Zdroj dat – Elasticsearch (Preview)

Článek
03/20/2024

Konfigurovatelné možnosti elasticsearch při použití Azure OpenAI ve vašich datech Tento zdroj dat je podporován ve verzi 2024-02-15-previewrozhraní API .

Name	Type	Požadováno	Popis
`parameters`	Parametry	True	Parametry, které se mají použít při konfiguraci Elasticsearch.
`type`	string	True	Musí být `elasticsearch`.

Parametry

Název	Type	Požadováno	Popis
`endpoint`	string	True	Absolutní cesta koncového bodu pro prostředek Elasticsearch, který se má použít.
`index_name`	string	True	Název indexu, který se má použít v odkazovaném Elasticsearch.
`authentication`	Jeden z KeyAndKeyIdAuthenticationOptions, EncodedApiAuthenticationOptions	True	Metoda ověřování, která se má použít při přístupu k definovanému zdroji dat.
`embedding_dependency`	Jeden z DeploymentNameVectorizationSource, EndpointVectorizationSource, ModelIdVectorizationSource	False	Závislost vkládání pro vektorové vyhledávání. Vyžaduje se, pokud `query_type` je `vector`.
`fields_mapping`	FieldsMappingOptions	False	Přizpůsobené chování mapování polí, které se má použít při interakci s indexem vyhledávání.
`in_scope`	boolean	False	Určuje, jestli se dotazy mají omezit na použití indexovaných dat. Výchozí hodnota je `True`.
`query_type`	QueryType	False	Typ dotazu, který se má použít s Elasticsearch. Výchozí hodnota je `simple`
`role_information`	string	False	Poskytněte modelu pokyny, jak by se měl chovat, a jakýkoli kontext, na který by měl odkazovat při generování odpovědi. Můžete popsat osobnost asistenta a říct jí, jak formátovat odpovědi.
`strictness`	integer	False	Nakonfigurovaná striktnost filtrování relevance vyhledávání. Čím vyšší je striktnost, tím vyšší přesnost, ale nižší úplnost odpovědi. Výchozí hodnota je `3`.
`top_n_documents`	integer	False	Nakonfigurovaný nejvyšší počet dokumentů, které se mají použít pro nakonfigurovaný dotaz. Výchozí hodnota je `5`.

Možnosti ověřování pomocí klíče a ID klíče

Možnosti ověřování pro Azure OpenAI Ve vašich datech při použití klíče rozhraní API

Name	Type	Požadováno	Popis
`key`	string	True	Klíč Elasticsearch, který se má použít k ověřování.
`key_id`	string	True	ID klíče Elasticsearch, které se má použít k ověřování.
`type`	string	True	Musí být `key_and_key_id`.

Možnosti ověřování kódovaného klíče rozhraní API

Možnosti ověřování pro Azure OpenAI Ve vašich datech při použití klíče rozhraní API s kódováním Elasticsearch.

Name	Type	Požadováno	Popis
`encoded_api_key`	string	True	Kódovaný klíč rozhraní API Elasticsearch, který se má použít k ověřování.
`type`	string	True	Musí být `encoded_api_key`.

Zdroj vektorizace názvu nasazení

Podrobnosti o vektorizačním zdroji, který používá Azure OpenAI ve vašich datech při použití vektorového vyhledávání. Tento zdroj vektorizace je založený na interním názvu nasazení modelu vkládání ve stejném prostředku Azure OpenAI. Tento zdroj vektorizace umožňuje používat vektorové vyhledávání bez klíče api-key Azure OpenAI a bez přístupu k veřejné síti Azure OpenAI.

Name	Type	Požadováno	Popis
`deployment_name`	string	True	Název nasazení modelu vložení v rámci stejného prostředku Azure OpenAI.
`type`	string	True	Musí být `deployment_name`.

Zdroj vektorizace koncového bodu

Podrobnosti o vektorizačním zdroji, který používá Azure OpenAI ve vašich datech při použití vektorového vyhledávání. Tento zdroj vektorizace je založený na koncovém bodu rozhraní API pro vkládání Azure OpenAI.

