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新しい Azure AI Search ウィザードで検索開発を簡素化

    AI Search まだまだ進化する予定。RAGエージェントになってきてる。

    検索技術は進化を続けており、Azure AI Search はワークフローを簡素化し、開発者の生産性を向上させるためのアップデートを提供しています。
    お客様からのフィードバックや実際の利用シナリオに基づき、Azure ポータルにおける 「Import Data(データのインポート)」ウィザード の新しい体験を発表しました。
    このアップデートにより、より効率的にインデックスを作成できるようになり、ローコードのインターフェースを通じてアプリケーションへの検索機能統合が一層容易になります。


    新しい「Import Data」ウィザードとは?

    Azure AI Search では、従来のキーワード検索用「Import Data」ウィザードと、RAG およびマルチモーダル RAG ワークフロー用のベクトル化ウィザードの機能を統合した 「Import Data(new)」ウィザード を展開しました。

    この新しいウィザードは、インデックス作成、スキルセット設定、データソース接続のプロセスをより直感的かつモダンにし、Azure AI Search の最新機能(応用 AI、ベクトル化、マルチモーダル検索など)を簡単に活用できるようにします。
    アプリケーションのコードやオーケストレーターにすぐ接続できるインデックスを迅速に用意できます。


    主な変更点

    • 統合されたエクスペリエンス:
      従来の「Import Data」ウィザードの機能を新しい「Import Data(new)」ウィザードに統合。すべてのウィザードを一つのインターフェースに集約。

    • 拡張された機能:
      新ウィザードはキーワード検索、RAG、マルチモーダル RAG をサポートし、ベクトル生成用の埋め込みモデルデプロイメントや画像の言語化用チャット補完モデルにシームレスに接続可能。

    • 段階的な展開:
      「Import Data」と「Import Data(new)」の両方のウィザードは移行期間中に共存。新しいエクスペリエンスへの移行を促すバナーを表示。従来のウィザードは最終的に廃止予定。


    なぜ新ウィザードに切り替えるべきか?

    新しい Import Data(new)ウィザード は、Azure AI Search ユーザーにより高速な実装と実験環境を提供します。
    主な利点は次の通りです。

    ✅ ストリームライン化されたインデックス作成

    データソース接続からスキーマ生成までのすべてのステップを簡略化し、時間と労力を削減。

    ✅ 統合ベクトル化サポート

    RAG やマルチモーダル RAG のような高度な検索シナリオを解放。
    Azure OpenAI 埋め込みモデルや Azure AI Vision マルチモーダルスキルと容易に連携可能。

    ✅ 改善された検索パフォーマンス

    セマンティックランキングや高度なエンリッチメント機能により、キーワード検索の結果の関連性を向上。

    ✅ 拡張されたデータソースオプション

    Azure Logic Apps コネクタを利用して、Azure Queues、OneDrive for Business、SharePoint Online など新しいデータソースに接続可能。

    ※ 旧「Import Data」ウィザードは移行期間後に廃止予定。できるだけ早く新ウィザードに切り替えることを推奨します。


    新旧ウィザードの比較表

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    注:
    RAG マルチモーダル フローで画像をクエリ時に参照できるよう設定した場合、ナレッジストアは自動的に構成されます。


    新ウィザードのステップごとの流れ

    1️⃣ データソースに接続

    Azure Blob Storage、SQL Database、Cosmos DB など、幅広いデータソースに対応。接続情報とアクセス設定を行います。

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    2️⃣ ソリューションに合わせてカスタマイズ

    次のオプションから選択可能です。
    いずれもセマンティックランキング機能の追加が可能です。

    • Keyword:
      テキストベースの関連性と構造化クエリを用いた従来の検索向け。
      フレーズ抽出、OCR、エンティティ抽出、テキスト分割などが利用可能。

    • RAG:
      テキストベースの埋め込み生成(チャンク化+ベクトル化)を統合した RAG 対応インデックスを構築。画像処理は不要。

    • Multimodal RAG:
      画像分析・言語化・チャンク化・ベクトル化を含むマルチモーダルアプリケーション向け。
      検索時参照用の画像をナレッジストアに保存。

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    3️⃣ スキルセットを構成

    選択したオプションに応じて、以下の AI エンリッチメント機能を設定可能です。

    • 非構造化データから有用なテキスト情報を抽出

    • Document Intelligence Layout

    • Azure AI Vision マルチモーダル

    • Azure OpenAI 埋め込みモデル

    • OCR

    • 画像言語化用 GenAI プロンプト(Chat Completion) など

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    4️⃣ インデックススキーマを定義

    データソースを自動サンプリングしてスキーマとデータ型を推測。
    検索対象・フィルタ可能・取得可能・ソート可能といった属性をカスタマイズ。

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    5️⃣ ウィザードを実行

    インデックス、スキルセット、インデクサー、データソースといったオブジェクトを作成し、データをインポート・処理します。
    処理完了後は左ペインの「Indexers」セクションで進捗やエラーを確認可能です。

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    新ウィザードの利点まとめ

    新しい Import Data(new)ウィザード は、ワークフローを統合し、最新の AI 機能を組み合わせることで複雑さを最小化。
    ベクトル検索、マルチモーダル機能、セマンティックランキングに対応し、よりスマートで高速かつ精度の高い検索ソリューションを構築可能にします。


    次のステップ

    新しい「Import Data(new)」ウィザードをぜひ試してみてください。
    経験豊富な開発者から Azure AI Search 初心者まで、誰でも簡単に強力な検索ソリューションを構築できます。
    フィードバックはウィザード下部のリンクから送信可能です。

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    参考資料

     
     
    AIの進化に日々圧倒されてる@microsoft | AI Global Black Belt | Azure Quantum Ambassadors @MSFTQuantum | 全部個人的感想 |

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