الأسئلة المتداولة حول خدمة Azure OpenAI

لا يستخدم Azure OpenAI بيانات العملاء لإعادة تدريب النماذج. لمزيد من المعلومات، راجع دليل بيانات Azure OpenAI والخصوصية والأمان.

يدعم Azure OpenAI أحدث إصدار من مكتبة OpenAI Python (الإصدار> =1.0). ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن ترحيل قاعدة التعليمات البرمجية باستخدام openai migrate غير مدعوم ولن يعمل مع التعليمات البرمجية التي تستهدف Azure OpenAI.

GPT-4 Turbo Preview هو gpt-4 نموذج (معاينة 1106). لنشر هذا النموذج، ضمن Deployments حدد model gpt-4. بالنسبة لإصدار النموذج، حدد 1106-preview. للتحقق من المناطق التي يتوفر فيها هذا النموذج، راجع صفحة النماذج.

يدعم Azure OpenAI أحدث نماذج GPT-4. وهو يدعم كل من GPT-4 وGPT-4-32K.

توفر خدمة Azure OpenAI للعملاء لغة متقدمة الذكاء الاصطناعي مع نماذج OpenAI GPT-3 وCodex وDALL-E مع وعد أمان ومؤسسة Azure. يشارك Azure OpenAI في تطوير واجهات برمجة التطبيقات مع OpenAI، ما يضمن التوافق والانتقال السلس من واحد إلى آخر.

باستخدام Azure OpenAI، يحصل العملاء على قدرات الأمان في Microsoft Azure أثناء تشغيل نفس النماذج مثل OpenAI.

نعم، كجزء من خدمات Azure الذكاء الاصطناعي، يدعم Azure OpenAI VNETs ونقاط النهاية الخاصة. لمعرفة المزيد، راجع إرشادات الشبكات الظاهرية لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي.

لا، تم تصميم GPT-4 بواسطة OpenAI ليكون متعدد الوسائط، ولكن حاليا يتم دعم إدخال النص وإخراجه فقط.

في السابق، كانت عملية إضافة حالات استخدام جديدة تتطلب من العملاء إعادة تطبيق الخدمة. الآن، نحن نطرح عملية جديدة تسمح لك بإضافة حالات استخدام جديدة بسرعة إلى استخدامك للخدمة. تتبع هذه العملية عملية الوصول المحدود المحددة داخل خدمات Azure الذكاء الاصطناعي. يمكن للعملاء الحاليين أن يشهدوا على أي وجميع حالات الاستخدام الجديدة هنا. لاحظ أن هذا مطلوب في أي وقت ترغب في استخدام الخدمة لحالة استخدام جديدة لم تتقدم بطلب للحصول عليها في الأصل.

يحدث هذا الخطأ عادة عند محاولة إرسال دفعة من النص لتضمينها في طلب API واحد كصفيف. يدعم Azure OpenAI حاليا صفائف التضمينات مع إدخالات متعددة لنموذج text-embedding-ada-002 الإصدار 2 فقط. يدعم إصدار النموذج هذا صفيفا يتكون من ما يصل إلى 16 إدخالا لكل طلب واجهة برمجة تطبيقات. يمكن أن يصل طول الصفيف إلى 8191 رمزا مميزا عند استخدام نموذج text-embedding-ada-002 (الإصدار 2).

تحقق من مقدمة الهندسة الفورية. في حين أن هذه النماذج قوية، فإن سلوكها حساس للغاية أيضا للمطالبات التي يتلقاها من المستخدم. وهذا يجعل البناء السريع مهارة مهمة للتطوير. بعد الانتهاء من المقدمة، راجع مقالتنا حول تقنيات الهندسة المتقدمة الفورية.

هذا هو السلوك المتوقع عند استخدام تجربة تسجيل الدخول الافتراضية ل Azure OpenAI Studio.

