response(s).", resps.getGenerations().size()));
-
- resps.getGenerations().stream()
- .forEach(gen -> {
- final var role = gen.getInfo().getOrDefault(ROLE_INFO_KEY, MessageType.ASSISTANT.getValue());
-
- System.out.println(String.format("Generated respose from \"%s\": %s", role, gen.getText()));
- });
+ @Bean
+ CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder builder) {
+ return args -> {
+ var chatClient = builder.build();
+ log.info("Sending completion prompt to AI service. One moment please...");
+ var response = chatClient.prompt()
+ .user("When was Microsoft founded?")
+ .call()
+ .content();
+ log.info("Response: {}", response);
+ };
}
-
}
```
@@ -192,23 +188,22 @@ ai-completion-demo/
## Output
```output
- . ____ _ __ _ _
- /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \
+. ____ _ __ _ _
+/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
- \\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) )
- ' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
- =========|_|==============|___/=/_/_/_/
- :: Spring Boot :: (v3.1.5)
+\\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) )
+' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
+=========|_|==============|___/=/_/_/_/
-2023-11-07T12:47:46.126-06:00 INFO 98687 --- [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
-2023-11-07T12:47:46.823-06:00 INFO 98687 --- [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : Started AiCompletionApplication in 0.925 seconds (process running for 1.238)
-Sending completion prompt to AI service. One moment please...
+:: Spring Boot :: (v3.3.4)
-Prompt created 1 generated response(s).
-Generated respose from "assistant": Microsoft was founded on April 4, 1975.
+2025-01-09T13:51:48.426-05:00 INFO 8264 --- [AICompletion] [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : Starting AiCompletionApplication using Java 17.0.12 with PID 8264 (/Users/vega/dev/msft/spring-ai-samples/ai-completion-demo/target/classes started by vega in /Users/vega/dev/msft/spring-ai-samples/ai-completion-demo)
+2025-01-09T13:51:48.427-05:00 INFO 8264 --- [AICompletion] [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
+2025-01-09T13:51:48.781-05:00 INFO 8264 --- [AICompletion] [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : Started AiCompletionApplication in 0.465 seconds (process running for 0.624)
+2025-01-09T13:51:48.782-05:00 INFO 8264 --- [AICompletion] [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : Sending completion prompt to AI service. One moment please...
+2025-01-09T13:51:50.447-05:00 INFO 8264 --- [AICompletion] [ main] c.e.a.AiCompletionApplication : Response: Microsoft was founded on April 4, 1975, by Bill Gates and Paul Allen.
```
-
## Clean up resources
If you want to clean up and remove an Azure OpenAI resource, you can delete the resource. Before deleting the resource, you must first delete any deployed models.{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "Spring AI ドキュメントの更新"
}この変更は、spring.md ファイルの重要な部分に更新を加え、Spring AI に関する情報を最新のものに調整したものです。
主な内容として、ソースコード、Maven アーティファクト、サンプルへのリンクが変更されました。具体的には、ソースコードが spring-projects/spring-ai に、Maven アーティファクトのバージョンが 1.0.0-SNAPSHOT に更新され、サンプルリンクが Azure-Samples の新しいリポジトリを指し示すようになりました。
