Советы по улучшению возможностей искусственного интеллекта в службе поиска Azure AI

Примечание.

Поиск с использованием ИИ Azure доступна через портал Azure, REST API и Azure SDKs. Он также лежит в основе Foundry IQ — управляемого слоя знаний, который преобразует корпоративный контент в многократно используемые базы знаний с учетом разрешений доступа для агентов на портале Microsoft Foundry.

В этой статье приведены советы по началу работы с обогащением ИИ и наборами навыков, используемыми во время индексирования.

Совет 1: Начните с простого и малого

Мастер импорта данных на портале Azure поддерживает обогащение ИИ. Без написания кода можно создать и проверить все объекты, используемые в конвейере обогащения: индексатор, индексатор, источник данных и набор навыков.

Еще одним способом начать просто является создание источника данных с несколькими документами или строками в таблице, которая является представителем документов, которые нужно индексировать. Небольшой набор данных — лучший способ повысить скорость поиска и устранения проблем. Пропустите свой пример через весь конвейер и убедитесь, что результаты соответствуют вашим потребностям. Когда вы удовлетворены результатами, вы готовы добавить дополнительные файлы в источник данных.

Совет 2. Посмотрите, что работает, даже если есть некоторые сбои

Иногда небольшой сбой останавливает индексатор. Это условие хорошо, если вы планируете устранить проблемы по одному. Однако может потребоваться игнорировать определенный тип ошибки, поэтому индексатор может продолжать работу, и вы можете увидеть, какие потоки на самом деле работают.

Чтобы игнорировать ошибки во время разработки, задайте maxFailedItems и maxFailedItemsPerBatch -1 в рамках определения индексатора.

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

Примечание.

Согласно рекомендациям, установите maxFailedItems и maxFailedItemsPerBatch в значение 0 для рабочих нагрузок в производственной среде.

Совет 3. Использование сеанса отладки для устранения неполадок

Сеанс отладки — это визуальный редактор, показывающий граф зависимостей набора навыков, входные и выходные данные и определения. Он загружает один исходный документ из источника данных индексатора с текущей конфигурацией индексатора и набора навыков. Затем вы можете запустить весь набор навыков применительно к этому документу. В сеансе отладки можно определить и устранить ошибки, проверить изменения и зафиксировать изменения в родительском наборе навыков. Пошаговое руководство см. в руководстве по отладке сеансов.

Совет 4. Ожидаемое содержимое не отображается

Если содержимое отсутствует, проверьте наличие удаленных документов на портале Azure. На странице службы поиска откройте индексатор, выберите индексатор, а затем выберите значение состояния запуска для просмотра сведений о выполнении и ошибок.

Если проблема связана с размером файла, может появиться примерно такая ошибка: "BLOB-объект <file-name> имеет размер <file-size> байт, что превышает максимальный размер для извлечения документов в текущем уровне службы". Дополнительные сведения об ограничениях индексатора см. в разделе Ограничения службы.

Вторая причина, по которой контент может не отображаться, может быть связана с ошибками в сопоставлении входных и выходных данных. Например, имя целевого выходного объекта — "People", но имя поля индекса указано со строчной буквы: "people". Система возвращает сообщения об успехе с кодом 201 по всему конвейеру, поэтому вы думаете, что индексирование прошло успешно, хотя на самом деле одно поле пусто.

Совет 5. Расширение обработки за пределы максимального времени выполнения

Анализ изображений требует интенсивных вычислений даже в простых случаях, поэтому, когда изображения особенно большие или сложные, время обработки может превышать предельное время.

Для индексаторов с наборами навыков выполнение набора навыков ограничивается до 2 часов для большинства уровней. Если обработка набора навыков не завершится в течение этого периода, настройте индексатор на запуск каждые пять минут, чтобы он мог возобновить обработку с последнего успешно обработанного документа.

Запланированное индексирование возобновляется на последнем известном корректном документе. По повторяющемуся расписанию индексатор может обрабатывать накопившуюся очередь изображений в течение серии часов или дней, пока все необработанные изображения не будут обработаны. Дополнительные сведения о синтаксисе расписания см. в разделе Планирование индексатора.

Примечание.

Если при выполнении индексатора по расписанию неоднократно не удается обработать один и тот же документ, служба снижает частоту его запуска (вплоть до одного раза в 24 часа), пока не появится прогресс. После устранения базовой проблемы запустите индексатор по запросу. Если индексатор успешно продвигается, он возвращается к настроенному интервалу. Если индексатор не возвращается в настроенное расписание после успешного выполнения, ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами о поведении планирования.

Совет 6. Увеличение пропускной способности индексирования

Для параллельного индексирования данные распределяются по нескольким контейнерам или нескольким виртуальным папкам в одном контейнере. Затем можно создать несколько пар источника данных и индексатора. Все индексаторы могут использовать один и тот же набор навыков и выполнять запись в один и тот же целевой индекс поиска. Поэтому приложению поиска не нужно знать об этом секционировании.

См. также

  • Last updated on