カスタムチャットUI

87 | 88 | {answers.map((answer) => ( 89 | <> 90 | 91 | 92 | 93 | ))} 94 | {isLoading && 95 | <> 96 | 97 | 98 | 99 | } 100 | {isError && 101 | <> 102 | 103 | 104 | 105 | } 106 |

107 |

108 |

109 | makeApiRequest(question)} isLoading={isLoading}/> 110 |

111 | 112 | ); 113 | } 114 | 115 | export default App; 116 | -------------------------------------------------------------------------------- /scripts/postprovision.sh: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #!/bin/bash 2 | 3 | # Azure Developer CLIによってazd provideコマンドが実行された後に実行されるスクリプト 4 | 5 | # Azuer Functionsをローカルで起動するための設定ファイルであるlocal.settings.jsonを作成する 6 | # まずは、azdコマンドを使って、Azure Functionsの設定値を取得する 7 | AOAI_ENDPOINT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_ENDPOINT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 8 | SEARCH_SERVICE_ENDPOINT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^SEARCH_SERVICE_ENDPOINT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 9 | COSMOSDB_ENDPOINT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^COSMOSDB_ENDPOINT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 10 | COSMOSDB_DATABASE=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^COSMOSDB_DATABASE" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 11 | COSMOSDB_CONTAINER=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^COSMOSDB_CONTAINER" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 12 | AOAI_MODEL=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_MODEL" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 13 | AOAI_GPT_35_TURBO_DEPLOYMENT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_GPT_35_TURBO_DEPLOYMENT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 14 | AOAI_GPT_4_DEPLOYMENT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_GPT_4_DEPLOYMENT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 15 | AOAI_GPT_4_32K_DEPLOYMENT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_GPT_4_32K_DEPLOYMENT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 16 | AOAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002_DEPLOYMENT=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002_DEPLOYMENT" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 17 | AOAI_API_VERSION=$(azd env get-values 2>/dev/null | grep "^AOAI_API_VERSION" | cut -d'=' -f2 | tr -d '"') 18 | 19 | # local.settings.jsonのテンプレートファイルを読み込み、先程取得した設定値で置換して、local.settings.jsonを作成する 20 | cat scripts/local.settings.json | \ 21 | sed "s|\${AOAI_ENDPOINT}|$AOAI_ENDPOINT|g" | \ 22 | sed "s|\${SEARCH_SERVICE_ENDPOINT}|$SEARCH_SERVICE_ENDPOINT|g" | \ 23 | sed "s|\${COSMOSDB_ENDPOINT}|$COSMOSDB_ENDPOINT|g" | \ 24 | sed "s|\${COSMOSDB_DATABASE}|$COSMOSDB_DATABASE|g" | \ 25 | sed "s|\${COSMOSDB_CONTAINER}|$COSMOSDB_CONTAINER|g" | \ 26 | sed "s|\${AOAI_MODEL}|$AOAI_MODEL|g" | \ 27 | sed "s|\${AOAI_GPT_35_TURBO_DEPLOYMENT}|$AOAI_GPT_35_TURBO_DEPLOYMENT|g" | \ 28 | sed "s|\${AOAI_GPT_4_DEPLOYMENT}|$AOAI_GPT_4_DEPLOYMENT|g" | \ 29 | sed "s|\${AOAI_GPT_4_32K_DEPLOYMENT}|$AOAI_GPT_4_32K_DEPLOYMENT|g" | \ 30 | sed "s|\${AOAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002_DEPLOYMENT}|$AOAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002_DEPLOYMENT|g" | \ 31 | sed "s|\${AOAI_API_VERSION}|$AOAI_API_VERSION|g" \ 32 | > ./src/backend/local.settings.json 33 | 34 | # このスクリプトで使う環境変数をexportし、さらにインデクサーで使う環境変数を.envファイルに書き出す 35 | echo "" > ./scripts/.env 36 | while IFS='=' read -r key value; do 37 | value=$(echo "$value" | sed 's/^"//' | sed 's/"$//') 38 | export "$key=$value" # このスクリプトで使う環境変数をexport 39 | echo "$key=$value" >> ./scripts/.env # インデクサーをローカル環境で使うための環境変数を.envファイルに書き出し 40 | done < func.HttpResponse: 113 | """ 114 | HTTP POSTリクエストを受け取り、Azure OpenAIを用いて回答を生成する。 