資料來源 - Elasticsearch (預覽)
使用 Azure OpenAI On Your Data 時,Elasticsearch 的可設定選項。 API 第 2024-02-15-preview
版支援此資料來源。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
parameters |
參數 | True | 設定 Elasticsearch 時要使用的參數。 |
type |
字串 | True | 必須是 elasticsearch 。 |
參數
姓名 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
endpoint |
string | True | Elasticsearch 資源所要使用的絕對端點路徑。 |
index_name |
字串 | True | 在參考的 Elasticsearch 中要使用的索引名稱。 |
authentication |
KeyAndKeyIdAuthenticationOptions、EncodedApiKeyAuthenticationOptions 其中一個 | True | 存取已定義資料來源時要使用的驗證方法。 |
embedding_dependency |
One of DeploymentNameVectorizationSource、EndpointVectorizationSource、ModelIdVectorizationSource 其中一個 | False | 向量搜尋的內嵌相依性。 當 query_type 為 vector 時為必要。 |
fields_mapping |
FieldsMappingOptions | False | 與搜尋索引互動時要使用的自訂欄位對應行為。 |
in_scope |
boolean | False | 查詢是否應限制為使用已編製索引的資料。 預設值為 True 。 |
query_type |
QueryType | False | 要搭配 Elasticsearch 使用的查詢類型。 預設為 simple |
role_information |
字串 | False | 提供模型關於其行為方式的指示,以及產生回應時應該參考的任何內容。 您可以描述助理的特質,並對其告知如何格式化回應。 |
strictness |
整數 | False | 已設定的搜尋相關性篩選嚴格度。 嚴格度越高,精確度就越高,但答案的召回率越低。 預設值為 3 。 |
top_n_documents |
整數 | False | 要為設定的查詢顯示的已設定文件數目上限。 預設值為 5 。 |
金鑰和金鑰識別碼驗證選項
Azure OpenAI On Your Data 在使用 API 金鑰時的驗證選項。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
key |
string | True | 要用於驗證的 Elasticsearch 金鑰。 |
key_id |
字串 | True | 要用於驗證的 Elasticsearch 金鑰識別碼。 |
type |
字串 | True | 必須是 key_and_key_id 。 |
編碼的 API 金鑰驗證選項
Azure OpenAI On Your Data 在使用 Elasticsearch 編碼 API 金鑰時的驗證選項。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
encoded_api_key |
string | True | 要用於驗證的 Elasticsearch 編碼 API 金鑰。 |
type |
字串 | True | 必須是 encoded_api_key 。 |
部署名稱向量化來源
套用向量搜尋時,Azure OpenAI On Your Data 所使用的向量化來源詳細資料。 此向量化來源是以相同 Azure OpenAI 資源中的內部內嵌模型部署名稱為基礎。 此向量化來源可讓您在沒有 Azure OpenAI API 金鑰的情況下使用向量搜尋,而不需要 Azure OpenAI 公用網路存取。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
deployment_name |
string | True | 相同 Azure OpenAI 資源內的內嵌模型部署名稱。 |
type |
字串 | True | 必須是 deployment_name 。 |
端點向量化來源
套用向量搜尋時,Azure OpenAI On Your Data 所使用的向量化來源詳細資料。 此向量化來源是以 Azure OpenAI 內嵌 API 端點為基礎。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
endpoint |
string | True | 指定應從中擷取內嵌的資源端點 URL。 其格式應為 https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings 。 不允許 api-version 查詢參數。 |
authentication |
ApiKeyAuthenticationOptions | True | 指定從指定端點擷取內嵌時要使用的驗證選項。 |
type |
字串 | True | 必須是 endpoint 。 |
模型識別碼向量化來源
套用向量搜尋時,Azure OpenAI On Your Data 所使用的向量化來源詳細資料。 此向量化來源是以 Elasticsearch 模型識別碼為基礎。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
model_id |
string | True | 指定要用於向量化的模型識別碼。 此模型識別碼必須在 Elasticsearch 中定義。 |
type |
字串 | True | 必須是 model_id 。 |
API 金鑰驗證選項
Azure OpenAI On Your Data 在使用 API 金鑰時的驗證選項。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
key |
string | True | 要用於驗證的 API 金鑰。 |
type |
字串 | True | 必須是 api_key 。 |
欄位對應選項
選擇性設定,可控制使用已設定的 Elasticsearch 資源時處理欄位的方式。
名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
---|---|---|---|
content_fields |
string[] | False | 應視為內容的索引欄位名稱。 |
vector_fields |
string[] | False | 代表向量資料的欄位名稱。 |
content_fields_separator |
字串 | False | 內容欄位應使用的分隔符號模式。 預設值為 \n 。 |
filepath_field |
字串 | False | 要用作檔案路徑的索引欄位名稱。 |
title_field |
字串 | False | 要用作標題的索引欄位名稱。 |
url_field |
字串 | False | 要用作 URL 的索引欄位名稱。 |
查詢類型
搭配 Azure OpenAI On Your Data 使用時所應執行的 Elasticsearch 擷取查詢類型。
列舉值 | 描述 |
---|---|
simple |
代表預設的簡單查詢剖析器。 |
vector |
代表對計算資料的向量搜尋。 |
範例
先決條件:
- 設定從使用者到 Azure OpenAI 資源的角色指派。 必要角色:
Cognitive Services OpenAI User
。 - 安裝 Az CLI,然後執行
az login
。 - 定義下列環境變數:
AzureOpenAIEndpoint
、ChatCompletionsDeploymentName
、SearchEndpoint
、IndexName
、Key
、KeyId
。
export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export SearchEndpoint='https://example.eastus.azurecontainer.io'
export IndexName=testindex
export Key='***'
export KeyId='***'
安裝最新的 pip 套件 openai
、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")
index_name = os.environ.get("IndexName")
search_endpoint = os.environ.get("SearchEndpoint")
key = os.environ.get("Key")
key_id = os.environ.get("KeyId")
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": "elasticsearch",
"parameters": {
"endpoint": search_endpoint,
"index_name": index_name,
"authentication": {
"type": "key_and_key_id",
"key": key,
"key_id": key_id
}
}
}
]
}
)
print(completion.model_dump_json(indent=2))