للوصول إلى Azure OpenAI Studio من حساب ضيف تم منحه حق الوصول إلى مورد Azure OpenAI:

1. افتح جلسة مستعرض خاصة ثم انتقل إلى https://oai.azure.com.
2. بدلا من إدخال بيانات اعتماد حساب الضيف الخاص بك على الفور بدلا من تحديد Sign-in options
3. الآن حدد تسجيل الدخول إلى مؤسسة
4. أدخل اسم المجال للمؤسسة التي منحت حساب الضيف حق الوصول إلى مورد Azure OpenAI.
5. سجل الدخول الآن باستخدام بيانات اعتماد حساب الضيف.

يجب أن تكون الآن قادرا على الوصول إلى المورد عبر Azure OpenAI Studio.

بدلا من ذلك، إذا قمت بتسجيل الدخول إلى مدخل Microsoft Azure من جزء نظرة عامة على مورد Azure OpenAI، يمكنك تحديد الانتقال إلى Azure OpenAI Studio لتسجيل الدخول تلقائيا باستخدام السياق التنظيمي المناسب.

نماذج Azure OpenAI (بما في ذلك GPT-4) غير قادرة على تحديد النموذج الذي يتم تشغيله بشكل صحيح السلوك المتوقع.

لماذا يحدث هذا؟

في نهاية المطاف، يقوم النموذج بتنفيذ تنبؤ الرمز المميز التالي استجابة لسؤالك. لا يمتلك النموذج أي قدرة أصلية على الاستعلام عن إصدار النموذج الذي يتم تشغيله حاليا للإجابة على سؤالك. للإجابة على هذا السؤال، يمكنك دائما الانتقال إلى عمليات نشر> إدارة>Azure OpenAI Studio>والرجوع إلى عمود اسم النموذج لتأكيد النموذج المقترن حاليا باسم نشر معين.

تنتج الأسئلة، "ما هو النموذج الذي تقوم بتشغيله؟" أو "ما هو أحدث نموذج من OpenAI؟" نتائج جودة مماثلة لطرح سؤال على النموذج عما سيكون عليه الطقس اليوم. قد يرجع النتيجة الصحيحة، ولكن فقط عن طريق الصدفة. وليس للنموذج، بمفرده، معلومات واقعية غير ما كان جزءا من بيانات التدريب/التدريب الخاصة به. في حالة GPT-4، اعتبارا من أغسطس 2023، لن تصل بيانات التدريب الأساسية إلا إلى سبتمبر 2021. لم يتم إصدار GPT-4 حتى مارس 2023، لذلك ما لم يصدر OpenAI إصدارا جديدا مع بيانات التدريب المحدثة، أو إصدارا جديدا تم ضبطه للإجابة عن هذه الأسئلة المحددة، فمن المتوقع أن يستجيب GPT-4 أن GPT-3 هو أحدث إصدار نموذج من OpenAI.

إذا كنت ترغب في مساعدة نموذج يستند إلى GPT للرد بدقة على السؤال "ما هو النموذج الذي تقوم بتشغيله؟"، فستحتاج إلى توفير هذه المعلومات للنموذج من خلال تقنيات مثل الهندسة الفورية لرسالة نظام النموذج، استرداد الجيل المعزز (RAG) وهو الأسلوب المستخدم من قبل Azure OpenAI على بياناتك حيث يتم إدخال معلومات محدثة إلى رسالة النظام في وقت الاستعلام، أو عن طريق الضبط الدقيق حيث يمكنك ضبط إصدارات محددة من النموذج للإجابة على هذا السؤال بطريقة معينة استنادا إلى إصدار النموذج.

لمعرفة المزيد حول كيفية تدريب نماذج GPT والعمل بها، نوصي بمشاهدة حديث أندريه كارباتي من الإصدار 2023 حول حالة GPT.

هذا هو السلوك المتوقع. النماذج غير قادرة على الإجابة عن الأسئلة حول نفسها. إذا كنت ترغب في معرفة متى يكون قطع المعرفة لبيانات تدريب النموذج، راجع صفحة النماذج.

