The Deep Research models are specially optimized for searching and browsing through data, and conducting analysis on it. For searching/browsing, the models ...

Deep research is OpenAI's next agent that can do work for you independently—you give it a prompt, and ChatGPT will find, analyze, and synthesize hundreds of ...

What is deep research? Deep research is a specialized AI capability designed to perform in-depth, multi-step research using data on the public web.

Deep research is a new agentic capability that conducts multi-step research on the internet for complex tasks. The deep research model is powered by an early ...

This cookbook demonstrates how to build Agentic research workflows using the OpenAI Deep Research API and the OpenAI Agents SDK. It is a continuation of a ...

Connectors and Actions (together “Connectors”) allow OpenAI services (“Services”) such as ChatGPT to retrieve information from or send instructions to an API ( ...

Learn how your organization can manage connector usage with admin settings, help ensure secure data flows, and meet compliance needs.

Learn how your data is accessed and used when you connect Google services to ChatGPT.

Hi all,. I enabled the Internal Knowledge → Google Drive connector in my Team workspace 14 days ago and it still hasn't flipped over to usable. What I see.

#### Github Connector not showing private repos? - Bugs - OpenAI ... このコンテキストは、OpenAI Developer Communityにおける「Github Connector not showing private repos?」というバグ報告に関するものです。しかし、提供されたコンテキストには「HTML content omitted because you are logged in or using a modern mobile device.」と表示されており、記事の主要なコンテンツが省略されているため、スクレイピングやAIによるアクセスでは要約すべき十分な情報を取得することができませんでした。 そのため、この問題の詳細や、Githubコネクターがプライベートリポジトリを表示しないことに関する議論、あるいはOpenAIのDeepResearchにおけるコネクターの仕組みや評判に関する情報については、ウェブブラウザを操作して直接このページを閲覧していただく必要があります。

#### 回答 OpenAIのDeep Researchは、公開されているウェブデータを使用して、深い多段階のリサーチを実行するために設計された専門的なAI機能です[2](https://help....

This project is an example implementation of a ChatGPT Deep Research Connector, demonstrates how custom data sources, like internal sales lists or financial ...

Deep research can use connectors to read, reason over, and cite internal sources, alongside the web, to produce fully cited reports. Great use‑case examples: “ ...

You can also enter this connection flow by going to ChatGPT Settings, selecting Connected apps, navigating to Connectors and selecting Connect next to GitHub.

ChatGPT's deep research integration with GitHub can run code reviews. This demo walks through how ChatGPT analyzes pull requests, identifies potential ...

Learn to seamlessly integrate OpenAI with GitHub. Enhance your workflow by automating tasks and improving code with AI-driven solutions.

OpenAIのDeepResearchにおけるGitHub連携に関する包括的な要約を以下に提供します。 #### OpenAI Deep ResearchとGitHub連携の概要 OpenAIは、ChatGPTのDeep ResearchツールにGitHub連携機能を導入したことを発表しました。この機能により、ユーザーは自身のGitHubリポジトリをChatGPTに直接リンクできるようになります。Deep Researchはもともと、複数の情報源にわたる包括的な調査を実施し、詳細なレポートを作成するためのChatGPTの機能として提供されており、昨年発表されて以来、現在ではすべてのChatGPTプランで利用可能です。今回のGitHub連携は、このDeep Research機能を拡張し、特にコードベースに対する深い洞察を提供することを目的としています。 #### GitHub連携の仕組みと使い方 このGitHub連携の主な機能は、「Deep Researchエージェント」がユーザーのクエリに基づいてGitHubリポジトリから関連情報を取得し、レポートにまとめることです。具体的には、このエージェントは接続されたリポジトリのソースコードやプルリクエスト（PRs）を読み込み、検索し、それらの情報から引用付きの詳細なレポートを作成します。これにより、開発者は自身のコードベースについて深いリサーチを行うことが可能になります。利用を開始するには、Deep Research機能内で「GitHub」を選択するだけで簡単に行えます。 Deep ResearchエージェントがGitHubリポジトリを読み込み、検索する様子を示唆する画像が提示されています。  #### 機能の位置づけと提供状況 OpenAIのDeep Research機能は、ChatGPTの包括的なリサーチ能力の中核をなすものであり、GitHub連携はその機能を特に開発者やエンジニア向けに強化するものです。この機能は昨年発表されて以来、ChatGPTのすべてのプランで利用可能となっており、幅広いユーザーがアクセスできる状態です。 #### 執筆者について 本情報の執筆者であるSupreeth Koundinyaは、人工知能の世界に強い好奇心を持つエンジニアリングの卒業生であり、AIがどのように問題解決に貢献し、人類の未来を形作っているかについての記事を執筆しています。

