目標達成アシスタント

概要

このプロジェクトは、Azure Open AIを使用して、アドバイザー/メンターのように目標達成までの道筋をガイドするアプリケーションのためのサンプルアーキテクチャを提供します。 また、目標達成のプランニングに必要な情報を収集し、体系的な形でまとめてくれるアプリケーションを作成することができます。​

主な機能

以下のような状況で役に立つアプリケーションを作成することができます​

• 商品企画​
• パーソナルトレーニング​
• キャリアプランニング

アプリケーション画面

アーキテクチャ

セットアップガイド

クラウド実行環境

以下は "検証用途の最小構成" を示しています。

サービス名	SKU	Note
Azure App Service	S1
Azure OpenAI Service	S0	text-davinci-003, text-embedding-ada-002, gpt-35-turbo
Azure Cache for Redis Enterprise	E10
Storage account	Standard_LRS

ローカル開発環境

• Ubuntu on WSL2 (bash ターミナル)
• Visual Studio Code
  • Python 拡張機能
• Python 3.10
• Node.js v18.12
• Azure CLI

クラウドに下記サービスがデプロイされている必要があります。 リソースをデプロイする方法については Azure へのデプロイ を参照してください。

サービス名	SKU	Note
Azure App Service	S1
Azure OpenAI Service	S0	text-davinci-003, text-embedding-ada-002, gpt-35-turbo
Azure Cache for Redis Enterprise	E10
Storage account	Standard_LRS

Azure へのデプロイ

一部手動の手順を含みます。Bicep でのデプロイと手動でのデプロイを組み合わせて実施します。

Bicep 対応済みのリソースのプロビジョニング

以下はターミナルでの実行例です。Azure CLI がインストールされていることを前提とします。

cd infra

az deployment sub create \
	--parameter environmentName=goal-achievement-adviser \
	--parameter location=japaneast \
	--parameter openAiResourceGroupLocation=eastus \
	--parameter principalId=YOUR-PRINCIPAL-ID \
	--location japaneast \
	--template-file ./main.bicep

YOUR-PRINCIPAL-IDの取得方法例: Azure Portal > Azure AD > Users > 自分の名前で検索 > Object ID をコピーしてください。

手動でのプロビジョニング・設定

Redis Enterprise をプロビジョニングする

1. Azure Portal から Azure Cache for Redis を選択し、Create Redis Cache をクリックします
2. Resource group, DNS Name に適当な値、Location を South Central US, Cache type を Enterprise E10 とし、利用規約にチェックを付けて Next をクリック
3. Advanced のタブで Module に RediSearch を選択し、Clustering Policy を Enterprise に設定し Next をクリック
4. リソースを生成

App Service にアプリケーションをデプロイする

ローカル開発環境

• Python 3.10
• Node.js v18.12.1

手順

フロントエンドアプリをビルドします

cd app/frontend
npm install && npm run build
# backend/static に静的ファイル群が出力されます

バックエンドアプリをセットアップをします

cd ../backend

# .env.example.json ファイルをベースにご自身の環境に合った環境変数を .env.json に設定します
cp .env.example.json .env.json

# App Service に環境変数を設定します
az webapp config appsettings set \
	--resource-group rg-goal-achievement-adviser \
	--name app-backend-xxxxxx \
	--settings @.env.json

以下の手順で Visual Studio Code から App Service にアプリをデプロイします

1. app/backend をルートディレクトリとして VSCode を開く
2. VSCode の Azure Extension で RESOURCES > YOUR-SUBSCRIPTION > App Services > Bicep でデプロイした App Service リソースを選択し右クリック
3. Deploy to Web App を選択する

Redis にデータを登録する

cd scripts

# Python の仮想環境を作成し、必要なライブラリをインストール
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# .env.template ファイルをベースにご自身の環境に合った環境変数を .env に設定します
cp .env.template .env

# データを Redis に登録します
python gpt_manage_embedding.py