教學課程: 探索 Azure OpenAI 服務內嵌和文件搜尋
本教學課程將逐步引導您使用 Azure OpenAI 內嵌API 來執行文件搜尋，您將在其中查詢知識庫以尋找最相關的文件。
在本教學課程中，您會了解如何：
- 安裝 Azure OpenAI。
- 下載範例數據集並準備進行分析。
- 為您的資源端點和 API 金鑰建立環境變數。
- 使用 text-embedding-ada-002 (第 2 版) 模型
- 使用 餘弦相似度 來排名搜尋結果。
必要條件
- Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
- 在所需的 Azure 訂用帳戶中授與 Azure OpenAI 的存取權。 目前只有應用程式會授予此服務的存取權。 您可以填妥 https://aka.ms/oai/access 的表單，以申請 Azure OpenAI 的存取權。 如有問題，請在此存放庫中提出問題來與我們連絡。
- 已部署 text-embedding-ada-002 (第 2 版) 模型的 Azure OpenAI 資源。 此模型目前僅適用於 特定區域。 如果您沒有資源，建立資源的流程已記載於我們的資源部署指南中。
- Python 3.8 或更新版本
- 下列 Python 程式庫: openai、num2words、matplotlib、plotly、scipy、scikit-learn、pandas、tiktoken。
- Jupyter 筆記本
設定
Python 程式庫
如果您尚未安裝，您需要安裝下列程式庫:
pip install openai num2words matplotlib plotly scipy scikit-learn pandas tiktoken
下載 BillSum 資料集
BillSum 是美國國會和加利福尼亞州法案的資料集。 出於說明目的，我們只會查看美國的法案。 主體包含來自第 103 屆到第 115 屆 (1993-2018 年)國會議會的法案。 資料分割成 18,949 個訓練法案和 3,269 個測試法案。 BillSum 主體專注在長度從 5,000 到 20,000 個字元的中長度法規。 您可以在 BillSum 專案的 GitHub 存放庫找到此資料集衍生自的專案和原始學術檔的詳細資訊
本教學課程會使用 bill_sum_data.csv 檔案，您可以從 GitHub 範例資料下載這個檔案。
您也可以在本機電腦上執行下列命令來下載範例資料:
curl "https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/Azure-OpenAI-Docs-Samples/main/Samples/Tutorials/Embeddings/data/bill_sum_data.csv" --output bill_sum_data.csv
擷取金鑰和端點
若要成功對 Azure OpenAI 進行呼叫，您需要 端點 和 密鑰。
| 變數名稱 | 值 |
|---|---|
ENDPOINT |
從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。 或者，您可以在 Azure OpenAI Studio遊樂場>程式代碼檢視中找到值。> 範例端點為：https://docs-test-001.openai.azure.com/。 |
API-KEY |
從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。 您可以使用 KEY1 或 KEY2。 |
移至您在 Azure 入口網站中的資源。 您可以在 [資源管理] 區段中找到 [金鑰和端點] 區段。 複製您的端點和存取金鑰，因為您需要這兩者才能驗證 API 呼叫。 您可以使用 KEY1 或 KEY2。 隨時持有兩個金鑰可讓您安全地輪替和重新產生金鑰，而不會造成服務中斷。
環境變數
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
設定環境變數之後，您可能需要關閉並重新開啟 Jupyter 筆記本，或您使用的任何 IDE，才能存取環境變數。 雖然我們強烈建議使用 Jupyter Notebook，但基於某些原因，您不需要修改任何使用 print(dataframe_name) 傳回 pandas 資料框架的程式代碼，而不是直接呼叫 ，就像在程式代碼區塊結尾完成一樣直接呼叫 dataframe_name 。
在慣用的 Python 整合式開發環境中執行下列程式碼:
匯入程式庫
import os
import re
import requests
import sys
from num2words import num2words
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import tiktoken
from openai import AzureOpenAI
現在我們需要讀取 CSV 檔案，並建立 pandas 資料框架。 建立初始資料框架之後，我們可以執行 df 來檢視資料表的內容。
df=pd.read_csv(os.path.join(os.getcwd(),'bill_sum_data.csv')) # This assumes that you have placed the bill_sum_data.csv in the same directory you are running Jupyter Notebooks
df
輸出：
初始資料表的資料行數目超過我們需要的資料行，我們會建立名為 df_bills 的新小型資料框架，其只會包含 text、summary 和 title 資料行。
df_bills = df[['text', 'summary', 'title']]
df_bills
輸出：
接下來，我們將藉由移除備援空白字元並清除標點符號來準備資料以進行 Token 化，以執行一些簡單的資料清除。
pd.options.mode.chained_assignment = None #https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#evaluation-order-matters
# s is input text
def normalize_text(s, sep_token = " \n "):
s = re.sub(r'\s+', ' ', s).strip()
s = re.sub(r". ,","",s)
# remove all instances of multiple spaces
s = s.replace("..",".")
