Explanation:
パイプライン1：標準モードの単一ファイルタスク
Pipeline2: プロモードでの複数ファイルタスク
Pipeline1 では、ワークロードがスタンドアロンの PDF 請求書の大量処理であるため、標準モードで単一ファイル タスクを使用する必要があります。Azure Content Understanding の標準モードは、単純な構造化抽出が必要な個々のファイルを対象としており、Microsoft は、広範なデータ中心の処理シナリオにおけるコストと遅延を最小限に抑えるものと説明しています。そのため、各 PDF を個別に処理できる、費用対効果の高い請求書抽出に最適です。
Pipeline2 は、要件に文書間検証、複数ステップの推論、および参照データが含まれるため、プロモードでマルチファイルタスクを使用する必要があります。Microsoft のガイダンスによると、プロモードは、単一のリクエストで複数の入力ファイルを処理する、文書間でデータを検証または拡充する、参照データを使用して抽出と検証をガイドするなど、複数ステップの推論とファイル間分析を必要とする高度なシナリオ向けに設計されています。
シングルファイル プロ モードでは、Pipeline1 に不要な機能が追加され、コスト効率の高い大容量スタンドアロン処理に最適化されません。マルチファイル スタンダード モードでは、参照データに基づく推論というプロ モードの要件を満たしません。参照トピック: Azure Content、スタンダード モード、プロ モード、シングル ファイル タスク、マルチ ファイル タスク、フィールド抽出、調達文書の検証について。

Azure AI Language サービスの抽出型要約機能は、元の文構造と順序を維持しながら動画の文字起こしを要約するのに最適です。REST API またはクライアントライブラリを使用して sentenceCount を正確に 3 に設定することで、重要なフレーズから簡潔な要約を生成できます。
この手法は、抽象的要約とは異なり、新たな抽象的なテキストを生成することを避け、元のテキストを保持するという制約を満たす。
主な実装の詳細：
サービス：Azure AI Language、特に要約機能。
方法：抽出型要約は、原文から最も関連性の高い文を直接選択するため、元の文脈、話者の特定、文構造を維持するのに最適です。
設定：API呼び出しでは、sentenceCountパラメータを3に設定することで、出力が正確にその数に制限されるようにすることができます。
ワークフロー：このモデルは、音声認識（Azure AI Speechなど）によって処理された会話の書き起こしデータに対して最も効果的に機能します。話者が識別されているため、要約ツールは話者とテキストの関係を維持しながら文を集約できます。
参照：
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/summarization/how-to/text-summarization

ユーザーメッセージ、エージェントメッセージ、ツール呼び出し、ツール出力など、完全な履歴コンテキストを備えた、複数ターンおよびセッション間の完全な継続性を実現するには、Microsoft Foundry Agent Serviceランタイムが提供する永続的な会話ライフサイクルを活用する必要があります。
基盤となるエージェントサービスは推論層ではステートレスであるため、複数日にわたる継続性を管理するには、エージェントとのやり取りを永続的なサーバー側の会話IDにリンクさせる必要があります。
お客様のご要望を満たすために、具体的に何をする必要があるかは以下のとおりです。
*-> 1. 永続的な会話IDを維持する
ユーザーが戻ってくるたびに新しい会話セッションを作成するのではなく、アプリケーションは、固有のサポートケースを外部データベース内の Microsoft Foundry 会話 ID (通常は resp_* または conv_* で始まる) にマッピングして永続化する必要があります。
新規ケース：新しいセッションを作成し、生成されたConversationIdを取得します。
ケースの返却：データベースから、その顧客のサポートケースに関連付けられた、以前に保存されたConversationIdを取得します。
2. SDK を介してセッションを再開する
顧客が数日後に再度訪問した場合は、既存の会話IDをセッション作成メソッドに渡してエージェントのセッションを初期化します。これにより、Microsoft Foundry Agent Serviceは次のターンを処理する前に、バックエンドで完全な（要約されていない）スレッド履歴を自動的に再読み込みします。
参照：
https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/agents/conversations/session

Microsoft Entra ID を使用したキーレス認証では、プリンシパルごとにスコープが設定された有効期限の短い OAuth ベアラートークンが発行されるため、ハードコードされた秘密情報が不要になり、プリンシパルごとの監査証跡が生成されます。マネージド ID では、この仕組みをサービス間呼び出しにも拡張し、コードや構成に認証情報を保存することなく利用できます。

Azure AI Language サービス内の抽出型要約機能は、アプリケーションの要件に適した機能です。
この機能は以下のように設定できます。
sentenceCount パラメータ（デフォルト値は 3）を使用して、正確に 3 つの文を返します。サポートされる範囲は 1 ～ 20 文です。
sortBy パラメータに Offset を指定すると、元の文の順序が保持されます。これはデフォルトの動作です。Offset の値は、元の文書における抽出された文の文字位置に対応します。
参照：
https://docs.azure.cn/en-us/ai-services/language-service/summarization/how-to/text-summarization