115 | """ 116 | 117 | logging.info('Python HTTP trigger function processed a request.') 118 | 119 | # POSTリクエストから会話履歴が格納されたJSON配列を取得する。 120 | history = req.get_json() 121 | 122 | # [{question: "こんにちは。げんきですか？", answer: "元気です。"}, {question: "今日の天気は？", answer: "晴れです。"}...]というJSON配列から 123 | # 最も末尾に格納されているJSONオブジェクトのquestionを取得する。 124 | question = history[-1].get('user') 125 | 126 | # Azure AI Seacheにセマンティックハイブリッド検索を行い、回答を生成する。 127 | answer = semantic_hybrid_search(question, history) 128 | 129 | return func.HttpResponse( 130 | json.dumps({"answer": answer}), 131 | mimetype="application/json", 132 | status_code=200 133 | ) 134 | 135 | def semantic_hybrid_search(query: str, history: list[dict]): 136 | """ 137 | セマンティックサーチとハイブリッドサーチを組み合わせて回答を生成する。 138 | """ 139 | 140 | # 利用するモデルからデプロイ名を取得する。 141 | gpt_deploy = gpt_models.get(gpt_model).get("deployment") 142 | 143 | # 利用するモデルの最大トークン数を取得する。 144 | max_tokens = gpt_models.get(gpt_model).get("max_tokens")*0.8 # ギリギリ際を攻めるとエラーが出るため、最大トークン数の80%のトークン数を指定する。 145 | 146 | # Azure OpenAI Serviceの埋め込み用APIを用いて、ユーザーからの質問をベクトル化する。 147 | # セマンティックハイブリッド検索に必要な「ベクトル化されたクエリ」「キーワード検索用クエリ」のうち、ベクトル化されたクエリを生成する。 148 | response = openai_client.embeddings.create( 149 | input = query, 150 | model = text_embedding_ada_002_deploy 151 | ) 152 | vector_query = VectorizedQuery(vector=response.data[0].embedding, k_nearest_neighbors=3, fields="contentVector") 153 | 154 | # ユーザーからの質問を元に、Azure AI Searchに投げる検索クエリを生成する。 155 | # セマンティックハイブリッド検索に必要な「ベクトル化されたクエリ」「キーワード検索用クエリ」のうち、検索クエリを生成する。 156 | messages_for_search_query = [] 157 | 158 | # 会話履歴の最後に、キーワード検索用クエリを生成するためのプロンプトを追加する。 159 | for h in history[:-1]: 160 | messages_for_search_query.append({"role": "user", "content": h["user"]}) 161 | messages_for_search_query.append({"role": "assistant", "content": h["assistant"]}) 162 | messages_for_search_query.append({"role": "user", "content": query_prompt_template.format(query=query)}) 163 | 164 | messages_for_search_query = trim_messages(messages_for_search_query, max_tokens) 165 | 166 | response = openai_client.chat.completions.create( 167 | model=gpt_deploy, 168 | messages=messages_for_search_query 169 | ) 170 | search_query = response.choices[0].message.content 171 | 172 | # 「ベクトル化されたクエリ」「キーワード検索用クエリ」を用いて、Azure AI Searchに対してセマンティックハイブリッド検索を行う。 173 | results = search_client.search(query_type='semantic', semantic_configuration_name='default', 174 | search_text=search_query, 175 | vector_queries=[vector_query], 176 | select=['id', 'content'], query_caption='extractive', query_answer="extractive", highlight_pre_tag='', highlight_post_tag='', top=2) 177 | 178 | # セマンティックアンサーを取得する。 179 | semantic_answers = results.get_answers() 180 | 181 | messages_for_semantic_answer = [] 182 | 183 | messages_for_semantic_answer.append({"role": "system", "content": system_message_chat_conversation}) 184 | 185 | # Azure OpenAI Serviceに回答を生成する際の会話履歴を生成する。まずは画面から渡された会話履歴を 186 | # Azure OpenAI Seriviceに渡す形式({"role": "XXX", "content": "XXX"})に変換する。 