SQL Server Management Studio (SSMS) の Copilot は、Azure OpenAI でエンドポイントとデプロイを使用します。 この記事では、必要な Azure OpenAI リソースを作成する手順について説明します。 詳細については、「 Azure AI Foundry Models リソースで Azure OpenAI を作成してデプロイする」を参照してください。
デプロイへのアクセスは、Microsoft Entra 認証または API キーを使用して提供できます。 Microsoft Entra 認証は、より安全なオプションとして推奨されます。
SSMS での Copilot のコストは、プロビジョニングされた Azure OpenAI リソースの使用と、選択したモデルによって異なります。 リソースをホストする Azure サブスクリプションに課金されます。 詳細については、 Azure OpenAI サービスの価格の概要に関するページを参照してください。
エンドポイントを作成する
エンドポイントの作成は、Azure portal で行われます。
Azure portal にサインインします。
[サービス] に移動します。
[AI + Machine Learning] の下に一覧表示されている Azure AI サービスを選択します。
Azure AI サービス*内で、Azure OpenAI アカウントを選択します。
[ + 作成 ] を選択して、新しい Azure OpenAI サービスを作成します。
[ 基本 ] ページで、必要なすべての詳細を入力します。
- 名前はエンドポイント URL で使用されます。
- 現在 、価格レベル で使用できるオプションは Standard S0 のみです。
[次へ] を選択します。
[ ネットワーク ] ページで、仮想プライベート ネットワーク (VPN) を使用していない限り、[ すべての ネットワーク] を選択します。 SQL Server Management Studio (SSMS) は、SSMS で Copilot が機能するためにエンドポイントに到達できる必要があります。
VPN を使用する場合は、[ 種類] で 選択したネットワークを確認し、Azure AI サービス リソース オプションのネットワーク セキュリティを構成 してから、適切な仮想ネットワークとサブネットを選択します。
ファイアウォール規則に適した IP 範囲を追加します。
[次へ] を選択します。
[ タグ ] ページで、組織で使用するタグを設定します。 SSMS の Copilot にはタグは必要ありませんが、会社のポリシーに従って設定する必要があります。 たとえば、会社では、所有者タグを使用するためにすべてのリソースが必要な場合があります。
[次へ] を選択します。
[ 確認と送信] ページで 情報を確認し、[ 作成] を選択します。
[ デプロイが進行中 です] というメッセージが表示され、プロビジョニング時に デプロイが完了 したことを示すメッセージが表示されます。
[リソースに移動] を選択します。
リソース内で、[ リソース管理] を展開し、[ キーとエンドポイント] を選択します。
SSMS で Copilot を構成するときに使用されるため、[キーとエンドポイント] ページの [エンドポイント] の値をメモしておきます。
Note
SSMS での Copilot の初期構成時に、Azure OpenAI エンドポイント ダイアログに「Endpoint」と入力します。
API キー アクセスを使用している場合は、SSMS で Copilot を構成するときにキー 1 またはキー 2 を使用できます。 API キーのアクセスは省略可能です。Microsoft Entra 認証は、より安全なオプションとして推奨されます。
Note
SSMS での Copilot の初期構成時に、API キー アクセスを使用している場合は、 Azure OpenAI API キー ダイアログでキー 1 またはキー 2 を入力します。
アクセスに Microsoft Entra ID を使用する
SSMS で Microsoft Entra を使用して Azure OpenAI for Copilot に対する認証を行う場合は、次の手順が必要です。
エンドポイント リソース内で、 アクセス制御 (IAM) を選択します。
[アクセス制御] ページで、[+ 追加] を選択してロールの割り当てを追加します。
[ ロール ] ページのジョブ関数ロールの一覧で 、Cognitive Services OpenAI ユーザー を見つけて選択し、[ 次へ] を選択します。
[ メンバー ] ページで、ユーザー、グループ、サービス プリンシパル、またはマネージド ID を入力して、適切なメンバーを追加します。