s = s.replace(". .",".")
s = s.replace("\n", "")
s = s.strip()
return s
df_bills['text']= df_bills["text"].apply(lambda x : normalize_text(x))
現在，我們需要移除超過語彙基元限制 (8192 個語彙基元) 的任何法案。
tokenizer = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
df_bills['n_tokens'] = df_bills["text"].apply(lambda x: len(tokenizer.encode(x)))
df_bills = df_bills[df_bills.n_tokens<8192]
len(df_bills)
20
注意
在此情況下，所有法案都在內嵌模型輸入語彙基元限制下，但您可以使用上述技術來移除會導致內嵌失敗的專案。 當面臨超過內嵌限制的內容時，您也可以將內容區塊化成較小的片段，然後一次內嵌一個。
我們會再次檢查 df_bills。
df_bills
輸出：
若要深入瞭解 n_tokens 資料行，以及文字最終如何Token 化，執行下列程式碼會很有幫助:
sample_encode = tokenizer.encode(df_bills.text[0])
decode = tokenizer.decode_tokens_bytes(sample_encode)
decode
針對我們的文件，我們會刻意截斷輸出，但在您的環境中執行此命令，將會從索引零 Token 化為區塊傳回全文檢索。 在某些情況下，整個字組會以單一語彙基元來表示，而字組的其他部分則會被分割成多個語彙基元。
[b'SECTION',
b' ',
b'1',
b'.',
b' SHORT',
b' TITLE',
b'.',
b' This',
b' Act',
b' may',
b' be',
b' cited',
b' as',
b' the',
b' ``',
b'National',
b' Science',
b' Education',
b' Tax',
b' In',
b'cent',
b'ive',
b' for',
b' Businesses',
b' Act',
b' of',
b' ',
b'200',
b'7',
b"''.",
b' SEC',
b'.',
b' ',
b'2',
b'.',
b' C',
b'RED',
b'ITS',
b' FOR',
b' CERT',
b'AIN',
b' CONTRIBUT',
b'IONS',
b' BEN',
b'EF',
b'IT',
b'ING',
b' SC',
如果您接著檢查 decode 變數的長度，您會發現它符合n_tokens 資料行中的第一個數字。
len(decode)
1466
既然我們已深入了解 Token 化的運作方式，我們可以繼續進行內嵌。 請務必注意，我們尚未實際標記檔。 n_tokens 資料行只是一種確保我們傳遞至模型以進行 Token 化和內嵌的資料超出了輸入語彙基元限制 8,192 的方法。 當我們將文件傳遞至內嵌模型時，它會將文件分成類似上述範例的語彙基元 (但不一定完全相同)，然後將語彙基元轉換成可透過向量搜尋存取的一系列浮點數。 這些內嵌可以儲存在 本機或 Azure 資料庫中，以支援向量搜尋。 因此，每個法案在 DataFrame 右側的新 ada_v2 資料行中都會有自己的對應內嵌向量。
在下列範例中，我們會根據我們想要內嵌的每個專案呼叫內嵌模型一次。 使用大型內嵌專案時，您也可以傳遞模型來內嵌輸入數位，而不是一次內嵌一個輸入。 當您將輸入數位傳遞給內嵌端點時，每個呼叫的輸入項目數目上限為2048。
client = AzureOpenAI(
api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
api_version = "2024-02-01",
azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
)
def generate_embeddings(text, model="text-embedding-ada-002"): # model = "deployment_name"
return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embedding
df_bills['ada_v2'] = df_bills["text"].apply(lambda x : generate_embeddings (x, model = 'text-embedding-ada-002')) # model should be set to the deployment name you chose when you deployed the text-embedding-ada-002 (Version 2) model
df_bills
輸出：
當我們執行下方的搜尋程式碼區塊時，我們將內嵌搜尋查詢 「我是否可以取得有線電視公司稅收收入的相關資訊?」 並使用相同的 text-embedding-ada-002 (第 2 版) 模型。 接下來，我們會在依餘弦相似度排名的查詢中找到最接近新內嵌文字的法案內嵌。
def cosine_similarity(a, b):
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"): # model = "deployment_name"