187 | for h in history[:-1]: 188 | messages_for_semantic_answer.append({"role": "user", "content": h["user"]}) 189 | messages_for_semantic_answer.append({"role": "assistant", "content": h["assistant"]}) 190 | 191 | # セマンティックアンサーの有無で返答を変える 192 | user_message = "" 193 | if len(semantic_answers) == 0: 194 | # Azure AI Searchがセマンティックアンサーを返さなかった場合は、 195 | # topで指定された複数のドキュメントを回答生成のための情報源として利用する。 196 | sources = ["[Source" + result["id"] + "]: " + result["content"] for result in results] 197 | source = "\n".join(sources) 198 | 199 | user_message = """ 200 | {query} 201 | 202 | Sources: 203 | {source} 204 | """.format(query=query, source=source) 205 | else: 206 | # Azure AI Searchがセマンティックアンサーを返した場合は、それを回答生成のための情報源として利用する。 207 | user_message = """ 208 | {query} 209 | 210 | Sources: 211 | {source} 212 | """.format(query=query, source=semantic_answers[0].text) 213 | 214 | messages_for_semantic_answer.append({"role": "user", "content": user_message}) 215 | 216 | # Azure OpenAI ServiceのAPIの仕様で定められたトークン数の制限に基づき、 217 | # 指定されたトークン数に従って、会話履歴を古い順から削除する。 218 | messages_for_semantic_answer = trim_messages(messages_for_semantic_answer, max_tokens) 219 | 220 | # Azure OpenAI Serviceに回答生成を依頼する。 221 | response = openai_client.chat.completions.create( 222 | model=gpt_deploy, 223 | messages=messages_for_semantic_answer 224 | ) 225 | response_text = response.choices[0].message.content 226 | 227 | # チャットログをCosmos DBに書き込む。 228 | write_chatlog("guest", query, response_text) 229 | 230 | return response_text 231 | 232 | def trim_messages(messages, max_tokens): 233 | """ 234 | 会話履歴の合計のトークン数が最大トークン数を超えないように、古いメッセージから削除する。 235 | """ 236 | 237 | # 利用するモデルからエンコーディングを取得する。 238 | encoding = gpt_models.get(gpt_model).get("encoding") 239 | 240 | # 各メッセージのトークン数を計算 241 | token_counts = [(message, len(encoding.encode(message["content"]))) for message in messages] 242 | total_tokens = sum(count for _, count in token_counts) 243 | 244 | # トークン数が最大トークン数を超えないように、古いメッセージから削除する 245 | # もし最大トークン数を超える場合は、systemメッセージ以外のメッセージを古い順から削除する。 246 | # この処理をトークン数が最大トークン数を下回るまで行う。 247 | while total_tokens > max_tokens: 248 | messages.pop(1) 249 | total_tokens -= token_counts.pop(1)[1] 250 | if total_tokens <= max_tokens: 251 | break 252 | 253 | return messages 254 | 255 | def write_chatlog(user_name: str, input: str, response: str): 256 | """ 257 | チャットログをCosmos DBに書き込む。 258 | """ 259 | properties = { 260 | "user" : user_name, 261 | "input" : input, 262 | "response" : response 263 | } 264 | 265 | container.create_item(body=properties, enable_automatic_id_generation=True) -------------------------------------------------------------------------------- /infra/main.bicep: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | targetScope = 'subscription' 2 | 3 | @minLength(1) 4 | @maxLength(64) 5 | @description('Name of the the environment which is used to generate a short unique hash used in all resources.') 6 | param environmentName string 7 | 8 | @minLength(1) 9 | @description('Primary location for all resources') 10 | param location string 11 | 12 | // 各リソースのリソース名を定義する。ここで何も定義されていなければ、リソース名は自動生成される。 