pemvektor katalog model Microsoft Foundry (pratinjau)

Note

Pencarian Azure AI tersedia melalui portal Azure, REST API, dan Azure SDK. Ini juga mendukung Foundry IQ, lapisan pengetahuan terkelola yang mengubah konten perusahaan menjadi pangkalan pengetahuan yang dapat digunakan kembali dan sadar izin untuk agen di portal Microsoft Foundry.

Penting

Fitur, kemampuan, atau properti yang ditandai (pratinjau) tidak tercakup dalam perjanjian tingkat layanan, tidak disarankan untuk beban kerja produksi, dan mungkin berubah atau dibatasi sebelum tersedia secara umum. Ketentuan pratinjau Pencarian Azure AI berlaku untuk semua fungsionalitas pratinjau, baik itu mandiri atau bagian dari fitur yang tersedia secara umum.

Vektorizer katalog model Microsoft Foundry (pratinjau) terhubung ke model penyematan yang disebarkan dari katalog model Foundry atau titik akhir Azure Machine Learning (AML). Data Anda diproses di Geo tempat model Anda disebarkan.

Jika Anda menggunakan vektorisasi terintegrasi untuk membuat array vektor, set keterampilan harus menyertakan keterampilan AML yang menunjuk ke model yang sama yang ditentukan dalam vektorizer.

Prasyarat

  • Proyek berbasis hub Microsoft Foundry atau ruang kerja AML untuk model kustom yang Anda buat.

  • Hanya untuk proyek berbasis hub, penyebaran tanpa server model supported dari katalog model Microsoft Foundry. Anda dapat menggunakan gunakan Azure CLI untuk memprovisikan penyebaran tanpa server.

Parameter vektorisasi

Parameter sensitif terhadap huruf besar dan kecil. Parameter yang Anda gunakan bergantung pada autentikasi apa yang diperlukan penyedia model Anda, jika ada.

Nama parameter Deskripsi
uri (Diperlukan untuk autentikasi key) URI target penyebaran tanpa server dari katalog model Microsoft Foundry atau URI penilaian titik akhir online AML. Hanya skema HTTPS URI yang diizinkan.
key (Diperlukan untuk autentikasi kunci) Kunci API penyedia model.
resourceId (Diperlukan untuk autentikasi token) ID sumber daya dari Azure Resource Manager penyedia model tersebut. Untuk titik akhir online AML, gunakan format subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/onlineendpoints/{endpoint_name}.
modelName Nama model penyematan dari katalog model Microsoft Foundry yang disebarkan pada uri yang ditentukan. Model yang didukung (hanya penyebaran tanpa server) adalah:

  • Cohere-embed-v3-bahasa Inggris
  • Cohere-embed-v3-multilingual
  • Cohere-embed-v4
region (Opsional untuk autentikasi token) Wilayah di mana penyedia model diterapkan. Diperlukan jika wilayah berbeda dari wilayah layanan pencarian.
timeout (Opsional) Waktu habis untuk klien HTTP yang melakukan panggilan API. Nilai tersebut harus diformat sebagai "dayTimeDuration" XSD (sebuah subset yang terbatas dari nilai durasi ISO 8601). Misalnya, PT60S selama 60 detik. Jika tidak diatur, nilai default 30 detik dipilih. Batas waktu dapat diatur ke maksimum 230 detik dan minimal 1 detik.

Parameter autentikasi apa yang akan digunakan

Vektorizer katalog model Microsoft Foundry menyediakan dua opsi autentikasi:

  • Autentikasi berbasis kunci. Anda menyediakan kunci statis untuk mengautentikasi permintaan penilaian dari vektorizer. Atur parameter uri dan key untuk koneksi ini.

  • Autentikasi berbasis token. Proyek berbasis hub Foundry atau titik akhir online AML disebarkan menggunakan autentikasi berbasis token. Layanan Pencarian Azure AI harus memiliki identitas terkelola dan penetapan peran bagi penyedia model. Vektorizer kemudian menggunakan identitas layanan pencarian untuk mengautentikasi terhadap penyedia model, tanpa kunci statis yang diperlukan. Identitas layanan pencarian harus memiliki peran Pemilik atau Kontributor . Atur resourceId parameter, dan jika layanan pencarian berada di wilayah yang berbeda dari penyedia model, atur region parameter .

Jenis kueri vektor yang didukung

Jenis kueri vektor mana yang didukung oleh vektorizer katalog model Microsoft Foundry bergantung pada modelName yang dikonfigurasi.

Model penyematan text Mendukung kueri imageUrl Mendukung kueri imageBinary Mendukung kueri
Cohere-embed-v3-bahasa Inggris X X
Cohere-embed-v3-multilingual X X
Cohere-embed-v4 X X

Dimensi bidang yang diharapkan

Dimensi bidang yang diharapkan untuk bidang vektor yang dikonfigurasi dengan vektorizer katalog model Microsoft Foundry bergantung pada modelName yang dikonfigurasi.

modelName Dimensi yang diharapkan
Cohere-embed-v3-bahasa Inggris 1024
Cohere-embed-v3-multilingual 1024
Cohere-embed-v4 256–1536

Contoh definisi

Nama model yang disarankan dalam katalog model Foundry terdiri dari model dasar ditambah akhiran tiga huruf acak. Nama model Anda akan berbeda dari yang ditunjukkan dalam contoh ini.

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-model-catalog-vectorizer",
        "kind": "aml",
        "amlParameters": {
            "uri": "https://Cohere-embed-v3-multilingual-hin.eastus.models.ai.azure.com",
            "key": "aaaaaaaa-0b0b-1c1c-2d2d-333333333333",
            "timeout": "PT60S",
            "modelName": "Cohere-embed-v3-multilingual-hin",
            "resourceId": null,
            "region": null,
        },
    }
]

Lihat juga

  • Terakhir diperbarui pada