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本記事の 3 行まとめ Intune の新機能で特定の Windows デバイスをシリアル番号等で登録制限がかけられる 実際に試してみたところ「Entra 参加」のパターンでは想定通りの動作に 一方で「Entra 登録」の場合は動作がおかしい・・・？今後のアップデートに期待 なおデバイス登録制限の「基本編」については以下の記事で触れています。 とうとう待望の新機能が！ 2024/6/24 の週ですが、非常に望まれてた待望の新機能が実装されました！ これにて、Windows でも「シリアル番号による Entra / Intune へのデバイス登録制限」が可能に！！！🎉🎉🎉 Windows の会社のデバイス識別子を追加する Microsoft Intune では、Windows 11 バージョン 22H2 以降を実行しているデバイスの企業デバイス識別子がサポートされるようになりました。そ

本記事のサンプルコードは執筆時点の最新バージョンのAPIとライブラリで検証しています。 特にOpenAI関連のアップデートは頻繁に行われるため、記事閲覧時点の最新バージョンではメソッドやパラメータが変更されている可能性があります。 実際に試す際は最新の公式ドキュメントも併せてご確認ください。 モチベーション OpenAIやAzure OpenAIなどのLLMを使ったアプリケーションを開発する際に、プロンプトをどう管理していますか？ コード内に定数として定義したり、データベースに格納したりすることが多いのではないでしょうか。 実際の開発では「まずはプロンプトだけで試して、それでOKならアプリに組み込む」という　ステップを踏むケースが多くあります。 そのような開発フローでその都度プロンプトをコピペを繰り返していると、どれが最新のプロンプトなのかわからなくなりますし、プロンプトだけでなくtemp

Microsoft Build 2024 で .NET Aspire のバージョン 1.0 がリリースされました。 ここでは、その .NET Aspire の説明をしたいと思います。 公式ドキュメントは以下になります。 ここでは公式ドキュメントとはちょっと違った切り口で解説していこうと思います。 .NET Aspire とは .NET Aspire は、複数のサービスで構成されるアプリケーション開発やデプロイを支援するツールやライブラリの集合体です。 ここでいうサービスは自分たちで開発するマイクロサービスのこともあれば、既存のサービスやミドルウェアを指すこともあります。つまり単一の Web アプリが Redis や SQL Server に依存するといったケースでも .NET Aspire の恩恵を受けることが出来ます。 また .NET Aspire はアプリケーション開発フレームワークで

この記事は以下のツイートから始まる疑問に対する回答みたいな記事です。 満たしたい要件としては、ASP.NET Core Blazor WebAssembly をフロントにしつつ、サーバーサイドは ASP.NET Core で Web API も作れて、同じサイトにフロントエンドとバックエンドの両方を配置できるようなプロジェクトを作ることです。 箇条書きにすると以下のような感じですね。 フロントエンドは ASP.NET Core Blazor WebAssembly バックエンドは ASP.NET Core Web API (もしくは Minimal APIs) 発行すると1つに纏まってフロントエンドとバックエンドと同じサイトに配置できる 先に解説 ASP.NET Core は DI コンテナ内にどんなサービスを登録するかということと、どんなミドルウェア（リクエストを処理するパイプライン）を

はい、Copilot なめてました。すみません。 この記事は PowerShell を書くのがめんどくさい、もしくは普段書かない方のために、Copilot を利用して 一文字も書かず 望みの PowerShell が生成されて感動したというだけの大したことない記事です🤣 1. はじまり 「Intune で管理されてるデバイスに最後にサインインしたユーザーが知りたい」 そんなことを時々言われるのです。 15 年くらい前に Configuration Manager のサポートエンジニアをやってた時代にもよく聞かれてた話で、WMI や監査ログでゴリゴリ頑張ってもいいんだけど、確か資産インテリジェンス(今は非推奨) を追加するとひっそりレポート増えたよなーとか、もはやどうでも良い思い出。 しかし、この SIEM だ UEBA だ XDR と言われる分析・自動化の世の中でもサインインログってまだ

はじめに OpenAI DevDay にて本家 OpenAI の β 版機能として発表された Assistants API が Azure OpenAI Service (AOAI) でも Assistants API (プレビュー) として利用可能になりました。そこで、自分自身の理解や言語化も兼ねて情報をまとめました。 なお、本記事は AOAI の基本的な部分をある程度理解できている開発者を想定して書かれています。 【追記】API の正式名称は Assistants API でしたので全般的に修正を行いました。 Assistants API Assistants API とは何か Assistants API は 開発者による独自のアシスタント (Microsoft 的な表現をすると Copilot) アプリケーションの開発を効率化することができる API です。以前から存在していた C

