Microsoft Foundry-modellkatalogvektoriserare (förhandsversion)

Note

Azure AI-sökning är tillgängligt via Azure-portalen, REST-API:er och Azure-SDK:er. Den ligger också till grund för Foundry IQ, det hanterade kunskapsskiktet som omvandlar företagsinnehåll till återanvändbara, behörighetsmedvetna kunskapsbaser för agenter i Microsoft Foundry-portalen.

Viktigt

Funktioner, funktioner eller egenskaper som har markerats (förhandsversion) omfattas inte av ett serviceavtal, rekommenderas inte för produktionsarbetsbelastningar och kan ändras eller begränsas innan de blir allmänt tillgängliga. Villkoren för Azure AI-sökning förhandsgranskning gäller för alla förhandsgranskningsfunktioner, oavsett om de är fristående eller en del av en allmänt tillgänglig funktion.

Microsoft Foundry-modellkatalogvektoriseraren (förhandsversion) ansluter till en inbäddningsmodell som distribuerats från Foundry-modellkatalogen eller en Azure Machine Learning-slutpunkt (AML). Dina data bearbetas i geo-området där din modell distribueras.

Om du använder integrerad vektorisering för att skapa vektormatriserna bör kompetensuppsättningen innehålla en AML-färdighet som pekar på samma modell som anges i vektoriseraren.

Förutsättningar

Vectorizer-parametrar

Parametrar är skiftlägeskänsliga. Vilka parametrar du använder beror på vilken autentisering din modellleverantör kräver, om någon.

Parameternamn Beskrivning
uri (Krävs för key-autentisering) Måladressens URI för den serverlösa distributionen från Microsoft Foundry-modellkatalogen eller poängsättnings-URI:n för AML-onlineslutpunkten. Endast HTTPS-URI-schemat tillåts.
key (Krävs för nyckelautentisering) API-nyckeln för modellprovidern.
resourceId (Krävs för token-autentisering) Modellproviderns Azure Resource Manager resurs-ID. För en AML-onlineslutpunkt använder du formatet subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/onlineendpoints/{endpoint_name}.
modelName Namnet på inbäddningsmodellen från Microsoft Foundry-modellkatalogen som distribuerats på den angivna uri. Modeller som stöds (endast serverlösa distributioner) är:

  • Cohere-embed-v3-english
  • Cohere-embed-v3-multilingual
  • Cohere-embed-v4
region (Valfritt för tokenautentisering) Den region där modellprovidern distribueras. Krävs om regionen skiljer sig från söktjänstens region.
timeout (Valfritt) Tidsgränsen för HTTP-klienten som gör API-anropet. Det måste formateras som ett XSD-värde "dayTimeDuration" (en begränsad delmängd av ett ISO 8601-varaktighetsvärde ). Till exempel PT60S i 60 sekunder. Om det inte anges väljs ett standardvärde på 30 sekunder. Tidsgränsen kan anges till högst 230 sekunder och minst 1 sekund.

Vilka autentiseringsparametrar som ska användas

Katalogvektoriseraren Microsoft Foundry-modell innehåller två autentiseringsalternativ:

  • Nyckelbaserad autentisering. Du anger en statisk nyckel för att autentisera bedömningsbegäranden från vektoriseraren. Ange parametrarna uri och key för den här anslutningen.

  • Tokenbaserad autentisering. Det Foundry Hub-baserade projektet eller AML-slutpunkten online distribueras med hjälp av tokenbaserad autentisering. Tjänsten Azure AI-sökning måste ha en hanterad identitet och en rolltilldelning på modellprovidern. Vektoriseraren använder sedan söktjänstidentiteten för att autentisera mot modellprovidern, utan att statiska nycklar krävs. Söktjänstens identitet måste ha rollen Ägare eller Deltagare . Ange parametern resourceId, och om söktjänsten finns i en annan region än modellprovidern, ange även parametern region.

Frågetyper för vektorer som stöds

Vilka vektorfrågetyper som stöds av Microsoft Foundry-modellkatalogvektoriseraren beror på den modelName som har konfigurerats.

Inbäddningsmodell Stöds text sökfråga Stöds imageUrl sökfråga Stöds imageBinary sökfråga
Cohere-embed-v3-english X X
Cohere-embed-v3-multilingual X X
Cohere-embed-v4 X X

Förväntade fältdimensioner

De förväntade fältdimensionerna för ett vektorfält som konfigurerats med en katalogvektoriserare för Microsoft Foundry-modellen beror på den modelName som har konfigurerats.

modelName Förväntade dimensioner
Cohere-embed-v3-english 1024
Cohere-embed-v3-multilingual 1024
Cohere-embed-v4 256–1536

Exempeldefinition

Föreslagna modellnamn i foundry-modellkatalogen består av basmodellen plus ett slumpmässigt suffix med tre bokstäver. Namnet på din modell skiljer sig från det som visas i det här exemplet.

"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,
        },
    }
]

Se även

  • Uppdaterades senast