Freigeben über

Azure OpenAI für Ihre Daten

  • Artikel

Verwenden Sie diesen Artikel, um mehr über Azure OpenAI für Ihre Daten zu erfahren, ein Tool, das es Entwicklern erleichtert, ihre Unternehmensdaten zu verbinden, zu erfassen und zu grundieren, um schnell personalisierte Copiloten (Vorschau) zu erstellen. Es verbessert das Verständnis der Benutzer, beschleunigt den Abschluss von Vorgängen, verbessert die betriebliche Effizienz und unterstützt die Entscheidungsfindung.

Was ist Azure OpenAI für Ihre Daten

Mit Azure OpenAI für Ihre Daten können Sie erweiterte KI-Modelle wie GPT-35-Turbo und GPT-4 für Ihre eigenen Unternehmensdaten ausführen, ohne Modelle trainieren oder optimieren zu müssen. Sie können über Ihre Daten chatten und sie mit größerer Genauigkeit analysieren. Sie können Quellen angeben, um die Antworten basierend auf den neuesten Informationen, die in Ihren angegebenen Datenquellen verfügbar sind, zu unterstützen. Sie können mithilfe der REST-API, über das SDK oder die webbasierte Schnittstelle im Azure OpenAI Studio auf Azure OpenAI für Ihre Daten zugreifen. Sie können auch eine Web-App erstellen, die eine Verbindung mit Ihren Daten herstellt, um eine erweiterte Chatlösung zu ermöglichen oder sie direkt als Copilot im Copilot Studio (Vorschau) bereitzustellen.

Entwickeln mit Azure OpenAI On Your Data

Ein Diagramm mit einem Beispielworkflow

In der Regel läuft der Entwicklungsprozess mit Azure OpenAI On Your Data wie folgt ab:

  1. Erfassung: Sie laden Dateien entweder mit Azure OpenAI Studio oder der Ingestion-API hoch. Auf diese Weise können Ihre Daten aufgeteilt, segmentiert und in eine Instanz von Azure KI-Suche eingebettet werden, die von Azure OpenAI Modellen verwendet werden kann. Wenn Sie über eine vorhandene unterstützte Datenquelle verfügen, können Sie diese auch direkt verbinden.

  2. Entwicklung: Beginnen Sie nach dem Testen von Azure OpenAI On Your Data mit der Entwicklung Ihrer Anwendung mithilfe der REST-API und SDKs, die in mehreren Programmiersprachen verfügbar sind. Es werden Prompts und Suchabsichten erstellt, die an Azure OpenAI Service übergeben werden sollen.

  3. Rückschluss: Nachdem Ihre Anwendung in Ihrer bevorzugten Umgebung bereitgestellt wurde, sendet sie Prompts an Azure OpenAI, das mehrere Schritte ausführt, bevor eine Antwort zurückgegeben wird:

    1. Absichtsgenerierung: Der Dienst bestimmt die Absicht des Benutzerprompts, um eine passende Antwort zu finden.

    2. Abruf: Der Dienst ruft durch Abfragen relevante Datenblöcke aus der verbundenen Datenquelle ab. Dazu wird z. B. eine semantische oder Vektorsuche verwendet. Parameter wie Strenge und Anzahl der abzurufenden Dokumente dienen dazu, um den Abruf zu steuern.

    3. Filterung und Rangfolgeänderung: Die Suchergebnisse aus dem Abrufschritt werden durch Festlegung einer Rangfolge und Filterung der Daten verbessert, um die Relevanz zu optimieren.

    4. Antwortgenerierung: Die resultierenden Daten werden zusammen mit anderen Informationen wie der Systemnachricht an das LLM (Large Language Model) übermittelt, und die Antwort wird an die Anwendung zurückgesendet.

Zunächst verbinden Sie Ihre Datenquelle mithilfe von Azure OpenAI Studio, und dann stellen Sie Fragen, und chatten über Ihre Daten.

Rollenbasierte Zugriffssteuerungen von Azure (Azure Role-Based Access Control, Azure RBAC) zum Hinzufügen von Datenquellen

Um Azure OpenAI für Ihre Daten vollständig zu verwenden, müssen Sie eine oder mehrere Azure RBAC-Rollen festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter Sicheres Verwenden von Azure OpenAI für Ihre Daten.

Datenformate und Dateitypen

Azure OpenAI für Ihre Daten unterstützt die folgenden Dateitypen:

  • .txt
  • .md
  • .html
  • .docx
  • .pptx
  • .pdf

Es gibt ein Upload-Limit, und es gibt einige Vorbehalte bezüglich der Dokumentenstruktur und der möglichen Auswirkungen auf die Qualität der Antworten des Modells:

  • Wenn Sie Daten aus einem nicht unterstützten Format in ein unterstütztes Format konvertieren, optimieren Sie die Qualität der Modellantwort, indem Sie sicherstellen, dass die Konvertierung:

    • Nicht zu erheblichen Datenverlusten führt.
    • Kein unerwartetes Rauschen zu den Daten hinzufügt.

