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))