13 | param resourceGroupName string = '' // ここで指定されたリソースグループ名に各リソースが所属する 14 | param webServiceName string = '' // フロントエンドのアプリをデプロイするAzure Static Web Appsの名前 15 | param webServiceLocation string = 'eastus2' // フロントエンドのアプリをデプロイするAzure Static Web Appsのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 16 | //param webServiceLocation string = location 17 | param apiServiceName string = '' // バックエンドのAPIをデプロイするAzure Functionsの名前 18 | param apiServiceLocation string = '' // バックエンドのAPIをデプロイするAzure Functionsのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 19 | param storageServiceSkuName string = '' // ストレージアカウントのSKU名(特に指定がなければStandard_LRSとなる) 20 | param searchServiceLocation string = '' // Azure AI Searchのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 21 | param searchServiceName string = '' // Azure AI Searchのリソース名 22 | param searchServiceSkuName string = '' // Azure AI SearchのSKU名(特に指定がなければstandardとなる) 23 | param formRecognizerServiceName string = '' // Document Intelligenceのリソース名 24 | param formRecognizerSkuName string = '' // Document IntelligenceのSKU名(特に指定がなければS0となる) 25 | param formRecognizerLocation string = '' // Document Intelligenceのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 26 | param openAiServiceName string = '' // Azure OpenAI Serviceのリソース名 27 | param openAiSkuName string = '' // Azure OpenAI ServiceのSKU名(特に指定がなければS0となる) 28 | param openAiServiceLocation string= '' // Azure OpenAI Serviceのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 29 | param openAiModelName string = '' // Azure OpenAI Serviceのモデル名(特に指定がなければgpt-35-turboとなる) 30 | param openAiGpt35TurboDeploymentName string = 'gpt-35-turbo-deploy' // Azure OpenAI Serviceのgpt-35-turboのデプロイメント名 31 | param openAiGpt4DeploymentName string = 'gpt-4-deploy' // Azure OpenAI Serviceのgpt-4のデプロイメント名 32 | param openAiGpt432kDeploymentName string = 'gpt-4-32k-deploy' // Azure OpenAI Serviceのgpt-4-32kのデプロイメント名 33 | param openAiTextEmbeddingAda002DeploymentName string = 'text-embedding-ada-002-deploy' // Azure OpenAI Serviceのtext-embedding-ada-002のデプロイメント名 34 | param openAiApiVersion string = '2023-12-01-preview' // Azure OpenAI ServiceのAPIバージョン 35 | param applicationInsightsServiceLocation string = '' // Application Insightsのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 36 | param cosmosDbDatabaseName string = 'ChatHistory' // Cosmos DBのデータベース名 37 | param cosmosDbContainerName string = 'Prompts' // Cosmos DBのコンテナ名 38 | param cosmosDbLocation string = '' // Cosmos DBのリージョン(特に指定がなければazd upコマンド実施の際に指定されたリージョンとなる) 39 | 40 | // az cliでログインした際のユーザーのプリンシパルIDを指定する。 41 | // ローカルで動かす場合に、az cliでログインしているユーザーに権限を与えるために利用する。 42 | param principalId string = '' 43 | 44 | // リソース名などに利用する一意の識別子を生成する。 45 | var resourceToken = toLower(uniqueString(subscription().id, environmentName, location)) 46 | 47 | // タグを定義する。ここで定義されたタグは、すべてのリソースに付与される。 48 | var tags = { 'azd-env-name': environmentName } 49 | 50 | // Cloud Adoption Frameworkのリソース命名規則に準じた省略語を読み込む。 51 | var abbrs = loadJsonContent('./abbreviations.json') 52 | 53 | // リソースグループを作成する 54 | resource rg 'Microsoft.Resources/resourceGroups@2021-04-01' = { 55 | name: !empty(resourceGroupName) ? resourceGroupName : '${abbrs.resourcesResourceGroups}${environmentName}' 56 | location: location 57 | tags: tags 58 | } 59 | 60 | 61 | // RAGのフロントエンドアプリをデプロイするためのAzure Static Web Appsを作成する。 62 | module web './modules/app/stapp.bicep' = { 63 | name: 'web' 64 | scope: rg 65 | params: { 66 | name: !empty(webServiceName) ? webServiceName : '${abbrs.webStaticSites}${resourceToken}' 67 | location: !empty(webServiceLocation) ? webServiceLocation : location 68 | // このタグは、Azure Devloper CLIのazd-service-nameタグを使って、リソースを特定するために使われる。 69 | // キーがazd-service-name、値がwebというタグの付与されているリソースにフロントエンドのアプリがデプロイされる。 