return client.embeddings.create(input = [text], model=model).data[0].embedding
def search_docs(df, user_query, top_n=4, to_print=True):
embedding = get_embedding(
user_query,
model="text-embedding-ada-002" # model should be set to the deployment name you chose when you deployed the text-embedding-ada-002 (Version 2) model
)
df["similarities"] = df.ada_v2.apply(lambda x: cosine_similarity(x, embedding))
res = (
df.sort_values("similarities", ascending=False)
.head(top_n)
)
if to_print:
display(res)
return res
res = search_docs(df_bills, "Can I get information on cable company tax revenue?", top_n=4)
輸出：
最後，我們會根據針對整個知識庫的使用者查詢，顯示文件搜尋的首選結果。 這會傳回「1993 年納稅人檢視權法案」的首選結果。 本文件在查詢與文件之間具有 0.76 的餘弦相似度分數:
res["summary"][9]
"Taxpayer's Right to View Act of 1993 - Amends the Communications Act of 1934 to prohibit a cable operator from assessing separate charges for any video programming of a sporting, theatrical, or other entertainment event if that event is performed at a facility constructed, renovated, or maintained with tax revenues or by an organization that receives public financial support. Authorizes the Federal Communications Commission and local franchising authorities to make determinations concerning the applicability of such prohibition. Sets forth conditions under which a facility is considered to have been constructed, maintained, or renovated with tax revenues. Considers events performed by nonprofit or public organizations that receive tax subsidies to be subject to this Act if the event is sponsored by, or includes the participation of a team that is part of, a tax exempt organization."
必要條件
Azure 訂用帳戶 - 建立免費帳戶
在所需的 Azure 訂用帳戶中授與 Azure OpenAI 的存取權。
目前只有應用程式會授予此服務的存取權。 您可以填妥 https://aka.ms/oai/access 的表單，以申請 Azure OpenAI 的存取權。 如有問題，請在此存放庫中提出問題來與我們連絡。
已部署 text-embedding-ada-002 (第 2 版) 模型的 Azure OpenAI 資源。
注意
本教學課程中的許多範例會重複使用步驟中的變數。 讓整個終端機會話保持開啟狀態。 如果您在上一個步驟中設定的變數因為關閉終端機而遺失，您必須從開始重新開始。
擷取金鑰和端點
若要成功對 Azure OpenAI 進行呼叫，您需要 端點 和 密鑰。
| 變數名稱 | 值 |
|---|---|
ENDPOINT |
從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。 或者，您可以在 Azure OpenAI Studio遊樂場>程式代碼檢視中找到值。> 範例端點為：https://docs-test-001.openai.azure.com/。 |
API-KEY |
從 Azure 入口網站查看您的資源時，可以在 [金鑰與端點] 區段中找到此值。 您可以使用 KEY1 或 KEY2。 |
移至您在 Azure 入口網站中的資源。 您可以在 [資源管理] 區段中找到 [金鑰和端點] 區段。 複製您的端點和存取金鑰，因為您需要這兩者才能驗證 API 呼叫。 您可以使用 KEY1 或 KEY2。 隨時持有兩個金鑰可讓您安全地輪替和重新產生金鑰，而不會造成服務中斷。
為您的金鑰和端點建立及指派永續性環境變數。
環境變數
setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
