Verbinding maken ions in Azure AI Studio
Belangrijk
Sommige van de functies die in dit artikel worden beschreven, zijn mogelijk alleen beschikbaar in de preview-versie. Deze preview wordt aangeboden zonder een service level agreement en we raden deze niet aan voor productieworkloads. Misschien worden bepaalde functies niet ondersteund of zijn de mogelijkheden ervan beperkt. Zie Aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure-previews voor meer informatie.
Verbinding maken ions in Azure AI Studio zijn een manier om zowel Microsoft- als niet-Microsoft-resources binnen uw AI Studio-projecten te verifiëren en te gebruiken. Verbindingen kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt voor promptstroom, trainingsgegevens en implementaties. Verbinding maken ionen kunnen uitsluitend worden gemaakt voor één project of worden gedeeld met alle projecten in dezelfde hub.
Verbinding maken van Azure AI-services
U kunt verbindingen maken met Azure AI-services, zoals Azure OpenAI en Azure AI Content Safety. Vervolgens kunt u de verbinding gebruiken in een stroomlijning hulpprogramma, zoals het LLM-hulpprogramma.
U kunt bijvoorbeeld een verbinding maken met een Azure AI Search-resource. De verbinding kan vervolgens worden gebruikt door promptstroomhulpprogramma's zoals het hulpprogramma Vector DB Lookup.
Verbinding maken ies voor niet-Microsoft-services
Azure AI Studio ondersteunt verbindingen met niet-Microsoft-services, waaronder de volgende:
- De API-sleutelverbinding verwerkt verificatie naar uw opgegeven doel op individuele basis. Dit is het meest voorkomende niet-Microsoft-verbindingstype.
- Met de aangepaste verbinding kunt u veilig sleutels opslaan en openen tijdens het opslaan van gerelateerde eigenschappen, zoals doelen en versies. Aangepaste verbindingen zijn handig wanneer u veel doelen hebt die of gevallen waarin u geen referentie nodig hebt voor toegang. LangChain-scenario's zijn een goed voorbeeld van het gebruik van aangepaste serviceverbindingen. Aangepaste verbindingen beheren geen verificatie, dus u moet zelf verificatie beheren.
Verbinding maken ies van gegevensarchieven
Als u een gegevensverbinding maakt, hebt u toegang tot externe gegevens zonder deze naar uw project te kopiëren. In plaats daarvan biedt de verbinding een verwijzing naar de gegevensbron.
Een gegevensverbinding biedt de volgende voordelen:
- Een veelgebruikte, gebruiksvriendelijke API die communiceert met verschillende opslagtypen, waaronder Microsoft OneLake, Azure Blob en Azure Data Lake Gen2.
- Eenvoudigere detectie van nuttige verbindingen in teambewerkingen.
- Voor toegang op basis van referenties (service-principal/SAS/key) beveiligt de AI Studio-verbinding referentiegegevens. Op deze manier hoeft u die gegevens niet in uw scripts te plaatsen.
Wanneer u een verbinding maakt met een bestaand Azure-opslagaccount, kunt u kiezen tussen twee verschillende verificatiemethoden:
- Op basis van referenties: verifieer gegevenstoegang met een service-principal, SAS-token (Shared Access Signature) of accountsleutel. Gebruikers met projectmachtigingen voor lezer hebben toegang tot de referenties.
- Op identiteit gebaseerd: gebruik uw Microsoft Entra-id of beheerde identiteit om gegevenstoegang te verifiëren.
In de volgende tabel ziet u de ondersteunde opslagservices en verificatiemethoden in de cloud van Azure:
Ondersteunde opslagservice | Verificatie op basis van referenties | Verificatie op basis van identiteit |
---|---|---|
Azure Blob Container | ✓ | ✓ |
Microsoft OneLake | ✓ | ✓ |
Azure Data Lake Gen2 | ✓ | ✓ |
Een URI (Uniform Resource Identifier) vertegenwoordigt een opslaglocatie op uw lokale computer, Azure-opslag of een openbaar beschikbare http- of https-locatie. In deze voorbeelden ziet u URI's voor verschillende opslagopties:
Opslaglocatie | URI-voorbeelden |
---|---|
Azure AI Studio-verbinding | azureml://datastores/<data_store_name>/paths/<folder1>/<folder2>/<folder3>/<file>.parquet |
Lokale bestanden | ./home/username/data/my_data |
Openbare http- of https-server | https://raw.githubusercontent.com/pandas-dev/pandas/main/doc/data/titanic.csv |
Blob-opslag | wasbs://<containername>@<accountname>.blob.core.windows.net/<folder>/ |
Azure Data Lake (gen2) | abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<folder>/<file>.csv |
Microsoft OneLake | abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<folder>/<file>.csv https://<accountname>.dfs.fabric.microsoft.com/<artifactname> |
Sleutelkluizen en geheimen
met Verbinding maken ionen kunt u veilig referenties opslaan, toegang verifiëren en gegevens en informatie gebruiken. Geheimen die zijn gekoppeld aan verbindingen, worden veilig bewaard in de bijbehorende Azure Key Vault, die voldoet aan robuuste beveiligings- en nalevingsstandaarden. Als beheerder kunt u zowel gedeelde als projectgerichte verbindingen op hubniveau controleren (koppeling naar verbindings-rbac).
Azure-verbindingen fungeren als sleutelkluisproxy's en interacties met verbindingen zijn directe interacties met een Azure-sleutelkluis. Met Azure AI Studio-verbindingen worden API-sleutels veilig, als geheimen, opgeslagen in een sleutelkluis. De sleutelkluis voor op rollen gebaseerd toegangsbeheer van Azure (Azure RBAC) beheert de toegang tot deze verbindingsbronnen. Een verbinding verwijst naar de referenties van de opslaglocatie van de sleutelkluis voor verder gebruik. U hoeft de referenties niet rechtstreeks af te handelen nadat ze zijn opgeslagen in de sleutelkluis van de hub. U hebt de mogelijkheid om de referenties op te slaan in het YAML-bestand. Een CLI-opdracht of SDK kan deze overschrijven. We raden u aan om referentieopslag in een YAML-bestand te voorkomen, omdat een beveiligingslek kan leiden tot een referentielek.
Volgende stappen
Feedback
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Binnenkort beschikbaar: In de loop van 2024 zullen we GitHub-problemen geleidelijk uitfaseren als het feedbackmechanisme voor inhoud en deze vervangen door een nieuw feedbacksysteem. Zie voor meer informatie:Feedback verzenden en weergeven voor