  • Wenn Ihre Dateien spezielle Formatierungen haben, z. B. Tabellen und Spalten oder Aufzählungszeichen, bereiten Sie Ihre Daten mit dem auf GitHub verfügbaren Datenvorbereitungsskript vor.

  • Für Dokumente und Datasets mit langem Text empfehlen wir die Verwendung des verfügbaren Datenaufbereitungsskripts. Das Skript teilt Daten in Blöcke auf, sodass die Antworten des Modells genauer sind. Dieses Skript unterstützt auch gescannte PDF-Dateien und -Bilder.

Unterstützte Datenquellen

Sie müssen eine Verbindung mit einer Datenquelle herstellen, um Ihre Daten hochzuladen. Wenn Sie Ihre Daten verwenden möchten, um mit einem Azure OpenAI-Modell zu chatten, werden Ihre Daten in einem Suchindex in Blöcke unterteilt, sodass relevante Daten basierend auf Benutzerabfragen gefunden werden können.

Die in eine vCore-basierte Azure Cosmos DB for MongoDB-Instanz integrierte Vektordatenbank unterstützt eine native Integration mit Azure OpenAI für Ihre Daten.

Für einige Datenquellen, z. B. das Hochladen von Dateien von Ihrem lokalen Computer (Vorschau) oder Daten, die in einem Bobspeicherkonto (Vorschau) enthalten sind, wird Azure KI-Suche verwendet. Wenn Sie die folgenden Datenquellen auswählen, werden Ihre Daten in einen Azure KI-Suche-Index erfasst.

Daten, die über Azure KI-Suche erfasst wurden Beschreibung
Azure KI Cognitive Search Verwenden Sie einen vorhandenen Azure KI-Suche-Index mit Azure OpenAI für Ihre Daten.
Hochladen von Dateien (Vorschau) Laden Sie Dateien von Ihrem lokalen Computer hoch, damit sie in einer Azure Blob Storage-Datenbank gespeichert und in Azure KI-Suche aufgenommen werden.
URL/Webadresse (Vorschau) Webinhalte aus den URLs werden in Azure Blob Storage gespeichert.
Azure Blob Storage (Vorschau) Laden Sie Dateien aus Azure Blob Storage hoch, um in einen Azure KI-Suche-Index erfasst zu werden.

Diagramm der Vektorindizierungsdienste.

Bereitstellen in einem Copiloten (Vorschau), einer Teams-App (Vorschau) oder einer Web-App

Nachdem Sie Azure OpenAI mit Ihren Daten verbunden haben, können Sie diese über die Schaltfläche Bereitstellen in Azure OpenAI Studio bereitstellen.

Screenshot: Schaltfläche für die Modellimplementierung in Azure OpenAI Studio

Dadurch erhalten Sie mehrere Optionen für die Bereitstellung Ihrer Lösung.

Sie können in Copilot Studio (Vorschau) direkt aus Azure OpenAI Studio in einem Copiloten bereitstellen, sodass Sie Unterhaltungserfahrungen in verschiedene Kanäle einbinden können, beispielsweise: Microsoft Teams, Websites, Dynamics 365 und andere Azure Bot Service-Kanäle. Der im Azure OpenAI-Dienst und Copilot Studio (Vorschau) verwendete Mandant sollte identisch sein. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer Verbindung zu Azure OpenAI für Ihre Daten.

Hinweis

Die Bereitstellung für einen Copiloten in Copilot Studio (Vorschau) ist nur in US-Regionen verfügbar.

Sicheres Verwenden von Azure OpenAI für Ihre Daten

Sie können Azure OpenAI für Ihre Daten sicher verwenden, indem Sie Daten und Ressourcen mit der rollenbasierter Zugriffssteuerung von Microsoft Entra ID, virtuellen Netzwerken und privaten Endpunkten schützen. Sie können auch die Dokumente, die in Antworten für verschiedene Benutzer verwendet werden können, mit Sicherheitsfiltern der Azure KI-Suche einschränken. Siehe Sicheres Verwenden von Azure OpenAI für Ihre Daten.

Bewährte Methoden

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie die Qualität der Antworten verbessern können, die vom Modell gegeben werden.

Erfassungsparameter

Wenn Ihre Daten in Azure KI Search erfasst werden, können Sie die folgenden zusätzlichen Einstellungen in der Studio- oder Erfassungs-API ändern.

Blockgröße (Vorschau)

Azure OpenAI in Ihren Daten verarbeitet Ihre Dokumente, indem es sie in Blöcke aufteilt, bevor sie erfasst werden. Die Blockgröße ist die maximale Größe in Bezug auf die Anzahl der Token eines beliebigen Blocks im Suchindex. Die Blockgröße und die Anzahl der abgerufenen Dokumente steuern, wie viele Informationen (Token) in der Aufforderung enthalten sind, die an das Modell gesendet wird. Im Allgemeinen ist die Blockgröße multipliziert mit der Anzahl der abgerufenen Dokumente die Gesamtanzahl der Token, die an das Modell gesendet werden.

