Uso de Azure OpenAI en Fabric con Funciones de IA (Versión Preliminar)

Use AI Functions cuando desee la manera más rápida de aplicar Azure OpenAI a grandes conjuntos de datos tabulares en Fabric. Las funciones de IA están optimizadas para la escala, con una simultaneidad predeterminada de 200 y una configuración de simultaneidad configurable para que pueda procesar filas en paralelo para un mayor rendimiento.

Otra ventaja clave es las transformaciones basadas en LLM precompiladas expuestas como métodos DataFrame, incluidos el análisis de opiniones, la clasificación, la extracción, el resumen, la traducción, las incrustaciones, la puntuación de similitud y la generación de respuesta personalizada. La extracción admite la salida controlada por esquemas a través de ExtractLabel, donde puede proporcionar un esquema JSON para aplicar la estructura (campos con tipo, enumeraciones, matrices, campos que aceptan valores NULL, propiedades obligatorias y no permitir propiedades adicionales), de modo que la salida de LLM se ajusta a contrato estricto. También puede crear esquemas como modelos de Pydantic y convertirlos en esquema JSON antes de usarlos con ai.extract. Puede usar estas funciones en pandas y PySpark con código mínimo, mientras que Fabric controla las tareas principales, como la autenticación y la orquestación de solicitudes.

Nota:

Las rutas de importación difieren según el motor: se usan synapse.ml.aifunc para dataFrames de Pandas y synapse.ml.spark.aifunc para PySpark. PySpark AI Functions se distribuye en el clúster de Fabric Spark para la ejecución en paralelo, mientras que la ejecución de Pandas se ejecuta en un solo nodo. Elija PySpark cuando necesite procesar conjuntos de datos a gran escala.

Para conocer los pasos de configuración, las funciones admitidas, las opciones de modelo y proveedor y los ejemplos de un extremo a otro, consulte Transform y enriquecer datos con ai Functions, que es la referencia principal de las funciones de IA en Fabric. Si necesita control de API de bajo nivel o orquestación personalizada más allá de las funciones de IA integradas, use Use Azure OpenAI con Python SDK o Use Azure OpenAI con SynapseML.

Contenido relacionado

Documentación de Fabric

• Transformar y enriquecer datos con funciones de IA para la configuración, las funciones compatibles y los ejemplos completos de principio a fin
• Facturación de funciones de IA para la supervisión de costes, gastos y uso en tiempo de ejecución
• Uso de Azure OpenAI con el SDK de Python para un control específico sobre llamadas API únicas
• Uso de Azure OpenAI con SynapseML para el procesamiento distribuido con DataFrames de Spark
• Uso de Azure OpenAI con la API REST para llamadas directas al punto de conexión de la API REST del LLM