HyDE 通常、ベクトル検索を行う際には、事前にベクトル化した検索対象の文書と、都度ベクトル化した検索クエリのベクトルとの類似度を計算します。 歴史的に見れば以前は「text-search-davinci-doc-001」「text-search-davinci-query-001」のように、文書とクエリをそれぞれ別々にモデルに入力して埋め込みベクトルを得ていました。このようにモデルを分けることによって「質問」と「回答」といった文脈や文体が異なるような２つのベクトル空間上での類似度を高めるというアプローチです。 一方、現在Azure OpenAIでサポートされている埋め込みモデルである「text-embedding-ada-002」は上記のように用途によってモデルを分ける必要はなく、文書とクエリを同じモデルに入力して埋め込みベクトルを得ることができるとされています。しかし１つのモデルで良く

私は「働きたくない…」という気持ちをなるべく持ちながら働いています。実際は集中して作業しているときは働きたくないとか働きたいとかも考えていないですが、仕事前とか日曜の夜とか「はぁ…、働きたくないなぁ…」と思うことが多いです。 働きたくないでござるの元ネタ 因みに元ネタはこれになります。 ネガティブな意味？ 働きたくないという字面だけで見るとネガティブなイメージです。実際に呟いているときはポジティブな気持ちではないですが、凄くネガティブという気持ちではないです。どちらかというと割とニュートラル？ 何で言うの？ ここからが本題なのですが、何故こういう気持ちで仕事をしているのかというと私の好きな気の持ち方としてプログラマの三大美徳があります。 怠惰 短期 傲慢 プログラマの三大美徳は色々なところで解説があるので他に譲ろうと思います。 私は、この中の怠惰が凄く好きです。 「全体の労力を減らすために

はじめに Microsoft 365 の ID やデバイス管理、セキュリティ関連の勉強向けとして「ナガシヨミ」と「タメシカタ」シリーズというオリジナル資料を公開しています。 Windows 10/11 バージョンはこちらです ナガシヨミ Microsoft 365 シリーズ Microsoft 365 関連の製品概要・機能などの把握にお役立ていただければ幸いです。 ナガシヨミ Microsoft Security シリーズ Microsoft 365 関連の製品概要・機能などの把握にお役立ていただければ幸いです。 ※ 以下広告でまくりの slideshare から移行予定です。。。そのタイミングでアップデートします タメシカタ シリーズ こちらは実際の構築やテストの手順書になっています。

はじめに Blazor が .NET Core 3.1 の頃に出てきて、Single Page Application を C# + HTML/CSS + ちょっとのJavaScript で作れる技術という立ち位置で .NET 5 頃までいました。 そこから Blazor Hybrid や .NET 8 で Blazor United という俗称で呼ばれる新しい Blazor の形が出てきました。 正直、のほほーんと外から Blazor を眺めているだけだと何が何だかわからない状態だと思うので、.NET 8 時点での Blazor の形を整理してみようと思います。今回は基本的に整理するだけで、実際にコードとしてどのように実装するのかといった所までは踏み込みません。個々の詳細についてはドキュメントなどを参照してください。 関連するドキュメントや私の記事などは、関係する説明の途中にリンクを貼っ

Azure OpenAI利用について、よく聞かれる質問についてまとめてみました。 この記事はGitHubで管理されています。これも追加したらいいんじゃない？という内容はプルリクエストまたは本記事へのコメントでお気軽にお寄せください！ 実際にOpenAIのモデルを使わなくても基本料金はかかりますか？ いいえ。基本的には使った分（トークン≒入出力をさせた文量）だけの従量課金制です、使わなければ課金されないし、逆に使った分だけ青天井で課金されます。 「基本的には」というのはファインチューニング（微調整）をしたモデルを使う場合にはホスティング費用が基本料金としてかかります。 プロンプトのログを取りたいのですが、標準機能でできますか？ Azure OpenAIだけではプロンプトのログを取る機能はありません。Azure標準機能の「診断設定」で取得できるログにも出力されません。 そのため、Azure O

