Beschreiben der Azure KI-Erweiterung

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Die azure_ai-Erweiterung ist ein leistungsstarkes Tool, das vom Microsoft Postgres-Team erstellt wurde und eine nahtlose Integration zwischen Ihrer Azure-Datenbank für PostgreSQL Flexible Server-Instanz und verschiedenen Foundry-Tools ermöglicht. Diese Integration optimiert den Entwicklungsprozess und ermöglicht es Ihnen, KI-Features mühelos in Ihre Anwendungen zu integrieren.

Sie können mithilfe eines einfachen Funktionsaufrufs auf Foundry Tools zugreifen, z. B. verarbeitung natürlicher Sprache, Textanalyse und generative KI-Sprachmodelle aus Ihren SQL-Abfragen. Mit dieser Erweiterung können Sie die Leistungsfähigkeit von Azure AI und Machine Learning nutzen, um Ihren Anwendungen erweiterte Analysen und Erkenntnisse hinzuzufügen, ohne Ihre PostgreSQL-Datenbank verlassen zu müssen.

Die Erweiterung erleichtert die Integration von Azure OpenAI, Microsoft Foundry und Azure Machine Learning in Ihre Datenbank. Insgesamt ist die azure_ai Erweiterung ein Game-Changer für Entwickler, die ihren Anwendungen generative KI-Features hinzufügen möchten. Die umfangreichen Funktionen und die nahtlose Integration mit Azure AI- und Machine Learning-Diensten vereinfachen den Entwicklungsprozess und ermöglichen es Ihnen, erweiterte KI-Anwendungen direkt in Ihrer PostgreSQL-Datenbank zu erstellen.

Was ist die azure_ai Erweiterung?

Die azure_ai Erweiterung bietet eine umfassende Suite von Tools, die die Funktionalität einer PostgreSQL-Datenbank verbessern können, indem Azure AI und Machine Learning Services integriert werden. Mit der azure_ai Erweiterung können Sie generative KI-Funktionen nahtlos in Ihre Datenbank integrieren. Mit dieser Erweiterung können Sie neue Inhalte basierend auf vorhandenen Informationen erstellen. Zu diesen Tools gehören eine Sammlung von Schemas, benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) und zusammengesetzten Typen, die nahtlos in jede PostgreSQL-Datenbank integriert werden können. Wenn Sie die Leistungsfähigkeit von Foundry Tools nutzen, können Sie von erweiterten Analysen, maschinellem Lernen und anderen KI-gesteuerten Funktionen profitieren, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Mit der azure_ai Erweiterung PostgreSQL können Sie eine ganz neue Funktionalität und Leistung freischalten. Die Erweiterung bietet drei primäre Dienstintegrationen:

Gießerei-Werkzeuge

Mit der Erweiterung kann Ihre Datenbank verschiedene Foundry Tools aufrufen, um Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, z. B. Textzusammenfassung, Übersetzung und Entitätsextraktion. Diese Dienste vereinfachen den Entwicklungsprozess und machen die Integration von KI-Features in Ihre Anwendungen barrierefreier.

Azure OpenAI

Mit der Azure OpenAI-Dienstintegration können Sie die Azure OpenAI-API direkt aus Ihrer Datenbank aufrufen, um Vektoreinbettungen zu generieren. In Kombination mit der vector Erweiterung können Sie die generierten Einbettungen direkt in Ihrer PostgreSQL-Datenbank speichern. Diese Einbettungen ermöglichen leistungsstarke Funktionen wie semantische Suche, Empfehlungen und Anomalieerkennung.

Azure Machine Learning

Mit der Erweiterung können Sie eine Verbindung mit Azure Machine Learning herstellen, um Rückschlüsse durchzuführen. Sie können ein trainiertes Machine Learning-Modell verwenden, um Vorhersagen zu erstellen oder Ausgaben basierend auf neuen, nicht angezeigten Daten zu generieren.

