Porady dotyczące wzbogacania sztucznej inteligencji w usłudze Wyszukiwanie AI platformy Azure

Uwaga

Wyszukiwanie AI platformy Azure jest dostępna za pośrednictwem portalu Azure, interfejsów API REST i Azure SDKs. Jest także podstawą Foundry IQ — zarządzanej warstwy wiedzy, która przekształca treści przedsiębiorstwa w bazy wiedzy wielokrotnego użytku z uwzględnieniem uprawnień dla agentów w portalu Microsoft Foundry.

Ten artykuł zawiera wskazówki ułatwiające rozpoczęcie pracy ze wzbogacaniem sztucznej inteligencji i zestawami umiejętności używanymi podczas indeksowania.

Porada 1: Rozpocznij proste i rozpocznij małe

Kreator importu danych w portalu Azure obsługuje wzbogacanie AI. Bez pisania kodu można tworzyć i badać wszystkie obiekty używane w potoku wzbogacania: indeks, indeksator, źródło danych i zestaw umiejętności.

Innym sposobem rozpoczęcia po prostu jest utworzenie źródła danych z zaledwie kilkoma dokumentami lub wierszami w tabeli, które są reprezentatywne dla dokumentów, które chcesz indeksować. Mały zestaw danych to najlepszy sposób na zwiększenie szybkości znajdowania i rozwiązywania problemów. Uruchom swoją próbkę przez kompletny potok i sprawdź, czy wyniki spełniają twoje potrzeby. Gdy wyniki są zadowalające, możesz dodać więcej plików do źródła danych.

Porada 2: Zobacz, co działa, nawet jeśli występują pewne błędy

Czasami drobna usterka zatrzymuje indeksator. Ten warunek jest w porządku, jeśli planujesz rozwiązać problemy jeden po drugim. Możesz jednak zignorować określony typ błędu, aby indeksator mógł kontynuować działanie i zobaczyć, jakie przepływy działają.

Aby zignorować błędy podczas programowania, ustaw maxFailedItems i maxFailedItemsPerBatch na -1 w ramach definicji indeksatora.

{
  "parameters": {
    "maxFailedItems": -1,
    "maxFailedItemsPerBatch": -1
  }
}

Uwaga

Najlepszym rozwiązaniem jest ustawienie wartości maxFailedItems i maxFailedItemsPerBatch na wartość 0 dla obciążeń produkcyjnych.

Porada 3: Rozwiązywanie problemów przy użyciu sesji debugowania

Sesja debugowania to edytor wizualizacji , który pokazuje wykres zależności zestawu umiejętności, dane wejściowe i wyjściowe oraz definicje. Ładuje pojedynczy dokument źródłowy ze źródła danych indeksatora z bieżącą konfiguracją indeksatora i zestawu umiejętności. Następnie możesz uruchomić cały zestaw umiejętności o określonym zakresie w tym dokumencie. W ramach sesji debugowania można identyfikować i usuwać błędy, sprawdzać poprawność zmian i zatwierdzać zmiany w nadrzędnym zestawie umiejętności. Aby zapoznać się z przewodnikiem, zobacz Samouczek: sesje debugowania.

Porada 4. Oczekiwana zawartość nie jest wyświetlana

Jeśli brakuje zawartości, sprawdź, czy nie ma usuniętych dokumentów w portalu Azure. Na stronie usługi wyszukiwania otwórz Indeksatory, wybierz indeksator, a następnie wybierz wartość Status dla danego uruchomienia, aby wyświetlić szczegóły wykonania i błędy.

Jeśli problem jest związany z rozmiarem pliku, może zostać wyświetlony błąd podobny do tego: „Obiekt blob <file-name> ma rozmiar <file-size> bajtów, co przekracza maksymalny rozmiar dokumentu na potrzeby wyodrębniania dla bieżącego poziomu usługi.” Aby uzyskać więcej informacji na temat limitów indeksatora, zobacz Limity usługi.

Druga przyczyna niepowodzenia wyświetlania zawartości może być związana z błędami mapowania danych wejściowych/wyjściowych. Na przykład nazwa docelowa danych wyjściowych to "People", ale nazwa pola indeksu to małe litery "people". System zwraca komunikaty o powodzeniu z kodem 201 dla całego potoku, więc wydaje się, że indeksowanie zakończyło się pomyślnie, podczas gdy w rzeczywistości jedno z pól jest puste.

Porada 5. Rozszerzanie przetwarzania poza maksymalny czas wykonywania

Analiza obrazów jest intensywnie obciążana obliczeniami nawet w prostych przypadkach, więc gdy obrazy są szczególnie duże lub złożone, czasy przetwarzania mogą przekraczać maksymalny dozwolony czas.

W przypadku indeksatorów, którzy mają zestawy umiejętności, realizacja zestawu umiejętności jest ograniczona do 2 godzin dla większości poziomów. Jeśli przetwarzanie zestawu umiejętności nie powiedzie się w tym okresie, zaplanuj uruchamianie indeksatora co pięć minut, aby mógł wznowić przetwarzanie z ostatniego znanego dobrego dokumentu.

Zaplanowane indeksowanie jest wznawiane od ostatniego znanego poprawnego dokumentu. Zgodnie z cyklicznym harmonogramem indeksator może pracować nad zaległością zdjęć na przestrzeni kilku godzin lub dni, dopóki wszystkie nieprzetworzone obrazy nie zostaną przetworzone. Aby uzyskać więcej informacji na temat składni harmonogramu, zobacz Planowanie indeksatora.

Uwaga

Jeśli zaplanowany indeksator wielokrotnie kończy się niepowodzeniem w tym samym dokumencie, usługa zmniejsza częstotliwość uruchamiania (maksymalnie raz na 24 godziny), dopóki nie poczyni postępu. Po rozwiązaniu problemu podstawowego uruchom indeksator na żądanie. W przypadku postępu indeksator powraca do skonfigurowanego interwału. Jeśli indeksator nie powróci do skonfigurowanego harmonogramu po pomyślnym uruchomieniu, zobacz Planowanie zachowania — często zadawane pytania.

Porada 6: Zwiększanie przepływności indeksowania

W przypadku indeksowania równoległego rozłóż dane do wielu kontenerów lub wielu folderów wirtualnych wewnątrz tego samego kontenera. Następnie utwórz wiele par źródła danych i indeksatora. Wszyscy indeksatorzy mogą używać tego samego zestawu umiejętności i zapisywać w tym samym indeksie wyszukiwania docelowego, więc aplikacja wyszukiwania nie musi być świadoma tego partycjonowania.

Zobacz też

  • Last updated on