在本教學課程中，我們會使用 PowerShell 7.4參考文件 作為已知且安全的範例數據集。 或者，您可以選擇探索 Microsoft Research 工具 範例數據集。
建立您要儲存項目的資料夾。 將您的位置設定為項目資料夾。 使用 Invoke-WebRequest 命令將數據集下載到本機計算機，然後展開封存。 最後，將您的位置設定為包含PowerShell 7.4版參考資訊的子資料夾。
New-Item '<FILE-PATH-TO-YOUR-PROJECT>' -Type Directory
Set-Location '<FILE-PATH-TO-YOUR-PROJECT>'
$DocsUri = 'https://github.com/MicrosoftDocs/PowerShell-Docs/archive/refs/heads/main.zip'
Invoke-WebRequest $DocsUri -OutFile './PSDocs.zip'
Expand-Archive './PSDocs.zip'
Set-Location './PSDocs/PowerShell-Docs-main/reference/7.4/'
在本教學課程中，我們正使用大量數據，因此我們會使用 .NET 數據表對象來達到有效率的效能。 Datatable 有數據行標題、內容、準備、uri、檔案和向量。 標題列是主鍵。
在下一個步驟中，我們會將每個 Markdown 檔案的內容載入數據表中。 我們也使用PowerShell -match 運算符來擷取已知的文字 title: 行和 online version:，並將其儲存在不同的數據行中。 有些檔案不包含文字的元數據行，但由於它們是概觀頁面，而不是詳細的參考檔，因此我們會將它們從數據表中排除。
# make sure your location is the project subfolder
$DataTable = New-Object System.Data.DataTable
'title', 'content', 'prep', 'uri', 'file', 'vectors' | ForEach-Object {
$DataTable.Columns.Add($_)
} | Out-Null
$DataTable.PrimaryKey = $DataTable.Columns['title']
$md = Get-ChildItem -Path . -Include *.md -Recurse
$md | ForEach-Object {
$file = $_.FullName
$content = Get-Content $file
$title = $content | Where-Object { $_ -match 'title: ' }
$uri = $content | Where-Object { $_ -match 'online version: ' }
if ($title -and $uri) {
$row = $DataTable.NewRow()
$row.title = $title.ToString().Replace('title: ', '')
$row.content = $content | Out-String
$row.prep = '' # use later in the tutorial
$row.uri = $uri.ToString().Replace('online version: ', '')
$row.file = $file
$row.vectors = '' # use later in the tutorial
$Datatable.rows.add($row)
}
}
使用 out-gridview 命令檢視數據（Cloud Shell 中無法使用）。
$Datatable | out-gridview
輸出：
接下來，移除額外的字元、空白空間和其他文件表示法，以準備數據以進行標記化，以執行一些輕量數據清除。 此範例函 Invoke-DocPrep 式示範如何使用 PowerShell -replace 運算符逐一查看您想要從內容中移除的字元清單。
# sample demonstrates how to use `-replace` to remove characters from text content
function Invoke-DocPrep {
param(
[Parameter(Mandatory = $true, ValueFromPipeline = $true)]
[string]$content
)
# tab, line breaks, empty space
$replace = @('\t','\r\n','\n','\r')
# non-UTF8 characters
$replace += @('[^\x00-\x7F]')
# html
$replace += @('<table>','</table>','<tr>','</tr>','<td>','</td>')
$replace += @('<ul>','</ul>','<li>','</li>')
$replace += @('<p>','</p>','<br>')
# docs
$replace += @('\*\*IMPORTANT:\*\*','\*\*NOTE:\*\*')
$replace += @('<!','no-loc ','text=')
$replace += @('<--','-->','---','--',':::')
# markdown
$replace += @('###','##','#','```')
