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Erstellen und Nutzen von Vektorindizes in Azure KI Studio

Wichtig

Die in diesem Artikel markierten Elemente (Vorschau) sind aktuell als öffentliche Vorschau verfügbar. Diese Vorschauversion wird ohne Vereinbarung zum Servicelevel bereitgestellt und sollte nicht für Produktionsworkloads verwendet werden. Manche Features werden möglicherweise nicht unterstützt oder sind nur eingeschränkt verwendbar. Weitere Informationen finden Sie unter Zusätzliche Nutzungsbestimmungen für Microsoft Azure-Vorschauen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie einen Vektorindex für die Durchführung von Retrieval Augmented Generation (RAG)erstellen und verwenden.

Voraussetzungen

Sie benötigen Folgendes:

  • Ein Azure KI Studio-Projekt
  • Eine Azure KI Search-Ressource

Erstellen eines Indexes über den Chat-Playground

  1. Melden Sie sich beim Azure KI Studio an.

  2. Wechseln Sie zu Ihrem Projekt oder erstellen Sie ein neues Projekt in Azure KI Studio.

  3. Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Playgrounds aus.

    Screenshot des Projektmenüs auf der linken Seite.

  4. Wählen Sie ein bereitgestelltes Modell aus. Falls noch nicht geschehen, stellen Sie ein Modell bereit, indem Sie Neue Bereitstellung erstellen auswählen.

    Screenshot der Schaltfläche „Bereitstellung erstellen“

  5. Scrollen Sie zum unteren Rand des Modellfensters. Wählen Sie + Neue Datenquelle hinzufügen aus.

    Screenshot des Abschnitts zum Hinzufügen Ihrer Daten

  6. Wählen Sie Ihre Quelldaten aus. Sie können Quelldaten aus einer Liste Ihrer zuletzt verwendeten Datenquellen oder einer Speicher-URL in der Cloud auswählen oder Dateien und Ordner vom lokalen Computer hochladen. Sie können auch eine Verbindung zu einer anderen Datenquelle wie Azure Blob Storage hinzufügen.

    Screenshot der Auswahl von Quelldaten.

  7. Wählen Sie Weiter aus, nachdem Sie Quelldaten ausgewählt haben

  8. Wählen Sie den Indexspeicher aus, also den Speicherort, an dem Ihr Index auf der Registerkarte Indexkonfiguration gespeichert werden soll.

  9. Wenn Sie bereits über eine Ressource von Azure KI-Suche verfügen, können Sie diese aus der Dropdownliste auswählen.

    Screenshot der Auswahl eines Indexspeichers.

    1. Wenn Sie nicht über eine vorhandene Ressource verfügen, wählen Sie Neue Azure KI-Suche-Ressource erstellen aus. Wählen Sie Weiter aus.
  10. Wählen Sie die Azure OpenAI-Verbindung aus, die Sie verwenden möchten. Wählen Sie Weiter aus.

  11. Geben Sie einen Namen ein, den Sie für den Vektorindex verwenden möchten. Wählen Sie Weiter aus.

  12. Überprüfen Sie die eingegebenen Details, und wählen Sie Erstellen aus

  13. Sie werden zur Seite mit den Indexdetails weitergeleitet, wo Sie den Status der Indexerstellung sehen können.

Verwenden eines Indexes im Prompt Flow

  1. Melden Sie sich bei Azure KI Studio an, und wählen Sie Ihr Projekt aus.

  2. Wählen Sie im aufklappbaren linken Menü den Promptflow aus dem Abschnitt Erstellen und Anpassen aus.

  3. Öffnen Sie einen vorhandenen Prompt Flow, oder wählen Sie + Erstellen aus, um einen neuen Flow zu erstellen.

  4. Wählen Sie im oberen Menü im Flow-Designer Weitere Tools und dann Index-Lookup aus.

    Screenshot der Vektorindexsuche in der Dropdownliste „Weitere Tools“.

  5. Geben Sie einen Namen für Ihr Index-Lookup-Tool an, und wählen Sie Hinzufügen aus.

  6. Wählen Sie das Wertefeld mlindex_content aus, und wählen Sie den Index aus dem Wertabschnitt aus. Geben Sie nach Abschluss dieses Schritts die Abfragen und die query_types ein, die für den Index ausgeführt werden sollen.

    Screenshot des Prompt Flow-Knotens zum Konfigurieren der Indexsuche.

    Screenshot des Promptflow-Knotens zum Generieren eines Indexes.