Festlegen der Blockgröße für Ihren Anwendungsfall

Die Standardblockgröße beträgt 1,024 Token. Angesichts der Eindeutigkeit Ihrer Daten ist jedoch möglicherweise eine andere Blockgröße (z. B. 256, 512 oder 1.536 Token) effektiver.

Durch das Anpassen der Blockgröße kann die Leistung Ihres Chatbots verbessert werden. Da das Herausfinden der optimalen Blockgröße etwas Ausprobieren erfordert, sollten Sie zunächst über die Art Ihres Datasets nachdenken. Eine kleinere Blockgröße ist in der Regel für Datasets mit direkten Fakten und weniger Kontext besser geeignet, während eine größere Blockgröße für mehr kontextbezogene Informationen vorteilhaft sein kann, obwohl sich dies auf die Abrufleistung auswirken kann.

Eine kleine Blockgröße wie 256 erzeugt präzisere Blöcke. Diese Größe bedeutet auch, dass das Modell weniger Token verwendet, um seine Ausgabe zu generieren (es sei denn, die Anzahl der abgerufenen Dokumente ist sehr hoch). Dies kostet dann unter Umständen weniger. Kleinere Blöcke bedeuten auch, dass das Modell lange Textabschnitte nicht verarbeiten und interpretieren muss, wodurch Rauschen und Ablenkungen reduziert werden. Diese Granularität und der Fokus stellen jedoch ein potenzielles Problem dar. Wichtige Informationen gehören möglicherweise nicht zu den obersten abgerufenen Blöcken, insbesondere, wenn die Anzahl der abgerufenen Dokumente auf einen niedrigen Wert wie 3 festgelegt ist.

Tipp

Beachten Sie, dass das Ändern der Blockgröße erfordert, dass Ihre Dokumente erneut aufgenommen werden. Daher empfiehlt es sich, zuerst Laufzeitparameter wie Strenge und die Anzahl der abgerufenen Dokumente anzupassen. Erwägen Sie, die Blockgröße zu ändern, wenn Sie immer noch nicht die gewünschten Ergebnisse erhalten:

  • Wenn bei Fragen mit Antworten, die in Ihren Dokumenten enthalten sein sollten, eine hohe Anzahl von Antworten wie "Ich weiß nicht" auftreten, sollten Sie die Blockgröße auf 256 oder 512 reduzieren, um die Granularität zu verbessern.
  • Wenn der Chatbot einige korrekte Details bereitstellt, aber andere fehlen, die in den Zitaten sichtbar werden, kann das Erhöhen der Blockgröße auf 1.536 dazu beitragen, weitere kontextbezogene Informationen zu erfassen.

Laufzeitparameter

Sie können die folgenden zusätzlichen Einstellungen im Abschnitt Datenparameter in Azure OpenAI Studio und der API ändern. Sie müssen Ihre Daten nicht erneut erfassen, wenn Sie diese Parameter aktualisieren.

Parametername Beschreibung
Einschränken von Antworten auf Ihre Daten Mit diesem Flag wird der Ansatz des Chatbots zur Behandlung von Abfragen konfiguriert, die nicht mit der Datenquelle zusammenhängen sowie für den Fall, dass Suchdokumente für eine vollständige Antwort nicht ausreichen. Wenn diese Einstellung deaktiviert ist, ergänzt das Modell seine Antworten zusätzlich zu Ihren Dokumenten mit eigenem Wissen. Wenn diese Einstellung aktiviert ist, versucht das Modell, sich beim Antworten ausschließlich auf Ihre Dokumente zu verlassen. Dies ist der Parameter inScope in der API und er ist standardmäßig auf „true“ festgelegt.
Abgerufene Dokumente Dieser Parameter ist eine ganze Zahl, die auf 3, 5, 10 oder 20 festgelegt werden kann. Sie steuert die Anzahl der Dokumentblöcke, die für das große Sprachmodell (Large Language Model, LLM) zum Formulieren der endgültigen Antwort bereitgestellt werden. Standardmäßig ist dieser Wert auf 5 festgelegt. Der Suchvorgang kann verrauscht sein, und relevante Informationen könnten manchmal aufgrund der Blockbildung auf mehrere Blöcke im Suchindex verteilt sein. Wenn Sie eine Top-K-Zahl auswählen, z. B. 5, wird sichergestellt, dass das Modell relevante Informationen trotz der inhärenten Einschränkungen der Suche und der Segmentierung extrahieren kann. Wird eine zu hohe Zahl gewählt, kann dies das Modell jedoch möglicherweise stören. Darüber hinaus hängt die maximale Anzahl effektiv verwendbarer Dokumenten von der Version des Modells ab, da jedes über eine andere Kontextgröße und Kapazität zum Verarbeiten von Dokumenten verfügt. Wenn Sie feststellen, dass in Antworten wichtiger Kontext fehlt, versuchen Sie, den Wert dieses Parameters zu erhöhen. Dies ist der Parameter topNDocuments in der API und er ist standardmäßig auf „5“ festgelegt.
Strenge Bestimmt die Aggressivität des Systems beim Filtern von Suchdokumenten basierend auf ihren Ähnlichkeitswerten. Das System fragt Azure Search oder andere Dokumentspeicher ab und entscheidet dann, welche Dokumente für große Sprachmodelle wie ChatGPT bereitgestellt werden sollen. Das Herausfiltern irrelevanter Dokumente kann die Leistung des End-to-End-Chatbots erheblich verbessern. Manche Dokumente werden von den Top-K-Ergebnissen vor der Weiterleitung an das Modell ausgeschlossen, wenn sie niedrige Ähnlichkeitswerte aufweisen. Dies wird durch einen ganzzahligen Wert zwischen 1 und 5 gesteuert. Das Festlegen dieses Werts auf 1 bedeutet, dass das System Dokumente basierend auf der Suchähnlichkeit der Benutzerabfrage nur minimal filtert. Umgekehrt weist eine Einstellung von 5 darauf hin, dass das System Dokumente aggressiv herausfiltert und dabei einen sehr hohen Schwellenwert für die Ähnlichkeit anwendet. Wenn Sie feststellen, dass der Chatbot relevante Informationen weglässt, verringern Sie die Strenge des Filters (wählen Sie einen Wert, der näher bei 1 liegt), um mehr Dokumente einzuschließen. Wenn hingegen irrelevante Dokumente die Antworten stören, erhöhen Sie den Schwellenwert (wählen Sie einen Wert, der näher bei 5 liegt). Dies ist der Parameter strictness in der API und er ist standardmäßig auf „3“ festgelegt.