「Network and access configuration for Azure OpenAI On Your Data」に関する包括的な要約を以下に提供します。この情報は、OpenAIモデルを自社データと連携させる際のネットワークとアクセス設定、特にデータ取り込みの仕組みやセキュリティについて詳細に解説しています。 #### Azure OpenAI On Your Data のネットワークとアクセス設定の概要 この文書では、「Azure OpenAI On Your Data」サービスを使用する際に、Microsoft Entra IDのロールベースアクセス制御、仮想ネットワーク、およびプライベートエンドポイントを用いてネットワークとアクセスを構成する方法について説明しています。2024年6月現在、Azure AI SearchへのMicrosoft管理プライベートエンドポイントの申請フォームは不要となっており、2025年7月には既存のマネージドプライベートエンドポイントが削除される予定です。 #### データ取り込みアーキテクチャ Azure OpenAI On Your Dataを介してAzure blobストレージ、ローカルファイル、またはURLからデータをAzure AI Searchに取り込む際のプロセスは以下の通りです。 * **ファイルアップロード**: ステップ1と2はファイルアップロードにのみ使用されます。ウェブページがダウンロードされ、blobストレージにアップロードされた後、ステップ3以降は共通のプロセスです。 * **Azure AI Searchとの連携**: Azure AI Searchリソース内で、事前構築済みスキルと[統合されたベクトル化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/vector-search-integrated-vectorization)を使用して、インデクサー、インデックス、データソースが作成されます。Azure AI Searchは、ドキュメントの抽出、チャンク化、およびチャンク化されたドキュメントのベクトル化を処理します。 * **マネージドID**: サービス呼び出しで使用されるマネージドIDは、システム割り当てマネージドIDのみがサポートされており、ユーザー割り当てマネージドIDはサポートされていません。 #### 推論アーキテクチャ Azure OpenAIモデルにデータを使用してAPI呼び出しを送信してチャットする際、サービスは推論中にインデックスフィールドを取得し、フィールドマッピングを実行する必要があります。このため、サービスは推論中であっても、Azure OpenAI IDが検索サービスに対して`Search Service Contributor`ロールを持つことを要求します。推論リクエストに埋め込み依存関係が提供される場合、Azure OpenAIは書き換えられたクエリをベクトル化し、クエリとベクトルは両方ともベクトル検索のためにAzure AI Searchに送信されます。 #### ドキュメントレベルのアクセス制御 Azure OpenAI On Your Dataは、Azure AI Searchの[セキュリティフィルター](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search-with-aad)を使用し、異なるユーザーに対して応答で使用できるドキュメントを制限できます。この機能を有効にすると、Azure AI SearchはユーザーのMicrosoft Entraグループメンバーシップに基づいて検索結果をトリミングします。 ドキュメントレベルのアクセスを有効にするには、以下の手順が必要です。 1. アプリケーションの登録とユーザーおよびグループの作成は、[Azure AI Searchのドキュメント](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search-with-aad)に従います。 2. 許可されたグループとともにドキュメントをインデックス化します。[セキュリティフィールド](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search#create-security-field)は、`{"name": "group_ids", "type": "Collection(Edm.String)", "filterable": true }`のスキーマを持つ必要があります。 3. [Azure AI Foundryポータル](https://ai.azure.com/portal)でデータソースを追加し、[インデックスフィールドマッピング](https://learn.microsoft.com/concepts/use-your-data#index-field-mapping)セクションで「permitted groups」フィールドをマッピングします。 4. APIを使用する場合、各APIリクエストで`filter`パラメーターを渡します。APIキーの安全な使用には[Azure Key Vault](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/apps-api-keys-secrets)の利用が推奨されます。 #### リソース構成 最適でセキュアな利用のためには、以下のリソース構成が必要です。 * **リソースグループの作成**: 仮想ネットワーク、Azure OpenAI、Azure AI Search、ストレージアカウント、プライベートエンドポイント、ネットワークインターフェース、仮想ネットワークゲートウェイ、Webアプリ、プライベートDNSゾーンなど、関連するすべてのリソースを整理するためにリソースグループを作成します。 * **仮想ネットワークの作成**: 3つのサブネット（仮想ネットワークゲートウェイ用、プライベートエンドポイント用、Webアプリのアウトバウンド仮想ネットワーク統合用）を持つ仮想ネットワークを構成します。 * **Azure OpenAIの構成**: * カスタムサブドメインの有効化（Microsoft Entra IDベースの認証とプライベートDNSゾーンに必要）。 * マネージドIDの有効化（システム割り当てマネージドIDを推奨）。 * [信頼済みサービスの有効化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/cognitive-services-virtual-networks?tabs=portal#grant-access-to-trusted-azure-services-for-azure-openai)（Azure AI SearchからAzure OpenAIの埋め込みモデルを呼び出すため）。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/cognitive-services-virtual-networks?tabs=portal#use-private-endpoints)の作成。 * **Azure AI Searchの構成**: * 基本またはそれ以上の価格帯を使用。 * マネージドIDの有効化。 * ロールベースのアクセス制御の有効化。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/service-create-private-endpoint)の作成。 * 信頼済みサービスの有効化。 * [共有プライベートリンクの作成](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-indexer-howto-access-private)（S2価格帯の検索リソースの場合のみ）。 * **ストレージアカウントの構成**: * [信頼済みサービスの有効化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-network-security?tabs=azure-portal#trusted-access-based-on-a-managed-identity)。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-private-endpoints)の作成。 #### ロールの割り当て 各サービスが相互に承認し合うために、以下のロール割り当てが必要です。 | ロール | 割り当て先 | リソース | 説明 | | :------------------------------- | :----------------- | :------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `Search Index Data Reader` | Azure OpenAI | Azure AI Search | 推論サービスがインデックスからデータをクエリします。 | | `Search Service Contributor` | Azure OpenAI | Azure AI Search | 推論サービスが自動フィールドマッピングのためにインデックススキーマをクエリします。データ取り込みサービスがインデックス、データソース、スキルセット、インデクサーを作成し、インデクサーの状態をクエリします。 | | `Storage Blob Data Contributor` | Azure OpenAI | Storage Account | 入力コンテナから読み込み、前処理結果を出力コンテナに書き込みます。 | | `Cognitive Services OpenAI Contributor` | Azure AI Search | Azure OpenAI | Azure AI SearchリソースがAzure OpenAI埋め込みエンドポイントにアクセスできるようにします。 | | `Storage Blob Data Reader` | Azure AI Search | Storage Account | ドキュメントBlobとチャンクBlobを読み込みます。 | | `Reader` | Azure AI Foundry Project | Azure Storage Private Endpoints (Blob & File) | Azure AI Foundry Project内のBlobストレージで作成された検索インデックスを読み込みます。 | | `Cognitive Services OpenAI User` | Web app | Azure OpenAI | 推論。 | また、開発者がこれらのリソースを使用してアプリケーションを構築できるように、管理者権限を持つユーザーは`Cognitive Services OpenAI Contributor`ロールをAzure OpenAIリソースに割り当てる必要があります。 #### ゲートウェイとクライアントの構成 オンプレミスのクライアントマシンからAzure OpenAIにアクセスするには、Azure VPN GatewayとAzure VPN Clientを構成する方法があります。[Azure VPN Gatewayの作成](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/vpn-gateway/tutorial-create-gateway-portal#VNetGateway)と[ポイント対サイト構成の追加](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/vpn-gateway/openvpn-azure-ad-tenant#enable-authentication)が必要です。また、ローカルマシンの`hosts`ファイルを構成し、リソースのホスト名を仮想ネットワーク内のプライベートIPに解決させる必要があります。 #### Azure AI FoundryポータルとAPIの使用 適切に設定されていれば、オンプレミスのクライアントマシンから[Azure AI Foundryポータル](https://ai.azure.com/?cid=learnDocs)の全ての機能（取り込みと推論の両方）を使用できるようになります。Webアプリはプライベートエンドポイント経由でAzure OpenAIリソースと通信し、プライベートDNSゾーンの設定が必要です。 APIを利用する場合、`Cognitive Services OpenAI Contributor`ロールが付与された認証情報で`az login`を実行後、[取り込みAPI](https://learn.microsoft.com/en-us/rest/api/azureopenai/ingestion-jobs?context=/azure/ai-foundry/openai/context/context)と[推論API](https://learn.microsoft.com/references/on-your-data)を呼び出すことができます。 #### Microsoft Defender for Cloud との連携 [Microsoft Defender for Cloud](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/defender-for-cloud/defender-for-cloud-introduction)（プレビュー）をAzureリソースと統合することで、AIワークロードの脅威保護が強化され、セキュリティアラートやセキュリティ体制の強化に関する推奨事項が提供されます。 この情報は、ユーザーが求める「DeepResearch（Azure OpenAI On Your Data）」におけるコネクターを連携した社内フォルダや、一般的なデータ（Githubデータなど）の詳細なリサーチの「仕組み」と「使い方」に関する具体的な技術的側面を網羅しています。評判については直接言及されていませんが、これだけ詳細なセキュリティとアクセス制御の仕組みが提供されていることから、企業での利用を前提とした堅牢で信頼性の高いシステムであることが示唆されます。

