你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

如何在 Azure AI Studio 中生成和使用矢量索引

项目
09/03/2024

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。

本文介绍如何创建和使用矢量索引来执行检索增强生成 (RAG)。

先决条件

您必须具有：

Azure AI Studio 项目
Azure AI 搜索资源

从“索引”选项卡创建索引

登录到 Azure AI Studio。
转到你的项目或在 Azure AI Studio 中创建新项目。
从左侧的折叠菜单中，选择“组件”下的“索引”。
选择“+ 新建索引”
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。
选择源数据后，选择“下一步”
选择“索引存储”- 你希望存储索引的位置
如果已为 Azure AI 搜索服务创建连接，则可以从下拉列表中进行选择。
1. 如果没有现有连接，请选择“连接其他 Azure AI 搜索服务”
2. 选择你希望使用的订阅和服务。
选择索引存储后，选择“下一步”
配置“搜索设置”
1. 对于“将矢量搜索添加到此搜索资源”，“矢量设置”默认为 true。如前所述，这会启用“混合”与“混合 + 语义搜索”选项。禁用此设置会将矢量搜索选项限制为“关键字”和“语义”。
2. 若要使混合选项生效，需要嵌入模型。从下拉列表中选择嵌入模型。
3. 如果资源中尚不存在嵌入模型，请选择确认以部署嵌入模型
如果某个非 Azure OpenAI 模型未出现在下拉列表中，请执行以下步骤：
1. 导航到 Azure AI Studio 中的项目设置。
2. 导航到设置选项卡中的连接部分，然后选择“新建连接”。
3. 选择“无服务器模型”。
4. 键入嵌入模型部署的名称，然后选择“添加连接”。如果该模型未出现在下拉列表中，请选择“手动输入”选项。
5. 在相应字段中输入部署 API 终结点、模型名称和 API 密钥。然后添加连接。
6. 该嵌入模型现在应会出现在下拉列表中。
配置搜索设置后，选择“下一步”
在“索引设置”中
1. 输入索引的名称或使用自动填充的名称
2. 计划更新。可以选择每小时或每日更新索引。
3. 选择要在其中运行作业以创建索引的计算。可以
  - 自动选择以允许 Azure AI 选择可用的适当 VM 大小
  - 从建议选项的列表中选择 VM 大小
  - 从所有可能选项的列表中选择 VM 大小
配置索引设置后，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。

从操场创建索引

打开你的 AI Studio 项目。
导航到“操场”选项卡。
对于项目中的现有索引，将显示“选择可用项目索引”。如果未使用现有索引，请继续执行后续步骤。
选择“添加数据”下拉列表。
如果正在创建新索引，请选择“添加数据”选项。然后，按照“从‘索引’选项卡创建索引”中所述的步骤，通过向导创建索引。
1. 如果正在使用外部索引，请选择“连接外部索引”选项。
2. 在“索引源”中
  1. 选择你的数据源
  2. 选择你的 AI 搜索服务
  3. 选择要使用的索引。
3. 配置搜索设置后，选择“下一步”。
4. 在“索引设置”中
  1. 输入索引的名称或使用自动填充的名称
  2. 计划更新。可以选择每小时或每日更新索引。
  3. 选择要在其中运行作业以创建索引的计算。可以
    - 自动选择以允许 Azure AI 选择可用的适当 VM 大小
    - 从建议选项的列表中选择 VM 大小
    - 从所有可能选项的列表中选择 VM 大小
5. 查看输入的详细信息，然后选择“创建”。
6. 现在即可在操场中使用该索引。