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如何在 Azure AI Foundry 门户中生成和使用矢量索引

重要

本文中标记了“（预览版）”的项目目前为公共预览版。此预览版未提供服务级别协议，不建议将其用于生产工作负载。某些功能可能不受支持或者受限。有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

本文介绍如何在 Azure AI Foundry 门户中创建和使用矢量索引来执行检索增强生成 (RAG)。

RAG 不需要矢量索引，但矢量查询可以匹配语义上类似的内容，这对于 RAG 工作负载很有用。

先决条件

您必须具有：

一个 Azure AI Foundry 项目
Azure AI 搜索资源
你应该具有受支持格式的内容，为聊天体验提供足够的信息。它可以是 Azure AI 搜索上的现有索引，也可以使用 Azure Blob 存储、本地系统或 Azure AI Foundry 中的数据中的内容文件创建新索引。

登录到 Azure AI Foundry。
转到你的项目或在 Azure AI Foundry 门户中创建新项目。
在左侧菜单中选择“Playgrounds”。选择“聊天操场”。
选择已部署的聊天补全模型。如果尚未这样做，请选择“创建新部署”来部署模型。
滚动到模型窗口的底部。选择“添加新数据源”
选择你的“源数据”。可以从最近的数据源的列表、云上的存储 URL 或本地计算机的上传文件和文件夹中选择源数据。还可以添加与其他数据源（例如 Azure Blob 存储）的连接。

如果没有示例数据，可以将这些 PDF 下载到本地系统，然后将其作为源数据上传。
选择源数据后，选择“下一步”
选择“索引存储” - 你希望在“索引配置”选项卡中存储索引的位置。
如果已有 Azure AI 搜索资源，则可以浏览订阅的搜索服务资源列表，然后对要使用的资源选择“连接”。如果要使用 API 密钥进行连接，请确认你的搜索服务使用 API 密钥。
1. 如果没有现有资源，请选择“创建新的 Azure AI 搜索资源”。选择下一步。
选择要使用的 Azure OpenAI 连接。选择下一步。
输入要用于向量索引的名称。选择下一步。
查看输入的详细信息，然后选择“创建”
你将进入索引详细信息页面，可以在其中查看索引创建操作的状态。