Name	Type	Požadováno	Popis
`endpoint`	string	True	Určuje adresu URL koncového bodu prostředku, ze které se mají načíst vkládání. Měl by být ve formátu `https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings`. Parametr dotazu api-version není povolený.
`authentication`	ApiKeyAuthenticationOptions	True	Určuje možnosti ověřování, které se mají použít při načítání vkládání ze zadaného koncového bodu.
`type`	string	True	Musí být `endpoint`.

Zdroj vektorizace ID modelu

Podrobnosti o vektorizačním zdroji, který používá Azure OpenAI ve vašich datech při použití vektorového vyhledávání. Tento zdroj vektorizace je založen na ID modelu Elasticsearch.

Name	Type	Požadováno	Popis
`model_id`	string	True	Určuje ID modelu, které se má použít pro vektorizaci. Toto ID modelu musí být definováno v Elasticsearch.
`type`	string	True	Musí být `model_id`.

Možnosti ověřování klíčů rozhraní API

Možnosti ověřování pro Azure OpenAI Ve vašich datech při použití klíče rozhraní API

Name	Type	Požadováno	Popis
`key`	string	True	Klíč rozhraní API, který se má použít k ověřování.
`type`	string	True	Musí být `api_key`.

Možnosti mapování polí

Volitelná nastavení pro řízení způsobu zpracování polí při použití nakonfigurovaného prostředku Elasticsearch.

Name	Type	Požadováno	Popis
`content_fields`	string[]	False	Názvy polí indexu, která by se měla považovat za obsah.
`vector_fields`	string[]	False	Názvy polí, která představují vektorová data.
`content_fields_separator`	string	False	Vzor oddělovače, který mají pole obsahu používat. Výchozí hodnota je `\n`.
`filepath_field`	string	False	Název pole indexu, které se má použít jako cesta k souboru.
`title_field`	string	False	Název pole indexu, které se má použít jako název.
`url_field`	string	False	Název pole indexu, které se má použít jako adresa URL.

Typ dotazu

Typ dotazu načítání Elasticsearch, který by se měl spustit při použití s Azure OpenAI ve vašich datech.

Výčtová hodnota	Popis
`simple`	Představuje výchozí jednoduchý analyzátor dotazů.
`vector`	Představuje vektorové vyhledávání vypočítaných dat.

Příklady

Požadavky:

Nakonfigurujte přiřazení rolí od uživatele k prostředku Azure OpenAI. Požadovaná role: Cognitive Services OpenAI User.
Nainstalujte Az CLI a spusťte az login.
Definujte následující proměnné prostředí: AzureOpenAIEndpoint, ChatCompletionsDeploymentName, SearchEndpointIndexName, , Key, . KeyId

export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export SearchEndpoint='https://example.eastus.azurecontainer.io'
export IndexName=testindex
export Key='***'
export KeyId='***'

Python 1.x
REST

Nainstalujte nejnovější balíčky openaipip , azure-identity.

import os
from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

endpoint = os.environ.get("AzureOpenAIEndpoint")
deployment = os.environ.get("ChatCompletionsDeploymentName")
index_name = os.environ.get("IndexName")
search_endpoint = os.environ.get("SearchEndpoint")
key = os.environ.get("Key")
key_id = os.environ.get("KeyId")

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default")

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    api_version="2024-02-15-preview",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Who is DRI?",
        },
    ],
    extra_body={
        "data_sources": [
            {
                "type": "elasticsearch",
                "parameters": {
                    "endpoint": search_endpoint,
                    "index_name": index_name,
                    "authentication": {
                        "type": "key_and_key_id",
                        "key": key,
                        "key_id": key_id
                    }
                }
            }
        ]
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))


az rest --method POST \
 --uri $AzureOpenAIEndpoint/openai/deployments/$ChatCompletionsDeploymentName/chat/completions?api-version=2024-02-15-preview \
 --resource https://cognitiveservices.azure.com/ \
 --body \
'
{
    "data_sources": [
      {
        "type": "elasticsearch",
        "parameters": {
          "endpoint": "'$SearchEndpoint'",
          "index_name": "'$IndexName'",
          "authentication": {
            "type": "key_and_key_id",
            "key": "'$Key'",
            "key_id": "'$KeyId'"
          }
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Who is DRI?"
      }
    ]
}
'

Sdílet prostřednictvím