Как создать векторный индекс

Примечание.

Azure AI Studio в настоящее время находится в общедоступной предварительной версии. Эта предварительная версия предоставляется без соглашения об уровне обслуживания, и мы не рекомендуем ее для рабочих нагрузок. Некоторые функции могут не поддерживаться или их возможности могут быть ограничены. Дополнительные сведения см. в статье Дополнительные условия использования Предварительных версий Microsoft Azure.

В этой статье вы узнаете, как создать и использовать векторный индекс для выполнения извлечения дополненного поколения (RAG).

Необходимые компоненты

Вы должны иметь:

  • Проект ИИ Azure
  • Ресурс поиска по искусственному интеллекту Azure

Создание индекса на вкладке "Индексы"

  1. Войдите в Azure AI Studio.

  2. Перейдите к проекту или создайте проект в Azure AI Studio.

  3. В раскрывающемся меню слева выберите индексы в разделе "Компоненты".

    Снимок экрана: меню

  4. Выбор + Новый индекс

  5. Выберите исходные данные. Вы можете выбрать исходные данные из списка последних источников данных, URL-адрес хранилища в облаке или отправить файлы и папки с локального компьютера. Вы также можете добавить подключение к другому источнику данных, например Хранилище BLOB-объектов Azure.

    Снимок экрана: выбор исходных данных.

  6. Нажмите кнопку "Далее" после выбора исходных данных

  7. Выберите индекс служба хранилища — расположение, в котором должен храниться индекс.

  8. Если у вас уже есть подключение, созданное для служба ИИ Azure, вы можете выбрать это из раскрывающегося списка.

    Снимок экрана: выбор хранилища индексов.

    1. Если у вас нет существующего подключения, выберите Подключение другие служба ИИ Azure
    2. Выберите подписку и службу, которую вы хотите использовать.

    Снимок экрана: выбор сведений о хранилище индексов.

  9. Нажмите кнопку "Далее " после выбора хранилища индексов

  10. Настройка Параметры поиска

    1. Параметры вектора по умолчанию соответствуют значению "Добавить векторный поиск" в этот ресурс поиска. Как отмечалось, это позволяет использовать гибридные и гибридные и семантические параметры поиска. Отключение этого ограничения параметров поиска векторов на ключевое слово и семантику.
    2. Для работы гибридного варианта требуется модель внедрения. Выберите модель внедрения из раскрывающегося списка.
    3. Выберите подтверждение для развертывания модели внедрения, если она еще не существует в ресурсе

    Снимок экрана: настройка параметров поиска.

    Если модель OpenAI, отличной от Azure, не отображается в раскрывающемся списке, выполните следующие действия.

    1. Перейдите к параметрам проекта в Azure AI Studio.
    2. Перейдите к разделу "Подключения" на вкладке "Параметры" и выберите "Создать подключение".
    3. Выберите бессерверную модель.
    4. Введите имя развертывания модели внедрения и выберите "Добавить подключение". Если модель не отображается в раскрывающемся списке, выберите параметр ВВОД вручную .
    5. Введите конечную точку API развертывания, имя модели и ключ API в соответствующих полях. Затем добавьте подключение.
    6. Теперь модель внедрения должна отображаться в раскрывающемся списке.

    Снимок экрана: подключение бессерверной модели.

  11. Нажмите кнопку "Далее" после настройки параметров поиска

  12. В параметрах индекса

    1. Введите имя индекса или используйте автоматическое заполненное имя
    2. Запланируйте обновления. Вы можете обновить индекс почасово или ежедневно.
    3. Выберите вычислительные ресурсы, в которых нужно запустить задания для создания индекса. Вы можете
      • Автоматическое выделение, чтобы разрешить Azure AI выбрать соответствующий размер виртуальной машины, доступный
      • Выбор размера виртуальной машины из списка рекомендуемых параметров
      • Выбор размера виртуальной машины из списка всех возможных параметров

    Снимок экрана: настройка параметров индекса.

  13. Нажмите кнопку "Далее" после настройки параметров индекса

  14. Просмотрите введенные сведения и нажмите кнопку "Создать"

  15. Вы перейдете на страницу сведений об индексе, где можно просмотреть состояние создания индекса.

Создание индекса на игровой площадке

  1. Откройте проект AI Studio.

  2. Перейдите на вкладку "Детская площадка".

  3. Индекс доступных проектов select отображается для существующих индексов в проекте. Если существующий индекс не используется, перейдите к следующим шагам.

  4. Выберите раскрывающийся список "Добавить данные".

    Снимок экрана с раскрывающимся списком данных для игровой площадки.

  5. Если создается новый индекс, выберите параметр "Добавить данные ". Затем выполните действия, описанные на вкладке "Создание индекса" на вкладке "Индексы", чтобы перейти к мастеру для создания индекса.

    1. Если используется внешний индекс, выберите параметр Подключение внешнего индекса.

    2. В источнике индекса

      1. Выбор источника данных
      2. Выбор службы поиска ИИ
      3. Выберите используемый индекс.

      Снимок экрана: страница, на которой вы выбираете индекс.

    3. Нажмите кнопку "Далее" после настройки параметров поиска.

    4. В параметрах индекса

      1. Введите имя индекса или используйте автоматическое заполненное имя
      2. Запланируйте обновления. Вы можете обновить индекс почасово или ежедневно.
      3. Выберите вычислительные ресурсы, в которых нужно запустить задания для создания индекса. Вы можете
        • Автоматическое выделение, чтобы разрешить Azure AI выбрать соответствующий размер виртуальной машины, доступный
        • Выбор размера виртуальной машины из списка рекомендуемых параметров
        • Выбор размера виртуальной машины из списка всех возможных параметров
    5. Просмотрите введенные сведения и нажмите кнопку "Создать".

    6. Индекс теперь готов к использованию на детской площадке.

Использование индекса в потоке запроса

  1. Войдите в Azure AI Studio и выберите проект на странице сборки.

  2. В раскрывающемся меню слева выберите поток запроса.

  3. Откройте существующий поток запроса или нажмите кнопку +Создать , чтобы создать новый поток.

  4. В верхнем меню конструктора потоков выберите "Дополнительные инструменты" и выберите " Поиск индекса".

    Снимок экрана: поиск векторного индекса из дополнительных инструментов.

  5. Укажите имя средства поиска индекса и нажмите кнопку "Добавить".

  6. Выберите поле mlindex_content значения и выберите индекс. После выполнения этого шага введите запросы и query_types , которые необходимо выполнить в индексе.

    Снимок экрана: узел потока запроса для настройки подстановки индекса.

Следующие шаги