Ａｚｕｒｅ　ＯｐｅｎＡＩ　ＳｅｒｖｉｃｅではじめるＣｈａｔＧＰＴ／ＬＬＭシステム構築入門

Microsoft AzureはChatGPTをはじめとするOpenAIモデルを利用できる、現在唯一のパブリッククラウドサービスです。本書はLLM（大規模言語モデル）に興味があるITエンジニアを対象に、AzureからOpenAIモデルにアクセスできる「Azure OpenAI Service」を使い、ChatGPTを利用した社内AIシステムの開発と導入を実現してもらうのが目的です。
前半では、生成AIとChatGPTモデルの基本的な概念とその仕組みを解説します。また、Azure OpenAI Serviceの概要と具体的な利用方法を解説し、プロンプトエンジニアリングについても紹介します。後半ではChatGPTを利用する社内システムの開発手法について、実際にAzure OpenAI Serviceを使いながら学んでいきます。RAGを利用した社内文章検索システムの実装を経て、LLMを組み込んだアプリケーション（Copilot）の構築へとステップアップしていきます。また、Azure OpenAI Serviceの利用におけるガバナンス実現に必要な共通基盤化と責任あるAIについても解説しています。

目次

■第1部　Microsoft AzureでのChatGPT活用
■■第1章　生成AIとChatGPT
■■■1.1　生成AIとChatGPTの衝撃
■■■■1.1.1　「AIの時代が始まった」
■■■■1.1.2　ChatGPTがこなせるタスク
■■■■COLUMN　Open Interpreter
■■■■1.1.3　ChatGPTを利用するうえでの注意点
■■■1.2　ChatGPTの仕組み
■■■■1.2.1　従来の「チャットボット」との違い
■■■■1.2.2　GPTとは
■■■■1.2.3　人間が好む文章を生成するための手法「RLHF」
■■■■1.2.4　ChatGPTができるまで
■■■1.3　まとめ

■■第2章　プロンプトエンジニアリング
■■■2.1　プロンプトエンジニアリングとは
■■■2.2　基本的なテクニック
■■■■2.2.1　指示を具体的に書く
■■■■2.2.2　モデルの逃げ道となる「アウト」を指定する
■■■■2.2.3　役割を明確にする
■■■■2.2.4　入出力例を与える
■■■■COLUMN　Zero-shot LearningとFew-shot Learning
■■■■2.2.5　構造的に書く
■■■2.3　思考の連鎖（Chain of Thought）
■■■■COLUMN　GPT-3.5 TurboとGPT-4の性能の違い
■■■2.4　その他のテクニック
■■■2.5　まとめ

■■第3章　Azure OpenAI Service
■■■3.1　Azure OpenAI Serviceとは
■■■■3.1.1　OpenAI社のAPIサービスとAzure OpenAI Service
■■■■3.1.2　Azure OpenAIの全体像
■■■3.2　Azure OpenAIの始め方
■■■■3.2.1　Azure OpenAI利用申請
■■■■3.2.2　リソース作成

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