هذا هو السلوك المتوقع. أولا ليس هناك ما يضمن أن كل حدث حديث كان جزءا من بيانات تدريب النموذج. وحتى عندما كانت المعلومات جزءا من بيانات التدريب، دون استخدام تقنيات إضافية مثل استرداد الجيل المعزز (RAG) للمساعدة في إرساء استجابات النموذج، هناك دائما فرصة حدوث استجابات غير مؤرضة. يستخدم كل من Azure OpenAI ميزة البيانات الخاصة بك ودردشة Bing باستخدام نماذج Azure OpenAI جنبا إلى جنب مع Retrieval Augmented Generation للمساعدة في المزيد من استجابات النماذج الأساسية.

يمكن أن يؤثر تكرار ظهور جزء معين من المعلومات في بيانات التدريب أيضا على احتمال استجابة النموذج بطريقة معينة.

السؤال عن أحدث نموذج GPT-4 Turbo Preview حول شيء تغير مؤخرا مثل "من هو رئيس وزراء نيوزيلندا؟"، من المرجح أن يؤدي إلى استجابة Jacinda Ardernملفقة . ومع ذلك، يسأل النموذج "متى Jacinda Ardern تنحى رئيسا للوزراء؟" يميل إلى الحصول على استجابة دقيقة توضح معرفة بيانات التدريب التي ستنتقل إلى يناير 2023 على الأقل.

لذلك في حين أنه من الممكن فحص النموذج مع الأسئلة لتخمين قطع المعرفة ببيانات التدريب الخاصة به، فإن صفحة النموذج هي أفضل مكان للتحقق من قطع معرفة النموذج.

تتوفر معلومات التسعير القديمة عبر ملف PDF قابل للتنزيل. بالنسبة لجميع النماذج الأخرى، راجع صفحة التسعير الرسمية.

يمكنك تقليل حدوث هذه الأخطاء عن طريق تقليل درجة حرارة مطالباتك إلى أقل من 1 والتأكد من أنك تستخدم عميلا بمنطق إعادة المحاولة. غالبا ما تؤدي إعادة استجابة الطلب إلى استجابة ناجحة.

إذا كانت الخدمة تنفذ المعالجة، تحصيل رسوم منك حتى إذا لم ينجح رمز الحالة (وليس 200). ومن الأمثلة الشائعة على ذلك، خطأ 400 بسبب عامل تصفية المحتوى أو حد الإدخال، أو خطأ 408 بسبب انتهاء المهلة. ستحدث الرسوم أيضا عند status 200 تلقي مع من finish_reasoncontent_filter. في هذه الحالة، لم يكن لدى المطالبة أي مشكلات، ولكن تم الكشف عن الإكمال الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج لانتهاك قواعد تصفية المحتوى، ما يؤدي إلى تصفية الإكمال. إذا لم تنفذ الخدمة المعالجة، فلن يتم تحصيل رسوم منك. على سبيل المثال، خطأ 401 بسبب المصادقة أو خطأ 429 بسبب تجاوز حد المعدل.

الوصول محدود حاليا مع تنقلنا في الطلب المرتفع وتحسينات المنتجات القادمة والتزام Microsoft الذكاء الاصطناعي المسؤولة. في الوقت الحالي، نحن نعمل مع العملاء الذين لديهم شراكة مع Microsoft، وحالات استخدام أقل مخاطرة، وتلك الملتزمة بدمج عوامل التخفيف. تطبيق هنا للوصول الأولي: تطبيق الآن

لا نقدم حاليا مخططا زمنيا للموافقة على الوصول.

للحصول على التحديثات الشهرية، راجع الصفحة الجديدة.

تحقق من مقدمة الدورة التدريبية ل Azure OpenAI.

• نوصي بنشر الأسئلة على Microsoft Q&A.
• بدلا من ذلك، يمكنك نشر الأسئلة على Stack Overflow.

Azure OpenAI هو جزء من خدمات Azure الذكاء الاصطناعي. يمكنك التعرف على جميع خيارات الدعم لخدمات Azure الذكاء الاصطناعي في دليل خيارات الدعم والمساعدة.

راجع دليل توفر نموذج Azure OpenAI.