Run faster code reviews with deep research for GitHub - YouTube OpenAI 1.63M subscribers Run faster ...

https://www.google.com/search?q=OpenAI%20DeepResearch%20GitHub%20connector%20usage%20examples&udm=14...

OpenAI DeepResearch GitHub connector usage examples - Search Skip to content All Search Videos Image...

Use deep research with Github - Video | OpenAI Academy OpenAI Academy Search +00:00 GMT SIGN IN Home...

OpenAI_DeepResearch/streamlit_app.py at main · gmelli/OpenAI_DeepResearch · GitHub Skip to content N...

OpenAI_DeepResearch/openai_research_interface.py at main · gmelli/OpenAI_DeepResearch · GitHub Skip ...

#!/usr/bin/env python3 """ Unified Research Interface Provides a single interface to use either Mult...

GitHub - gmelli/OpenAI_DeepResearch: OpenAI Deep Research Implementation with Agents SDK and Deep Re...

OpenAI_DeepResearch/streamlit_simple.py at main · gmelli/OpenAI_DeepResearch · GitHub Skip to conten...

<step>1</step> <url>about:blank</url> <title>Starting agent 837a...</title> <thoughts><thinking>The...

OpenAIのDeepResearchにおけるGitHub連携、社内フォルダ連携、リサーチの使い方、評判、仕組みについて、調査結果に基づき回答いたします。 #### 回答 OpenAIのDeepR...

OpenAIのDeepResearchにおけるGitHubコネクターに関する詳細な使い方、仕組み、そして評判について、以下の調査結果をまとめました。 #### OpenAI DeepResearch...

OpenAI automatically parses and chunks your documents, creates and stores the embeddings, and use both vector and keyword search to retrieve relevant content ...

はい、承知いたしました。「Leveraging Azure OpenAI and Cognitive Search for Enterprise AI ...」というタイトルのコンテキストを分析し、ユーザーのご要望に合わせて要約を提供します。 #### Azure OpenAIとCognitive Searchを活用したエンタープライズAIアプリケーションの概要 本記事は、Azure OpenAIとAzure AI Searchを統合し、ChatGPTを既存の企業データと連携させることで、.NET（またはその他のフロントエンド）アプリケーションにおいて高度な自然言語処理（NLP）を活用する方法について解説しています。これにより、組織は効率的な企業知識管理システムや顧客サポートシステムを開発できます。 #### 主要なユースケース ChatGPTベースのチャットボットを企業データに適用するユースケースとして、以下の2点が挙げられます。 * **企業知識管理**: 企業はAIを活用した知識ベースを構築し、大量の文書リポジトリから情報を迅速に要約・取得できます。これにより、従業員が必要な情報を簡単に見つけられるようになります。 * **顧客サポート**: AI駆動型のチャットボットが顧客の問い合わせに対応し、問題を解決し、詳細な製品情報を提供することで、人間の担当者の業務負担を大幅に軽減します。 #### 技術設計とアーキテクチャ  AzureベースのAIチャットボットシステムのアーキテクチャは、ユーザー、API管理、Azure Cognitive Search、OpenAI、および様々なデータストア間の相互作用を示しています。主要なフローは以下の通りです。 1. **知識ベースのインデックス作成**: Azure Cognitive SearchがSharePointやSQL、MySQLなどの様々なデータソースから知識ベースをインデックス化します。 2. **ユーザーインタラクション**: ユーザーがAzureチャットWebアプリにログインし、プロンプトを送信します。 3. **トークン検証と転送**: API ManagementがAzure Active Directory (AAD) を使用してアクセストークンを検証し、プロンプトをバックエンドAPIに転送します。 4. **応答生成**: * APIはまずAzure Redis Cacheで既存の応答を確認し、あればそれを返します。 * キャッシュにない場合、Azure Cognitive Searchで知識やインデックス化されたデータをクエリします。 * 取得されたデータとユーザーのプロンプトに基づいて、OpenAIが応答を生成します。 5. **応答配信**: 最終的な応答がAzureチャットWebアプリに送り返されます。 6. **監視**: Azure Monitorがシステムのパフォーマンスとアクティビティを追跡・ログに記録します。 詳細な実装情報については、[こちら](https://azureintegrations.com/2024/09/08/building-intelligent-apps-with-retrieval-augmented-generation-rag-on-azure/)で確認できます。 #### 主要コンポーネントの詳細 このソリューションを支える主要なAzureサービスとそれらの機能は以下の通りです。 * **Azure Cognitive Search**: ChatGPTのような機能を実現するための最初のステップは、知識ベースのインデックス作成です。Azure Cognitive Searchは、SharePointライブラリ、SQLデータベース、Azure Data Lake、Azure Storageアカウントなど、様々なデータソースに保存された文書をインデックス化するのに適しています。これにより、社内フォルダやその他の多様なデータソースからの文書をインデックス化し、強化することが可能です。インデックスは、データ変更に基づいて自動的に更新されるように設定できます。 * **Azure OpenAI**: ユーザーのクエリに基づいて応答を生成するChatGPTモデルを提供します。Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンをサポートしており、知識ベースから関連情報を取得し、それをコンテキストとして応答の精度を高めます。バックエンドはSemantic Kernelを使用してプロンプトを作成し実行します。 * **Azure Redis Cache**: 頻繁に尋ねられるクエリや類似のクエリに対する応答を保存し、迅速に取得するために使用されます。これにより、応答の遅延が減少し、コスト削減にも貢献します。 * **API Management**: Azure Chat Web AppからのすべてのAPIリクエストのゲートウェイとして機能し、トークン検証、セキュアなアクセス、バックエンドAPIへのルーティング、レート制限などを管理します。 * **Function App (API)**: 様々なサービス間の相互作用をオーケストレーションします。キャッシュの確認、Azure Cognitive Searchへのクエリ送信、Azure OpenAI Serviceへのデータ送信、そして応答のキャッシュと返却を行います。 * **Azure Monitor**: アプリケーションの健全性とパフォーマンスを監視し、信頼性を確保し、問題に迅速に対応します。 上記のソリューションのサンプルコードは[こちら](https://azureintegrations.com/2024/09/08/building-intelligent-apps-with-retrieval-augmented-generation-rag-on-azure/)で確認できます。  #### セキュリティ対策 AIアプリケーションのアーキテクチャでは、データセキュリティが最優先事項です。 * **認証**: チャットアプリにはAzure AD認証が実装され、ユーザーのIDとアクセスが安全に管理されます。 * **マネージドID**: Azureリソース認証にマネージドIDが使用され、ハードコードされた資格情報が不要になり、資格情報が露出するリスクが最小限に抑えられます。 * **ネットワークセキュリティ**: すべてのリソースはVirtual Network (VNET) 内に配置され、Private Endpointsを利用してネットワークトラフィックを保護し、不正なアクセスを防ぎます。Azure API Management (APIM) V2もセキュリティを強化し、承認されたリクエストのみがAPIエンドポイントに到達するようにします。  この多層的なセキュリティアプローチにより、あらゆる段階でデータが保護されます。Azure OpenAIランディングゾーンの参照アーキテクチャは[こちら](https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/landing-zones/azure-openai/)で確認できます。 #### コストへの影響 このアーキテクチャでアプリケーションをデプロイする場合、以下のサービスに関連するコストが発生します。 * **Azure OpenAI Service**: 処理されるトークン数に基づいて課金されます。 * **Azure Cognitive Search**: ストレージ容量とクエリ量によって料金が異なります。 * **Azure Storage Account**: 保存されるデータ量によってコストが決まります。 * **Azure Redis Cache**: キャッシュのサイズと操作数によって料金が決まります。 #### まとめ Azureサービスを利用してインテリジェントなアプリケーションを構築することで、AIの可能性を最大限に引き出し、強力で安全かつスケーラブルなソリューションを創出できます。アーキテクチャ、サポートされるデータソース、制限、コスト、セキュリティの考慮事項を理解することで、ビジネスニーズを満たし、ユーザー体験を向上させるアプリケーションを設計・デプロイできます。

