Azure OpenAI ベクター化

Azure OpenAI ベクタライザーは、Azure OpenAI リソース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。

Vectorizer はクエリ時に使用されますが、インデックス定義で指定され、ベクター プロファイルを介してベクター フィールドで参照されます。 Azure OpenAI ベクターライザーは、API で AzureOpenAIVectorizer 呼び出されます。

• 2024-07-01 REST API または更新された Azure SDK パッケージを使用して機能を提供します。

• 検索インデックスでベクターライザーを構成使用手順を示します。

前提条件

Azure OpenAI サービスには、 custom サブドメインが関連付けられている必要があります。 サービスが Azure portal を使用して作成された場合、このサブドメインはサービス セットアップの一部として自動的に生成されます。 Azure AI 検索統合で使用する前に、サービスにカスタム サブドメインが含まれていることを確認します。

Azure AI Foundry ポータルで作成された (埋め込みモデルにアクセスできる) Azure OpenAI サービス リソースはサポートされていません。 Azure portal で作成された Azure OpenAI Service リソースのみが、Azure OpenAI 埋め込みスキル統合と互換性があります。

ベクタライザー 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",
        },
    }
]

関連項目

• 垂直統合
• 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