Aktivieren der azure_ai-Erweiterung

Bevor Sie die azure_ai Erweiterung verwenden können, muss sie mit Ihrer Datenbank zulässig und installiert werden:

  1. Allowlist-Konfiguration: Fügen Sie die Erweiterung zu Ihrer Zulassungsliste hinzu, indem Sie diese ausführen SHOW azure.extensions;.
  2. Installation: Stellen Sie eine Verbindung mit Ihrer Zieldatenbank her, und führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Erweiterung zu installieren:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;

Schemaerstellung

Nach der Installation erstellt die Erweiterung vier Schemas in der Datenbank:

Schema BESCHREIBUNG
azure_ai Enthält die Konfigurationstabelle und -funktionen für die Interaktion mit der Erweiterung.
azure_cognitive Enthält Funktionen und zusammengesetzte Typen im Zusammenhang mit Azure Cognitive Services.
azure_ml Enthält Funktionen im Zusammenhang mit Azure Machine Learning-Rückschlüssen.
azure_openai Enthält die Funktionen im Zusammenhang mit Azure OpenAI.

Konfigurieren der Erweiterung

Die Erweiterung erstellt die azure_ai.settings Tabelle, die für die Konfiguration und Verwaltung der Erweiterungseinstellungen von entscheidender Bedeutung ist. Die Tabelle hostet sicher Endpunkt- und Schlüsseleinstellungen im Zusammenhang mit den Foundry Tools, die Sie in Ihre Datenbank integrieren. Um die Erweiterung zu konfigurieren, stellen Sie die erforderlichen Endpunkte und API-Schlüssel für die Authentifizierung bereit.

  1. Festlegen von Werten:

    • Mit der azure_ai.set_setting() Funktion können Sie verschiedene Konfigurationswerte für Foundry Tools festlegen . Mit dieser Funktion können Sie bestimmten Schlüsseln Werte zuweisen.
    • Sie können beispielsweise den Azure OpenAI-Endpunkt festlegen und den entsprechenden Abonnementschlüssel mithilfe der folgenden Befehle bereitstellen:
    SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '{api-key}');

  2. Einstellungen werden abgerufen:

    • Mit der azure_ai.get_setting() Funktion können Sie die Werte abrufen, die Sie zuvor festgelegt haben, mithilfe von set_setting().
    • Geben Sie den Schlüssel der Einstellung an, die Sie anzeigen möchten, und die Funktion gibt den zugeordneten Wert zurück.
    • Verwenden Sie beispielsweise folgendes, um die in der Konfigurationstabelle geschriebenen Einstellungen zu überprüfen:
    SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.endpoint');
SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.subscription_key');

Zugriffstasten und Sicherheit

Ihre Azure AI-Zugriffstasten ähneln den Stamm-Kennwörtern Ihres Kontos. Es ist wichtig, sie mit Sorgfalt zu behandeln. Der beste Ansatz besteht darin, Azure Key Vault zum Verwalten und Drehen Ihrer Schlüssel zu verwenden.

Benutzer, die von der Erweiterung verwendete Dienstschlüssel verwalten müssen, erfordern die azure_ai_settings_manager Rolle in der Datenbank. Funktionen, die diese Rolle erfordern, umfassen azure_ai.set_setting() und azure_ai.get_setting().

Wie funktioniert die azure_ai Erweiterung?

Hier ist ein kurzes Beispiel dafür, wie einfach es ist, die azure_ai Erweiterung in einem flexiblen Azure-Datenbankserver für PostgreSQL zu verwenden.

  • Generieren von Einbettungen: Sie können Einbettungen erstellen, indem Sie eine benutzerdefinierte Funktion (UDF) inline aus SQL aufrufen. Beispiel:

    SELECT azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', 'Learn about building intelligent applications with azure_ai extension and vector');

  • Sprachdienste: Benötigen Sie Eine Stimmungsanalyse? Es ist so einfach wie ein UDF-Aufruf aus SQL:

    SELECT a.* FROM azure_cognitive.analyze_sentiment('The GenAI session was awesome', 'en') a;

  • Zusätzliche Features: Sie können Tabellen Vektorspalten hinzufügen, HNSW-Indizes (hierarchische Navigable Small World) erstellen und semantische Suchvorgänge ausführen – alles unterstützt durch die azure_ai Erweiterung.