Nicht zitierte Referenzen

Es ist möglich, dass das Modell "TYPE":"UNCITED_REFERENCE" anstelle von "TYPE":CONTENT in der API für Dokumente zurückgibt, die aus der Datenquelle abgerufen werden, aber nicht im Zitat enthalten sind. Dies kann beim Debuggen nützlich sein, und Sie können dieses Verhalten steuern, indem Sie die oben beschriebene Strenge und abgerufenen Laufzeitparameter für Dokumente ändern.

Systemnachricht

Sie können eine Systemnachricht definieren, um die Antwort des Modells zu steuern, wenn Sie Azure OpenAI für Ihre Daten verwenden. Mit dieser Nachricht können Sie Ihre Antworten zusätzlich zum Retrieval Augmented Generation (RAG)-Muster anpassen, das Azure OpenAI für Ihre Daten verwendet. Die Systemmeldung wird zusätzlich zu einem internen Basisprompt verwendet, um die Erfahrung bereitzustellen. Um dies zu unterstützen, schneiden wir die Systemnachricht nach einer bestimmten Anzahl von Token ab, um sicherzustellen, dass das Modell Fragen mit Ihren Daten beantworten kann. Wenn Sie zusätzlich zum Standarderlebnis zusätzliches Verhalten definieren, stellen Sie sicher, dass Ihr Systemprompt detailliert ist und die genaue erwartete Anpassung erläutert.

Nachdem Sie „Ihr Dataset hinzufügen“ ausgewählt haben, können Sie den Abschnitt Systemnachrichten in Azure OpenAI Studio oder den Parameter role_information in der API verwenden.

Screenshot der Systemmeldungsoption in Azure OpenAI Studio.

Potenzielle Verbrauchsmuster

Definieren einer Rolle

Sie können eine Rolle definieren, die Ihr Assistent sein soll. Wenn Sie z. B. einen Support-Bot erstellen, können Sie „Sie sind ein Assistent für Expertensupport für Vorfälle, der Benutzern hilft, neue Probleme zu lösen.“ hinzufügen.

Definieren des Typs der abzurufenden Daten

Sie können auch die Art der Daten hinzufügen, die Sie dem Assistenten zur Verfügung stellen.

  • Definieren Sie das Thema oder den Bereich Ihres Datasets, z. B. „Finanzbericht“, „Akademisches Dokument“ oder „Vorfallbericht“. Beispielsweise können Sie für technischen Support „Sie beantworten Abfragen mithilfe von Informationen aus ähnlichen Vorfällen in den abgerufenen Dokumenten.“ hinzufügen.
  • Wenn Ihre Daten bestimmte Merkmale aufweisen, können Sie diese Details zur Systemnachricht hinzufügen. Wenn Ihre Dokumente beispielsweise in Japanisch sind, können Sie „Sie rufen japanische Dokumente ab und sollten diese sorgfältig in Japanisch lesen und in Japanisch antworten.“ hinzufügen.
  • Wenn Ihre Dokumente strukturierte Daten wie Tabellen aus einem Finanzbericht enthalten, können Sie diesen Fakt auch zum Systemprompt hinzufügen. Wenn Ihre Daten z. B. Tabellen enthalten, könnten Sie „Sie erhalten Daten in Form von Tabellen, die sich auf Finanzergebnisse beziehen, und Sie sollten die Tabelle Zeile für Zeile lesen, um Berechnungen durchzuführen, um Benutzerfragen zu beantworten.“ hinzufügen.

