Azure AI 検索インデックスについて調べる (UI)

たとえば、全国的なコーヒーチェーンである Fourth Coffee に勤務しているとします。カスタマーエクスペリエンスに関する分析情報を簡単に検索できるようにするナレッジマイニングソリューションの構築を支援するように求められています。顧客のレビューから抽出されたデータを使用して、Azure AI 検索インデックスを作成することにしました。

このラボでは、次のことを行います。

Azure リソースを作成する
データソースからデータを抽出する
AI スキルでデータをエンリッチする
Azure portal で Azure のインデクサーを使用する
検索インデックスのクエリを実行する
ナレッジストアに保存された結果を確認する

必要な Azure リソース

Fourth Coffee 用に作成するソリューションでは、ご利用の Azure サブスクリプションに次のリソースが必要です。

Azure AI 検索リソースは、インデックス作成とクエリ実行を管理します。
Azure AI サービス リソースは、AI によって生成された分析情報を使用してデータソースのデータを強化するために、検索ソリューションで使用できるスキルを AI サービスに提供します。

注 Azure AI 検索と Azure AI サービスのリソースは同じ場所にある必要があります。
BLOB コンテナーを含むストレージアカウント。未加工のドキュメントや、テーブル、オブジェクト、またはファイルのその他のコレクションが格納されます。

“Azure AI 検索” リソースを作成する**

Azure Portal にサインインします。
[+ リソースの作成] ボタンをクリックして、「Azure AI 検索」を検索し、次の設定を使用して Azure AI 検索リソースを作成します。
- [サブスクリプション]: お使いの Azure サブスクリプション。
- [リソースグループ]: 一意の名前のリソースグループを選択するか、作成します。
- サービス名: ‘‘一意の名前’‘**
- [場所]: 利用可能な任意のリージョンを選択します。米国東部の場合は、[米国東部 2] を使用します。
- 価格レベル: Basic
[レビューと作成] を選択し、”検証が完了しました” という応答が表示されたら、[作成] を選択します。
デプロイが完了したら、[リソースに移動] を選択します。 Azure AI 検索の概要ページでは、インデックスの追加、データのインポート、作成されたインデックスの検索を行うことができます。

“Azure AI サービス” リソースを作成する

Azure AI 検索リソースと同じ場所にある Azure AI サービス リソースをプロビジョニングする必要があります。検索ソリューションではこのリソースを使用して、AI によって生成された分析情報でデータストア内のデータをエンリッチします。

Azure portal のホームページに戻ります。 [＋リソースの作成] ボタンをクリックし、「Azure AI サービス」を検索してください。** [Azure AI サービスの作成] プランを選択してください。 Azure AI サービスリソースを作成するためのページに移動します。これを以下の設定で構成します。
- [サブスクリプション]: お使いの Azure サブスクリプション。
- [リソースグループ]: “Azure AI 検索リソースと同じリソースグループ”。**
- [リージョン]: “Azure AI 検索リソースと同じ場所”。**
- 名前: ‘‘一意の名前’‘**。
- 価格レベル: Standard S0
- このボックスをオンにすることにより、以下のすべてのご契約条件を読み、同意したものとみなされます: 選択済み
Review + create を選択します。 “検証に成功しました” という応答が表示されたら、[作成] を選択します。
デプロイが完了するまで待ち、デプロイの詳細を表示します。

ストレージアカウントの作成

Azure portal のホームページに戻り、[+ リソースの作成] ボタンを選択します。
「ストレージアカウント」を検索し、次の設定を使用してストレージアカウント リソースを作成します。
- [サブスクリプション]: お使いの Azure サブスクリプション。
- [リソースグループ]: “Azure AI 検索および Azure AI サービスリソースと同じリソースグループ”。**
- ストレージアカウント名: ‘‘一意の名前’‘。
- 場所: “利用可能な場所を選択します“。
- パフォーマンス: 標準
- 冗長: ローカル冗長ストレージ (LRS)
[確認] をクリックし、次に [作成] をクリックします。デプロイが完了するまで待ち、デプロイされたリソースに移動します。
作成した Azure ストレージアカウントの左側のメニューペインで、[構成] ([設定] の下にある) を選択します。
[BLOB 匿名アクセスを許可する] の設定を [有効] に変更し、[保存] を選択します。