はじめに 初めての書籍執筆ブログです。著者の一人 (永田)として、2024/1/24 発売の『Azure OpenAI Service ではじめる ChatGPT/LLM システム構築入門』を出版させていただくことになった経緯をまとめています。想像以上に長文になってしまいましたが、ゆるりと読んでみて頂けると嬉しいです。 『Azure OpenAI Service ではじめる ChatGPT/LLM システム構築入門』表紙 経緯 新卒で Microsoft に Cloud Solution Architect として入社し、Azure の導入支援を行ってきました。入社後 (厳密には内定後くらい)に本格的に Azure を勉強し始めたわけですが、Azure を勉強する中で多くの人が抱く感想が書籍の数が少ないです。うちの家の近くの本屋に行くと、AWS の本は数多く置かれているのですが、Azure

はじめに 皆さん、こんにちは！ 弊社では、OpenAI を活用して様々なシナリオに対応するサンプルを作成・公開しています。 私のチームのプロジェクトで独自のデータを検索することのできるサンプルの作成に携わっておりますので、その内容をご紹介いたします。 概要 どんなサンプルか？ 文章検索サンプルのアーキテクチャ 本サンプルは、Azure AI Search と OpenAI を組み合わせて、独自のドキュメントを検索することができます！ 独自のドキュメントを Azure AI Search のインデックスに登録しておき、OpenAI を介して質問をすることで、ドキュメントの内容にも基づいた回答を得ることができます。 このサンプルは、企業の情報管理を効率化し、社内の知識共有を容易にすることを目的としており、以下のようなシナリオで活用することができます。 人事文書の問い合わせ 従業員が自然言語で社

はじめに 早いもので 2023 年も終わりですね。クリスマス プレゼントとして？「Microsoft Entra ID ライセンス クイズ」を作成しましたので是非チャレンジしてみてください！ ライセンスに関する問題ですので、普段関わらない方はもちろん、新人からベテラン、技術職から営業職まで楽しめたらと思います。 もともとは 1 つで 20 問でしたが長すぎるというフィードバックも多かったため、2 パートに分けています。😅 🥈SILVER 何問正解できるかな？まずは腕試し・・・以下のリンクからチャレンジを！ 🥇GOLD マニアックな問題も含まれています・・・以下のリンクからチャレンジを！ あとがき 是非ご感想などいただければありがたいです！😉 ちなみに、こちらのクイズは社内向けの勉強用として作成しましたが、社内でも部署・ロールを問わず予想を上回る参加者に楽しんでいただけたことより、外

Microsoft Ignite 2023 にて、これらのモデルが近いうちに Azure OpenAI Service でも利用可能になることが発表されていましたが、このたびマルチモーダル入力対応の GPT-4 Turbo with Vision のプレビューが開始しました。(テキスト入力のみを受け付ける無印 GPT-4 Turbo は一足先にプレビュー開始していました。) 参考 New models and developer products announced at DevDay (本家 OpenAI) Azure OpenAI Service Launches GPT-4 Turbo and GPT-3.5-Turbo-1106 Models GPT-4 および GPT-4 Turbo プレビュー モデル 利用可能なリージョン 執筆時点で GPT-4 Turbo with Visi

この記事は、Azure Advent Calendar 2023 の 10 日目の記事です。🎄 はじめに Azure OpenAI Service では、 text-embedding-ada-002 というモデルを使って、文章を 1536 次元のベクトルに Embedding できます。 また、PostgreSQL では、 pgvector という拡張機能を使って、ベクトルを保存・検索機能を導入できます。 今回はこれらを組み合わせて、Azure OpenAI で Embedding したベクトルを Golang のアプリケーションから PostgreSQL に保存し、類似度検索する方法を紹介します。 pgvector とは pgvector は、PostgreSQL にベクトルデータを保存・検索する機能を追加する拡張機能です。 ベクトルデータを保存するためのデータ型と、ベクトルデータを

共著者：@maruryupro / @kazuyan 社内ナレッジを検索するRAGアプリを作ろうとする場合、さまざまな文献でAzure AI Search(旧称Cognitive Search)を使うケースを多く目にします。Azure AI Searchは非常に高機能で組織専用の検索エンジンを作ることができる一方、データの前処理やインデクサーのカスタマイズなど様々なテクニックが必要になり、実現したいこととコストのトレードオフが発生するケースが多いように感じます。 この記事では、M365テナント内の情報をWeb API経由で検索できる「Microsoft Search Graph API」を使って、専用のインデックスを作成する必要なく社内の情報を検索してOpenAIを通したチャット形式で返答するRAGアプリの実装アプローチについて紹介します。 TL;DR サンプルアプリのリポジトリ とりあえ

