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AI ナレッジベースとの TotalAgility の統合

TotalAgility を AI ナレッジベースと統合するには、次の手順を実行します。AI ナレッジベース統合は、追加、変更、または削除することができます。さらに、TotalAgility には AI ナレッジベースと併用できる組み込みの Tungsten AI プロバイダーが含まれています。

  1. [統合] > [AI ナレッジベース] に移動します。

    [AI ナレッジベース] ページが表示されます。デフォルトでは、Tungsten ナレッジベース プロバイダーが表示されます。

  2. 新しいプロバイダーを構成するには、[新規] をクリックします。

    [新しい AI ナレッジベースの構成] ダイアログ ボックスが表示されます。

  3. 次のような [全般] プロパティを構成します。

    • TotalAgility は API バージョンを内部的に処理するため、URL には含めないようにしてください。

    • 次の API キーでサポートされる最大長は 2,000 文字です。Azure AI Document Intelligence の API キー、Azure AI 検索の API キー、埋め込みの API キー、および Azure OpenAI プロバイダーの API キー。

    プロパティ

    説明

    [ID]

    AI ナレッジベース統合を識別するための ID。

    [表示名]

    AI ナレッジベースの構成の名前。

    [説明]

    オプション。AI ナレッジベース統合に関する簡単な説明、または追加情報。

    ドキュメントのチャンク

    Azure AI Document Intelligence の URL

    URL には、使用するドキュメント インテリジェンス モデルが含まれています。Azure Document Intelligence サービスは、顧客ケースのドキュメントをチャンク/セクションにインテリジェントに変換します。

    [認証タイプ]

    AI ナレッジベース統合の認証タイプ:

    • [API キー] (デフォルト): このキーは各認証リクエストで使用されます。

    • OAuth: [OAuth サーバー] リストで、OAuth サーバーを選択します。このリストには、すべての設定済みの OAuth サーバーが含まれています。詳細については、「OAuth サーバーの構成」を参照してください。リクエストを認証するためのアクセス トークンは、固定キーを保存するのではなく、OAuth サーバーを使用して取得されます。

    ナレッジベースに対する追加や検索を行うとき、認証に成功すると結果が返され、失敗した場合はエラー メッセージが表示されます。

    Azure AI Document Intelligence、埋め込み、Azure OpenAI サービスは同じ OAuth サーバーを共有できます。
    [カスタム API キーヘッダーを使用]

    選択した場合は、[API キー ヘッダー名] ボックスで API キー ヘッダーの名前を指定する必要があります。(デフォルト: オフ。この場合、API キー認証にはデフォルトの API キー ヘッダー名が使用されます。)

    Azure AI Document Intelligence の API キー

    Azure Document Intelligence サービスにアクセスするために必要な API キーは、セキュリティを確保するために暗号化されています。サポートされている API キーのバージョンは 2024-11-30 です。

    ストレージと検索

    Azure AI 検索の URL

    統合する AI 検索サービスの URL。

    [認証タイプ]

    AI ナレッジベース統合の認証タイプ:

    • [API キー] (デフォルト): このキーは各認証リクエストで使用されます。

    • OAuth: [OAuth サーバー] リストで、OAuth サーバーを選択します。このリストには、すべての設定済みの OAuth サーバーが含まれています。詳細については、「OAuth サーバーの構成」を参照してください。リクエストを認証するためのアクセス トークンは、固定キーを保存するのではなく、OAuth サーバーを使用して取得されます。

    ナレッジベースに対する追加や検索を行うとき、認証に成功すると結果が返され、失敗した場合はエラー メッセージが表示されます。

    Azure AI 検索には専用の OAuth サーバーが必要です。この分離は Azure によって課された要件です。
    [カスタム API キーヘッダーを使用]

    選択した場合は、[API キー ヘッダー名] ボックスで API キー ヘッダーの名前を指定する必要があります。(デフォルト: オフ。この場合、API キー認証にはデフォルトの API キー ヘッダー名が使用されます。)

    Azure AI 検索の API キー

    AI 検索サービスにアクセスするために使用される API キー。このキーはセキュリティを確保するために暗号化されており、サポートされている API キーのバージョンは 2024-07-01 です。

    埋め込みの URL

    Azure OpenAI 埋め込みモデルの展開の URL。これは、チャンク テキストと検索テキストの埋め込み/ベクトルを作成し、ベクトル ベースの検索を行いやすくするために使用します。

    [認証タイプ]

    AI ナレッジベース統合の認証タイプ:

    • [API キー] (デフォルト): このキーは各認証リクエストで使用されます。

    • OAuth: [OAuth サーバー] リストで、OAuth サーバーを選択します。このリストには、すべての設定済みの OAuth サーバーが含まれています。詳細については、「OAuth サーバーの構成」を参照してください。リクエストを認証するためのアクセス トークンは、固定キーを保存するのではなく、OAuth サーバーを使用して取得されます。