The competitive landscape for enterprise AI search is heating up as Perplexity, OpenAI, and others set their sights on Glean, a fast-growing leader in the ...

Azure OpenAI On Your Data enables you to run advanced AI models such as GPT-35-Turbo and GPT-4 on your own enterprise data without needing to train or fine- ...

Synced connectors enable you to find answers faster, reduce context-switching between tools, and make more informed decisions.

OpenAI recently announced connectors that allow ChatGPT to access and act on enterprise data through third-party applications.

Integrating a search functionality with Azure OpenAI models to mimic how ChatGPT Browsing works involves building a Retrieval-Augmented Generation (RAG) ...

Remote MCP servers can be used to connect models over the Internet to new data sources and capabilities. In this guide, we'll cover how to build a remote MCP ...

We do not train our models on your business data by default · You own your inputs and outputs (where allowed by law) · You control how long your data is retained ...

OpenAI DeepResearchにおけるコネクターを連携した社内フォルダやGithubなどの詳細なリサーチの使い方や仕組みについて、ご提供いただいたコンテキストを基に「Using Elasticsearch as a vector database for Azure OpenAI On Your ...」の要約を以下に提供します。このコンテキストは、ElasticsearchとAzure OpenAI Serviceの「On Your Data」機能を連携させる方法に焦点を当てており、ユーザーのプライベートデータ（社内フォルダやGithubデータに相当するケース）をLLMで活用する具体的な仕組みと利用方法を示しています。 #### はじめに：ElasticsearchとAzure OpenAI Service「On Your Data」の連携 Elasticsearchは、業界をリードする生成AIツールやプロバイダーとネイティブな統合機能を提供しています。本記事では、Elasticsearchをベクトルデータベースとして活用し、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceの「On Your Data」機能と連携させることで、独自のデータに基づいた最先端の会話体験を構築する方法を詳しく解説しています。これは、GPT-4のような強力なAIモデルとRAG（Retrieval Augmented Generation）モデルを活用し、LLM（大規模言語モデル）の応答をユーザーのプライベートデータで「グラウンディング（基礎づける）」することで、会話の正確性と情報量を確保するものです。 Elastic Cloudの無料トライアル [https://cloud.elastic.co/registration?onboarding_token=search&cta=cloudregistration&tech=trial&plcmt=cross%20module&pg=search-labs](https://cloud.elastic.co/registration?onboarding_token=search&cta=cloudregistration&tech=trial&plcmt=cross%20module&pg=search-labs) やローカルマシンでの試用 [https://github.com/elastic/start-local](https://github.com/elastic/start-local) が可能です。 #### Azure OpenAI Service「On Your Data」の概要 Microsoftは最近、ElasticsearchをAzure OpenAI Serviceの「On Your Data」機能に直接統合しました [https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-azure-ai-services-blog/azure-openai-service-expands-quot-on-your-data-quot-with/ba-p/4097023](https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-azure-ai-services-blog/azure-openai-service-expands-quot-on-your-data-quot-with/ba-p/4097023)。この機能により、組織はGPT-4などの強力なAIモデルとRAGモデル [https://www.elastic.co/search-labs/blog/retrieval-augmented-generation-rag](https://www.elastic.co/search-labs/blog/retrieval-augmented-generation-rag) を利用して、最先端の会話体験を構築できます。これにより、LLMを独自のプライベートデータに基づかせ、会話が情報に基づき正確であることを保証できます。 #### 連携の全体像とElasticsearch Connectorの役割 本記事では、Elasticsearchクラスターの立ち上げ、Elasticsearch Connectorを使用したデータ取り込み、そして新しいAzure OpenAI Serviceの「On Your Data」統合を利用してそのデータとチャットするプロセスが詳細に示されています。特に、最近追加されたConnectors API [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/connector-apis.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/connector-apis.html) とCLIを活用することで、開発環境とKibanaを行き来することなく、Elasticsearchと完全にプログラム的にやり取りできる点が強調されています。  #### データ準備とElasticsearchのセットアップ この連携の例では、OpenLibraryデータセット [https://openlibrary.org](https://openlibrary.org) を使用しています。データを取り込む前に、OpenLibraryのデータダンプ [https://openlibrary.org/developers/dumps](https://openlibrary.org/developers/dumps) をダウンロードし、PostgreSQLにインポートします [https://github.com/LibrariesHacked/openlibrary-search](https://github.com/LibrariesHacked/openlibrary-search)。PostgreSQLにデータをステージングする利点は、ElasticsearchがPostgreSQLからのデータ取り込みをコネクターを介して標準でサポートしており、スループットが最適化され、堅牢性が備わっているため、カスタムスクリプトを作成する手間が省けることです。また、カスタムSQLクエリを使用して、必要なデータのみを抽出し、正規化されたデータを単一のドキュメントとして表現できる柔軟性があります。 ElasticsearchクラスターはElastic Cloudで作成され、インフラ管理の心配がありません。数百万のドキュメントにわたる埋め込み生成とクエリのテキスト拡張を考慮し、機械学習インスタンスの最小サイズは4GBに設定されています。   APIキーが作成され、セキュリティ設定が行われた後、インデックスが作成され、タイトルと説明フィールドに`dense_vector`マッピングが設定されます。また、E5モデルがダウンロード・デプロイされ、データ取り込み時に埋め込みを作成するための推論パイプラインが設定されます。 #### Elasticsearch Connectorによるデータ取り込み クラスターの準備が整ったら、Elasticsearch PostgreSQLコネクター [https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/postgresql-connector-client-tutorial.html](https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/postgresql-connector-client-tutorial.html) を使用してデータを取り込みます。GitHubリポジトリをクローンし、依存関係をインストールした後、コネクターCLIを使用してElasticsearchインスタンスにログインし、PostgreSQL接続情報を入力してコネクターを作成します。 大量の正規化されたデータに対応するため、カスタムSQLステートメントを用いて高度な同期ルール [https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/sync-rules.html#sync-rules-advanced](https://www.elastic.co/guide/en/enterprise-search/current/sync-rules.html#sync-rules-advanced) が設定されます。このSQLステートメントは、リレーショナルデータから単一のドキュメントを作成するのに役立ちます。また、コネクターは以前作成した推論パイプラインに接続され、ドキュメント取り込み時に自動的に埋め込みが生成されるようになります。APIを介して同期が開始され、コネクターが実行されます。 #### Azure OpenAI Service「On Your Data」との接続手順 Elasticsearchにデータが取り込まれたら、Azure OpenAI Serviceの「On Your Data」を使用してインデックスとチャットします。手順はAzure AI Studioのウェブインターフェース [https://oai.azure.com/portal/](https://oai.azure.com/portal/) で行われます。 1. 「Chat」プレイグラウンドを開き、「Add your data」タブを選択し、「Add your data source」ボタンをクリックします。  2. データソースとしてElasticsearchを選択し、ElasticsearchエンドポイントURLとAPIキーを入力して接続を確認します。`books-index`を選択し、「Use custom field mapping」をチェックして「Next」をクリックします。   3. 検索タイプで「Vector」を選択し、埋め込みモデルとして「Elasticsearch - .multilingual-e5-small_linux-x86_64」を選択し、「Next」をクリックします。  4. 「Content data」ドロップダウンから関連するコンテンツを含むすべてのフィールド（例: `author_name`や`description`）を選択します。「title」と「Vector Fields」はデフォルトのままにし、「Next」をクリックします。  5. データソース設定を確認し、「Save and close」ボタンをクリックすれば、データとのチャットが可能になります。  #### データ活用とセマンティック検索の利点 データとのチャットが可能になると、セマンティック検索 [https://www.elastic.co/search-labs/blog/introduction-to-vector-search](https://www.elastic.co/search-labs/blog/introduction-to-vector-search) の真価が発揮されます。最初の質問に続き、チャット履歴のセマンティックな意味と文脈を利用して、自然言語でデータに対する追随質問が可能になります。  引用元がフライアウトにインラインで表示されるため、情報源を簡単に確認できます。  #### 今後の展望 インデックスとのチャットは、Elasticsearchで可能な多くの強力な機能の一つに過ぎません。Azure OpenAI 「On Your Data」統合以外にも、Elasticsearchにデータを取り込んだ後には、以下のような様々な機能が利用できます。 * **他の埋め込みモデルの活用**: Elasticがサポートする他のサードパーティ埋め込みモデル [https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/ml-nlp-model-ref.html](https://www.elastic.co/guide/en/machine-learning/current/ml-nlp-text-emb-vector-search-example.html) をデプロイして使用できます。 * **ELSERの利用**: Elasticが学習したスパースベクトル検索モデルであるELSER [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-elser.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-elser.html) を試すことができます。 * **セマンティック検索設定**: Cohere、HuggingFace、またはOpenAIの埋め込みモデル [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-inference.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/semantic-search-inference.html) を用いたセマンティック検索を設定できます。 * **検索テンプレート**: 異なる変数で実行できる保存された検索で、Elasticsearchのクエリ構文をユーザーに公開せずに検索を実行できます [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-template.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-template.html)。 * **ハイブリッド検索**: 語彙検索（BM25）と近似最近傍（kNN）検索の力を組み合わせるアプローチです [https://www.elastic.co/search-labs/tutorials/search-tutorial/vector-search/hybrid-search](https://www.elastic.co/search-labs/tutorials/search-tutorial/vector-search/hybrid-search)。 * **中間段階のリランキング**: Learn To Rank [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/learning-to-rank.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/learning-to-rank.html) やクエリリスコア [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/filter-search-results.html#rescore](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/filter-search-results.html#rescore)、Cohereのrerank API [https://www.elastic.co/search-labs/blog/elasticsearch-cohere-rerank?ref=txt.cohere.com](https://www.elastic.co/search-labs/blog/elasticsearch-cohere-rerank?ref=txt.cohere.com) を使用できます。 すべての検索ユースケースがセマンティック検索に適合するわけではありません。語彙検索（BM25）がより適している場合でも、Elasticsearchには最も関連性の高い検索結果を得るための機能が多数あります。 * **シノニム**: 類似する単語を見つけたり、一般的なスペルミスを修正したり、ドメイン固有の言語をよりユーザーフレンドリーにしたりするのに役立ちます [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/synonyms-apis.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/synonyms-apis.html)。 * **クエリルール**: 特定の基準に一致するクエリの検索結果をカスタマイズできます [https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-using-query-rules.html](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-using-query-rules.html)。これにより、例えば、定義された基準に一致するプロモートされたドキュメントを結果リストのトップに返すなど、結果をより細かく制御できます。

I'm currently developing an AI assistant using software built on the OpenAI API, and I want it to include its own knowledge base.

