Aracılığıyla paylaş

Azure OpenAI Ekleme becerisi

Azure OpenAI Ekleme becerisi, dizin oluşturma sırasında eklemeler oluşturmak için Azure OpenAI kaynağınıza veya Azure AI Foundry projenize dağıtılan bir ekleme modeline bağlanır. Verileriniz, modelinizin dağıtıldığı Coğrafi bölgede işlenir.

Azure portalındaki Verileri içeri aktarma (yeni) sihirbazı , içeriği vektörleştirmek için Azure OpenAI Ekleme becerisini kullanır. Sihirbazı çalıştırabilir ve oluşturulan beceri kümesini gözden geçirerek sihirbazın modelleri ekleme becerisini nasıl derlediğini görebilirsiniz.

Note

Bu beceri Azure OpenAI'ye bağlıdır ve mevcut Azure OpenAI Standart fiyatından ücretlendirilir.

Prerequisites

  • Azure AI Foundry Modellerinde Azure OpenAI kaynağı veya Azure AI Foundry projesi.

    • Azure OpenAI kaynağınızın gibi özel bir https://<resourcename>.openai.azure.com olmalıdır. Kaynağı Azure portalında oluşturduysanız, bu alt etki alanı kaynak kurulumu sırasında otomatik olarak oluşturulur.

    • Azure AI Foundry projenizde etki alanına sahip bir Azure AI hizmetleri uç noktası cognitiveservices.azure.com olmalıdır. Azure OpenAI ekleme modelini projeye dağıttığınızda, etki alanını kullanmak openai.azure.com için uç noktayı değiştirmeniz gerekir. Örneğin, uç noktayı olarak https://<resourcename>.cognitiveservices.azure.comhttps://<resourcename>.openai.azure.comdeğiştirin. Daha sonra bu becerideki resourceUri özellik için bu güncelleştirilmiş uç noktayı kullanabilirsiniz.

  • Kaynağınıza veya projenize dağıtılan bir Azure OpenAI ekleme modeli .

@odata.type

Microsoft.Skills.Text.AzureOpenAIEmbeddingSkill

Veri sınırları

Metin girişinin en büyük boyutu 8.000 belirteç olmalıdır. Giriş izin verilen maksimum değeri aşarsa model geçersiz bir istek hatası oluşturur. Daha fazla bilgi için Azure OpenAI belgelerindeki belirteç anahtarı kavramına bakın. Veri öbekleme gerekiyorsa Metin Bölme becerisini kullanmayı göz önünde bulundurun.

Beceri parametreleri

Parametreler büyük/küçük harfe duyarlıdır.

Inputs Description
resourceUri Gerekli. Model sağlayıcısının URI'sini. Bu parametre yalnızca etki alanına sahip openai.azure.com URL'leri destekler, örneğin https://<resourcename>.openai.azure.com. Azure OpenAI kaynağınız özel bir uç noktanın arkasına dağıtıldıysa veya Sanal Ağ (VNet) tümleştirmesi kullanıyorsa bu alan gereklidir. Azure API Management uç noktaları URL https://<resourcename>.azure-api.netile desteklenir. Api Management uç noktaları için paylaşılan özel bağlantılar desteklenmez.
apiKey Modele erişmek için kullanılan gizli anahtar. Bir anahtar sağlarsanız boş bırakın authIdentity . hem ve apiKeyhem de authIdentity değerini ayarlarsanız, apiKey bağlantıda kullanılır.
deploymentId Gerekli. Dağıtılan Azure OpenAI ekleme modelinin adı. Model, text-embedding-ada-002 gibi bir ekleme modeli olmalıdır. Desteklenen modeller için Bkz. Azure OpenAI modelleri listesi.
authIdentity Arama hizmeti tarafından Azure OpenAI'ye bağlanmak için kullanılan kullanıcı tarafından yönetilen kimlik. Sistem veya kullanıcı tarafından yönetilen kimlik kullanabilirsiniz. Sistem tarafından yönetilen kimlik kullanmak için boş bırakınapiKey.authIdentity Sistem tarafından yönetilen kimlik otomatik olarak kullanılır. Yönetilen kimlik, Azure OpenAI'ye metin göndermek için Bilişsel Hizmetler OpenAI Kullanıcı izinlerine sahip olmalıdır.
modelName Gerekli. Bu özelliği aracılığıyla belirtilen resourceUri ve aracılığıyla tanımlanan sağlayıcıda dağıtılan azure OpenAI ekleme modelinin dağıtım adı olarak deploymentIdayarlayın. Şu anda desteklenen değerler , text-embedding-ada-002ve text-embedding-3-largeşeklindedirtext-embedding-3-small.
dimensions Optional. Modelin bir boyut aralığını desteklediği varsayılarak, oluşturmak istediğiniz ekleme boyutlarının boyutları. Desteklenen aralıklar aşağıda listelenmiştir ve şu anda yalnızca text-embedding-3 model serisi için geçerlidir. Varsayılan değer, her model için maksimum boyutlardır. 2023-10-01-preview'a kadar uzanan önceki REST API sürümleri kullanılarak oluşturulan beceri kümeleri için boyutlar 1536'da düzeltilir. Bir beceride dimensions özelliğini ayarlarken, vektör alanı tanımındaki dimensions özelliğini aynı değere ayarladığınızdan emin olun.