企業で多要素認証を行う難しさ 認証系の製品のサポートを行うことが多い立場柄、多要素認証が導入できていないお客様には、多要素認証の重要性や必要性を説明する機会も多いのですが、「うちの会社では〜〜〜だから、多要素認証できないんですよ」みたいな事を言われるケースが多くあります。確かに、多要素認証をユーザーの方にセットアップしていただき、使っていいただくという事は様々な観点での課題があると思いますし、それらの課題を解決していくというのは、大きな会社になればなるほどかなり大変だと思います。 会社の IT を管理していたり、アカウント/認証系のシステムに携わっている方には耳タコだと思うので今更、多要素認証の重要性や必要性をつらつらと記事にする必要はないかと思いますが、やりたいとは思っていても様々な要因で多要素認証を適用できていない状況の会社は意外と多いと感じましたので、私が出会った課題やそれぞれについ

はじめに .NET 8 の Blazor で追加された静的 サーバー レンダリング (SSR) で JavaScript を使う方法を紹介します。 SSR では、普通に script タグをページに追加しても JavaScript が実行されません。この動作自体は今まであった Blazor Server や Blazor WebAssembly でも同じで基本的には OnAfterRenderAsync で JavaScript を読み込んで実行する必要があります。 SSR では OnAfterRender や OnAfterRenderAsync メソッドは呼び出されないので別の方法で JavaScript を読み込んで実行するようにする必要があります。そのため、Blazor のドキュメントの JavaScript 相互運用の所に静的サーバー レンダリングという項目が追加されています。

LLMがアプリケーションに組み込まれ始めていますが、LLMを組み込んだアプリケーションというのは非常に評価が難しいです。 いわゆる"AI"を使用しないアプリケーションの場合は基本的に処理はルールベースで実行されるため、単体テストやE2Eテストなりで評価を行うことが可能です。 一方でLLMをはじめとしたAIモデルは確率生成に依る部分が多く、テストパスが通ったからと言って毎回同じ出力が得られるとは限りませんし、自然言語で出力された結果をルールベースで評価することも困難です。 上記のように、モデルアップデートのための評価は大変な反面、LLM自体の進化は早く、モデルのアップデートが頻繁に行われています。 例えばOpenAIのGPT-3.5-turboやGPT-4を見ると、リリースから現在まで0301 / 0613 とバージョニングがされていて、それを並行してgpt-35-turbo-16kなどの別

ChatGPTが世の中にリリースされてから早１年が経とうとしています。この１年の間に様々な驚くべきアップデート(一番驚いたのがCEO解任というのは置いておいて)が提供されています。 特にアプリケーションにLLMモデルを組み込むという観点から見ると6月13日に本家OpenAIのモデルにFunction callingが実装され、開発者が歓喜したのは記憶に新しいのではないでしょうか。 この度11月6日のアップデートでJSON Modeというものが追加されました。 どちらもアプリケーション組み込みのための機能ですが、それぞれはどう違い、どのような使い方が想定されているのでしょうか。今回はその違いと使いどころについてまとめてみました。 Function CallingとJSON Mode それぞれの基本的な使い方については別途記事にしているのでそちらを参照してください。 本記事では違いについてのみ

はじめに 同じようなタイトルで 1 年と半年前に以下の記事を書きました。 この時には Fluent UI Blazor イマイチだなぁと思っていたのですが、あれから 1 年半で Fluent UI Blazor が結構進化していました。そして .NET 8 で Blazor が大進化を遂げたのにも、しっかり対応していました。 まだ、細かいところをみると .NET 8 の Blazor の進化への対応は、ドタバタしてる感じはありますが、即対応版を出してくれているところは安心感があります。 ということで .NET 8 で Fluent UI Blazor を試してみて感想を書いていこうと思います。 Fluent UI Blazor とは Fluent UI Blazor は Microsoft のデザイン システムの Fluent UI に沿ったコンポーネントを提供する Blazor 向けの

