diff --git a/Instructions/04-Use-own-data.md b/Instructions/04-Use-own-data.md index 6c78c2d..f3c6a4e 100644 --- a/Instructions/04-Use-own-data.md +++ b/Instructions/04-Use-own-data.md @@ -1,11 +1,11 @@ --- lab: - title: 独自のデータを使用するカスタム Copilot を作成する + title: 独自のデータを使用する生成 AI アプリを作成する --- -# 独自のデータを使用するカスタム Copilot を作成する +# 独自のデータを使用する生成 AI アプリを作成する -取得拡張生成 (RAG) は、カスタム データ ソースからのデータを、生成 AI モデルのプロンプトに統合するアプリケーションを構築するために使用される手法です。 RAG は、カスタム *Copilot* を開発するために一般的に使用されるパターンです。チャット ベースのアプリケーションでは、言語モデルを使用して入力を解釈し、適切な応答を生成します。 +取得拡張生成 (RAG) は、カスタム データ ソースからのデータを、生成 AI モデルのプロンプトに統合するアプリケーションを構築するために使用される手法です。 RAG は、生成 AI アプリを開発するために一般的に使用されるパターンです。チャット ベースのアプリケーションでは、言語モデルを使用して入力を解釈し、適切な応答を生成します。 この演習では Azure AI Foundry ポータルを使用して、カスタム データを生成 AI プロンプト フローに統合します。 @@ -13,7 +13,7 @@ lab: ## "Azure AI 検索" リソースを作成する -Copilot ソリューションでは、カスタム データをプロンプト フローに統合します。 この統合をサポートするには、ご利用のデータのインデックス作成に使用する Azure AI 検索リソースが必要です。 +生成 AI アプリ ソリューションでは、カスタム データをプロンプト フローに統合します。 この統合をサポートするには、ご利用のデータのインデックス作成に使用する Azure AI 検索リソースが必要です。 1. Web ブラウザー内で [Azure portal](https://portal.azure.com) (`https://portal.azure.com`) を開き、ご自身の Azure 資格情報を使用してサインインします。 1. [ホーム] ページ上で **[+ リソースの作成]** を選択し、「`Azure AI Search`」を検索します。 それから、次の設定で新しい Azure AI 検索リソースを作成します。 @@ -240,7 +240,7 @@ RAG ベースのプロンプト フローでインデックスを使用する前 ## 課題 -Azure AI Foundry ポータルで構築されたコパイロットに独自のデータを統合するところまで行いました。さらに詳しく調べてみましょう。 +Azure AI Foundry ポータルで構築された生成 AI アプリに独自のデータを統合するところまで行いました。さらに詳しく調べてみましょう。 Azure AI Foundry ポータルを使用して新しいデータ ソースを追加し、インデックスを作成し、インデックス付きデータをプロンプト フローと統合してみます。 試すことができるデータ セットは次のとおりです。 diff --git a/README.md b/README.md index 613d696..8105ecd 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ -# Azure AI Studio の演習 +# Azure AI FoundryExercises -このリポジトリには、[Azure AI Studio に関する Microsoft Learn モジュール](https://docs.microsoft.com/training)での実践的な演習をサポートするための手順とアセットが含まれています。 +このリポジトリには、[Azure AI Foundry ポータルに関する Microsoft Learn モジュール](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-custom-copilots-ai-studio/)での実践的な演習をサポートするための手順とアセットが含まれています。 ## 問題の報告