What's the best way to use my own knowledge base with the realtime API? Would it be through function calling? RAG? How would it work? Thanks!

コンテキストを分析し、「Building Your Own DevSecOps Knowledge Base with OpenAI, LangChain ...」に関する要約を提供します。 #### 記事のタイトルと概要 提供されたコンテキストは、「Building Your Own DevSecOps Knowledge Base with OpenAI, LangChain, and LlamaIndex」というタイトルの記事に関するメタ情報です。この記事は`betterprogramming.pub`で公開されており、OpenAI、LangChain、LlamaIndexといった技術を使用してDevSecOpsのためのナレッジベースを構築するというテーマを扱っていると推測されます。 #### コンテキストの出所 この情報は、Redditのプログラミングコミュニティ（r/programming）のスレッドで共有されている記事のリンクと、その周辺のRedditのナビゲーションやカテゴリ情報から構成されています。コンテキストには、記事の本文そのものではなく、Reddit上でその記事が紹介されている状況に関する情報が含まれています。 #### ユーザーの質問との関連性 ユーザーからの質問は「OpenAIのDeepResearchにおけるコネクターを連携した社内フォルダやGithubなどの詳細なリサーチの使い方や評判や仕組み」に関するものでした。しかし、今回のコンテキストは「DevSecOpsのナレッジベース構築」という、やや異なるテーマのものです。 このコンテキストには、「OpenAI DeepResearch」やその「コネクター」に関する具体的な機能、使い方、評判、仕組みについての詳細な情報は含まれていません。したがって、ユーザーが求めているDeepResearchのコネクター機能に関する詳細な回答を、このコンテキストから直接的に提供することはできません。

#### コンテキストの概要 ご提供いただいたコンテキスト「MCP server support limited to deep research only - why is that ...」は、OpenAI Developer Communityにおける「MCPサーバーのサポートがディープリサーチのみに限定されているのはなぜか？」という議論の断片のようです。しかしながら、この情報塊の大部分は「HTML content omitted because you are logged in or using a modern mobile device.」と表示されており、肝心の内容が省略されています。 #### 情報の現状と利用可能性 現在のコンテキストでは、質問のタイトルと、それがOpenAI Developer Communityの「Coding with ChatGPT」セクションで言及されていること、そしてキーワードとして「mcp」が含まれていることのみが確認できます。具体的な議論の内容や、なぜMCPサーバーのサポートがディープリサーチに限定されているのか、といった詳細な情報が全く提供されていません。 #### 詳細情報取得のための推奨事項 この情報が非常に断片的であり、要約すべき十分な情報が含まれていません。また、HTMLコンテンツが省略されている旨の表示があるため、スクレイピングやAIによるアクセスで詳細な情報が取得できない可能性があります。この「MCP server support limited to deep research only - why is that ...」に関する詳細な内容を把握するためには、直接ブラウザを操作して該当のウェブページにアクセスし、ログインするなどして閲覧していただく必要があります。

Connectors and Actions (together “Connectors”) allow OpenAI services (“Services”) such as ChatGPT to retrieve information from or send instructions to an API ( ...

Learn how your organization can manage connector usage with admin settings, help ensure secure data flows, and meet compliance needs.

Learn how your data is accessed and used when you connect Google services to ChatGPT.

Hi all,. I enabled the Internal Knowledge → Google Drive connector in my Team workspace 14 days ago and it still hasn't flipped over to usable. What I see.

#### Github Connector not showing private repos? - Bugs - OpenAI ... このコンテキストは、OpenAI Developer Communityにおける「Github Connector not showing private repos?」というバグ報告に関するものです。しかし、提供されたコンテキストには「HTML content omitted because you are logged in or using a modern mobile device.」と表示されており、記事の主要なコンテンツが省略されているため、スクレイピングやAIによるアクセスでは要約すべき十分な情報を取得することができませんでした。 そのため、この問題の詳細や、Githubコネクターがプライベートリポジトリを表示しないことに関する議論、あるいはOpenAIのDeepResearchにおけるコネクターの仕組みや評判に関する情報については、ウェブブラウザを操作して直接このページを閲覧していただく必要があります。

I'm thinking of using a combination of the OpenAI API, a vector database tool (like Pinecone), and possibly something like n8n or LangChain. I'd love to hear ...

Learn to seamlessly integrate OpenAI with GitHub. Enhance your workflow by automating tasks and improving code with AI-driven solutions.

OpenAIのDeepResearchにおけるコネクター機能や、社内フォルダ、GitHubとの連携に関する詳細な情報は、ご提供いただいたコンテキストからは直接確認できませんでした。 しかし、ご提供いただいたコンテキストは、OpenAIの最新モデルである「o1」がGitHub CopilotとGitHub Modelsで利用可能になったという非常に重要なニュースに焦点を当てています。以下にその要約をまとめました。 #### OpenAI o1モデル、GitHub CopilotとGitHub Modelsで利用可能に 2024年12月17日、OpenAIの最新o1モデルがGitHub CopilotおよびGitHub Modelsで利用可能になりました。これにより、開発者のワークフローに高度なコーディング機能がもたらされます。  #### 背景と性能向上 OpenAIは以前、2024年9月にコーディング、科学、数学などの高度なタスクに最適化されたo1-previewおよびo1-miniモデルを発表し、これらはすぐにGitHub Copilot ChatとGitHub Modelsに導入され、開発者から好評を博しました。今回リリースされたo1モデルは、o1-previewの更新版であり、[複雑なタスクにおけるパフォーマンスが向上](https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pro/)しています。特に、[Codeforces](https://codeforces.com/)の競技プログラミングテストでは44%の性能向上を達成しています。 #### GitHub Copilot Chatでの利用 o1モデルは、Copilot Pro、Business、Enterpriseの有料サブスクリプションをお持ちのユーザーが、Visual Studio CodeおよびGitHubのCopilot Chatで「o1 (Preview)」として選択して利用できます。ただし、新たに発表された無料のCopilotティアでは利用できません。 このモデルは、コードの解説、デバッグ、リファクタリング、最新化、テストなど、多岐にわたるタスクで活用できます。o1は有料サブスクリプションに含まれ、12時間ごとに最大10メッセージの利用が可能です。Copilot BusinessまたはCopilot Enterpriseのサブスクライバーの場合、管理者が[o1モデルへのアクセスを有効化](https://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/copilot/managing-copilot/managing-github-copilot-in-your-organization/managing-policies-for-copilot-in-your-organization)する必要があります。また、o1はワークスペースやGitHubリポジトリからコンテキストを読み込むため、より関連性の高い支援が期待できます。 #### GitHub Modelsでの利用 GitHub Modelsでは、AIアプリケーションを構築するためのプレイグラウンドとAPIが提供されており、o1モデルもその一つとして利用可能です。ユーザーは[GitHub Marketplace](https://github.com/marketplace/models/catalog)で様々なAIモデルを試すことができます。[o1をプレイグラウンドで試す](https://github.com/marketplace/models/azure-openai/o1/playground)ことができ、Mistral、Cohere、Microsoft、Metaなどの他のプロバイダーのモデルと比較しながら、最適な結果を得るための実験や構築を進めることが可能です。 #### 開発者の選択肢と今後の展望 GitHubは、開発者がより良いコードを書くだけでなく、自由に構築し、革新し、コミットし、プッシュするための選択肢を提供することに注力しています。OpenAIの新しいo1モデルの導入は、GitHubが開発者に最も高度なツールを提供するというコミットメントを強化するものであり、今後さらなる進化が期待されます。 #### 関連情報 * [We need a European Sovereign Tech Fund](https://github.blog/open-source/maintainers/we-need-a-european-sovereign-tech-fund/) * [GitHub Availability Report: June 2025](https://github.blog/news-insights/company-news/github-availability-report-june-2025/) * [From pair to peer programmer: Our vision for agentic workflows in GitHub Copilot](https://github.blog/news-insights/product-news/from-pair-to-peer-programmer-our-vision-for-agentic-workflows-in-github-copilot/)

