Azure AI 拡張機能について説明する
azure_ai拡張機能は、Microsoft Postgres チームによって作成された強力なツールであり、Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー インスタンスとさまざまな Foundry Tools の間のシームレスな統合を提供します。 この統合により、開発プロセスが合理化され、AI 機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。
単純な関数呼び出しを使用して、自然言語処理、テキスト分析、生成 AI 言語モデルなどの Foundry Tools に SQL クエリからアクセスできます。 この拡張機能を使用すると、Azure AI と Machine Learning の機能を使用して、PostgreSQL データベースを離れることなく、高度な分析と分析情報をアプリケーションに追加できます。
この拡張機能を使用すると、Azure OpenAI、Microsoft Foundry、Azure Machine Learning をデータベースに簡単に統合できます。 全体として、 azure_ai 拡張機能は、生成型 AI 機能をアプリケーションに追加しようとしている開発者向けのゲーム チェンジャーです。 Azure AI および Machine Learning サービスとの豊富な機能とシームレスな統合により、開発プロセスが簡素化され、PostgreSQL データベース内に高度な AI アプリケーションを直接構築できます。
azure_ai拡張子とは何ですか?
azure_ai拡張機能は、Azure AI と Machine Learning Services を統合することで PostgreSQL データベースの機能を強化できる包括的なツール スイートを提供します。
azure_ai拡張機能を使用すると、生成 AI 機能をデータベースにシームレスに組み込むことができます。 この拡張機能を使用すると、既存の情報に基づいて新しいコンテンツを作成できます。 これらのツールには、任意の PostgreSQL データベースにシームレスに統合できるスキーマ、ユーザー定義関数 (UDF)、複合型のコレクションが含まれます。 Foundry Tools の機能を使用すると、高度な分析、機械学習、その他の AI 主導の機能を利用して、より深い分析情報を得て、より良い意思決定を行うことができます。
azure_ai拡張機能 PostgreSQL を使用すると、まったく新しいレベルの機能とパフォーマンスのロックを解除できます。 拡張機能には、次の 3 つの主要なサービス統合が用意されています。
鋳造ツール
この拡張機能を使用すると、データベースからさまざまな Foundry Tools を呼び出して、テキストの要約、翻訳、エンティティ抽出などの分析情報をデータから抽出できます。 これらのサービスにより、開発プロセスが簡素化され、AI 機能をアプリケーションに統合する方がアクセシビリティが高くなります。
Azure OpenAI
Azure OpenAI サービス統合を使用すると、データベースから直接 Azure OpenAI API を呼び出してベクター埋め込みを生成できます。
vector拡張機能と組み合わせることで、生成された埋め込みを PostgreSQL データベースに直接格納できます。 これらの埋め込みにより、セマンティック検索、推奨事項、異常検出などの強力な機能が有効になります。
Azure Machine Learning
この拡張機能を使用すると、 Azure Machine Learning に接続して推論を実行できます。 トレーニング済みの機械学習モデルを使用して、予測を行ったり、見えない新しいデータに基づいて出力を生成したりすることができます。
azure_ai拡張機能の有効化
azure_ai拡張機能を使用するには、その拡張機能をデータベースと共に許可してインストールする必要があります。
-
許可リストの構成:
SHOW azure.extensions;を実行して、拡張機能を許可リストに追加します。 - インストール: ターゲット データベースに接続し、次のコマンドを実行して拡張機能をインストールします。
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;
スキーマの作成
インストールされると、拡張機能によってデータベース内に次の 4 つのスキーマが作成されます。
| スキーマ | 説明 |
|---|---|
azure_ai |
拡張機能と対話するための構成テーブルと関数が含まれています。 |
azure_cognitive |
Azure Cognitive Services に関連する関数と複合型が含まれています。 |
azure_ml |
Azure Machine Learning 推論に関連する関数が含まれています。 |
azure_openai |
Azure OpenAI に関連する関数が含まれています。 |
拡張機能の構成
拡張機能では、 azure_ai.settings テーブルが作成されます。これは、拡張機能の設定の構成と管理に重要です。 テーブルは、データベースに統合する Foundry Tools に関連するエンドポイントとキー設定を安全にホストします。 拡張機能を構成するには、認証に必要なエンドポイントと API キーを指定します。
値の設定:
-
azure_ai.set_setting()関数を使用すると、Foundry Tools のさまざまな構成値を設定できます。 この関数を使用して、特定のキーに値を割り当てることができます。 - たとえば、次のコマンドを使用して、 Azure OpenAI エンドポイント を設定し、対応する サブスクリプション キー を指定できます。
SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint', '{endpoint}'); SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '{api-key}');-
設定の取得:
-
azure_ai.get_setting()関数を使用すると、を使用して以前に設定した値をset_setting()できます。 - 表示する設定のキーを指定すると、関数は関連付けられた値を返します。
- たとえば、構成テーブルに書き込まれた設定を確認するには、次を使用します。
SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.endpoint'); SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.subscription_key');-
アクセス キーとセキュリティ
Azure AI アクセス キーは、アカウントのルート パスワードに似ています。 慎重に処理することが重要です。 最善の方法は、Azure Key Vault を使用してキーを管理およびローテーションすることです。
拡張機能で使用されるサービス キーを管理する必要があるユーザーには、データベースの azure_ai_settings_manager ロールが必要です。 このロールを必要とする関数には、 azure_ai.set_setting() と azure_ai.get_setting()が含まれます。
azure_ai拡張機能のしくみ
Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバー内で azure_ai 拡張機能を使用するのが簡単な簡単な例を次に示します。
埋め込みの生成: SQL からユーザー定義関数 (UDF) をインラインで呼び出すことによって、埋め込みを作成できます。 例えば次が挙げられます。
SELECT azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', 'Learn about building intelligent applications with azure_ai extension and vector');言語サービス: 感情分析が必要ですか? SQL からの UDF 呼び出しと同じくらい簡単です。
SELECT a.* FROM azure_cognitive.analyze_sentiment('The GenAI session was awesome', 'en') a;その他の機能: テーブルにベクター列を追加したり、HNSW (階層ナビゲーション可能 Small World) インデックスを作成したり、セマンティック検索を実行したりできます。すべて、
azure_ai拡張機能を利用します。