Definieren des Ausgabenstils

Sie können die Ausgabe des Modells auch ändern, indem Sie eine Systemnachricht definieren. Wenn Sie beispielsweise sicherstellen möchten, dass der Assistenten auf Französisch antwortet, können Sie einen Prompt wie „Sie sind ein KI-Assistent, der Benutzern, die Französisch verstehen, hilft, Informationen zu finden. Die Benutzerfragen können in Englisch oder Französisch sein. Bitte lesen Sie die abgerufenen Dokumente sorgfältig und beantworten Sie diese auf Französisch. Bitte übersetzen Sie das Wissen aus Dokumenten in Französisch, um sicherzustellen, dass alle Antworten auf Französisch sind.“.

Bekräftigen des kritischen Verhaltens

Azure OpenAI für Ihre Daten funktioniert, indem es Anweisungen an ein großes Sprachmodell in Form von Prompts sendet, um Benutzerabfragen mithilfe Ihrer Daten zu beantworten. Wenn für die Anwendung ein bestimmtes Verhalten kritisch ist, können Sie das Verhalten in der Systemnachricht wiederholen, um ihre Genauigkeit zu erhöhen. Um das Modell beispielsweise so zu leiten, dass nur aus Dokumenten geantwortet wird, können Sie „Bitte antworten Sie nur mithilfe von abgerufenen Dokumenten und ohne Ihr Wissen zu verwenden. Bitte generieren Sie Zitate zu den abgerufenen Dokumente für jede Behauptung in Ihrer Antwort. Wenn die Frage des Benutzers nicht mithilfe von abgerufenen Dokumenten beantwortet werden kann, erläutern Sie bitte den Grund, warum Dokumente für Benutzerabfragen relevant sind. Antworten Sie in jedem Fall nicht mit Ihrem eigenen Wissen.“.

Prompt Engineering-Tricks

Es gibt viele Tricks im Prompt Engineering, die Sie ausprobieren können, um die Ausgabe zu verbessern. Ein Beispiel hierfür ist die Prompt-Gedankenkette, in der Sie Folgendes hinzufügen können: „Lassen Sie uns Schritt für Schritt über Informationen in abgerufenen Dokumenten nachdenken, um Benutzerabfragen zu beantworten. Extrahieren Sie relevantes Wissen für Benutzerabfragen Schritt für Schritt aus Dokumenten, und bilden Sie eine Antwort von unten nach oben aus den extrahierten Informationen aus relevanten Dokumenten.“.

Hinweis

Mit der Systemmeldung wird die Art und Weise geändert, in der der GPT-Assistent basierend auf der abgerufenen Dokumentation auf eine Benutzerfrage antwortet. Sie wirkt sich nicht auf den Abrufvorgang aus. Wenn Sie Anweisungen für den Abrufprozess bereitstellen möchten, ist es besser, diese in die Fragen aufzunehmen. Die Systemmeldung ist nur ein Leitfaden. Das Modell entspricht möglicherweise nicht jeder angegebenen Anweisung, da es mit bestimmten Verhaltensweisen wie Objektivität vorbereitet wurde und umstrittene Aussagen vermeidet. Unerwartetes Verhalten kann auftreten, wenn die Systemmeldung diesen Verhaltensweisen widerspricht.

Maximale Antwort

Legen Sie einen Grenzwert für die Anzahl von Token pro Modellantwort fest. Die Obergrenze für Azure OpenAI für Ihre Daten beträgt 1500. Das Entspricht der Einstellung des Parameters max_tokens in der API.

Einschränken von Antworten auf Ihre Daten

Diese Option regt das Modell dazu an, nur mit Ihren Daten zu reagieren, und ist standardmäßig aktiviert. Wenn Sie diese Option deaktivieren, kann das Modell sein internes Wissen beim Antworten leichter anwenden. Bestimmen Sie die richtige Auswahl basierend auf Ihrem Anwendungsfall und Szenario.

Interagieren mit dem Modell

Verwenden Sie die folgenden Methoden, um optimale Ergebnisse zu erzielen, wenn Sie mit dem Modell chatten.

Aufgezeichnete Unterhaltungen

  • Löschen Sie den Chatverlauf, bevor Sie mit einer neuen Unterhaltung beginnen (oder eine Frage stellen, die sich nicht auf die vorherigen bezieht).
  • Es ist zu erwarten, dass unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage zwischen der ersten Konversationskurve und den nachfolgenden Umläufen angezeigt werden, da der Unterhaltungsverlauf den aktuellen Zustand des Modells ändert. Wenn Sie falsche Antworten erhalten, melden Sie dies als Qualitätsfehler.

Modellantwort

  • Wenn Sie mit der Modellantwort für eine bestimmte Frage nicht zufrieden sind, versuchen Sie, die Frage spezifischer oder generischer zu stellen, um zu sehen, wie das Modell antwortet, und gestalten Sie Ihre Frage entsprechend um.

  • Es hat sich gezeigt, dass die Eingabeaufforderung als Denkkette effektiv ist, um das Modell dazu zu bringen, die gewünschten Ausgaben für komplexe Fragen/Aufgaben zu erzeugen.