OpenAIのDeepResearchにおけるGitHub連携に関する包括的な要約を以下に提供します。 #### OpenAI Deep ResearchとGitHub連携の概要 OpenAIは、ChatGPTのDeep ResearchツールにGitHub連携機能を導入したことを発表しました。この機能により、ユーザーは自身のGitHubリポジトリをChatGPTに直接リンクできるようになります。Deep Researchはもともと、複数の情報源にわたる包括的な調査を実施し、詳細なレポートを作成するためのChatGPTの機能として提供されており、昨年発表されて以来、現在ではすべてのChatGPTプランで利用可能です。今回のGitHub連携は、このDeep Research機能を拡張し、特にコードベースに対する深い洞察を提供することを目的としています。 #### GitHub連携の仕組みと使い方 このGitHub連携の主な機能は、「Deep Researchエージェント」がユーザーのクエリに基づいてGitHubリポジトリから関連情報を取得し、レポートにまとめることです。具体的には、このエージェントは接続されたリポジトリのソースコードやプルリクエスト（PRs）を読み込み、検索し、それらの情報から引用付きの詳細なレポートを作成します。これにより、開発者は自身のコードベースについて深いリサーチを行うことが可能になります。利用を開始するには、Deep Research機能内で「GitHub」を選択するだけで簡単に行えます。 Deep ResearchエージェントがGitHubリポジトリを読み込み、検索する様子を示唆する画像が提示されています。  #### 機能の位置づけと提供状況 OpenAIのDeep Research機能は、ChatGPTの包括的なリサーチ能力の中核をなすものであり、GitHub連携はその機能を特に開発者やエンジニア向けに強化するものです。この機能は昨年発表されて以来、ChatGPTのすべてのプランで利用可能となっており、幅広いユーザーがアクセスできる状態です。 #### 執筆者について 本情報の執筆者であるSupreeth Koundinyaは、人工知能の世界に強い好奇心を持つエンジニアリングの卒業生であり、AIがどのように問題解決に貢献し、人類の未来を形作っているかについての記事を執筆しています。

