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Azure Machine Learning 中的向量存放區 (預覽)

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重要

此功能目前處於公開預覽。 此預覽版本沒有服務等級協定，不建議用於處理生產工作負載。 可能不支援特定功能，或可能已經限制功能。

如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用條款。

本文描述 Azure Machine Learning 中的向量索引，您可以用來執行擷取擴增生成。 向量索引會儲存內嵌，這些內嵌是概念 (資料) 轉換成數字序列的數值表示法。 內嵌可讓大型語言模型 (LLM) 了解概念之間的關聯性。 您可以建立向量存放區，以使用例如 GPT-4 的 LLM 連線您的資料，並有效率地擷取資料。

Azure Machine Learning 支援兩個向量存放區，其中包含 RAG 工作流程中使用的補充資料：

向量存放區 描述 功能和使用方式
Faiss 開放原始碼程式庫 - 使用本機檔案型存放區
- 產生最低成本
- 支援僅限向量資料
- 支援聊天機器人開發與測試
Azure AI 搜尋服務 Azure PaaS 資源 - 在搜尋索引中儲存文字資料
- 使用單一服務裝載大量索引
- 支援企業級商務需求
- 存取混合式資訊擷取

下列各節會探索使用這些向量存放區的考量。

Faiss 程式庫

Faiss 是提供本機檔案型存放區的開放原始碼程式庫。 向量索引會儲存在 Azure Machine Learning 工作區的 Azure 儲存體帳戶中。 若要使用 Faiss，您可以下載程式庫，並將其作為解決方案的元件。 由於索引是儲存在本機，因此成本最低。

您可以使用 Faiss 程式庫作為向量存放區，並執行下列動作：

  • 在本機儲存向量資料，不需建立索引的成本 (只需儲存體成本)

  • 在記憶體中建置和查詢索引

  • 共用複本以供個別使用，並設定應用程式索引的裝載

  • 隨著基礎計算載入索引進行調整

Azure AI 搜尋服務 (先前稱為認知搜尋) 是您在 Azure 訂用帳戶中建立的專用 Azure PaaS 資源。 資源支援在搜尋索引中儲存的向量和文字資料上擷取資訊。 提示流程可以建立、填入及查詢儲存在 Azure AI 搜尋服務中的向量資料。 單一搜尋服務可以裝載大量索引，該索引可在 RAG 模式中進行查詢及使用。

以下是對向量存放區使用 Azure AI 搜尋服務的一些重點：

  • 支援企業層級商業對於規模調整、安全性和可用性的需求。

  • 存取混合式資訊擷取。 向量資料可以與非向量資料共存，這表示您可以使用 Azure AI 搜尋服務的任何功能來編製索引和查詢，包括混合式搜尋和語意重新調整。

  • 請記住，向量支援處於預覽狀態。 目前，向量必須在外部產生，然後傳遞至 Azure AI 搜尋服務以編製索引和查詢編碼。 提示流程會為您處理這些轉換。

若要將 AI 搜尋服務用作 Azure Machine Learning 的向量存放區，您必須要有搜尋服務。 服務存在且您已授與開發人員存取權之後，便可在提示流程中，選擇 Azure AI 搜尋服務作為向量索引。 提示流程會在 Azure AI 搜尋服務上建立索引、從來源資料產生向量、將向量傳送至索引、在 AI 搜尋服務上叫用相似度搜尋，以及傳回回應。

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