70 | tags: union(tags, { 'azd-service-name': 'web' }) 71 | } 72 | } 73 | 74 | // RAGのバックエンドAPIをデプロイするためのAzure Functionsを作成する。 75 | module api './modules/app/func.bicep' = { 76 | name: 'api' 77 | scope: rg 78 | params: { 79 | name: !empty(apiServiceName) ? apiServiceName : '${abbrs.webSitesFunctions}${resourceToken}' 80 | location: !empty(apiServiceLocation) ? apiServiceLocation : location 81 | webServiceUri: web.outputs.uri 82 | appServicePlanId: appServicePlan.outputs.id 83 | // func.bicepでいろんなリソースのリソース情報を取得するために各リソースの名前を渡す。 84 | searchServiceName: searchService.outputs.name 85 | openAiServiceName: openAi.outputs.name 86 | openAiModelName: !empty(openAiModelName) ? openAiModelName : 'gpt-35-turbo' 87 | openAiApiVersion: openAiApiVersion 88 | openAiGpt35TurboDeploymentName: openAiGpt35TurboDeploymentName 89 | openAiGpt4DeploymentName: openAiGpt4DeploymentName 90 | openAiGpt432kDeploymentName: openAiGpt432kDeploymentName 91 | storageAccountName: storage.outputs.name 92 | cosmosDbAccountName: cosmosDb.outputs.name 93 | cosmosDbDatabaseName: cosmosDb.outputs.databaseName 94 | cosmosDbContainerName: cosmosDb.outputs.containerName 95 | applicationInsightsName: applicationInsights.outputs.name 96 | // このタグは、Azure Devloper CLIのazd-service-nameタグを使って、リソースを特定するために使われる。 97 | // キーがazd-service-name、値がapiというタグの付与されているリソースにバックエンドのAPIがデプロイされる。 98 | tags: union(tags, { 'azd-service-name': 'api' }) 99 | } 100 | } 101 | 102 | // Azure FunctionsのApp Service Planを作成する。 103 | module appServicePlan './modules/app/asp.bicep' = { 104 | name: 'appServicePlan' 105 | scope: rg 106 | params: { 107 | name: '${abbrs.webServerFarms}${resourceToken}' 108 | location: !empty(apiServiceLocation) ? apiServiceLocation : location 109 | 110 | tags: tags 111 | } 112 | } 113 | 114 | // Azure Functionsに必要なストレージアカウントを作成する。 115 | module storage './modules/storage/storage.bicep' = { 116 | name: 'storage' 117 | scope: rg 118 | params: { 119 | name: '${abbrs.storageStorageAccounts}${resourceToken}' 120 | location: !empty(searchServiceLocation) ? searchServiceLocation : location 121 | sku: { 122 | // このパラメータは、ストレージアカウントのSKU名を指定する。 123 | // 特に指定がなければStandard_LRSとなる。 124 | name: !empty(storageServiceSkuName) ? storageServiceSkuName : 'Standard_LRS' 125 | } 126 | tags: tags 127 | } 128 | } 129 | 130 | // Azure Functionsのログ出力に必要なApplication Insightsを作成する。 131 | module applicationInsights './modules/monitor/appi.bicep' = { 132 | name: 'appinsights' 133 | scope: rg 134 | params: { 135 | name: '${abbrs.insightsComponents}${resourceToken}' 136 | location: !empty(applicationInsightsServiceLocation) ? applicationInsightsServiceLocation : location 137 | tags: tags 138 | } 139 | } 140 | 141 | // Azure AI Searchを作成する。 142 | module searchService './modules/ai/srch.bicep' = { 143 | name: 'search-service' 144 | scope: rg 145 | params: { 146 | name: !empty(searchServiceName) ? searchServiceName : '${abbrs.searchSearchServices}${resourceToken}' 147 | location: !empty(searchServiceLocation) ? searchServiceLocation : location 148 | tags: tags 149 | authOptions: { 150 | aadOrApiKey: { 151 | aadAuthFailureMode: 'http401WithBearerChallenge' 152 | } 153 | } 154 | sku: { 155 | // このパラメータは、Azure AI SearchのSKU名を指定する。 156 | // 特に指定がなければstandardとなる。 157 | name: !empty(searchServiceSkuName) ? searchServiceSkuName : 'standard' 158 | } 159 | semanticSearch: 'free' 160 | } 161 | } 162 | 163 | // Document Intelligenceを作成する。 