JSON Modeとは?? 一言で言ってしまうとLLMモデルからの返答がJSON形式で返ってくることが保証されるモードです。 JSON Modeがない場合、次のように喋りすぎてしまったりしてほしい情報がえられないことがあります。 LLMモデルとやりとりをしている相手が人間であればよしなにJSON部分だけコピーして使うなどの対応ができますが、一般的にJSONでほしい場合＝アプリケーション連携をする場合かと思います。 今まではこのような問題を解決するためにプロンプトエンジニアリングを用いてなるべく所望のデータ形式を得られるようにプロンプトの試行錯誤が繰り返されていました。それでも望んだ形式でない返答が返ってくる可能性があるので、そのような場合に備えてアプリケーション側でリトライ処理などを実装しますが、リトライしたところで上記の問題が100%解決する保証がないので、どこかで諦めないといけなかった

はじめに .NET 8 が先日リリースされて .NET Conf 2023 のセッション動画も YouTube の dotnet チャンネルに投降されています。 .NET Conf 2023 のプレイリストで全て確認できるので興味があるやつだけでも見てみると楽しいのでお勧めです。 今回は、その動画の中の Full stack web UI with Blazor in .NET 8 | .NET Conf 2023 の内容を解説する形で記事を書いていこうと思います。後半の認証や CRUD のページを自動生成してくれる機能については別途余裕があれば書こうと思います。また、記事内の図の多くは、この動画内のものから引用しています。 細かい新機能は色々ありますが、大体の大枠はこのセッションに詰まっているのでとても勉強になります。 Blazor Blazor ですが、ASP.NET Core に完全

はじめに Microsoft Ignite 2023でのAzure AIのアップデートをまとめました。 まずは下記ブログの翻訳を中心にしています（ほぼ翻訳です）。 Ignite 2023: What’s new in Azure AI Platforms – Charting the Future with Innovative AI and ML - Microsoft Community Hub 主要なアップデート Azure AI Studioのパブリックプレビュー サティヤ・ナデラの基調講演で、Azure AI Studioのパブリックプレビューが発表されました。これは、生成型AIアプリケーションとコパイロット開発を簡素化する最先端のプラットフォームです。Azure AI Studioは、急速に成長しているモデルカタログ、ツール、サービスをシームレスに統合し、統一された開発体験を提

はじめに Microsoft Entra ID (旧称： Azure Active Directory) は、Microsoft が提供する認証・認可サービスです。 この記事では、Next.js の API Route を使用して、Microsoft Entra ID にログインするユーザーを認証し、JWT トークンを取得する方法を紹介します。 JWT トークンを取得することで、アプリケーション内でユーザーの情報を取得したり、Microsoft Entra ID で保護された API (例： Microsoft Graph) を呼び出したりできます。 Microsoft Authentication Library (MSAL) とは MSAL はセキュリティで保護された Web API へのアクセスを容易に実装するためのライブラリです。 ここで得られた JWT トークンを使用することで、

はじめに 最近、本番環境で Azure OpenAI Service を導入する事例が増えてきているように感じます。 Azure OpenAI Service の素の API 自体がどれくらいのリクエストに耐えられるのか、個人的にも気になっていました。 そこで具体的なシナリオを想定して、JMeter と Taurus で負荷テストしてみたので、その手順と結果を共有したいと思います。 ※筆者自身も負荷テストは初めてなので、間違っている点があればご指摘いただけますと幸いです。 JMeter と Taurus について JMeter とは JMeter は、Apache Software Foundation が開発しているオープンソースの負荷テストツールです。 HTTP 以外にも、FTP や JDBC などのプロトコルにも対応しており、様々なシナリオでの負荷テストが可能です。操作性も良く、GU

Azure OpenAI Serviceについての日本語記事のまとめです。主に公式ドキュメント以外のブログやZenn/Qiitaの記事をまとめています。ボリュームが多いので、目次から気になる項目を選択してご覧ください。 ※長く使える知見のまとめにしたかったので一過性のニュース的な記事や内容が重複している機能紹介記事などは意図的に掲載していません。 この記事はGitHubで管理されています。まとめへの追加修正はプルリクエストまたはIssuesでお気軽にお寄せください！ また、以前に本記事をご覧いただき、そこからの差分を知りたい場合はGitHubのHistoryも併せてご覧いただけると把握しやすいかと思います。 概要 まずはここから Azure OpenAI Service を使い始める Azure OpenAI Serviceの概要から実際のリソースデプロイ、プレイグラウンドとAPIでの呼び