    ナレッジベースに対する追加や検索を行うとき、認証に成功すると結果が返され、失敗した場合はエラー メッセージが表示されます。

    Azure AI Document Intelligence、埋め込み、Azure OpenAI サービスは同じ OAuth サーバーを共有できます。
    [カスタム API キーヘッダーを使用]

    選択した場合は、[API キー ヘッダー名] ボックスに API キー ヘッダーの名前を指定します。(デフォルト: オフ。この場合、API キー認証にはデフォルトの API キー ヘッダー名が使用されます。)

    埋め込みの API キー

    埋め込みモデルにアクセスするためのドキュメントのチャンク/ベクトル ストレージと検索の設定に使用される API キー。このキーはセキュリティを確保するために暗号化されており、サポートされている API キーのバージョンは 2024-10-21 です。

    インデックス:

    「インデックスの追加」を参照してください。

    LLM 分析とインサイト

    [Azure OpenAI プロバイダーの URL]

    Azure OpenAI プロバイダーの URL。

    [認証タイプ]

    AI ナレッジベース統合の認証タイプ:

    • [API キー] (デフォルト): このキーは各認証リクエストで使用されます。

    • OAuth: [OAuth サーバー] リストで、OAuth サーバーを選択します。このリストには、すべての設定済みの OAuth サーバーが含まれています。詳細については、「OAuth サーバーの構成」を参照してください。リクエストを認証するためのアクセス トークンは、固定キーを保存するのではなく、OAuth サーバーを使用して取得されます。

    ナレッジベースに対する追加や検索を行うとき、認証に成功すると結果が返され、失敗した場合はエラー メッセージが表示されます。
    [カスタム API キーヘッダーを使用]

    選択した場合は、[API キー ヘッダー名] ボックスで API キー ヘッダーの名前を指定する必要があります。(デフォルト: オフ。この場合、API キー認証にはデフォルトの API キー ヘッダー名が使用されます。)

    Azure Open AI プロバイダーの API キー

    Azure OpenAI プロバイダーに使用される API キー。このキーはセキュリティを確保するために暗号化されています。

    サポートされている API キーのバージョンは 2024-10-21 です。

    クエリ タイプ

    Azure AI Search インデックス用に以前に作成されたデフォルトのセマンティック構成を TotalAgility が指定するためのクエリ タイプ。次のようなクエリ タイプを使用することができます。

    • シンプル (デフォルト): シンプルなクエリ パーサーを表します。

    • セマンティック: 高度なセマンティック モデリングのためのセマンティック クエリ パーサーを表します。

    • ベクトル: 計算されたデータに対するベクトル検索を表します。

    • ベクトル シンプル ハイブリッド: シンプルなクエリ戦略とベクトル データの組み合わせを表します。

    • ベクトル セマンティック ハイブリッド: セマンティック検索とベクトル データ クエリの組み合わせを表します。

    [クエリ タイプの上書きを有効にする]

    選択すると、生成 AI チャット コントロール (AI ナレッジベース使用) や AI ナレッジベースのインサイト タイプ、またはナレッジベースを検索アクティビティを構成する際に、異なるクエリ タイプを選択して統合レベルのクエリ タイプを上書きできるようになります。実行時には、アクティビティ レベルまたはコントロール レベルで定義されたクエリ タイプが、統合レベルで設定されたクエリ タイプよりも優先されます。

    [クエリ タイプをオーバーライド] の設定は、AI ナレッジベース統合で [クエリ タイプの上書きを有効にする] 設定が有効である場合にのみ、アクティビティまたはフォームで利用可能になります。

    一致の最大数

    クエリに設定されているドキュメントの最大数。(デフォルト: 5、最小: 3、最大: 20)

    厳密性

    検索関連性フィルタリングの厳密性のレベル。厳密性の値を高くすると、精度は高くなりますが再現率は低くなります。(デフォルト: 3、最小: 1、最大: 5)
    タイムアウト (秒)

    各プロバイダーのタイムアウト期間 (秒単位)。(デフォルト: 300、最小: 120、最大: 3600)

    テキスト生成やイメージ処理などのリクエストを AI モデルに送信した場合、タイムアウト期間を設定することで、リクエストが無期限に応答しなくなることを回避できます。これは、他のプロバイダーよりも遅く、パフォーマンスを最適化するために時間調整が必要なプロバイダーに対して特に有効です。

    たとえば、テキスト生成リクエストのタイムアウト期間を 120 秒に設定した場合、システムは AI が応答を生成するまで最大 120 秒間待機します。待機時間の終了時までに応答が生成されない場合、システムはリクエストを終了し、エラーを返します。
    再試行回数

    各プロバイダーに対して失敗した操作をシステムが再試行する回数。再試行後、システムは操作を中止し、失敗応答を返します。(デフォルト: 5、最小: 0、最大: 100)。