さらに、Spring Boot プロジェクトのバージョンが 3.2.0 から 3.3.4 にアップデートされ、依存関係の構成も見直されています。特に、依存関係グループが org.springframework.experimental.ai から org.springframework.ai に変更され、より整った構造になっています。
コード例も改善され、AI クライアントの使用が一新されており、これによりユーザーがより簡単に AI サービスと対話できるようになっています。ログメッセージや出力のフォーマットも更新され、情報がより分かりやすく提供されています。
このアップデートは、ユーザーが最新のツールやフレームワークに基づいて開発できるように支援することを目的としており、全体として文書の正確性と利便性を高めています。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル fine-tune-basic-settings.png の名前を変更するもので、以前のファイル名は ai-studio/fine-tune-basic-settings.png から ai-foundry/fine-tune-basic-settings.png に更新されました。
この変更は、ファイルのコンテンツや位置を変更するものではなく、単にファイル名の変更にとどまっています。これにより、プロジェクトの構成が整理され、関連するメディアが適切なディレクトリに格納されることになります。
ファイル名の変更は、ドキュメントやメディアリソースがより分かりやすくなるために重要です。このケースでは、「ai-foundry」という新しいコンテキストにおいて、ファイル名が適切に最適化されています。
全体として、この変更はリソースの整理と文書の整合性を向上させるためのものです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル fine-tune-gpt-35-turbo.png の名前を変更したもので、以前のファイル名は ai-studio/fine-tune-gpt-35-turbo.png から ai-foundry/fine-tune-gpt-35-turbo.png に更新されています。
変更の目的は、ファイルを新しいディレクトリ構造に移動させることで、文書内のリソースをより整理された状態に保つことです。このようなファイル名の変更は、特定のコンテキストやプロジェクトのニーズに対応するためのものです。
具体的には、この変更はコンテンツやファイルの内容に影響を与えず、ファイルが適切に管理されることを目的としています。これにより、関連するメディアが正しく分類され、ユーザーが探しやすくなります。
全体として、この変更はプロジェクトの整合性を高め、管理されたファイルシステムを維持するための重要なステップです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル fine-tune-new.png の名前を変更するもので、以前のファイル名は ai-studio/fine-tune-new.png から ai-foundry/fine-tune-new.png に更新されました。
この変更の目的は、ファイルが新しいディレクトリ構造に整理されることで、関連するメディアリソースをより効果的に管理できるようにすることです。ファイル名の変更は、ドキュメントやプロジェクト内のコンテンツの整合性を向上させる役割を果たします。
具体的には、同じ種類のリソースが適切に分類されることで、ユーザーが必要な情報を素早く見つけやすくなります。この変更は内容には影響を与えず、単に名称と保存場所が更新された形になります。
結果として、この変更はプロジェクトの全体的な整理を促進し、文書の整合性を高めるための重要な改訂です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル fine-tune-training-data-local.png の名前を変更するもので、以前のファイル名は ai-studio/fine-tune-training-data-local.png から ai-foundry/fine-tune-training-data-local.png に更新されました。
変更の目的は、ファイルが新しいディレクトリ構造に適切に整理されることにあります。これにより、プロジェクト内のリソースがより明確に整理され、作業がスムーズになることが期待されます。
この変更は内容には影響を与えず、単にファイル名とその保存場所が変更されたことになります。適切な名称への変更により、関連するデータが一貫性を持って管理されることが強調されます。
全体として、この変更はプロジェクトの整合性を高め、メディアリソースの効果的な管理を促進するための重要なステップです。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル fine-tune-training-data-preview.png の名称を変更するもので、以前のファイル名は ai-studio/fine-tune-training-data-preview.png から ai-foundry/fine-tune-training-data-preview.png に更新されました。
変更の狙いは、新しいディレクトリ構造に合わせてファイルを整理し、関連するリソースを一貫して管理することです。これにより、ユーザーが必要な情報にアクセスしやすくなることが期待されます。
内容自体には変更がなく、ファイル名のみの変更であるため、この変更はプロジェクト内の整合性を高める役割を果たします。ファイルの適切な分類により、ドキュメントや関連データに対する理解が深まります。
このように、ファイル名変更は、全体のリソース管理において合理的なアプローチを提供し、将来的なメンテナンスやアップデートに際しても便利です。
{
"modification_type": "minor update",
"modification_title": "ファイル名の変更"
}この変更は、画像ファイル ai-foundry-homepage.png の名前を変更するもので、以前のファイル名は ai-studio-homepage.png から ai-foundry-homepage.png に更新されました。
変更の目的は、ファイルが新たに整理されたディレクトリ構造に適合するようにし、関連するリソースの整合性を保つことにあります。この変更により、プロジェクト内のナビゲーションが容易になり、ユーザーにとってアクセスしやすくなります。
具体的には、ファイルの内容に変更はなく、ファイル名のみが更新されたため、既存のドキュメントやリソースに影響を与えることはありません。
この改善は、ドキュメントとメディアリソースをより合理的に管理し、将来的な利用やメンテナンスを容易にするための有益なステップです。整然としたファイル名は、他の開発者やユーザーにとって理解しやすいものとなることが期待されます。