まとめ

このワークショップでは、Azure AI Agent Service を活用して、売上関連の質問に回答し、データ分析を実行し、視覚化を生成し、外部データソースを統合して洞察を強化できる堅牢な対話型 Agent を作成する方法を示しました。以下に主要なポイントをまとめます：

1. Function Calling と動的 SQL クエリ

• Agentは Azure AI Agent Service を使用して、読み取り専用の SQLite データベースに対して SQL クエリを動的に生成および実行し、正確なデータ取得でユーザーの質問に応答できるようにします。

2. コンテキスト管理

• Agent は Azure AI Agent Service を使用して会話コンテキストを効率的に管理し、対話が関連性を保ち、一貫性のあるものになるようにします。

3. データの視覚化

• コードインタープリターを使用すると、Agent はユーザーのクエリに基づいて円グラフやテーブルなどの視覚化を生成し、データをよりアクセスしやすく、実用的なものにします。コードインタープリターに追加のフォントを添付して、多言語をサポートする視覚化を作成できます。

4. ファイル生成

• Agent は、Excel、CSV、JSON、画像形式などのダウンロード可能なファイルを作成でき、ユーザーにデータを分析および共有するための柔軟なオプションを提供します。

5. Grounding with Bing

• Bing Search を統合することにより、Agent は競合製品分析のためのグラウンディングされた検索を実行でき、内部データソースを超えて洞察を広げます。

6. セキュリティのベストプラクティス

• SQL インジェクションなどのセキュリティリスクは、読み取り専用のデータベースアクセスを強制し、安全な環境内でアプリを実行することによって軽減されます。

7. 多言語サポート

• Agent と LLM は複数の言語をサポートし、多様な言語的背景を持つユーザーに包括的な体験を提供します。

8. 適応性とカスタマイズ

• このワークショップでは、Azure AI Agent Service の柔軟性を強調し、指示を変更したり追加のツールを統合したりすることで、カスタマーサポートや競合分析などのさまざまなユースケースに合わせて Agent を適応させることができます。

このワークショップは、Azure AI Agent Service の全機能を活用して、ビジネスニーズに合わせた対話型 Agent を構築および拡張するための知識とツールを提供します。