راجع دليل توفر نموذج Azure OpenAI لتوفر المنطقة.

من أجل الوصول إلى الضبط الدقيق بنجاح، تحتاج إلى تعيين مساهم OpenAI للخدمات المعرفية. حتى شخص ما بأذونات مسؤول الخدمة عالية المستوى سيظل بحاجة إلى تعيين هذا الحساب بشكل صريح للوصول إلى الضبط الدقيق. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعة إرشادات التحكم في الوصول المستندة إلى الدور.

النموذج الأساسي هو نموذج لم يتم تخصيصه أو ضبطه لحالة استخدام معينة. النماذج الدقيقة هي إصدارات مخصصة من النماذج الأساسية حيث يتم تدريب أوزان النموذج على مجموعة فريدة من المطالبات. تتيح لك النماذج الدقيقة تحقيق نتائج أفضل على عدد أكبر من المهام دون الحاجة إلى تقديم أمثلة مفصلة للتعلم في السياق كجزء من مطالبة الإكمال. لمعرفة المزيد، راجع دليل الضبط الدقيق.

100

ليس لدينا وقت استجابة محدد لواجهة برمجة التطبيقات اتفاقية مستوى الخدمة (SLA) في الوقت الحالي. لمزيد من المعلومات حول اتفاقية مستوى الخدمة لخدمة Azure OpenAI، راجع صفحة اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) للخدمات عبر الإنترنت.

إذا تم نشر نموذج مخصص (مضبوط) لأكثر من 15 يوما لا يتم خلالها إجراء أي عمليات إكمال أو استدعاءات لإكمال الدردشة إليه، يتم حذف النشر تلقائيا (ولا يتم تكبد أي رسوم استضافة أخرى لهذا النشر). يظل النموذج المخصص الأساسي متاحا ويمكن إعادة توزيعه في أي وقت. لمعرفة المزيد، راجع المقالة الإرشادية.

هناك حاليا اثنين من واجهات برمجة تطبيقات REST المختلفة التي تسمح بنشر النموذج. للحصول على أحدث ميزات نشر النموذج مثل القدرة على تحديد إصدار نموذج أثناء النشر لنماذج مثل text-embedding-ada-002 الإصدار 2، استخدم استدعاء Deployments - Create Or Update REST API.

لا، لا يرتبط تخصيص الرموز المميزة للحصة لكل دقيقة (TPM) بحد أقصى رمز الإدخال المميز للنموذج. يتم تعريف حدود الرمز المميز لإدخال النموذج في جدول النماذج ولا تتأثر بالتغييرات التي تم إجراؤها على TPM.

لا، نحن لا ندعم ضبط قدرات صورة GPT-4 في هذا الوقت.

لا، يمكنك استخدام dall-e-3 لإنشاء الصور وفهم gpt-4-visual-preview الصور.

ندعم حاليا PNG (.png) وJPEG (.jpeg .jpg) وWEP (.webp) وGIF غير المتحركة (.gif).

نعم، نقوم بتقييد تحميلات الصور إلى 20 ميغابايت لكل صورة.

لا، سنقوم بحذف الصورة لك تلقائيا بعد معالجتها بواسطة النموذج.

نقوم بمعالجة الصور على مستوى الرمز المميز، بحيث يتم احتساب كل صورة نعالجها نحو حد الرموز المميزة الخاصة بك في الدقيقة (TPM). راجع قسم الرموز المميزة للصورة في نظرة عامة للحصول على تفاصيل حول الصيغة المستخدمة لتحديد عدد الرموز المميزة لكل صورة.

لا، لا يتلقى النموذج بيانات تعريف الصورة.

إذا كانت الصورة غامضة أو غير واضحة، فسيبذل النموذج قصارى جهده لتفسيرها. ومع ذلك، قد تكون النتائج أقل دقة. القاعدة الأساسية الجيدة هي أنه إذا لم يتمكن الإنسان العادي من رؤية المعلومات في صورة في الدقة المستخدمة في وضع ال res المنخفض/العالي، فلن يتمكن النموذج أيضا من رؤية هذه المعلومات.

