Dela via


Datakälla – Pinecone (förhandsversion)

De konfigurerbara alternativen för Pinecone när du använder Azure OpenAI på dina data. Den här datakällan stöds i API-versionen 2024-02-15-preview.

Namn Typ Obligatoriskt Beskrivning
parameters Parameters Sant Parametrarna som ska användas när du konfigurerar Pinecone.
type sträng Sant Måste vara pinecone.

Parameters

Namn Typ Obligatoriskt Beskrivning
environment sträng Sant Miljönamnet Pinecone.
index_name sträng Sant Namnet på Pinecone-databasindexet.
fields_mapping FieldsMappingOptions Sant Anpassat fältmappningsbeteende som ska användas när du interagerar med sökindexet.
authentication ApiKeyAuthenticationOptions Sant Den autentiseringsmetod som ska användas vid åtkomst till den definierade datakällan.
embedding_dependency DeploymentNameVectorizationSource Sant Inbäddningsberoendet för vektorsökning.
in_scope boolean Falsk Om frågor ska begränsas till användning av indexerade data. Standard är True.
role_information sträng Falsk Ge modellinstruktionerna om hur den ska bete sig och vilken kontext den ska referera till när du genererar ett svar. Du kan beskriva assistentens personlighet och berätta hur du formaterar svar.
strictness integer Falsk Den konfigurerade strängheten för sökrelevansfiltreringen. Ju högre strikthet, desto högre precision men lägre återkallande av svaret. Standard är 3.
top_n_documents integer Falsk Det konfigurerade högsta antalet dokument som ska användas för den konfigurerade frågan. Standard är 5.

Alternativ för API-nyckelautentisering

Autentiseringsalternativen för Azure OpenAI På dina data när du använder en API-nyckel.

Namn Typ Obligatoriskt Beskrivning
key sträng Sant API-nyckeln som ska användas för autentisering.
type sträng Sant Måste vara api_key.

Distributionsnamnvektoriseringskälla

Information om vektoriseringskällan som används av Azure OpenAI På dina data när du tillämpar vektorsökning. Den här vektoriseringskällan baseras på ett internt distributionsnamn för inbäddningsmodellen i samma Azure OpenAI-resurs. Med den här vektoriseringskällan kan du använda vektorsökning utan Api-nyckel för Azure OpenAI och utan offentlig nätverksåtkomst i Azure OpenAI.

Namn Typ Obligatoriskt Beskrivning
deployment_name sträng Sant Distributionsnamnet för inbäddningsmodellen i samma Azure OpenAI-resurs.
type sträng Sant Måste vara deployment_name.

Mappningsalternativ för fält

Inställningarna för att styra hur fält bearbetas.

Namn Typ Obligatoriskt Beskrivning
content_fields string[] Sant Namnen på indexfält som ska behandlas som innehåll.
content_fields_separator sträng Falsk Det avgränsarmönster som innehållsfält ska använda. Standard är \n.
filepath_field sträng Falsk Namnet på det indexfält som ska användas som en filsökväg.
title_field sträng Falsk Namnet på det indexfält som ska användas som rubrik.
url_field sträng Falsk Namnet på det indexfält som ska användas som en URL.

Exempel

Förutsättningar:

  • Konfigurera rolltilldelningarna från användaren till Azure OpenAI-resursen. Obligatorisk roll: Cognitive Services OpenAI User.
  • Installera Az CLI och kör az login.
  • Definiera följande miljövariabler: AzureOpenAIEndpoint, ChatCompletionsDeploymentName,Environment, IndexName, , Key, EmbeddingDeploymentName.
export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export Environment=testenvironment
export Key=***
export IndexName=pinecone-test-index
export EmbeddingDeploymentName=ada

Installera de senaste pip-paketen openai, azure-identity.

import os
from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

endpoint = os.environ.get("AzureOpenAIEndpoint")
deployment = os.environ.get("ChatCompletionsDeploymentName")
environment = os.environ.get("Environment")
key = os.environ.get("Key")
index_name = os.environ.get("IndexName")
embedding_deployment_name = os.environ.get("EmbeddingDeploymentName")

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default")

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    api_version="2024-02-15-preview",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Who is DRI?",
        },
    ],
    extra_body={
        "data_sources": [
            {
                "type": "pinecone",
                "parameters": {
                    "environment": environment,
                    "authentication": {
                        "type": "api_key",
                        "key": key
                    },
                    "index_name": index_name,
                    "fields_mapping": {
                        "content_fields": [
                            "content"
                        ]
                    },
                    "embedding_dependency": {
                        "type": "deployment_name",
                        "deployment_name": embedding_deployment_name
                    }
                }}
        ],
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))