$replace | ForEach-Object {
$content = $content -replace $_, ' ' -replace ' ',' '
}
return $content
}
建立函 Invoke-DocPrep 式之後，請使用 ForEach-Object 命令，針對數據表中的所有數據列，將備妥的內容儲存在 準備 數據行中。 我們使用的是新的數據行，因此，如果稍後想要擷取原始格式設定，可以使用它。
$Datatable.rows | ForEach-Object { $_.prep = Invoke-DocPrep $_.content }
再次檢視數據數據表以查看變更。
$Datatable | out-gridview
當我們將文件傳遞至內嵌模型時，會將文件編碼為標記，然後傳回一系列的浮點數，以用於 餘弦相似性 搜尋。 這些內嵌可以儲存在本機或 Azure AI 搜尋中的向量搜尋等服務中。 每份檔都有自己的對應內嵌向量到新的 向量 數據行中。
下一個範例會迴圈查看數據表中的每個數據列、擷取前置處理內容的向量，並將其儲存至 向量數據 行。 OpenAI 服務會節流頻繁的要求，因此此範例包含檔所建議的指數輪詢。
腳本完成之後，每個數據列都應該有每個檔的 1536 向量逗號分隔清單。 如果發生錯誤且狀態代碼為 400，則會將檔案路徑、標題和錯誤碼新增至名為 $errorDocs 的變數以進行疑難解答。 當令牌計數超過模型的提示限制時，就會發生最常見的錯誤。
# Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
api_key = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
api_base = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # should look like 'https://<YOUR_RESOURCE_NAME>.openai.azure.com/'
api_version = '2024-02-01' # may change in the future
name = $Env:AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT # custom name you chose for your deployment
}
$headers = [ordered]@{
'api-key' = $openai.api_key
}
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/embeddings?api-version=$($openai.api_version)"
$Datatable | ForEach-Object {
$doc = $_
$body = [ordered]@{
input = $doc.prep
} | ConvertTo-Json
$retryCount = 0
$maxRetries = 10
$delay = 1
$docErrors = @()
do {
try {
$params = @{
Uri = $url
Headers = $headers
Body = $body
Method = 'Post'
ContentType = 'application/json'
}
$response = Invoke-RestMethod @params
$Datatable.rows.find($doc.title).vectors = $response.data.embedding -join ','
break
} catch {
if ($_.Exception.Response.StatusCode -eq 429) {
$retryCount++
[int]$retryAfter = $_.Exception.Response.Headers |
Where-Object key -eq 'Retry-After' |
Select-Object -ExpandProperty Value
# Use delay from error header
if ($delay -lt $retryAfter) { $delay = $retryAfter++ }
Start-Sleep -Seconds $delay
# Exponential back-off
$delay = [math]::min($delay * 1.5, 300)
} elseif ($_.Exception.Response.StatusCode -eq 400) {
if ($docErrors.file -notcontains $doc.file) {
$docErrors += [ordered]@{
error = $_.exception.ErrorDetails.Message | ForEach-Object error | ForEach-Object message
file = $doc.file
title = $doc.title
}
}
} else {
throw
}
}
} while ($retryCount -lt $maxRetries)
}
if (0 -lt $docErrors.count) {
Write-Host "$($docErrors.count) documents encountered known errors such as too many tokens.`nReview the `$docErrors variable for details."