Fragelänge

Vermeiden Sie es, lange Fragen zu stellen, und teilen Sie diese nach Möglichkeit in mehrere Fragen auf. Die GPT-Modelle haben Grenzwerte für die Anzahl von Token, die sie akzeptieren können. Tokenlimits werden für die Benutzerfrage, die Systemnachricht, die abgerufenen Suchdokumente (Blöcke), die internen Eingabeaufforderungen, den Konversationsverlauf (falls vorhanden) und die Antwort angerechnet. Wenn die Frage den Tokengrenzwert überschreitet, wird sie abgeschnitten.

Mehrsprachige Unterstützung

  • Derzeit unterstützen Schlüsselwortsuche und semantische Suche in Azure OpenAI für Ihre Daten Abfragen in derselben Sprache wie die Daten im Index. Wenn Ihre Daten beispielsweise auf Japanisch sind, müssen die Eingabeabfragen auch in Japanisch sein. Für den mehrsprachigen Dokumentabruf wird empfohlen, den Index mit aktivierter Vektorsuche zu erstellen.

  • Um die Qualität des Informationsabrufs und der Modellantwort zu verbessern, wird empfohlen, die semantische Suche für die folgenden Sprachen zu aktivieren: Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Italienisch, Deutschland, Chinesisch (Zh), Japanisch, Koreanisch, Russisch, Arabisch

  • Es wird empfohlen, eine Systemmeldung zu verwenden, um das Modell darüber zu informieren, dass Ihre Daten in einer anderen Sprache vorliegen. Beispiel:

  • *"*Sie sind ein KI-Assistent, der Benutzern helfen soll, Informationen aus abgerufenen japanischen Dokumenten zu extrahieren. Bitte sehen Sie sich die japanischen Dokumente genau an, bevor Sie eine Antwort formulieren. Die Anfrage des Benutzers wird auf Japanisch gestellt, und Sie müssen auch auf Japanisch antworten."

  • Wenn Sie über Dokumente in mehreren Sprachen verfügen, empfiehlt es sich, einen neuen Index für jede Sprache zu erstellen und sie separat mit Azure OpenAI zu verbinden.

Streamingdaten

Sie können eine Streaminganforderung mithilfe des stream-Parameters senden, sodass Daten inkrementell gesendet und empfangen werden können, ohne auf die gesamte API-Antwort zu warten. Dies kann die Leistung und Benutzererfahrung verbessern, insbesondere bei großen oder dynamischen Daten.

{
    "stream": true,
    "dataSources": [
        {
            "type": "AzureCognitiveSearch",
            "parameters": {
                "endpoint": "'$AZURE_AI_SEARCH_ENDPOINT'",
                "key": "'$AZURE_AI_SEARCH_API_KEY'",
                "indexName": "'$AZURE_AI_SEARCH_INDEX'"
            }
        }
    ],
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "What are the differences between Azure Machine Learning and Azure AI services?"
        }
    ]
}

Unterhaltungsverlauf für bessere Ergebnisse

Wenn Sie mit einem Modell chatten, hilft die Bereitstellung eines Verlaufs des Chats dem Modell, Ergebnisse von höherer Qualität zu erzielen. Sie müssen die context Eigenschaft der Assistentennachrichten nicht in Ihre API-Anforderungen einschließen, um eine bessere Antwortqualität zu erzielen. Beispiele finden Sie in der API-Referenzdokumentation.

Funktionsaufruf

Bei einigen Azure OpenAI-Modellen können Sie Tools und tool_choice Parameter definieren, um Funktionsaufrufe zu ermöglichen. Sie können Funktionsaufrufe über die REST-API /chat/completionseinrichten. Wenn sich tools und Datenquellen in der Anforderung befinden, wird die folgende Richtlinie angewendet.

  1. Wenn tool_choice none ist, werden die Tools ignoriert, und nur die Datenquellen werden verwendet, um die Antwort zu generieren.
  2. Andernfalls werden die Datenquellen ignoriert, wenn tool_choice nicht angegeben ist oder als auto Objekt angegeben wird, und die Antwort enthält ggf. den Namen der ausgewählten Funktionen und die Argumente. Selbst wenn das Modell entscheidet, dass keine Funktion ausgewählt wird, werden die Datenquellen weiterhin ignoriert.

Wenn die oben genannte Richtlinie Ihre Anforderungen nicht erfüllt, ziehen Sie weitere Optionen in Betracht, z. B.: Prompt flow oder Assistenten-API.

Schätzung des Tokenverbrauchs für Azure OpenAI für Ihre Daten

Der Dienst „Azure OpenAI On Your Data Retrieval Augmented Generation“ (RAG) nutzt sowohl einen Suchdienst (z. B. Azure KI-Suche) als auch die Generierung (Azure OpenAI-Modelle), um Benutzern Antworten auf ihre Fragen basierend auf bereitgestellten Daten zu liefern.