Azure Storage にドキュメントをアップロードする

左側のメニューウィンドウで、[コンテナー] を選択します。
[+ コンテナー] を選択します。右側のペインが開きます。
以下の設定を入力して、 [作成] をクリックします。
- 名前: coffee-reviews
- パブリックアクセスレベル: コンテナー (コンテナーと BLOB の匿名読み取りアクセス)
- 詳細: ‘‘変更なし’‘**
新しいブラウザータブで、https://aka.ms/mslearn-coffee-reviews から zip 形式の coffee reviews をダウンロードし、ファイルを reviews フォルダーに抽出します。
Azure portal で、coffee-reviews コンテナーを選択します。コンテナーで、 [アップロード] を選択します。
[BLOB のアップロード] ペインで、 [ファイルの選択] を選びます。
[エクスプローラー] ウィンドウで、reviews フォルダー内のすべてのファイルを選択し、[開く] を選択してから、[アップロード] を選択します。
アップロードが完了したら、[BLOB のアップロード] ペインを閉じることができます。これで、ドキュメントは coffee-reviews ストレージコンテナーに存在することになります。

ドキュメントのインデックスを作成する

ストレージにドキュメントを格納したら、Azure AI 検索を使用して、そのドキュメントから分析情報を抽出することができます。 Azure portal でデータのインポートウィザードが提供されます。このウィザードを使用すると、サポートされているデータソースのインデックスとインデクサーを自動的に作成できます。そのウィザードを使ってインデックスを作成し、検索ドキュメントをストレージから Azure AI 検索インデックスにインポートします。

Azure portal で、Azure AI 検索リソースを参照します。 [概要] ページで、[データのインポート] を選択します。
[データへの接続] ページの [データソース] リストで、[Azure Blob Storage] を選択します。次の値でデータストアの詳細を入力します。
- データソース: Azure BLOB ストレージ
- データソース名: coffee-customer-data
- 抽出するデータ: コンテンツとメタデータ
- 解析モード: 既定
- 接続文字列: *[既存の接続を選択します] を選びます。ストレージアカウントを選択し、coffee-reviews コンテナーを選択してから、[選択] をクリックします。
- マネージド ID 認証: なし
- コンテナー名: ‘‘この設定は、既存の接続を選択した後に自動的に設定されます’‘。
- BLOB フォルダー: ‘‘これは空白のままにします’‘**。
- 説明: Fourth Coffee ショップのレビュー。
[次へ: コグニティブスキルの追加 (省略可能)] を選択します。
[AI サービスのアタッチ] セクションで、ご利用の Azure AI サービスリソースを選択します。

[エンリッチメントの追加] セクションで、次のことを行います。

[スキルセット名] を coffee-skillset に変更します。
[OCR を有効にし、すべてのテキストを merged_content フィールドにマージする] チェックボックスをオンにします。

注すべてのエンリッチされたフィールドオプションを表示するには、 [OCR を有効にする] を選択することが重要です。
ソースデータフィールドが merged_content に設定されていることを確かめます。
[エンリッチメントの粒度レベル] を [ページ (5000 文字チャンク)] に変更します。
[増分エンリッチメントを有効にする] は選択しないでください

次のエンリッチされたフィールドを選択します。

コグニティブスキル	パラメーター	フィールド名
場所の名前を抽出		locations
キーフレーズを抽出		keyphrases
センチメントの検出		センチメント
画像からタグを生成する		imageTags
画像からキャプションを生成する		imageCaption

[ナレッジストアにエンリッチメントを保存する] で、次を選択します。
- 画像プロジェクション
- Documents
- ページ
- キーフレーズ
- エンティティ
- 画像詳細
- 画像参照
注 ストレージアカウントの接続文字列を求める警告が表示されます。
[既存の接続を選択します] を選択します。先ほど作成したストレージアカウントを選びます。
1. [+ コンテナー] をクリックし、プライバシーレベルが [プライベート] に設定された knowledge-store という新しいコンテナーを作成し、[作成] を選択します。
2. knowledge-store コンテナーを選択し、画面の下部にある [選択] をクリックします。
[Azure BLOB のプロジェクション: ドキュメント] を選択します。 knowledge-store コンテナーが自動的に設定された [コンテナー名] の設定が表示されます。コンテナー名は変更しないでください。
[次へ: 対象インデックスをカスタマイズします] を選択します。 [インデックス名] を coffee-index に変更します。
[キー] が metadata_storage_path に設定されていることを確かめます。 [Suggester 名] は空白のままにし、[検索モード] は自動設定されたままにします。
インデックスフィールドの既定の設定を確認します。既定で既に選択されているすべてのフィールドに対して [フィルター可能] を選択します。 フィルター可能としてマークする必要があるフィールド名には、content、locations、keyphrases、sentiment、merged_content、text、layoutText、imageTags、imageCaption などがあります。
[次へ: インデクサーの作成] を選択します。
[インデクサー名] を coffee-indexer に変更します。
[スケジュール] は [1 回] に設定されているままにします。
[詳細設定] オプションを展開します。エンコードキーを使用するとインデックスの効率が向上するため、[Base-64 エンコードキー] オプションが選択されていることを確認します。
[送信] を選択して、データソース、スキルセット、インデックス、およびインデクサーを作成します。インデクサーは自動的に実行され、インデックス作成パイプラインが実行されます。これにより、次のことが行われます。
- データソースからドキュメントメタデータフィールドとコンテンツを抽出します。
- コグニティブスキルのスキルセットを実行して、追加のエンリッチされたフィールドを生成します。
- 抽出されたフィールドをインデックスにマップする。
Azure AI 検索リソースページに戻ります。左側のペインの [検索管理] で、[インデクサー] を選択します。新しく作成した coffee-indexer を選択します。しばらく待ち、 [状態] に成功が示されるまで [&orarr; 最新の情報に更新] を選択します。
インデクサー名を選択すると、詳細が表示されます。

