【Azure OpenAI】快速入门：使用您自己的数据与Azure

语言 Chinese, Simplified

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Quickstart: Chat with Azure OpenAI models using your own data

先决条件

Azure订阅-免费创建一个。
部署在受支持区域并具有受支持模型的Azure OpenAI资源。
请确保您至少被分配了Azure OpenAI资源的认知服务贡献者角色。
如果您没有自己的数据，请从GitHub下载示例数据。

使用Azure OpenAI Studio添加数据

小贴士

您可以使用Azure Developer CLI以编程方式创建Azure OpenAI On Your Data所需的资源

导航到Azure OpenAI Studio，并使用有权访问Azure OpenAI资源的凭据登录。在登录工作流期间或之后，选择适当的目录、Azure订阅和Azure OpenAI资源。

选择“自带数据互动程序”

Azure OpenAI Studio登录页面的屏幕截图。

在出现的窗格中，选择“选择数据源”下的“上载文件（预览）”。Azure OpenAI需要存储资源和搜索资源来访问和索引您的数据。

小贴士

有关更多信息，请参阅以下资源：
- 数据源选项
- 支持的文件类型和格式
对于包含长文本的文档和数据集，我们建议使用可用的数据准备脚本【data preparation script】。
- 为了让Azure OpenAI访问您的存储帐户，您需要打开跨源资源共享（CORS）。如果尚未为Azure Blob存储资源打开CORS，请选择打开CORS。
选择您的Azure AI搜索资源，并选择确认连接该资源将在您的帐户上使用。然后选择下一步。

显示在Azure OpenAI Studio中选择数据源的选项的屏幕截图。

在上传文件窗格中，选择浏览文件，然后选择从先决条件部分下载的文件或您自己的数据。然后选择上传文件。然后选择下一步。
在“数据管理”窗格中，您可以选择是为索引启用语义搜索还是矢量搜索。

重要事项

语义搜索和矢量搜索需要额外定价。您需要选择基本SKU或更高SKU以启用语义搜索或矢量搜索。有关更多信息，请参阅定价级别差异和服务限制。

为了帮助提高信息检索和模型响应的质量，我们建议对以下数据源语言启用语义搜索：英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、意大利语、德国语、汉语、日语、韩语、俄语和阿拉伯语。

查看您输入的详细信息，然后选择“保存并关闭”。现在，您可以与模型聊天，它将使用您的数据中的信息来构建响应。

聊天游乐场

通过聊天平台，以无代码的方式开始探索Azure OpenAI功能。它只是一个文本框，您可以在其中提交提示以生成完成。从这个页面，您可以快速迭代和实验这些功能。

Azure OpenAI Studio游乐场页面的屏幕截图，突出显示了部分内容。

游乐场为您提供了定制聊天体验的选项。在右侧，您可以选择部署，以确定哪个模型使用索引中的搜索结果生成响应。您可以选择要包含为未来生成的回复的对话历史记录的过去消息的数量。对话历史记录提供了生成相关响应的上下文，但也消耗了令牌的使用。输入标记进度指示器跟踪您提交的问题的标记计数。

左侧的高级设置是运行时参数，它使您可以控制从数据中检索和搜索相关信息。一个好的用例是，当你想确保仅根据你的数据生成响应，或者你发现模型无法根据你数据上的现有信息生成响应时。

严格性决定了系统根据相似性得分过滤搜索文档的积极性。将严格性设置为5表示系统将积极过滤文档，应用非常高的相似性阈值。语义搜索在这种情况下可能会有所帮助，因为排名模型在推断查询意图方面做得更好。较低的严格程度会产生更详细的答案，但也可能包括不在索引中的信息。默认设置为3。
检索到的文档是一个整数，可以设置为3、5、10或20，并控制提供给大型语言模型以制定最终响应的文档块的数量。默认情况下，该值设置为5。
启用“限制对数据的响应”后，模型将尝试仅依赖您的文档进行响应。默认情况下，此设置为true。