    たとえば、再試行回数を 3 に設定すると、システムは失敗した要求を最大 3 回まで再送信し、リクエストが引き続き失敗する場合はエラーを返します。

    AI モデルを使用している場合、タイムアウトと再試行回数の設定は、Copilot、抽出用 Copilot、ダッシュボード インサイト、Copilot インサイト、ビジョンの使用に適用されます。

  4. [アクセス制御] タブで検索アクセス権限 ([フル コントロール] または [アクセス権がある]) を設定します。実行時に Azure AI ナレッジベース構成を使用して検索するためのアクセス権は、各 AI ナレッジベース構成に対して定義された権限によって制御されます。AI ナレッジベース検索は、現在のユーザーのセキュリティ権限に基づいて行われます。デフォルトでは、全員に [フル コントロール] の権限が付与されています。
  5. 構成を保存するには、[保存] をクリックします。

    構成が保存され、[AI ナレッジベース] ページに表示されます。既存の AI ナレッジベース統合は変更および削除することができます。

    方法: AI ナレッジベース統合の管理

インデックスの追加

寸法とインデックス フィールドを定義してインデックスを追加します。

  1. [新しい AI ナレッジベースの構成] ダイアログ ボックスで、[インデックス] の をクリックします。

    [インデックスの追加] ダイアログ ボックスが表示されます。

  2. [名前] ボックスにインデックスの名前を入力します。
  3. 寸法とは、AI ナレッジベース内で検索結果を整理、フィルタリング、絞り込むために使用されるメタデータ フィールドや属性のことです。最適なパフォーマンスを得るために、モデルに応じてサポートされる寸法 (数値) が異なる場合があります。したがって、使用する埋め込みモデルの寸法を定義するようにしてください。デフォルト値を使用するか、[寸法] でインライン値を指定します。インライン値を指定すると、構成された埋め込みモデルでは、ナレッジベースにドキュメントを追加するときに、指定されたインデックスが使用されます。インデックスを作成した後に、寸法の設定を変更することはできません。
  4. 変数タイプを構成して属性を定義することで、カスタム インデックス フィールドを追加します。カスタム インデックス フィールドは、ナレッジベース統合内で情報がどのようにインデックス化、検索、取得されるかを決定します。これによって詳細な検索が可能となり、データの整理、フィルタリング、アクセス方法をより細かく管理できるようになります。

    インデックス フィールド ID には、大文字または小文字、数字、または下線のみを含める必要があります。最初の文字を数字にすることはできず、文字数は 1 ～ 100 文字に制限されます。

    1. [インデックス フィールド] の をクリックします。
    2. [表示名] を入力します。
    3. [ID] は、表示名と同じ名前で表示されます。必要に応じて ID を変更してください。
    4. [タイプ] リストで、変数タイプを選択します。以下の変数タイプを選択できます。

      • [文字列]
      • [ブール]
      • Int32
      • Int64
      • [Double]
      • [日付]
      • [String collection]

      選択した変数タイプに基づいて、関連する属性が表示されます。

    5. ベクトル ベースの検索を有効にするには、[ベクトル化済み] をオンにします。(デフォルト: オフ)

      フィールドがベクトル化されると、2 つのフィールドが作成されます。1 つは値用で、もう 1 つはベクトル表現用です。セマンティック検索や類似度検索には、ベクトル化されたフィールドを使用します。ベクトル化されたフィールドは、生成 AI チャット コントロールや AI ナレッジベース アクティビティで使用できるよう、検索可能かつ取得可能として設定する必要があります。

    6. 以下の属性のうち少なくとも 1 つを選択してください。

      • [検索可能]: テキスト検索クエリにフィールドを含めることができます。

      • [取得可能]: 検索結果でフィールドが利用可能になります。

      • [フィルタリング可能]: 検索またはクエリ操作の際に、このフィールドの値でフィルタリングできるようになります。

      • 「文字列」および「文字列のコレクション」変数タイプについては、上記の 3 つのフィールド オプションが利用可能です。その他の変数タイプについては「フィルタリング可能」オプションのみが利用可能です。このオプションはデフォルトでオンになっており、オフにすることはできません。

      • TotalAgility をアップグレードすると、既存のフィルタのフィールドはすべて自動的に文字列変数タイプに変換されます。

    7. [追加] をクリックします。

      構成済みインデックス フィールドが追加されます。必要に応じてさらに他のフィールドを構成します。

    8. [OK] をクリックします。

      AI ナレッジベースの構成を保存すると、指定したすべてのインデックスが Azure AI Search で自動的に作成されます。既存のインデックスは、TotalAgility で要求されたものと同じ内部フィールドが含まれていることを確認するために検証されます。[追加] または [削除] のナレッジベース アクティビティを構成すると、構成されたインデックス フィールドが適切な変数タイプにマッピングできるようになり、実行時にアクティビティが正常に実行されます。

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