Im Rahmen dieser RAG-Pipeline gibt es drei allgemeine Schritte:

  1. Umwandeln der Benutzerabfrage in eine Liste der Suchabsichten: Dazu rufen Sie das Modell mit einem Prompt auf, der Anweisungen, die Frage des Benutzers und den Unterhaltungsverlauf enthält. Nennen wir das Absichtsprompt.

  2. Für jede Absicht werden mehrere Dokumentblöcke aus dem Suchdienst abgerufen. Nach dem Herausfiltern irrelevanter Blöcke basierend auf dem vom Benutzer angegebenen Schwellenwert für Genauigkeit und dem Neusortieren bzw. Aggregieren der Blöcke basierend auf der internen Logik wird die vom Benutzer angegebene Anzahl an Dokumentblöcken ausgewählt.

  3. Diese Dokumentblöcke werden zusammen mit der Benutzerfrage, dem Unterhaltungsverlauf, den Rolleninformationen und den Anweisungen an das Modell gesendet, um die finale Modellantwort zu generieren. Nennen wir das Generierungsprompt.

Insgesamt erfolgen zwei Aufrufe an das Modell:

  • Zur Verarbeitung der Absicht: Die Tokenschätzung für den Absichtsprompt umfasst diejenigen für die Benutzerfrage, den Unterhaltungsverlauf und die Anweisungen, die an das Modell für die Absichtsgenerierung gesendet wurden.

  • Zum Generieren der Antwort: Die Tokenschätzung für den Generierungsprompt umfasst diejenigen für die Benutzerfrage, den Unterhaltungsverlauf, die abgerufene Liste der Dokumentblöcke, die Rolleninformationen und die Anweisungen, die zur Generierung gesendet werden.

Die modellgenerierten Ausgabetoken (sowohl für Absichten als auch Antwort) müssen für die Gesamttokenschätzung berücksichtigt werden. Durch das Addieren aller vier nachfolgenden Spalten erhalten Sie die durchschnittlichen Gesamttoken, die zum Generieren einer Antwort verwendet werden.

Modell Tokenanzahl für Generierungsprompt Tokenanzahl für Absichtsprompt Tokenanzahl für Antwort Tokenanzahl für Absicht
gpt-35-turbo-16k 4297 1366 111 25
gpt-4-0613 3997 1385 118 18
gpt-4-1106-preview 4538 811 119 27
gpt-35-turbo-1106 4854 1372 110 26

Die obigen Zahlen basieren auf Tests mit einem Datasets mit:

  • 191 Unterhaltungen
  • 250 Fragen
  • 10 durchschnittliche Token pro Frage
  • 4 Nachrichtenwechseln pro Unterhaltung im Durchschnitt

Und die folgenden Parameter:

Einstellung Wert
Anzahl der abgerufenen Dokumente 5
Strenge 3
Blockgröße 1024
Antworten auf erfasste Daten beschränken? True

Diese Schätzungen variieren je nach den für die obigen Parameter festgelegten Werten. Wenn beispielsweise die Anzahl der abgerufenen Dokumente auf 10 und die Genauigkeit auf 1 festgelegt ist, steigt die Tokenanzahl. Wenn zurückgegebene Antworten nicht auf die erfassten Daten beschränkt sind, gibt es weniger Anweisungen für das Modell, und die Anzahl der Token sinkt.

Die Schätzungen hängen auch von der Art der Dokumente und Fragen ab. Wenn beispielsweise offene Fragen gestellt werden, sind die Antworten wahrscheinlich länger. Ebenso würde eine längere Systemmeldung zu einem längeren Prompt führen, der mehr Token verbraucht, und wenn der Unterhaltungsverlauf lang ist, ist der Prompt länger.

Modell Maximale Tokenanzahl für Systemmeldung
GPT-35-0301 400
GPT-35-0613-16K 1.000
GPT-4-0613-8K 400
GPT-4-0613-32K 2.000
GPT-35-turbo-0125 2.000
GPT-4-turbo-0409 4000
GPT-4o 4000
GPT-4o-mini 4000

In der obigen Tabelle ist die maximale Anzahl von Token angegeben, die für die Systemmeldung verwendet werden können. Informationen zum Anzeigen der maximalen Token für die Modellantwort finden Sie im Artikel Modelle. Darüber hinaus werden Token auch von Folgendem genutzt:

  • Der Metaprompt: Wenn Sie Antworten vom Modell auf den zugrundeliegenden Dateninhalt beschränken (inScope=True in der API), ist die maximale Tokenanzahl höher. Andernfalls (z. B. bei inScope=False) ist die maximale Tokenanzahl niedriger. Diese Zahl ist abhängig von der Tokenlänge der Benutzerfrage und des Konversationsverlaufs variabel. Diese Schätzung umfasst den Basisprompt und die Prompts für das Umschreiben der Abfrage für den Abruf.

  • Benutzerfrage und Verlauf: Variabel, aber auf 2000 Token begrenzt.

  • Abgerufene Dokumente (Blöcke): Die Anzahl der von den abgerufenen Dokumentblöcken verwendeten Token hängt von mehreren Faktoren ab. Die obere Grenze hierfür ist die Anzahl der abgerufenen Dokumentblöcke, die mit der Blockgröße multipliziert werden. Sie wird jedoch auf der Grundlage der für das jeweilige Modell verfügbaren Token nach Zählung der übrigen Felder gekürzt.