Desteklenen boyutlar: modelName

Azure OpenAI Ekleme becerisi için desteklenen boyutlar, yapılandırılan boyuta modelName bağlıdır.

modelName Minimum boyutlar Maksimum boyutlar
text-embedding-ada-002 1536 1536
text-embedding-3-large 1 3072
text-embedding-3-small 1 1536

Beceri girişleri

Input Description
text Vektörleştirilecek giriş metni. Veri öbekleme kullanıyorsanız, kaynak olabilir /document/pages/*.

Beceri çıkışları

Output Description
embedding Giriş metni için vektörleştirilmiş ekleme.

Örnek tanım

Aşağıdaki alanlara sahip bir kaydı göz önünde bulundurun:

{
    "content": "Microsoft released Windows 10."
}

Ardından beceri tanımınız şöyle görünebilir:

{
  "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.AzureOpenAIEmbeddingSkill",
  "description": "Connects a deployed embedding model.",
  "resourceUri": "https://my-demo-openai-eastus.openai.azure.com/",
  "deploymentId": "my-text-embedding-ada-002-model",
  "modelName": "text-embedding-ada-002",
  "dimensions": 1536,
  "inputs": [
    {
      "name": "text",
      "source": "/document/content"
    }
  ],
  "outputs": [
    {
      "name": "embedding"
    }
  ]
}

Örnek çıkış verisi

Verilen giriş metni için vektörleştirilmiş bir ekleme çıkışı oluşturulur.

{
  "embedding": [
        0.018990106880664825,
        -0.0073809814639389515,
        .... 
        0.021276434883475304,
      ]
}

Çıkış bellekte bulunur. Bu çıkışı arama dizinindeki bir alana göndermek için, vektörleştirilmiş ekleme çıkışını (bir dizi) bir vektör alanıyla eşleyen bir outputFieldMapping tanımlamanız gerekir. Beceri çıkışının belgenin ekleme düğümünde yer aldığını ve content_vector arama dizinindeki alan olduğunu varsayarsak, dizin oluşturucuda outputFieldMapping aşağıdaki gibi görünmelidir:

  "outputFieldMappings": [
    {
      "sourceFieldName": "/document/embedding/*",
      "targetFieldName": "content_vector"
    }
  ]

En iyi yöntemler

Bu beceriyi kullanırken göz önünde bulundurmanız gereken en iyi uygulamalardan bazıları şunlardır:

Hatalar ve uyarılar

Condition Result
Null veya geçersiz URI Error
Null veya geçersiz deploymentID Error
Metin boş Warning
Metin 8.000 belirteçten büyük Error

Ayrıca bakınız

  • Last updated on