「Network and access configuration for Azure OpenAI On Your Data」に関する包括的な要約を以下に提供します。この情報は、OpenAIモデルを自社データと連携させる際のネットワークとアクセス設定、特にデータ取り込みの仕組みやセキュリティについて詳細に解説しています。 #### Azure OpenAI On Your Data のネットワークとアクセス設定の概要 この文書では、「Azure OpenAI On Your Data」サービスを使用する際に、Microsoft Entra IDのロールベースアクセス制御、仮想ネットワーク、およびプライベートエンドポイントを用いてネットワークとアクセスを構成する方法について説明しています。2024年6月現在、Azure AI SearchへのMicrosoft管理プライベートエンドポイントの申請フォームは不要となっており、2025年7月には既存のマネージドプライベートエンドポイントが削除される予定です。 #### データ取り込みアーキテクチャ Azure OpenAI On Your Dataを介してAzure blobストレージ、ローカルファイル、またはURLからデータをAzure AI Searchに取り込む際のプロセスは以下の通りです。 * **ファイルアップロード**: ステップ1と2はファイルアップロードにのみ使用されます。ウェブページがダウンロードされ、blobストレージにアップロードされた後、ステップ3以降は共通のプロセスです。 * **Azure AI Searchとの連携**: Azure AI Searchリソース内で、事前構築済みスキルと[統合されたベクトル化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/vector-search-integrated-vectorization)を使用して、インデクサー、インデックス、データソースが作成されます。Azure AI Searchは、ドキュメントの抽出、チャンク化、およびチャンク化されたドキュメントのベクトル化を処理します。 * **マネージドID**: サービス呼び出しで使用されるマネージドIDは、システム割り当てマネージドIDのみがサポートされており、ユーザー割り当てマネージドIDはサポートされていません。 #### 推論アーキテクチャ Azure OpenAIモデルにデータを使用してAPI呼び出しを送信してチャットする際、サービスは推論中にインデックスフィールドを取得し、フィールドマッピングを実行する必要があります。このため、サービスは推論中であっても、Azure OpenAI IDが検索サービスに対して`Search Service Contributor`ロールを持つことを要求します。推論リクエストに埋め込み依存関係が提供される場合、Azure OpenAIは書き換えられたクエリをベクトル化し、クエリとベクトルは両方ともベクトル検索のためにAzure AI Searchに送信されます。 #### ドキュメントレベルのアクセス制御 Azure OpenAI On Your Dataは、Azure AI Searchの[セキュリティフィルター](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search-with-aad)を使用し、異なるユーザーに対して応答で使用できるドキュメントを制限できます。この機能を有効にすると、Azure AI SearchはユーザーのMicrosoft Entraグループメンバーシップに基づいて検索結果をトリミングします。 ドキュメントレベルのアクセスを有効にするには、以下の手順が必要です。 1. アプリケーションの登録とユーザーおよびグループの作成は、[Azure AI Searchのドキュメント](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search-with-aad)に従います。 2. 許可されたグループとともにドキュメントをインデックス化します。[セキュリティフィールド](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-security-trimming-for-azure-search#create-security-field)は、`{"name": "group_ids", "type": "Collection(Edm.String)", "filterable": true }`のスキーマを持つ必要があります。 3. [Azure AI Foundryポータル](https://ai.azure.com/portal)でデータソースを追加し、[インデックスフィールドマッピング](https://learn.microsoft.com/concepts/use-your-data#index-field-mapping)セクションで「permitted groups」フィールドをマッピングします。 4. APIを使用する場合、各APIリクエストで`filter`パラメーターを渡します。APIキーの安全な使用には[Azure Key Vault](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/apps-api-keys-secrets)の利用が推奨されます。 #### リソース構成 最適でセキュアな利用のためには、以下のリソース構成が必要です。 * **リソースグループの作成**: 仮想ネットワーク、Azure OpenAI、Azure AI Search、ストレージアカウント、プライベートエンドポイント、ネットワークインターフェース、仮想ネットワークゲートウェイ、Webアプリ、プライベートDNSゾーンなど、関連するすべてのリソースを整理するためにリソースグループを作成します。 * **仮想ネットワークの作成**: 3つのサブネット（仮想ネットワークゲートウェイ用、プライベートエンドポイント用、Webアプリのアウトバウンド仮想ネットワーク統合用）を持つ仮想ネットワークを構成します。 * **Azure OpenAIの構成**: * カスタムサブドメインの有効化（Microsoft Entra IDベースの認証とプライベートDNSゾーンに必要）。 * マネージドIDの有効化（システム割り当てマネージドIDを推奨）。 * [信頼済みサービスの有効化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/cognitive-services-virtual-networks?tabs=portal#grant-access-to-trusted-azure-services-for-azure-openai)（Azure AI SearchからAzure OpenAIの埋め込みモデルを呼び出すため）。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/cognitive-services-virtual-networks?tabs=portal#use-private-endpoints)の作成。 * **Azure AI Searchの構成**: * 基本またはそれ以上の価格帯を使用。 * マネージドIDの有効化。 * ロールベースのアクセス制御の有効化。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/service-create-private-endpoint)の作成。 * 信頼済みサービスの有効化。 * [共有プライベートリンクの作成](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/search-indexer-howto-access-private)（S2価格帯の検索リソースの場合のみ）。 * **ストレージアカウントの構成**: * [信頼済みサービスの有効化](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-network-security?tabs=azure-portal#trusted-access-based-on-a-managed-identity)。 * パブリックネットワークアクセスの無効化と[プライベートエンドポイント接続](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/storage/common/storage-private-endpoints)の作成。 #### ロールの割り当て 各サービスが相互に承認し合うために、以下のロール割り当てが必要です。 | ロール | 割り当て先 | リソース | 説明 | | :------------------------------- | :----------------- | :------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `Search Index Data Reader` | Azure OpenAI | Azure AI Search | 推論サービスがインデックスからデータをクエリします。 | | `Search Service Contributor` | Azure OpenAI | Azure AI Search | 推論サービスが自動フィールドマッピングのためにインデックススキーマをクエリします。データ取り込みサービスがインデックス、データソース、スキルセット、インデクサーを作成し、インデクサーの状態をクエリします。 | | `Storage Blob Data Contributor` | Azure OpenAI | Storage Account | 入力コンテナから読み込み、前処理結果を出力コンテナに書き込みます。 | | `Cognitive Services OpenAI Contributor` | Azure AI Search | Azure OpenAI | Azure AI SearchリソースがAzure OpenAI埋め込みエンドポイントにアクセスできるようにします。 | | `Storage Blob Data Reader` | Azure AI Search | Storage Account | ドキュメントBlobとチャンクBlobを読み込みます。 | | `Reader` | Azure AI Foundry Project | Azure Storage Private Endpoints (Blob & File) | Azure AI Foundry Project内のBlobストレージで作成された検索インデックスを読み込みます。 | | `Cognitive Services OpenAI User` | Web app | Azure OpenAI | 推論。 | また、開発者がこれらのリソースを使用してアプリケーションを構築できるように、管理者権限を持つユーザーは`Cognitive Services OpenAI Contributor`ロールをAzure OpenAIリソースに割り当てる必要があります。 #### ゲートウェイとクライアントの構成 オンプレミスのクライアントマシンからAzure OpenAIにアクセスするには、Azure VPN GatewayとAzure VPN Clientを構成する方法があります。[Azure VPN Gatewayの作成](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/vpn-gateway/tutorial-create-gateway-portal#VNetGateway)と[ポイント対サイト構成の追加](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/vpn-gateway/openvpn-azure-ad-tenant#enable-authentication)が必要です。また、ローカルマシンの`hosts`ファイルを構成し、リソースのホスト名を仮想ネットワーク内のプライベートIPに解決させる必要があります。 #### Azure AI FoundryポータルとAPIの使用 適切に設定されていれば、オンプレミスのクライアントマシンから[Azure AI Foundryポータル](https://ai.azure.com/?cid=learnDocs)の全ての機能（取り込みと推論の両方）を使用できるようになります。Webアプリはプライベートエンドポイント経由でAzure OpenAIリソースと通信し、プライベートDNSゾーンの設定が必要です。 APIを利用する場合、`Cognitive Services OpenAI Contributor`ロールが付与された認証情報で`az login`を実行後、[取り込みAPI](https://learn.microsoft.com/en-us/rest/api/azureopenai/ingestion-jobs?context=/azure/ai-foundry/openai/context/context)と[推論API](https://learn.microsoft.com/references/on-your-data)を呼び出すことができます。 #### Microsoft Defender for Cloud との連携 [Microsoft Defender for Cloud](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/defender-for-cloud/defender-for-cloud-introduction)（プレビュー）をAzureリソースと統合することで、AIワークロードの脅威保護が強化され、セキュリティアラートやセキュリティ体制の強化に関する推奨事項が提供されます。 この情報は、ユーザーが求める「DeepResearch（Azure OpenAI On Your Data）」におけるコネクターを連携した社内フォルダや、一般的なデータ（Githubデータなど）の詳細なリサーチの「仕組み」と「使い方」に関する具体的な技術的側面を網羅しています。評判については直接言及されていませんが、これだけ詳細なセキュリティとアクセス制御の仕組みが提供されていることから、企業での利用を前提とした堅牢で信頼性の高いシステムであることが示唆されます。

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OpenAI DeepResearchにおけるStreamlit UI要素と機能連携に関する詳細な調査結果を以下にご報告します。 #### streamlit_app.pyの役割とUI要素の連携 ...