راجع قسم القيود في GPT-4 Turbo مع دليل مفاهيم الرؤية.

بشكل افتراضي، تبلغ max_tokens قيمة GPT-4 vision-preview وGPT-4 turbo-2024-04-09 16. اعتمادا على طلبك، غالبا ما تكون هذه القيمة منخفضة جدا ويمكن أن تؤدي إلى استجابات مقتطعة. لحل هذه المشكلة، مرر قيمة أكبر max_tokens كجزء من طلبات واجهة برمجة التطبيقات لإكمال الدردشة. يتم تعيين GPT-4o افتراضيا إلى 4096 max_tokens.

نعم. على عكس واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة، فإن مساعدي Azure OpenAI عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات ذات حالة، ما يعني أنها تحتفظ بالبيانات. هناك نوعان من البيانات المخزنة في واجهة برمجة تطبيقات المساعدين:

• الكيانات ذات الحالة: مؤشرات الترابط والرسائل وتشغيلات التي تم إنشاؤها أثناء استخدام المساعدين.
• الملفات: تم تحميلها أثناء إعداد المساعدين أو كجزء من رسالة.

يتم تخزين البيانات في حساب تخزين آمن تديره Microsoft ويتم فصله منطقيا.

تستمر كافة البيانات المستخدمة في هذا النظام ما لم تقم بحذف هذه البيانات بشكل صريح. استخدم دالة الحذف مع معرف مؤشر ترابط مؤشر الترابط الذي تريد حذفه. لا يؤدي مسح Run في Assistants Playground إلى حذف مؤشرات الترابط، ولكن حذفها باستخدام دالة الحذف لن يسردها في صفحة مؤشر الترابط.

‏‏لا. يدعم المساعدون حاليا الملفات المحلية التي تم تحميلها إلى التخزين المدار بواسطة المساعدين فقط. لا يمكنك استخدام حساب التخزين الخاص بك مع المساعدين.

ندعم اليوم CMK لمؤشرات الترابط والملفات في المساعدين. راجع الصفحة ما الجديد للمناطق المتوفرة لهذه الميزة.

‏‏لا. لا يتم استخدام البيانات ل Microsoft غير مستخدمة لنماذج التدريب. راجع وثائق الذكاء الاصطناعي المسؤول لمزيد من المعلومات.

نقاط نهاية Azure OpenAI Assistants إقليمية، ويتم تخزين البيانات في نفس المنطقة مثل نقطة النهاية. لمزيد من المعلومات، راجع وثائق موقع بيانات Azure.

• تكلفة الاستدلال (الإدخال والإخراج) للنموذج الأساسي الذي تستخدمه لكل مساعد (على سبيل المثال gpt-4-0125). إذا قمت بإنشاء مساعدين متعددين، تحصيل رسوم منك مقابل النموذج الأساسي المرفق بكل مساعد.
• إذا قمت بتمكين أداة مترجم التعليمات البرمجية. على سبيل المثال، إذا اتصل مساعدك بمترجم التعليمات البرمجية في وقت واحد في مؤشري ترابط مختلفين، سيؤدي ذلك إلى إنشاء جلستي مترجم التعليمات البرمجية، سيتم تحصيل رسوم من كل منهما. تكون كل جلسة نشطة بشكل افتراضي لمدة ساعة واحدة، ما يعني أنك ستدفع هذه الرسوم مرة واحدة فقط إذا استمر المستخدم في إعطاء إرشادات لمترجم التعليمات البرمجية في نفس مؤشر الترابط لمدة تصل إلى ساعة واحدة.
• البحث في الملفات غير تمت فوترته حاليا.

لمزيد من المعلومات، راجع صفحة التسعير.

‏‏لا. تنطبق جميع الحصص النسبية على استخدام النماذج مع المساعدين.

تدعم واجهة برمجة تطبيقات المساعدين نماذج Azure OpenAI فقط.

