Source de données : Elasticsearch (préversion)
Options configurables d’Elasticsearch lors de l’utilisation d’Azure OpenAI sur vos données. Cette source de données est prise en charge dans la version 2024-02-15-preview
de l’API.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
parameters |
Paramètres | True | Paramètres à utiliser lors de la configuration d’Elasticsearch. |
type |
string | True | Doit être elasticsearch . |
Paramètres
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
endpoint |
string | True | Chemin d’accès du point de terminaison absolu de la ressource Elasticsearch à utiliser. |
index_name |
string | True | Nom de l’index à utiliser dans l’Elasticsearch référencée. |
authentication |
L’un parmi KeyAndKeyIdAuthenticationOptions, EncodedApiKeyAuthenticationOptions | True | Méthode d’authentification à utiliser lors de l’accès à la source de données définie. |
embedding_dependency |
L’un parmi DeploymentNameVectorizationSource, EndpointVectorizationSource, ModelIdVectorizationSource | False | Dépendance d’incorporation pour la recherche vectorielle. Obligatoire quand query_type est vector . |
fields_mapping |
FieldsMappingOptions | False | Comportement de mappage de champs personnalisé à utiliser lors de l’interaction avec l’index de recherche. |
in_scope |
booléen | False | Indique si les requêtes doivent être limitées à l’utilisation de données indexées. La valeur par défaut est True . |
query_type |
QueryType | False | Type de requête à utiliser avec Elasticsearch. La valeur par défaut est simple |
role_information |
string | False | Fournissez au modèle des instructions sur son comportement et sur tout contexte qu’il doit référencer en générant une réponse. Vous pouvez décrire la personnalité de l’assistant, lui dire ce qu’il doit et ne doit pas répondre, et lui indiquer comment formater les réponses. |
strictness |
entier | False | La rigueur configurée du filtrage de pertinence de la recherche. Plus la rigueur est élevée, plus la précision est élevée, mais plus faible sera le rappel de la réponse. La valeur par défaut est 3 . |
top_n_documents |
entier | False | Le nombre maximal de documents à proposer pour la requête configurée. La valeur par défaut est 5 . |
Options d’authentification de clé et d’ID de clé
Options d’authentification pour Azure OpenAI sur vos données lors de l’utilisation d’une clé API.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
key |
string | True | Clé Elasticsearch à utiliser pour l’authentification. |
key_id |
string | True | ID de clé Elasticsearch à utiliser pour l’authentification. |
type |
string | True | Doit être key_and_key_id . |
Options d’authentification de clé API encodées
Les options d’authentification d’Azure OpenAI sur vos données lors de l’utilisation d’une clé API encodée Elasticsearch.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
encoded_api_key |
string | True | Clé API encodée Elasticsearch à utiliser pour l’authentification. |
type |
string | True | Doit être encoded_api_key . |
Source de vectorisation du nom de déploiement
Détails de la source de vectorisation, utilisée par Azure OpenAI sur vos données lors de l’application de la recherche vectorielle. Cette source de vectorisation est basée sur un nom de déploiement de modèle d’incorporation interne dans la même ressource Azure OpenAI. Cette source de vectorisation vous permet d’utiliser la recherche vectorielle sans clé API Azure OpenAI et sans accès au réseau public Azure OpenAI.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
deployment_name |
string | True | Nom de déploiement du modèle d’incorporation dans la même ressource Azure OpenAI. |
type |
string | True | Doit être deployment_name . |
Source de vectorisation du point de terminaison
Détails de la source de vectorisation, utilisée par Azure OpenAI sur vos données lors de l’application de la recherche vectorielle. Cette source de vectorisation est basée sur le point de terminaison de l'API d'intégration Azure OpenAI.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
endpoint |
string | True | Spécifie l'URL du point de terminaison de la ressource à partir duquel les éléments intégrés doivent être récupérés. Il doit être au format https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings . Le paramètre de requête api-version n’est pas autorisée. |
authentication |
ApiKeyAuthenticationOptions | True | Spécifie les options d'authentification à utiliser lors de la récupération d'incorporations à partir du point de terminaison spécifié. |
type |
string | True | Doit être endpoint . |
Source de vectorisation de l’ID de modèle
Détails de la source de vectorisation, utilisée par Azure OpenAI sur vos données lors de l’application de la recherche vectorielle. Cette source de vectorisation est basée sur l’ID de modèle Elasticsearch.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
model_id |
string | True | Spécifie l’ID de modèle à utiliser pour la vectorisation. Cet ID de modèle doit être défini dans Elasticsearch. |
type |
string | True | Doit être model_id . |
Options d’authentification par clé API
Options d’authentification pour Azure OpenAI sur vos données lors de l’utilisation d’une clé API.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
key |
string | True | Clé API à utiliser pour l’authentification. |
type |
string | True | Doit être api_key . |
Options de mappage de champs
Paramètres facultatifs pour contrôler le traitement des champs lors de l’utilisation d’une ressource Elasticsearch configurée.
Nom | Type | Requise | Description |
---|---|---|---|
content_fields |
string[] | False | Les noms des champs d’index qui doivent être traités comme du contenu. |
vector_fields |
string[] | False | Noms de champs qui représentent des données vectorielles. |
content_fields_separator |
string | False | Le modèle de séparation que les champs de contenu doivent utiliser. La valeur par défaut est \n . |
filepath_field |
string | False | Le nom du champ d’index à utiliser comme chemin d’accès au fichier. |
title_field |
string | False | Nom du champ d’index à utiliser comme titre. |
url_field |
string | False | Nom du champ d’index à utiliser comme URL. |
Type de requête
Type de requête de récupération Elasticsearch qui doit être exécuté lors de son utilisation avec Azure OpenAI sur vos données.
Valeur Enum | Description |
---|---|
simple |
Représente l’analyseur de requête par défaut simple. |
vector |
Représente la recherche vectorielle sur les données calculées. |
Exemples
Configuration requise :
- Configurez les attributions de rôles de l’utilisateur vers la ressource Azure OpenAI. Rôle nécessaire :
Cognitive Services OpenAI User
. - Installez Az CLI et exécutez
az login
. - Définissez les variables d’environnement suivantes :
AzureOpenAIEndpoint
,ChatCompletionsDeploymentName
,SearchEndpoint
,IndexName
,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='***'
Installez le dernier package pip openai
, 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))