Opis rozszerzenia azure AI

Ukończone

Rozszerzenie azure_ai to zaawansowane narzędzie utworzone przez zespół Microsoft Postgres, które integruje elastyczną instancję serwera bazy danych Azure Database dla PostgreSQL z różnymi narzędziami Foundry. Ta integracja usprawnia proces programowania i umożliwia bezproblemowe dołączanie funkcji sztucznej inteligencji do aplikacji.

Dostęp do narzędzi foundry, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, analiza tekstu i generowanie modeli języka sztucznej inteligencji z zapytań SQL, można uzyskać przy użyciu prostego wywołania funkcji. To rozszerzenie umożliwia korzystanie z możliwości usług Azure AI i Machine Learning w celu dodawania zaawansowanych analiz i szczegółowych informacji do aplikacji bez opuszczania bazy danych PostgreSQL.

Rozszerzenie ułatwia integrację usług Azure OpenAI, Microsoft Foundry i Azure Machine Learning z bazą danych. Ogólnie rzecz biorąc, azure_ai rozszerzenie to game-changer dla deweloperów, którzy chcą dodać funkcje generowania sztucznej inteligencji do swoich aplikacji. Jej zaawansowane możliwości i bezproblemowa integracja z usługami Azure AI i Machine Learning upraszczają proces programowania i umożliwiają tworzenie zaawansowanych aplikacji sztucznej inteligencji bezpośrednio w bazie danych PostgreSQL.

Co to jest rozszerzenie azure_ai?

Rozszerzenie azure_ai udostępnia kompleksowy zestaw narzędzi, które mogą zwiększyć funkcjonalność bazy danych PostgreSQL, integrując usługi Azure AI i Machine Learning Services. azure_ai Dzięki rozszerzeniu można bezproblemowo uwzględniać możliwości generowania sztucznej inteligencji w bazie danych. To rozszerzenie umożliwia tworzenie nowej zawartości na podstawie istniejących informacji. Te narzędzia obejmują kolekcję schematów, funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF) i typów złożonych, które można bezproblemowo zintegrować z dowolną bazą danych PostgreSQL. Korzystając z możliwości narzędzi Foundry Tools, możesz skorzystać z zaawansowanych funkcji analizy, uczenia maszynowego i innych funkcji opartych na sztucznej inteligencji, aby uzyskać dokładniejsze szczegółowe informacje i podejmować lepsze decyzje. azure_ai Dzięki rozszerzeniu PostgreSQL można odblokować zupełnie nowy poziom funkcjonalności i wydajności. Rozszerzenie zapewnia trzy podstawowe integracje usług:

Narzędzia odlewni

Rozszerzenie umożliwia bazie danych wywoływanie różnych narzędzi Foundry w celu wyodrębniania szczegółowych informacji z danych, takich jak podsumowanie tekstu, tłumaczenie i wyodrębnianie jednostek. Te usługi upraszczają proces programowania, dzięki czemu integrowanie funkcji sztucznej inteligencji z aplikacjami jest bardziej dostępne.

Azure OpenAI

Integracja usługi Azure OpenAI Service umożliwia wywołanie interfejsu API usługi Azure OpenAI bezpośrednio z bazy danych w celu wygenerowania osadzonych wektorów. W połączeniu z rozszerzeniem vector, można bezpośrednio przechowywać wygenerowane embeddings w bazie danych PostgreSQL. Te osadzania umożliwiają zaawansowane funkcje, takie jak wyszukiwanie semantyczne, zalecenia i wykrywanie anomalii.

Azure Machine Learning

Rozszerzenie umożliwia nawiązywanie połączenia z usługą Azure Machine Learning w celu wnioskowania. Możesz użyć wytrenowanego modelu uczenia maszynowego, aby przewidywać lub generować dane wyjściowe na podstawie nowych, niezaużyczonych danych.

Włączanie rozszerzenia azure_ai

Aby można było użyć azure_ai rozszerzenia, musi być dozwolone i zainstalowane z bazą danych:

1. Konfiguracja listy dozwolonych: dodaj rozszerzenie do listy dozwolonych, uruchamiając polecenie SHOW azure.extensions;.
2. Instalacja: Połącz się z docelową bazą danych i wykonaj następujące polecenie, aby zainstalować rozszerzenie:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;

Tworzenie schematu

Po zainstalowaniu rozszerzenie tworzy cztery schematy w bazie danych:

Schemat	Opis
azure_ai	Zawiera tabelę konfiguracji i funkcje do interakcji z rozszerzeniem.
azure_cognitive	Zawiera funkcje i typy złożone związane z usługami Azure Cognitive Services.
azure_ml	Zawiera funkcje związane z wnioskowaniem usługi Azure Machine Learning.
azure_openai	Zawiera funkcje związane z usługą Azure OpenAI.

Konfigurowanie rozszerzenia

Rozszerzenie tworzy tabelę azure_ai.settings , która ma kluczowe znaczenie podczas konfigurowania ustawień rozszerzenia i zarządzania nimi. Tabela bezpiecznie hostuje ustawienia punktu końcowego i klucza powiązane z narzędziami Foundry, które integrujesz z bazą danych. Aby skonfigurować rozszerzenie, podaj niezbędne punkty końcowe i klucze interfejsu API do uwierzytelniania.

1. Wartości ustawień:

   • Funkcja azure_ai.set_setting() umożliwia ustawianie różnych wartości konfiguracji dla narzędzi Foundry Tools. Przy użyciu tej funkcji można przypisać wartości do określonych kluczy.
   • Możesz na przykład ustawić punkt końcowy usługi Azure OpenAI i podać odpowiedni klucz subskrypcji przy użyciu następujących poleceń:

   SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint', '{endpoint}');
   SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '{api-key}');
   

2. Pobieranie ustawień:

   • Funkcja azure_ai.get_setting() umożliwia pobranie wcześniej ustawionych wartości przy użyciu polecenia set_setting().
   • Określ klucz ustawienia, które chcesz wyświetlić, a funkcja zwraca skojarzona wartość.
   • Na przykład aby sprawdzić ustawienia zapisane w tabeli konfiguracji, użyj:

   SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.endpoint');
   SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.subscription_key');
   

Klucze dostępu i zabezpieczenia

Klucze dostępu do sztucznej inteligencji platformy Azure są podobne do haseł głównych konta. Ważne jest, aby obchodzić się z nimi ostrożnie. Najlepszym rozwiązaniem jest użycie usługi Azure Key Vault do zarządzania kluczami i obracania ich.

Użytkownicy, którzy muszą zarządzać kluczami usługi wykorzystywanymi przez rozszerzenie, potrzebują roli azure_ai_settings_manager w bazie danych. Funkcje, które wymagają tej roli, obejmują azure_ai.set_setting() i azure_ai.get_setting().

Jak działa rozszerzenie azure_ai?

Oto szybki przykład, jak łatwo jest użyć azure_ai rozszerzenia na serwerze elastycznym usługi Azure Database for PostgreSQL:

• Generowanie embedingów: Można je utworzyć, wywołując funkcję zdefiniowaną przez użytkownika (UDF) bezpośrednio z poziomu języka SQL. Przykład:

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

• Usługi językowe: Potrzebujesz analizy tonacji? Jest to tak proste, jak wywołanie funkcji UDF z bazy danych SQL:

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

• Dodatkowe funkcje: można dodawać kolumny wektorowe do tabel, tworzyć indeksy HNSW (Hierarchiczny mały świat z możliwością nawigacji) i wykonywać semantyczne wyszukiwania — wszystkie obsługiwane przez azure_ai rozszerzenie.