Azure OpenAI ベクター化

Azure OpenAI ベクターライザーは、Azure OpenAI リソースまたは Azure AI Foundry プロジェクトにデプロイされた埋め込みモデルに接続して、クエリ時に埋め込みを生成します。 データは、モデルがデプロイされている geo で処理されます。

ベクター化はクエリ時に使用されますが、インデックス定義で指定し、ベクター プロファイルを使用してベクター フィールドで参照します。 詳細については、「 検索インデックスでベクターライザーを構成する」を参照してください。

Azure OpenAI ベクターライザーは、REST API で AzureOpenAIVectorizer 呼び出されます。 最新の安定バージョンの インデックス - 作成 (REST API) または機能を提供する Azure SDK パッケージを使用します。

Prerequisites

• Azure AI Foundry Models リソースまたは Azure AI Foundry プロジェクトの Azure OpenAI。

  • Azure OpenAI リソースには、などのhttps://<resourcename>.openai.azure.comが必要です。 Azure portal でリソースを作成した場合、このサブドメインはリソースのセットアップ中に自動的に生成されました。

  • Azure AI Foundry プロジェクトには、 cognitiveservices.azure.com ドメインを持つ Azure AI サービス エンドポイントが必要です。 Azure OpenAI 埋め込みモデルをプロジェクトにデプロイした後、 openai.azure.com ドメインを使用するようにエンドポイントを変更する必要があります。 たとえば、エンドポイントを https://<resourcename>.cognitiveservices.azure.com から https://<resourcename>.openai.azure.com に変更します。 その後、このベクターライザーの resourceUri プロパティに対して、この更新されたエンドポイントを使用できます。

• リソースまたはプロジェクトにデプロイされた Azure OpenAI 埋め込みモデル。 サポートされているモデルについては、次のセクションを参照してください。

Vectorizer パラメーター

パラメーターの大文字と小文字は区別されます。

サポートされているベクター クエリの種類

Azure OpenAI ベクタライザーでは、text ベクター クエリのみがサポートされます。

想定されるフィールドのディメンション

Azure OpenAI ベクタライザーを使用して構成されたフィールドに想定されるフィールド ディメンションは、構成されている modelName によって異なります。

定義例

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-openai-vectorizer",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
            "resourceUri": "https://my-fake-azure-openai-resource.openai.azure.com",
            "apiKey": "0000000000000000000000000000000000000",
            "deploymentId": "my-ada-002-deployment",
            "authIdentity": null,
            "modelName": "text-embedding-ada-002",
        },
    }
]

こちらも参照ください

• 統合ベクター化
• 検索インデックスでベクタライザーを構成する方法
• Azure OpenAI Embedding スキル