}
您現在有 PowerShell 7.4 參考檔的本機記憶體內部資料庫數據表。
根據搜尋字串，我們需要計算另一組向量，讓PowerShell可以依相似度排名每個檔。
在下一個範例中，會擷取搜尋字元串 get a list of running processes的向量。
$searchText = "get a list of running processes"
$body = [ordered]@{
input = $searchText
} | ConvertTo-Json
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/embeddings?api-version=$($openai.api_version)"
$params = @{
Uri = $url
Headers = $headers
Body = $body
Method = 'Post'
ContentType = 'application/json'
}
$response = Invoke-RestMethod @params
$searchVectors = $response.data.embedding -join ','
最後，下一個範例函式會從 Lee Holmes 撰寫的 Measure-VectorSimilarity 範例腳本中借用範例，執行餘弦相似度計算，然後將數據表中的每一個數據列排名。
# Sample function to calculate cosine similarity
function Get-CosineSimilarity ([float[]]$vector1, [float[]]$vector2) {
$dot = 0
$mag1 = 0
$mag2 = 0
$allkeys = 0..($vector1.Length-1)
foreach ($key in $allkeys) {
$dot += $vector1[$key] * $vector2[$key]
$mag1 += ($vector1[$key] * $vector1[$key])
$mag2 += ($vector2[$key] * $vector2[$key])
}
$mag1 = [Math]::Sqrt($mag1)
$mag2 = [Math]::Sqrt($mag2)
return [Math]::Round($dot / ($mag1 * $mag2), 3)
}
下一個範例中的命令會迴圈查看 中的所有 $Datatable 數據列，並計算搜尋字串的餘弦相似度。 結果會排序，前三個結果會儲存在名為的 $topThree變數中。 此範例不會傳回輸出。
# Calculate cosine similarity for each row and select the top 3
$topThree = $Datatable | ForEach-Object {
[PSCustomObject]@{
title = $_.title
similarity = Get-CosineSimilarity $_.vectors.split(',') $searchVectors.split(',')
}
} | Sort-Object -property similarity -descending | Select-Object -First 3 | ForEach-Object {
$title = $_.title
$Datatable | Where-Object { $_.title -eq $title }
}
在 gridview 中，檢閱變數的 $topThree 輸出，其中只有 標題 和 URL 屬性。
$topThree | Select "title", "uri" | Out-GridView
輸出：
變數 $topThree 包含數據表中數據列的所有資訊。 例如， content 屬性包含原始檔案格式。 用來 [0] 編製數位中第一個專案的索引。
$topThree[0].content
檢視完整檔（在此頁面的輸出代碼段中截斷）。
---
external help file: Microsoft.PowerShell.Commands.Management.dll-Help.xml
Locale: en-US
Module Name: Microsoft.PowerShell.Management
ms.date: 07/03/2023
online version: https://learn.microsoft.com/powershell/module/microsoft.powershell.management/get-process?view=powershell-7.4&WT.mc_id=ps-gethelp
schema: 2.0.0
title: Get-Process
---
# Get-Process
## SYNOPSIS
Gets the processes that are running on the local computer.
## SYNTAX
### Name (Default)
Get-Process [[-Name] <String[]>] [-Module] [-FileVersionInfo] [<CommonParameters>]
# truncated example
最後，您不需要每次查詢數據集時重新產生內嵌，您可以將資料儲存至磁碟，並在未來重新叫用。 WriteXML()下一個範例中 DataTable 物件類型的 和 ReadXML() 方法會簡化程式。 XML 檔案的架構需要數據表具有 TableName。
將取代 <YOUR-FULL-FILE-PATH> 為您想要寫入和讀取 XML 檔案的完整路徑。 路徑應該以 .xml結尾。
# Set DataTable name
$Datatable.TableName = "MyDataTable"
# Writing DataTable to XML
$Datatable.WriteXml("<YOUR-FULL-FILE-PATH>", [System.Data.XmlWriteMode]::WriteSchema)
# Reading XML back to DataTable
$newDatatable = New-Object System.Data.DataTable
$newDatatable.ReadXml("<YOUR-FULL-FILE-PATH>")
當您重複使用資料時，您需要取得每個新搜尋字串的向量（但不是整個數據數據表）。 作為學習練習，請嘗試建立PowerShell腳本，以搜尋字串作為參數將命令自動化 Invoke-RestMethod 。
使用這種方法，您可以使用內嵌作為知識庫中文件之間的搜尋機制。 然後，使用者可以取得首選的搜尋結果，並將其用於自己的下游工作，以提示其初始查詢。
清除資源
如果您只為了完成本教學課程而建立 Azure OpenAI 資源，而且想要清除和移除 Azure OpenAI 資源，則必須刪除已部署的模型，然後在測試資源專用時刪除資源或相關聯的資源群組。 刪除資源群組也會刪除與其相關聯的任何其他資源。
下一步
深入了解 Azure OpenAI 模型:
- 使用您選擇的 Azure 服務來儲存內嵌並執行向量（相似度）搜尋：