共用方式為

Azure AI Studio 模型目錄向量化工具

  • 發行項

重要

此向量化工具在補充使用規定下處於公開預覽狀態。 2024-05-01-Preview REST API 支援此功能。

Azure AI Studio 模型目錄 向量化工具會連線到透過 Azure AI Studio 模型目錄 部署至 Azure Machine Learning 端點的內嵌模型。 您的資料會在模型部署所在的地理位置中處理。

如果您使用整合向量化來建立向量數位，技能集應包含 指向 Azure AI Studio 中模型目錄的 AML 技能。

向量化工具參數

這些參數會區分大小寫。 您選擇的使用參數，取決於您的 AML 線上端點所需的驗證 (如果有的話)。

參數名稱 描述
uri (必要) JSON 承載傳送到的 AML 線上端點的 URI。 僅允許 https URI 配置。
modelName (必要) 部署在所提供端點之 AI Studio 模型目錄的模型識別碼。 目前支援的值為
  • OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32
  • OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336
  • Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base
  • Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant
  • Cohere-embed-v3-english
  • Cohere-embed-v3-multilingual
key (金鑰驗證需要) AML 線上端點的金鑰。
resourceId (權杖驗證需要)。 AML 線上端點的 Azure Resource Manager 資源識別碼。 其格式應為 subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/onlineendpoints/{endpoint_name}。
region (權杖驗證的選用項目)。 AML 線上端點部署的 區域。 如果區域與搜尋服務的區域不同，則需要。
timeout (選擇性) 指定時，表示進行 API 呼叫的 http 用戶端逾時。 其必須格式化為 XSD "dayTimeDuration" 值 ( ISO 8601 持續時間 值的受限子集)。 例如，PT60S 為 60 秒。 如果沒有設定，則選擇的預設值為 30 秒。 逾時最高可設定為 230 秒，最低 1 秒。

該使用的驗證參數

需要哪些驗證參數會取決於您的 AML 線上端點使用何種驗證 (若果有的話)。 AML 線上端點提供兩個驗證選項：

  • 金鑰式驗證。 提供靜態金鑰，驗證來自向量工具的評分要求。
    • 使用 uri 和 key 參數
  • 權杖式驗證。 AML 線上端點服務使用權杖式驗證進行部署。 必須啟用 Azure AI 搜尋服務的 受控識別。 向量工具接著會使用服務的受控識別對 AML 線上端點進行驗證，而不需要靜態金鑰。 身分識別必須獲指派擁有者或參與者角色。
    • 使用 resourceId 參數。
    • 如果搜尋服務位於與 AML 工作區不同的區域，請使用 區域 參數來設定 AML 線上端點所部署的區域

支援的向量查詢類型

AI Studio 模型目錄向量化工具支援哪些向量查詢類型取決於所設定的 modelName。

modelName 支援 text 查詢 支援 imageUrl 查詢 支援 imageBinary 查詢
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 X X X
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 X X X
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base X X
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant X X
Cohere-embed-v3-english X
Cohere-embed-v3-multilingual X

預期欄位維度

使用 AI Studio 模型目錄向量化工具設定之欄位的預期欄位維度取決於所設定的 modelName。

modelName 預期維度
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 512
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 768
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base 768
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant 1536
Cohere-embed-v3-english 1024
Cohere-embed-v3-multilingual 1024

範例定義

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-ai-studio-catalog-vectorizer",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
            "uri": "https://my-aml-endpoint.eastus.inference.ml.azure.com/score",
            "key": "0000000000000000000000000000000000000",
            "timeout": "PT60S",
            "modelName": "OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch3",
            "resourceId": null,
            "region": null,
        },
    }
]

另請參閱