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GitHub Copilot for Azure Preview とは

GitHub Copilot for Azure Preview は、開発者が自然言語を使用して次のことができるようにする GitHub Copilot 拡張機能です。

  • Azure の機能について説明します。
  • Azure リソースを展開する。
  • Azure リソースに関する情報を取得します。
  • Azure リソースに関する問題を診断してトラブルシューティングします。

GitHub Copilot for Azure は現在、Visual Studio Code で使用できます。 Azure サブスクリプションにアクセスでき、GitHub Copilot にサブスクライブしている必要があります。

GitHub Copilot は、Azure を初めて使用する開発者を含め、開発者ができるだけ早く生産性を高めるのに役立つよう設計されています。 経験豊富な Azure ユーザーの場合、GitHub Copilot for Azure は、コマンドと引数を検索する必要がなく、Azure portal にサインインして参照しなくても Azure の機能にアクセスできるため、時間を節約できます。

主なシナリオ

現在、GitHub Copilot for Azure Preview では、次の 4 つの主要なシナリオが可能です。

カテゴリ 説明
学習する 最新の Microsoft Learn ドキュメントから Azure のサービスとツールについて説明します。
  • "@azureアプリで使用する必要がある Azure サービスは何ですか?
  • "@azure使用可能な Azure OpenAI モデルの種類は何ですか?
  • "@azure Azure AI Search とは何か、なぜそれを使用する必要がありますか?
  • "@azure Azure SQL の価格はどのように機能しますか?
設計と開発 クラウド用のアプリを構築する際のガイダンスとヘルプを求める。
  • "@azure Python で RAG アプリケーションを構築するのに役立ちますか?
  • "@azure azd を使用してプロジェクトのデプロイを解除します。"
  • 「@azure私たちはピザ会社であり、オンラインでカスタマイズされたピザ配達ソリューションを作成したいと考えています。 ピザの注文を受け入れる API を作成します。
デプロイ Azure リソースを作成し、アプリをデプロイします。
  • "@azure アプリケーションのデプロイをサポートできますか?
  • "@azureアプリをデプロイできるように CI/CD パイプラインが必要です。"
  • "@azure azd を使用してプロジェクトのデプロイを解除します。"
トラブルシューティング アプリケーションとリソースの問題を診断してトラブルシューティングします。
  • "@azure GPT-4o モデル クォータを使い切っているのは何ですか?
  • "@azure store-service-prod Kubernetes クラスターの実行速度が遅い理由を確認してください。"
  • "@azure Web サイトを開くときに 500 エラーが表示されるのはなぜですか?
最適化 場所、設定、リソースの正常性など、リソースに関する質問に回答します。
  • "@azure Azure OpenAI デプロイの数はいくつですか?
  • "@azure サブスクリプション別に eastus のストレージ アカウントの数を表示します。最大から最小に並べ替えられます。"

このドキュメントでは、できるだけ早く GitHub Copilot for Azure の使用を開始するのに役立つクイック スタートとサンプル プロンプトを提供します。

しくみ

GitHub Copilot for Azure Preview は、GPT-4o などの基本的な大規模言語モデル (LLM) に基づいて構築されています。 LLM の一般的な知識を、Microsoft Learn から継続的に更新された知識で補完します。 そのインテリジェント エージェントは、Azure サービス、システム、および Azure Resource Graph と対話して、ユーザーに代わって特定のタスクを実行します。

GitHub Copilot Chat 拡張機能は、チャット エクスペリエンスを提供します。 アクティビティ バーの Chat アイコンを選択すると、Visual Studio Code でチャット拡張機能をウィンドウとして開くことができます。 チャット ウィンドウでは、新しいチャットを作成したり、チャット セッションの履歴にアクセスしたり、完全なエディター ウィンドウでチャット セッションを開いたりすることができます。

ベスト プラクティス

副操縦士を使用すると、質問に答え、タスクを実行し、コードを生成することで、開発者の生産性を向上させることができます。 ただし、次の重要なルールを覚えておいてください。

  • AI によって生成されたすべての応答を確認します。 これらの応答に基づいてアクションを実行する前に、その正確性、適用可能性、潜在的な結果 (コストやセキュリティなど) を検証します。
  • アプリケーション シークレットや資格情報をソース コードに保存しないでください。
  • 質問時やコード内でアプリケーション シークレットや資格情報を送信しないでください。

大規模な言語モデルに基づくツールを使用する場合は、優れたプロンプト エンジニアリング手法を使用して最適な結果を得られます。 次のヒントは、「 Azure での Microsoft Copilot の効果的なプロンプトの書き込みに関する記事から得られます。これは、Azure のコンテキストでのプロンプト エンジニアリングに関するアドバイスを提供します。