英語の原文: https://argusic.com/subject/gpt-rag
GPT-RAG
Azure 上の AI エージェントアプリケーション向けのエンタープライズグレードのランディングゾーン。セキュアなインフラストラクチャ、エージェントアプリ、またはその両方をデプロイできます。Microsoft Foundry と Microsoft Agent Framework を基盤とし、ゼロトラストネットワーク、可観測性、IaC を備えています。
モックで動作するソース: GitHubホームページPythonMITコミット 324df2c24620
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent framework、agent landing zone、agentic rag、ai agents、azd templates、azure、azure ai search、azure container apps.
GPT-RAG は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 18 分でインストールし、3 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
In a fresh container venv, the full pytest suite passes (469 passed, 9 environment skips), all five bash hooks pass syntax checks, and the topology, hosted-access, and app-config CLIs run to completion against mocked Azure and fail closed without it.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- util/requirements.txt and config/requirements.txt pin conflicting azure-identity versions (1.23.0 vs 1.25.3), and pip-re Installing both files fails with ResolutionImpossible4 分
- PowerShell 7 (pwsh) and Azure CLI (az)/azd are not installed in the container; hook tests for pwsh are skipped and live azd provisioning cannot run (no root to install)4 分
- scripts/postProvision.sh and scripts/preDeploy.sh report syntax errors under 'sh -n'3 分
- インストール時間
- 18 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 6 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 3 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- python -m pytest -q returned 469 passed, 9 skipped, 431 subtests passed; python -m config.deployment.topology --describe returned rc 0 JSON topology; hosted_access main --plan/--apply returned rc 0 with 3 grants; appconfig main() returned rc 0 and printed hosted-no-panel; validator script exit 0
- 使用したモデルのトークン
- 348,807
- テストした正確なコミット
- 324df2c24620
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
- 実際のサービスに対する振る舞い
- この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- Set up `.venv`, installed `util/requirements.txt` + `config/requirements.txt` + `pytest` + `PyYAM…
- Suite: `python -m pytest -q` → `469 passed, 9 skipped, 431 subtests passed in 4.59s`. The 9 skips…
- Real CLI executions, all with no real Azure credentials:
- `PYTHONPATH=. python -m config.deployment.topology --describe` → rc 0, JSON `{"topology": "host…
- `hosted_access.main(["--plan"]/["--apply"])` via the repo's own schema-correct mock `az` → rc 0…
- `appconfig.main()` with a fake `az` binary → rc 0, printed `hosted-no-panel`, issued the 46 exp…
- `hosted_image.render_hosted_dockerfile` → anchored `FROM ...@sha256:...` and rejected mutable t…
- `hosted_prepare` and `validate-hosted-context` fail closed without provisioned Azure (by design…
- CI validator: `python .github/scripts/validate-agentic-assets.py` → `Validated 3 agents and 14 sk…
- Repo-owned mismatch found and worked around: `util/requirements.txt` pins `azure-identity==1.23.0…
- Shell hooks need `bash` (they're `#!/usr/bin/env bash`); `bash -n` passes on all five. Azure CLI/…
Verified how: `pytest -q` counts; the topology/appconfig/hosted_access CLIs' return codes and JSON …セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- 3 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
- インストールに 18 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 61 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、GPT-RAG は実行状態に達するまでの速さが 53 番目で、62 件中 48 件がそもそも実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-frameworkagent-landing-zoneagentic-ragai-agentsazd-templatesazureazure-ai-searchazure-container-appsbicepenterprisefoundry-iqgenerative-aigpt-4landing-zonemicrosoft-foundryopenairagzero-trust
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/gpt-rag)質問
- GPT-RAG は動作しますか?
- GPT-RAG は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 18 分でインストールして起動し、途中で 3 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は GPT-RAG をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット 324df2c24620 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- GPT-RAG のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.08 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- GPT-RAG のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 18 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- GPT-RAG には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- GPT-RAG のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 3 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- GPT-RAG は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-framework のプロジェクト 62 件のうち、GPT-RAG は実行状態に達するまでの速さが 53 番目で、62 件中 48 件がそもそも実行状態に達しました。
- GPT-RAG の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。