ラボ概要
このラボでは、社内ヘルプデスクに届く自由文の問い合わせを「チケット」として起票し、必要なら在庫や勤怠の社内 API を呼んで答える、という業務フローを Azure OpenAI で実装します。文章生成ではなく「データを取り出す」「システムを動かす」用途に生成 AI を使う練習です。
学習目標:
- Azure OpenAI リソースと小型モデルのデプロイ
chatを用意する - JSON スキーマを指定した構造化出力（
response_format）で、問い合わせ文から部署・緊急度・カテゴリを抽出する - 関数呼び出し（
tools）で、モデルに「どの社内関数をどんな引数で呼ぶべきか」を判断させる - 関数の実行結果をモデルに返して最終回答を生成する 2 段階の流れを実装する
- スキーマの
strict指定と、モデルが関数を呼ばない場合の分岐を理解する
- Python の基本（関数・辞書・JSON）
- 「Cloud Shell の Python から Azure OpenAI を呼び出す」ラボ相当の経験
- Azure OpenAI リソースと、名前に
miniを含むデプロイchatが存在すること - 構造化出力のスクリプトがスキーマどおりの JSON を返し、関数呼び出しのスクリプトが社内関数の結果を使った回答を返すこと
ラボの構成
- 1Azure Portal にサインインしてラボ環境を確認する
- 2Azure OpenAI リソースとデプロイを用意する
- 3SDK と環境変数を準備する
- 4構造化出力で問い合わせをチケット化する
- 5モデルに社内関数を「呼ばせる」
- 6引数の検証と失敗時の扱いを加える
- 7構造化出力と関数呼び出しを組み合わせる
- 8結果を考察する
詳細な手順は、ラボ開始後に画面内のガイドとして表示されます。
構成図