インデックスのクエリを実行する

Search エクスプローラーを使ってクエリを記述し、テストします。 Search エクスプローラーは Azure portal に組み込まれているツールであり、検索インデックスの品質を簡単に確認することができます。 Search エクスプローラーを使用してクエリを記述し、結果を JSON で確認できます。

Search サービスの [概要] ページで、画面の上部にある [Search エクスプローラー] を選択します。
選択されたインデックスがどのように、作成した coffee-index になるかに注目してください。選択したインデックスの下で、”ビュー” を JSON ビューに変更します。**

JSON クエリエディター フィールドに次の内容をコピーして貼り付けます。

{
    "search": "*",
    "count": true
}

[Search] を選択します。検索クエリでは、@odata.count フィールド内のすべてのドキュメントの数を含む、検索インデックス内のすべてのドキュメントが返されます。 Search インデックスでは、検索結果を含む JSON ドキュメントが返されるはずです。
次は場所でフィルター処理してみましょう。 JSON クエリエディター フィールドに次の内容をコピーして貼り付けます。
```
{
 "search": "locations:'Chicago'",
 "count": true
}
```
[Search] を選択します。クエリではインデックス内のすべてのドキュメントが検索され、シカゴの場所を含むレビューがフィルター処理されます。 @odata.count フィールドに 3 が表示されます。
次はセンチメントでフィルター処理してみましょう。 JSON クエリエディター フィールドに次の内容をコピーして貼り付けます。
```
{
 "search": "sentiment:'negative'",
 "count": true
}
```
[Search] を選択します。クエリではインデックス内のすべてのドキュメントが検索され、否定的なセンチメントのレビューがフィルター処理されます。 @odata.count フィールドに 1 が表示されます。

注結果が @search.score によってどのように並べ替えられているかをご確認ください。これは、結果が特定のクエリとどの程度一致しているかを示すために、検索エンジンによって割り当てられたスコアです。
解決したい問題の 1 つは、特定のレビューがある可能性がある理由です。否定的なレビューに関連付けられているキーフレーズを見てみましょう。レビューの原因は何だと思いますか?

ナレッジストアを確認する

ナレッジストアの機能の動作を見てみましょう。 ‘‘データのインポートウィザード’’ を実行したときに、ナレッジストアも作成しました。ナレッジストア内には、AI スキルによって抽出されたエンリッチされたデータが、プロジェクションとテーブルの形式で保持されているのがわかります。

Azure portal で、Azure ストレージアカウントに戻ります。
左側のメニューウィンドウで、[コンテナー] を選択します。 knowledge-store コンテナーを選択します。
フォルダーの一覧が表示されます。レビュードキュメントごとにすべてのメタデータに対して 1 つのフォルダーがあります。 任意のフォルダーを選択します。フォルダー内で、objectprojection.json ファイルをクリックします。
[編集] を選択して、Azure データストアのドキュメントの 1 つに対して生成された JSON を表示します。
画面の左上にあるストレージ BLOB 階層リンクを選択して、ストレージアカウントの [コンテナー] に戻ります。**
[コンテナー] で coffee-skillset-image-projection を選択します。** 任意の項目を選択します。
任意の .jpg ファイルを選択します。 [編集] を選択して、ドキュメントに格納されている画像を表示します。ドキュメントのすべての画像が、この方法でどのように格納されているかに注目してください。
画面の左上にあるストレージ BLOB 階層リンクを選択して、ストレージアカウントの [コンテナー] に戻ります。**
左側のパネルで [ストレージブラウザー] を選択し、 [テーブル] を選択します。インデックス内の各エンティティにテーブルがあります。テーブル coffeeSkillsetKeyPhrases を選択します。

ナレッジストアでレビューのコンテンツから取り込めたキーフレーズを確認します。フィールドの多くはキーなので、リレーショナルデータベースのようなテーブルをリンクできます。最後のフィールドには、スキルセットによって抽出されたキーフレーズが表示されます。