واجهة برمجة تطبيقات المساعدين حاليا في المعاينة العامة. ابق على اطلاع بأحدث تحديثات منتجاتنا من خلال زيارة صفحتنا "ما الجديد " بانتظام.

راجع المقالات المفاهيمية، والبدء السريع، والمقالات الإرشادية للحصول على معلومات حول بدء استخدام المساعدين. يمكنك أيضا التحقق من نماذج التعليمات البرمجية لمساعدي Azure OpenAI على GitHub.

يمكنك تخصيص تطبيق الويب المنشور في مدخل Microsoft Azure. تتوفر التعليمات البرمجية المصدر لتطبيق الويب المنشور على GitHub، حيث يمكنك العثور على معلومات حول تغيير واجهة التطبيق الأمامية، بالإضافة إلى إرشادات لبناء التطبيق ونشره.

لن تتم الكتابة فوق التعليمات البرمجية للتطبيق عند تحديث التطبيق. سيتم تحديث التطبيق لاستخدام مورد Azure OpenAI وAzure الذكاء الاصطناعي Search index (إذا كنت تستخدم Azure OpenAI على بياناتك)، وإعدادات النموذج المحددة في Azure OpenAI Studio دون أي تغيير في المظهر أو الوظيفة.

Azure OpenAI على بياناتك هي ميزة من خدمات Azure OpenAI التي تساعد المؤسسات على إنشاء رؤى ومحتوى وعمليات بحث مخصصة باستخدام مصادر البيانات المعينة الخاصة بها. وهو يعمل مع قدرات نماذج OpenAI في Azure OpenAI لتوفير استجابات أكثر دقة و صلة لاستعلامات المستخدم باللغة الطبيعية. يمكن دمج Azure OpenAI على بياناتك مع تطبيقات العميل الحالية وسير العمل، ويقدم رؤى حول مؤشرات الأداء الرئيسية، ويمكنه التفاعل مع المستخدمين بسلاسة.

يمكن لجميع عملاء Azure OpenAI استخدام Azure OpenAI على بياناتك عبر استوديو Azure الذكاء الاصطناعي وواجهة برمجة تطبيقات Rest.

يدعم Azure OpenAI على بياناتك الاستيعاب من Azure الذكاء الاصطناعي Search وAzure Blob Storage وتحميل الملفات المحلية. يمكنك معرفة المزيد حول Azure OpenAI على بياناتك من المقالة المفاهيمية والبدء السريع.

عند استخدام Azure OpenAI على بياناتك، فإنك تتحمل تكاليف عند استخدام Azure الذكاء الاصطناعي Search وAzure Blob Storage وAzure Web App Service والبحث الدلالي ونماذج OpenAI. لا توجد تكلفة إضافية لاستخدام ميزة "بياناتك" في Azure الذكاء الاصطناعي Studio.

يمكنك إعداد الفهرس بنفسك باستخدام برنامج نصي متوفر على GitHub. سيؤدي استخدام هذا البرنامج النصي إلى إنشاء فهرس Azure الذكاء الاصطناعي Search مع جميع المعلومات اللازمة لاستخدام بياناتك بشكل أفضل، مع تقسيم مستنداتك إلى مجموعات قابلة للإدارة. راجع ملف README مع التعليمات البرمجية لإعداد البيانات للحصول على تفاصيل حول كيفية تشغيله.

يمكنك جدولة تحديث فهرس تلقائي، أو تحميل بيانات إضافية إلى حاوية Azure Blob واستخدامها كمصدر بيانات عند إنشاء فهرس جديد. سيتضمن الفهرس الجديد جميع البيانات في الحاوية الخاصة بك.

راجع استخدام بياناتك للحصول على مزيد من المعلومات حول أنواع الملفات المدعومة.

نعم، Azure OpenAI على بياناتك هو جزء من خدمة Azure OpenAI ويعمل مع النماذج المتوفرة في Azure OpenAI. لا تزال ميزات تصفية المحتوى ومراقبة إساءة استخدام Azure OpenAI تنطبق. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة لنماذج Azure OpenAI وملاحظة الشفافية ل Azure OpenAI للحصول على إرشادات إضافية حول استخدام Azure OpenAI على بياناتك بشكل مسؤول.

