Veri kaynağı - Azure Machine Learning dizini (önizleme)

Makale
03/20/2024

Verilerinizde Azure OpenAI kullanılırken Azure Machine Learning dizininin yapılandırılabilir seçenekleri. Bu veri kaynağı API sürümünde 2024-02-15-previewdesteklenir.

Adı	Tür	Zorunlu	Açıklama
`parameters`	Parametreler	True	Azure Machine Learning dizinini yapılandırırken kullanılacak parametreler.
`type`	Dize	True	olmalıdır `azure_ml_index`.

Parametreler

Ad	Tür	Zorunlu	Açıklama
`project_resource_id`	Dize	True	Azure Machine Learning projesinin kaynak kimliği.
`name`	Dize	True	Azure Machine Learning dizin adı.
`version`	Dize	True	Azure Machine Learning dizininin sürümü.
`authentication`	AccessTokenAuthenticationOptions, SystemAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions, UserAssignedManagedIdentityAuthenticationOptions	True	Tanımlanan veri kaynağına erişirken kullanılacak kimlik doğrulama yöntemi.
`in_scope`	boolean	False	Sorguların dizine alınan verilerin kullanımıyla sınırlandırılıp kısıtlanmaması gerektiği. Varsayılan `True` değeridir.
`role_information`	Dize	False	Modele nasıl davranması gerektiği ve yanıt oluştururken başvurması gereken bağlamlar hakkında yönergeler verin. Yardımcının kişiliğini açıklayabilir ve yanıtları nasıl biçimlendirebileceğini anlatabilirsiniz.
`strictness`	integer	False	Arama ilgi filtresinin yapılandırılmış katılığı. Katılık ne kadar yüksekse, duyarlık o kadar yüksektir ancak yanıtın daha düşük geri çağrılır. Varsayılan `3` değeridir.
`top_n_documents`	integer	False	Yapılandırılan sorgu için öne çıkan en fazla belge sayısı. Varsayılan `5` değeridir.
`filter`	Dize	False	Arama filtresi. Yalnızca Azure Machine Learning dizini Azure Search türündeyse desteklenir.

Erişim belirteci kimlik doğrulama seçenekleri

Erişim belirteci kullanılırken Verilerinizde Azure OpenAI kimlik doğrulama seçenekleri.

Adı	Tür	Zorunlu	Açıklama
`access_token`	Dize	True	Kimlik doğrulaması için kullanılacak erişim belirteci.
`type`	Dize	True	olmalıdır `access_token`.

Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik kimlik doğrulaması seçenekleri

Sistem tarafından atanan yönetilen kimlik kullanılırken Verilerinizde Azure OpenAI kimlik doğrulama seçenekleri.

Adı	Tür	Zorunlu	Açıklama
`type`	Dize	True	olmalıdır `system_assigned_managed_identity`.

Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik doğrulama seçenekleri

Kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik kullanılırken Verilerinizde Azure OpenAI kimlik doğrulama seçenekleri.

Adı	Tür	Zorunlu	Açıklama
`managed_identity_resource_id`	Dize	True	Kimlik doğrulaması için kullanılacak kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliğin kaynak kimliği.
`type`	Dize	True	olmalıdır `user_assigned_managed_identity`.

Örnekler

Ön koşullar:

Azure OpenAI sistemi tarafından atanan yönetilen kimlikten Azure Machine Learning çalışma alanı kaynağına rol atamalarını yapılandırın. Gerekli rol: AzureML Data Scientist.
Kullanıcıdan Azure OpenAI kaynağına rol atamalarını yapılandırın. Gerekli rol: Cognitive Services OpenAI User.
Az CLI'yi yükleyin ve çalıştırınaz login.
Aşağıdaki ortam değişkenlerini tanımlayın: AzureOpenAIEndpoint, ChatCompletionsDeploymentName, ProjectResourceId, IndexName, IndexVersion.
MINGW kullanıyorsanız komutunu çalıştırın export MSYS_NO_PATHCONV=1 .

export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export ProjectResourceId='/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-id}'
export IndexName=testamlindex
export IndexVersion=2

Python 1.x
REST

En son pip paketlerini openaiyükleyin, 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")
project_resource_id = os.environ.get("ProjectResourceId")
index_name = os.environ.get("IndexName")
index_version = os.environ.get("IndexVersion")

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": "azure_ml_index",
                "parameters": {
                    "project_resource_id": project_resource_id,
                    "name": index_name,
                    "version": index_version,
                    "authentication": {
                        "type": "system_assigned_managed_identity"
                    },
                }
            }
        ]
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))


az rest --method POST \
 --uri $AzureOpenAIEndpoint/openai/deployments/$ChatCompletionsDeploymentName/chat/completions?api-version=2024-02-15-preview \
 --resource https://cognitiveservices.azure.com/ \
 --body \
'
{
    "data_sources": [
      {
        "type": "azure_ml_index",
        "parameters": {
          "project_resource_id": "'$ProjectResourceId'",
          "name": "'$IndexName'",
          "version": "'$IndexVersion'",
          "authentication": {
            "type": "system_assigned_managed_identity"
          },
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Who is DRI?"
      }
    ]
}
'

Aracılığıyla paylaş