    20 % der verfügbaren Token sind für die Modellantwort reserviert. Die verbleibenden 80 % der verfügbaren Token umfassen den Meta-Prompt, die Benutzerfrage und den Konversationsverlauf sowie die Systemmeldung. Das verbleibende Tokenbudget wird von den abgerufenen Dokumentblöcken verwendet.

Verwenden Sie das folgende Codebeispiel, um die Anzahl der von Ihrer Eingabe verbrauchten Token (z. B. Ihre Frage, die Systemmeldung, Rolleninformationen) zu berechnen.

import tiktoken

class TokenEstimator(object):

    GPT2_TOKENIZER = tiktoken.get_encoding("gpt2")

    def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
        return len(self.GPT2_TOKENIZER.encode(text))
      
token_output = TokenEstimator.estimate_tokens(input_text)

Problembehandlung

Um Probleme durch fehlgeschlagene Vorgänge zu beheben, achten Sie immer auf Fehler oder Warnungen, die entweder in der API-Antwort oder in Azure OpenAI Studio angegeben sind. Hier sind einige der häufigsten Fehler und Warnungen:

Fehlgeschlagener Erfassungsauftrag

Kontingentbeschränkungen

Ein Index mit dem Namen X im Dienst Y konnte nicht erstellt werden. Das Indexkontingent wurde für diesen Dienst überschritten. Sie müssen entweder zuerst nicht verwendete Indizes löschen, eine Verzögerung zwischen Indexerstellungsanforderungen hinzufügen oder den Dienst auf höhere Grenzwerte aktualisieren.

Das Standardindexerkontingent von X wurde für diesen Dienst überschritten. Zurzeit verfügen Sie über X Standardindexer. Sie müssen entweder zuerst nicht verwendete Indexer löschen, den Indexer „executionMode“ ändern oder den Dienst für höhere Grenzwerte aktualisieren.

Lösung:

Führen Sie ein Upgrade auf ein höheres Preisniveau aus, oder löschen Sie nicht verwendete Ressourcen.

Timeoutprobleme bei der Vorverarbeitung

Skill konnte wegen eines Fehlers bei der Anforderung der Web-API nicht ausgeführt werden.

Skill konnte wegen ungültiger Antwort auf den Web-API-Skill nicht ausgeführt werden.

Lösung:

Unterteilen Sie die Eingabedokumente in kleinere Dokumente, und versuchen Sie es erneut.

Berechtigungsprobleme

Diese Anforderung ist zum Durchführen dieses Vorgangs nicht autorisiert

Lösung:

Dies bedeutet, dass mit den angegebenen Anmeldeinformationen nicht auf das Speicherkonto zugegriffen werden kann. Bitte überprüfen Sie in diesem Fall die an die API übergebenen Speicherkontoanmeldeinformationen, und stellen Sie sicher, dass das Speicherkonto nicht hinter einem privaten Endpunkt verborgen ist (wenn kein privater Endpunkt für diese Ressource konfiguriert ist).

Jede Benutzernachricht kann in mehrere Suchabfragen übersetzt werden, die alle parallel an die Suchressource gesendet werden. Dies kann zu Drosselungsverhalten führen, wenn die Anzahl der Suchreplikate und Partitionen niedrig ist. Die maximale Anzahl von Abfragen pro Sekunde, die eine einzelne Partition und ein einzelnes Replikat unterstützen können, reichen möglicherweise nicht aus. Ziehen Sie in diesem Fall in Betracht, Ihre Replikate und Partitionen zu erhöhen, oder fügen Sie in Ihrer Anwendung Ruhezustands-/Wiederholungslogik hinzu. Weitere Informationen finden Sie in der Azure KI-Suche-Dokumentation.

Regionale Verfügbarkeit und Modellunterstützung

Region gpt-35-turbo-16k (0613) gpt-35-turbo (1106) gpt-4-32k (0613) gpt-4 (1106-preview) gpt-4 (0125-preview) gpt-4 (0613) gpt-4o** gpt-4 (turbo-2024-04-09)
Australien (Osten) ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Kanada, Osten ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
East US ✅ ✅ ✅
USA (Ost) 2 ✅ ✅ ✅ ✅
Frankreich, Mitte ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Japan, Osten ✅
USA Nord Mitte ✅ ✅ ✅
Norwegen, Osten ✅ ✅
USA Süd Mitte ✅ ✅
Indien (Süden) ✅ ✅
Schweden, Mitte ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅
Schweiz, Norden ✅ ✅ ✅
UK, Süden ✅ ✅ ✅ ✅
USA (Westen) ✅ ✅ ✅

**Dies ist eine Nur-Text-Implementierung

Wenn sich Ihre Azure OpenAI-Ressource in einer anderen Region befindet, werden Sie Azure OpenAI für Ihre Daten nicht verwenden können.

Nächste Schritte