Azure データを AI 対応型ナレッジベースに変換する
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Pinecone
Pinecone が、Microsoft Azure に保存されたデータを AI 対応型のナレッジベースとして活用可能にする機能を発表した。
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Azure Blob Storage にデータを格納するエンタープライズチームは、そのデータを AI 活用（検索拡張生成、エージェントワークフロー、セマンティック検索など）したいと考えるケースが増えています。そこへ至るには、取り込みパイプラインの構築、埋め込みモデルの選定、インフラストラクチャの管理、そしてそれらを統合する必要があります。これらは、単一の問い合わせに回答するまでに数週間のエンジニアリング作業を要することを意味します。
Pinecone の役割
Pinecone は、AI 検索のために設計された最先端ベクトルデータベースを含む知識基盤インフラです。データをベクトルとして保存し、数百万件のドキュメントにわたる高速なセマンティック検索を可能にします。Pinecone はサーバーレスで完全マネージド型であり、Azure ネイティブで動作します。
完全な取り込みパイプラインのデプロイ
Azure Blob Storage から本番環境対応の Pinecone インデックスまで、全体のパイプラインを自動化するデプロイ可能なテンプレートを用意しました。azd up を実行すると、以下の処理が自動で開始されます：
- 既存の Azure Blob Storage アカウントに接続します
- ドキュメント（PDF、TXT、Markdown、HTML、JSON、CSV）を解析します
- 検索最適化されたセグメントへテキストをチャンク分割します
- 統合埋め込みモデルを使用して、すべてのデータを Pinecone に埋め込みインデックス化します
このテンプレートは、解析からチャンク分割、埋め込み、インデックス化までを一貫して処理します。データソースを指定するだけで、数分以内にドキュメントを検索可能になります。
データを即座にクエリする
デプロイ後、Pinecone インデックスはすぐに使用可能です。Pinecone SDK、Pinecone API、または Pinecone の MCP サーバーと Agent Skills を活用した GitHub Copilot などの AI ツールを通じてクエリを実行できます。RAG アプリケーション、AI エージェント、検索ワークフローのいずれにおいても、このインデックスを取得層（retrieval layer）として利用してください。
はじめに
- app.pinecone.io で無料の Pinecone アカウントを作成します（クレジットカード不要）。無料の Starter タイアには、2 GB のストレージ、月間 100 万回の読み書き、および月間 500 万個の埋め込みトークンが含まれています。Standard へアップグレードする必要がある場合は、Microsoft Marketplace を通じてサブスクリプションを行ってください。
- テンプレートをデプロイします：azd init -t pinecone-field/pinecone-azurestorage-azd（コマンド：azd init -t pinecone-field/pinecone-azurestorage-azd）を実行した後、azd up（コマンド：azd up）を実行してください。
- データのクエリを開始します。
完全なドキュメントとソースコードはこちら：GitHub
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Enterprise teams storing data in Azure Blob Storage increasingly want to use that data for AI: retrieval-augmented generation, agent workflows, semantic search. Getting there means building an ingestion pipeline, choosing an embedding model, managing infrastructure, and stitching it together. That can mean weeks of engineering work before answering a single query.
What Pinecone does
Pinecone is knowledge infrastructure that includes the leading vector database built for AI retrieval. It stores your data as vectors, enabling fast semantic search across millions of documents. Pinecone is serverless, fully managed, and runs natively on Azure.
Deploy a full ingestion pipeline
We built a deployable template that automates the entire pipeline from Azure Blob Storage to a production-ready Pinecone index. Run azd up\verb|azd up| and the template:
- Connects to your existing Azure Blob Storage account
- Parses documents (PDF, TXT, Markdown, HTML, JSON, CSV)
- Chunks text into segments optimized for retrieval
- Embeds and indexes everything into Pinecone using an integrated embedding model
The template handles parsing, chunking, embedding, and indexing end-to-end. Point it at your data and your documents are searchable in minutes.
Query your data immediately
Once deployed, your Pinecone index is ready to use. Query it via the Pinecone SDK, the Pinecone API, or AI tools like GitHub Copilot using Pinecone's MCP server and Agent Skills. Use it as the retrieval layer in any RAG application, AI agent, or search workflow.
Get started
- Create a free Pinecone account at app.pinecone.io — no credit card required. The free Starter tier includes 2 GB of storage, 1 million monthly reads and writes, and 5 million embedding tokens per month. Need to upgrade to Standard? Subscribe through the Microsoft Marketplace.
- Deploy the template: azd init -t pinecone-field/pinecone-azurestorage-azd\verb|azd init -t pinecone-field/pinecone-azurestorage-azd| then azd up\verb|azd up|.
- Start querying your data.
Full documentation and source code: GitHub
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