Описание расширения Azure AI

  • 4 мин

Расширение azure_ai — это мощное средство, созданное командой Microsoft Postgres, которая обеспечивает простую интеграцию между гибким экземпляром сервера База данных Azure для PostgreSQL и различными службами искусственного интеллекта Azure. Эта интеграция упрощает процесс разработки и позволяет легко внедрять функции искусственного интеллекта в приложения.

Вы можете получить доступ к службам Azure AI, таким как обработка естественного языка, анализ текста и создание языковых моделей ИИ из запросов SQL с помощью простого вызова функции. Это расширение позволяет использовать возможности ИИ Azure и Машинное обучение для добавления расширенной аналитики и аналитических сведений в приложения без выхода из базы данных PostgreSQL.

Это расширение упрощает интеграцию Azure OpenAI, Служб ИИ Azure и Машинное обучение Azure в базу данных. В целом расширение — это средство изменения игры для разработчиков, azure_ai желающих добавить в свои приложения созданные функции искусственного интеллекта. Его широкие возможности и простая интеграция с ИИ Azure и Машинное обучение службы упрощают процесс разработки и позволяют создавать расширенные приложения ИИ непосредственно в базе данных PostgreSQL.

Что такое расширение azure_ai?

Расширение azure_ai предоставляет полный набор средств, которые могут улучшить функциональные возможности базы данных PostgreSQL путем интеграции ИИ Azure и служб Машинное обучение. azure_ai С помощью расширения вы можете легко включить в базу данных возможности создания искусственного интеллекта. Это расширение позволяет создавать новое содержимое на основе существующих сведений. Эти средства включают коллекцию схем, определяемых пользователем функций (ОПРЕДЕЛ) и составные типы, которые можно легко интегрировать в любую базу данных PostgreSQL. При использовании возможностей Служб искусственного интеллекта Azure вы можете воспользоваться расширенными возможностями аналитики, машинного обучения и других возможностей, управляемых ИИ, чтобы получить более глубокие аналитические сведения и принять лучшие решения. azure_ai С помощью расширения PostgreSQL вы можете разблокировать совершенно новый уровень функциональности и производительности. Расширение предоставляет три основных интеграции служб:

Службы ИИ Azure

Расширение позволяет базе данных вызывать различные службы ИИ Azure для извлечения аналитических сведений из данных, таких как сводка текста, перевод и извлечение сущностей. Эти службы упрощают процесс разработки, что делает интеграцию функций ИИ в приложения более доступными.

Azure OpenAI

Интеграция Azure OpenAI Service позволяет вызывать API Azure OpenAI непосредственно из базы данных для создания векторных внедрения. В сочетании с vector расширением можно хранить созданные внедрения непосредственно в базе данных PostgreSQL. Эти внедрения обеспечивают мощные возможности, такие как семантический поиск, рекомендации и обнаружение аномалий.

Машинное обучение Azure

Расширение позволяет подключаться к Машинное обучение Azure для выполнения вывода. Вы можете использовать обученную модель машинного обучения для прогнозирования или создания выходных данных на основе новых неуправляемых данных.

Включение расширения azure_ai

Прежде чем использовать azure_ai расширение, его необходимо разрешить и установить с базой данных:

  1. Настройка списка разрешений: добавьте расширение в список разрешений, выполнив команду SHOW azure.extensions;.
  2. Установка: Подключение в целевую базу данных и выполните следующую команду, чтобы установить расширение:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS azure_ai;

Создание схемы

После установки расширение создает четыре схемы в базе данных:

Схема Description
azure_ai Содержит таблицу конфигурации и функции для взаимодействия с расширением.
azure_cognitive Содержит функции и составные типы, связанные с Azure Cognitive Services.
azure_ml Содержит функции, связанные с выводом Машинное обучение Azure.
azure_openai Содержит функции, связанные с Azure OpenAI.

Настройка расширения

Расширение создает таблицу azure_ai.settings , которая имеет решающее значение при настройке параметров расширения и управлении ими. Таблица безопасно размещает конечные точки и ключевые параметры, связанные со службами ИИ Azure, которые вы интегрируете в базу данных. Чтобы настроить расширение, укажите необходимые конечные точки и ключи API для проверки подлинности.

  1. Установка значений:

    • Функция azure_ai.set_setting() позволяет задать различные значения конфигурации для служб ИИ Azure. Значения можно назначить определенным ключам с помощью этой функции.
    • Например, можно задать конечную точку Azure OpenAI и указать соответствующий ключ подписки с помощью следующих команд:
    SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint', '{endpoint}');
SELECT azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '{api-key}');

  2. Получение параметров:

    • Функция azure_ai.get_setting() позволяет получить значения, заданные ранее с помощью set_setting().
    • Укажите ключ параметра, который требуется просмотреть, и функция возвращает связанное значение.
    • Например, чтобы проверить параметры, записанные в таблице конфигурации, используйте следующее:
    SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.endpoint');
SELECT azure_ai.get_setting('azure_openai.subscription_key');

Ключи доступа и безопасность

Ключи доступа к искусственному интеллекту Azure похожи на пароли корневой учетной записи. Это важно, чтобы справиться с ними с осторожностью. Лучший подход — использовать Azure Key Vault для управления и смены ключей.

Пользователям, которым необходимо управлять ключами службы, используемыми расширением, требуется azure_ai_settings_manager роль в базе данных. Функции, требующие этой роли, включают azure_ai.set_setting() и azure_ai.get_setting().

Как работает расширение azure_ai?

Ниже приведен краткий пример того, как легко использовать azure_ai расширение в База данных Azure для PostgreSQL гибком сервере:

  • Создание внедренных элементов: вы можете создавать внедрения, вызывая встроенную функцию ,определяемую пользователем функцию (UDF) из SQL. Например:

    SELECT azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', 'Learn about building intelligent applications with azure_ai extension and vector');

  • Языковые службы: требуется анализ тональности? Это простой вызов UDF из SQL:

    SELECT a.* FROM azure_cognitive.analyze_sentiment('The GenAI session was awesome', 'en') a;

  • Дополнительные возможности: можно добавлять векторные столбцы в таблицы, создавать индексы HNSW (иерархические индексы для навигации small world) и выполнять семантические поиски — все на azure_ai основе расширения.