[メンバーの選択] ウィンドウを開くには、[+メンバーの選択] を使用します。
一覧から適切な ID を選んで、選択をクリックしてください。
[ 確認と割り当て] を選択し、[ 確認と割り当て ] ページでメンバーを確認し、[ 確認と割り当て ] をもう一度選択して、メンバーをデプロイに割り当てます。
ロールが追加されたことを示す通知が表示されます。
Cognitive Services OpenAI 共同作成者に対して手順 2 から 8 を繰り返します。 ユーザー、グループ、サービス プリンシパル、マネージド ID のいずれであっても、すべてのメンバーを両方のロールに追加する必要があります。
Cognitive Services OpenAI 共同作成者ロールには、読み取り/書き込みアクセス許可と、エンドポイントを変更する機能があります。 または、エンドポイントを管理する個人に Cognitive Services OpenAI 共同作成者 ロールを割り当てて (少なくとも 1 人に割り当てる必要があります)、 Cognitive Services OpenAI ユーザー ロールのみを他のメンバーに割り当てることができます。 Cognitive Services OpenAI ユーザー ロールは低い特権であり、エンドポイントへの読み取り専用アクセスを提供します。
展開を構築する
必要な最後の手順は、デプロイの作成です。
エンドポイント リソース内で、[ 概要 ] ページに移動します。
別のポータルを起動する Azure AI Foundry ポータルの探索を選択します。
Azure portal から離れることを示す警告が表示されます。 続行を選択します。
Azure AI Foundry ポータルで、[共有リソース] の下の [デプロイ] を選択します。
[ + モデルのデプロイ] を選択し、[ 基本モデルのデプロイ] を選択します。
[ モデルの選択 ] ウィンドウで、 gpt-4o (チャット完了) モデルを選択し、[ 確認] を選択します。
Note
gpt-4oは、プレビューでサポートされている唯一のモデルです。[ モデルのデプロイ ] ページで、[カスタマイズ] を選択 します。
カスタマイズ ダイアログ内で、[ 展開名] の値を入力します。
SSMS で Copilot を構成するときに使用されるため、 デプロイ名 の値を書き留めておきます。
Note
SSMS での Copilot の初期構成時に、Azure OpenAI の [デプロイ] ダイアログに「Deployment name」と入力します。
展開の 種類を設定します。 各デプロイの種類には、パフォーマンスとデータ所在地に関する説明が含まれています。 プレビューでは、名前に "standard" を含むデプロイをお勧めします。 データ所在地が問題でない場合は、Global Standard が最適なパフォーマンスを提供します。 Data Zone Standard ではバランスの取れたトレードオフが提供され、Standard では、余分な待機時間のコストが発生する可能性のある特定のリージョンに対して最適化されます。
モデルのバージョンは
2024-11-20し、リソースの場所は既定で設定する必要があります (既に作成したエンドポイントから継承されます)。[ Tokens per Minute Rate Limit]\(1 分あたりのトークンレート制限 \) を使用可能な最大値に設定します。 上限を引き下げる場合は、いつでも Azure AI Foundry ポータルで変更できます。 値が小さいと、Copilot が回答できる 1 分あたりの質問数が少なくなります。 詳細については、 Azure AI Foundry Models の Azure OpenAI のクォータと制限に関するページを参照してください。
会社に AI コンテンツ フィルターに関する独自のポリシーがない限り、 コンテンツ フィルター は 既定値の DefaultV2 のままにします。
[ リソースの作成とデプロイ] を選択します。
デプロイが完了すると、詳細ページが表示されます。 [ 作業の開始 ] セクションには、「 基本的なコード サンプルを実行する」のコードにエンドポイントとデプロイがあります。
SSMS で Copilot を構成するときは、次の値とエンドポイントを使用します。
デプロイ設定 ( レート制限 (1 分あたりのトークン数) など) を編集する必要がある場合は、デプロイの詳細ページにアクセスします。
コストの監視
SSMS の Copilot のコストは、使用量によって異なり、従量課金制の課金モデルに従います。 コストは固定の定期的な値ではないので、課金の驚きを軽減するために、リソースの支出を定期的に監視することをお勧めします。 詳細については、「Azure AI Foundryモデルで Azure OpenAI のコストを管理する計画」を参照してください。