164 | module documentIntelligence './modules/ai/cognitiveservices.bicep' = { 165 | name: 'documentintelligence' 166 | scope: rg 167 | params: { 168 | name: !empty(formRecognizerServiceName) ? formRecognizerServiceName : '${abbrs.cognitiveServicesFormRecognizer}${resourceToken}' 169 | kind: 'FormRecognizer' 170 | location: !empty(formRecognizerLocation) ? formRecognizerLocation : location 171 | tags: tags 172 | sku: { 173 | // このパラメータは、Document IntelligenceのSKU名を指定する。 174 | // 特に指定がなければS0となる。 175 | name: !empty(formRecognizerSkuName) ? formRecognizerSkuName : 'S0' 176 | } 177 | } 178 | } 179 | 180 | // Azure OpenAI Serviceを作成する。 181 | module openAi './modules/ai/cognitiveservices.bicep' = { 182 | name: 'openai' 183 | scope: rg 184 | params: { 185 | name: !empty(openAiServiceName) ? openAiServiceName : '${abbrs.cognitiveServicesAccounts}${resourceToken}' 186 | kind: 'OpenAI' 187 | location: !empty(openAiServiceLocation) ? openAiServiceLocation : location 188 | tags: tags 189 | sku: { 190 | // このパラメータは、Azure OpenAI ServiceのSKU名を指定する。 191 | // 特に指定がなければS0となる。 192 | name: !empty(openAiSkuName) ? openAiSkuName : 'S0' 193 | } 194 | // Azure OpenAI Serviceのモデルをデプロイする。現時点では最も汎用的なモデルであるgpt-35-turboをデプロイする。 195 | // また、ベクトル検索に利用するためのtext-embedding-ada-002もデプロイする。 196 | deployments: [ 197 | { 198 | name: 'gpt-35-turbo-deploy' 199 | model: { 200 | format: 'OpenAI' 201 | name: 'gpt-35-turbo' 202 | version: '0613' 203 | } 204 | sku: { 205 | name: 'Standard' 206 | capacity: 80 207 | } 208 | } 209 | { 210 | name: 'gpt-4-deploy' 211 | model: { 212 | format: 'OpenAI' 213 | name: 'gpt-4' 214 | version: '0613' 215 | } 216 | sku: { 217 | name: 'Standard' 218 | capacity: 10 219 | } 220 | } 221 | { 222 | name: 'gpt-4-32k-deploy' 223 | model: { 224 | format: 'OpenAI' 225 | name: 'gpt-4-32k' 226 | version: '0613' 227 | } 228 | sku: { 229 | name: 'Standard' 230 | capacity: 20 231 | } 232 | } 233 | { 234 | name: 'text-embedding-ada-002-deploy' 235 | model: { 236 | format: 'OpenAI' 237 | name: 'text-embedding-ada-002' 238 | version: '2' 239 | } 240 | sku: { 241 | name: 'Standard' 242 | capacity: 80 243 | } 244 | } 245 | ] 246 | } 247 | } 248 | 249 | // Cosmos DBを作成する。 250 | module cosmosDb './modules/db/cosmosdb.bicep' = { 251 | name: 'cosmosdb' 252 | scope: rg 253 | params: { 254 | name: '${abbrs.documentDBDatabaseAccounts}${resourceToken}' 255 | location: !empty(cosmosDbLocation) ? cosmosDbLocation : location 256 | tags: union(tags, { 'azd-service-name': 'cosmosdb' }) 257 | cosmosDbDatabaseName: cosmosDbDatabaseName 258 | cosmosDbContainerName: cosmosDbContainerName 259 | } 260 | } 261 | 262 | // ローカルで動かす場合に、az cliでログインしているユーザーに権限を与えるためのロールを定義する。 263 | // Azure OpenAI ServiceのAPIを発行するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 264 | module openAiRoleUser './modules/security/role.bicep' = { 265 | scope: rg 266 | name: 'openai-role-user' 267 | params: { 268 | principalId: principalId 269 | roleDefinitionId: '5e0bd9bd-7b93-4f28-af87-19fc36ad61bd' 270 | principalType: 'User' 271 | } 272 | } 273 | 274 | // ローカルで動かす場合に、az cliでログインしているユーザーに権限を与えるためのロールを定義する。 275 | // Azure AI Searchのインデックスを閲覧するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 276 | module searchRoleUser './modules/security/role.bicep' = { 277 | scope: rg 278 | name: 'search-role-user' 279 | params: { 280 | principalId: principalId 281 | roleDefinitionId: '1407120a-92aa-4202-b7e9-c0e197c71c8f' 282 | principalType: 'User' 283 | } 284 | } 285 | 286 | // ローカルで動かす場合に、az cliでログインしているユーザーに権限を与えるためのロールを定義する。 