نعم، حد الرمز المميز لرسالة النظام هو 400. إذا كانت رسالة النظام أكثر من 400 رمز مميز، تجاهل بقية الرموز المميزة بعد أول 400. ينطبق هذا القيد فقط على Azure OpenAI على ميزة البيانات الخاصة بك.

لا يدعم Azure OpenAI على بياناتك حاليا استدعاء الوظيفة.

يجب إرسال استعلامات بنفس لغة بياناتك. يمكن أن تكون بياناتك بأي من اللغات التي يدعمها Azure الذكاء الاصطناعي Search.

عند تحديد "Azure الذكاء الاصطناعي Search" كمصدر بيانات، يمكنك اختيار تطبيق البحث الدلالي. إذا حددت "Azure Blob Container" أو "Upload files" كمصدر البيانات، يمكنك إنشاء الفهرس كالمعتاد. بعد ذلك، يمكنك إعادة إدخال البيانات باستخدام خيار "Azure الذكاء الاصطناعي Search" لتحديد الفهرس نفسه وتطبيق البحث الدلالي. ستكون بعد ذلك جاهزا للدردشة على بياناتك مع تطبيق البحث الدلالي.

عند تحديد "Azure Blob Container" أو "Azure الذكاء الاصطناعي Search" أو "Upload files" كمصدر بيانات، يمكنك أيضا تحديد توزيع نموذج تضمين Ada لاستخدامه عند استيعاب بياناتك. سيؤدي ذلك إلى إنشاء فهرس Azure الذكاء الاصطناعي Search مع تضمينات المتجهات.

يمكن أن يفشل إنشاء الفهرس عند إضافة تضمينات إلى الفهرس الخاص بك إذا كان حد المعدل على نشر نموذج تضمين Ada منخفضا جدا، أو إذا كان لديك مجموعة كبيرة جدا من المستندات. يمكنك استخدام هذا البرنامج النصي المتوفر على GitHub لإنشاء الفهرس مع التضمينات يدويا.

التزام حقوق النشر للعميل هو حكم سيتم تضمينه في 1 ديسمبر 2023، شروط منتج Microsoft التي تصف التزام Microsoft بالدفاع عن العملاء ضد مطالبات الملكية الفكرية الخاصة بجهات خارجية تتعلق بمحتوى الإخراج. إذا كان موضوع المطالبة هو محتوى الإخراج الذي تم إنشاؤه من خدمة Azure OpenAI (أو أي منتج مغطى آخر يسمح للعملاء بتكوين أنظمة الأمان)، فيجب أن يكون العميل قد نفذ جميع عمليات التخفيف المطلوبة من قبل وثائق خدمة Azure OpenAI في العرض الذي قدم محتوى الإخراج. يتم توثيق عوامل التخفيف المطلوبة هنا وتحديثها بشكل مستمر. بالنسبة للخدمات أو الميزات أو النماذج أو حالات الاستخدام الجديدة، سيتم نشر متطلبات CCC الجديدة وستدخل حيز التنفيذ عند أو بعد إطلاق هذه الخدمة أو الميزة أو النموذج أو حالة الاستخدام. وإلا، سيكون لدى العملاء ستة أشهر من وقت النشر لتنفيذ عوامل تخفيف جديدة للحفاظ على التغطية بموجب CCC. إذا قدم العميل مطالبة، فسيطلب من العميل إثبات الامتثال للمتطلبات ذات الصلة. عوامل التخفيف هذه مطلوبة للمنتجات المغطاة التي تسمح للعملاء بتكوين أنظمة الأمان، بما في ذلك خدمة Azure OpenAI؛ لا تؤثر على التغطية للعملاء الذين يستخدمون منتجات مغطاة أخرى.

الخطوات التالية

• حصص وحدود Azure OpenAI
• ما الجديد في Azure OpenAI
• التشغيل السريع ل Azure OpenAI