287 | // Document IntelligenceのAPIを発行するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 288 | module formRecognizerRoleUser './modules/security/role.bicep' = { 289 | scope: rg 290 | name: 'formrecognizer-role-user' 291 | params: { 292 | principalId: principalId 293 | roleDefinitionId: 'a97b65f3-24c7-4388-baec-2e87135dc908' 294 | principalType: 'User' 295 | } 296 | } 297 | 298 | // ローカルで動かす場合に、az cliでログインしているユーザーに権限を与えるためのロールを定義する。 299 | // Azure AI Searchにインデックスを登録するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 300 | // この権限はインデクサーで利用する。 301 | module searchContribRoleUser './modules/security/role.bicep' = { 302 | scope: rg 303 | name: 'search-contrib-role-user' 304 | params: { 305 | principalId: principalId 306 | roleDefinitionId: '8ebe5a00-799e-43f5-93ac-243d3dce84a7' 307 | principalType: 'User' 308 | } 309 | } 310 | 311 | // Azure上で動かす場合に必要なマネージドIDに権限を与えるためのロールを定義する。 312 | // Azure OpenAI ServiceのAPIを発行するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 313 | module openAiRoleBackend './modules/security/role.bicep' = { 314 | scope: rg 315 | name: 'openai-role-managed-identity' 316 | params: { 317 | principalId: api.outputs.identityPrincipalId 318 | roleDefinitionId: '5e0bd9bd-7b93-4f28-af87-19fc36ad61bd' 319 | principalType: 'ServicePrincipal' 320 | } 321 | } 322 | 323 | // Azure上で動かす場合に必要なマネージドIDに権限を与えるためのロールを定義する。 324 | // Azure AI SearchのAPIを発行するために、データプレーンへのアクセス権を与える。 325 | module searchRoleBackend './modules/security/role.bicep' = { 326 | scope: rg 327 | name: 'search-role-managed-identity' 328 | params: { 329 | principalId: api.outputs.identityPrincipalId 330 | roleDefinitionId: '1407120a-92aa-4202-b7e9-c0e197c71c8f' 331 | principalType: 'ServicePrincipal' 332 | } 333 | } 334 | 335 | // 以降でoutputで定義される変数は環境変数として出力される。 336 | 337 | // フロントエンドのアプリをデプロイするときにAPIのエンドポイントを埋め込む必要がある。 338 | // そのため、APIのエンドポイントを出力する。 339 | var API_HOST = api.outputs.host 340 | output API_ENDPOINT string = 'https://${API_HOST}' 341 | 342 | // バックエンドのAPIやインデクサーで必要な各リソースのエンドポイントやデータベース名、コンテナ名などを出力する。 343 | output AOAI_ENDPOINT string = openAi.outputs.endpoint 344 | output SEARCH_SERVICE_ENDPOINT string = searchService.outputs.endpoint 345 | output COSMOSDB_ENDPOINT string = cosmosDb.outputs.endpoint 346 | output COSMOSDB_DATABASE string = cosmosDb.outputs.databaseName 347 | output COSMOSDB_CONTAINER string = cosmosDb.outputs.containerName 348 | output COSMOSDB_ACCOUNT string = cosmosDb.outputs.accountName 349 | output COSMOSDB_RESOURCE_GROUP string = rg.name 350 | output AOAI_MODEL string = !empty(openAiModelName) ? openAiModelName : 'gpt-4' 351 | output AOAI_GPT_35_TURBO_DEPLOYMENT string = openAiGpt35TurboDeploymentName 352 | output AOAI_GPT_4_DEPLOYMENT string = openAiGpt4DeploymentName 353 | output AOAI_GPT_4_32K_DEPLOYMENT string = openAiGpt432kDeploymentName 354 | output AOAI_TEXT_EMBEDDING_ADA_002_DEPLOYMENT string = openAiTextEmbeddingAda002DeploymentName 355 | output AOAI_API_VERSION string = openAiApiVersion 356 | output DOCUMENT_INTELLIGENCE_ENDPOINT string = documentIntelligence.outputs.endpoint 357 | 358 | // Azure Cosmos DBにAzure Functionsがアクセスするためのカスタムロールの作成が必要になる。 359 | // その作成したカスタムロールの権限の付与先となるマネージドIDを出力する。 360 | output BACKEND_IDENTITY_PRINCIPAL_ID string = api.outputs.identityPrincipalId 361 | --------------------------------------------------------------------------------