chat with your data solution accelerator
v1.12.4
| ชื่อ | คำอธิบาย | ภาษา | สินค้า | page_type | urlfragment | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
แชทกับข้อมูลของคุณ - Solution Accelerator (Python) | แชทกับข้อมูลของคุณโดยใช้การค้นหา OpenAI และ AI ด้วย Python |
|
| ตัวอย่าง | แชทกับตัวเร่ง-ข้อมูล-ของคุณ |
ยินดีต้อนรับสู่ การแชทกับที่เก็บข้อมูลโซลูชันข้อมูลของคุณ ! การแชทกับตัวเร่งความเร็วโซลูชันของคุณ เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่รวมความสามารถของการค้นหา Azure AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อสร้างประสบการณ์การค้นหาการสนทนา ตัวเร่งความเร็วโซลูชันนี้ใช้โมเดล Azure Openai GPT และดัชนีการค้นหา Azure AI ที่สร้างขึ้นจากข้อมูลของคุณซึ่งรวมอยู่ในเว็บแอปพลิเคชันเพื่อให้อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติรวมถึงฟังก์ชั่นการพูดกับข้อความสำหรับข้อความค้นหา ผู้ใช้สามารถลากและวางไฟล์ชี้ไปที่การจัดเก็บและดูแลการตั้งค่าทางเทคนิคเพื่อแปลงเอกสาร ทุกอย่างสามารถนำไปใช้ในการสมัครสมาชิกของคุณเองเพื่อเร่งการใช้เทคโนโลยีนี้
ที่เก็บนี้เป็นโซลูชันแบบ end-to-end สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการสอบถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ มันมีกลไกการกลืนกินที่ออกแบบมาอย่างดีสำหรับไฟล์หลายประเภทการปรับใช้ง่ายและทีมสนับสนุนสำหรับการบำรุงรักษา ตัวเร่งความเร็วแสดงให้เห็นถึงการผลักหรือดึงการกลืนกิน; ทางเลือกของ orchestration (เคอร์เนลความหมาย, langchain, ฟังก์ชั่น openai หรือการไหลพร้อมท์) และควรเป็นส่วนประกอบขั้นต่ำที่จำเป็นในการใช้รูปแบบ RAG มันไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำไปใช้ในการผลิตโดยไม่ต้องทดลองหรือประเมินข้อมูลของคุณ มันมีคุณสมบัติต่อไปนี้:
หากคุณต้องการปรับแต่งสถานการณ์ของคุณนอกเหนือจากสิ่งที่ Azure Openai บนข้อมูลของคุณเสนอนอกกรอบให้ใช้ที่เก็บนี้ โดยค่าเริ่มต้น repo นี้มาพร้อมกับชุดการกำหนดค่า RAG เฉพาะหนึ่งชุดรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียง: ขนาดก้อน, ซ้อนทับ, ประเภทการดึง/การค้นหาและพรอมต์ระบบ เป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องประเมินการดึง/การค้นหาและการสร้างคำตอบสำหรับข้อมูลของคุณและปรับการกำหนดค่าเหล่านี้ก่อนที่คุณจะใช้ repo นี้ในการผลิต สำหรับจุดเริ่มต้นที่จะเข้าใจและทำการประเมิน RAG เราขอแนะนำให้คุณตรวจสอบตัวเร่งการทดลอง RAG
ตัวเร่งความเร็วที่นำเสนอที่นี่มีตัวเลือกหลายอย่างเช่น:
*คุณเคยเห็นข้อมูล CHATGPT + Enterprise ด้วยการสาธิตการค้นหา Azure OpenAI และ AI หรือไม่? หากคุณต้องการทดลอง: เล่นด้วยพรอมต์ทำความเข้าใจกับรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกันของ RAG ให้ดูว่าคุณสมบัติที่แตกต่างกันอย่างไรมีการโต้ตอบกับรูปแบบ RAG และเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการปรับใช้ RAG ของคุณลองดูที่ repo นั้น
นี่คือตารางเปรียบเทียบที่มีคุณสมบัติบางอย่างที่นำเสนอโดย Azure ตัวอย่างตัวอย่าง GitHub ที่มีอยู่และ repo นี้ซึ่งสามารถให้คำแนะนำเมื่อคุณต้องการตัดสินใจว่าจะใช้สิ่งใด:
| ชื่อ | คุณสมบัติหรือตัวอย่าง? | มันคืออะไร? | ใช้เมื่อไหร่? |
|---|---|---|---|
| "แชทกับข้อมูลของคุณ" ตัวเร่งความเร็ว - (repo นี้) | ตัวอย่างสีฟ้า | ตัวอย่างรูปแบบ RAG พื้นฐานแบบครบวงจรที่ใช้ Azure AI Search เป็น Retriever | ตัวอย่างนี้ควรใช้โดยนักพัฒนาเมื่อการใช้รูปแบบ RAG ที่ Azure จัดเตรียมไว้ไม่สามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้ ตัวอย่างนี้ให้วิธีการปรับแต่งโซลูชัน นักพัฒนาจะต้องเพิ่มรหัสของตนเองเพื่อตอบสนองความต้องการและปรับให้เข้ากับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดตามนโยบายของแต่ละ บริษัท |
| Azure Openai บนข้อมูลของคุณ | คุณสมบัติ Azure | Azure OpenAI Service นำเสนอการใช้งาน RAG แบบ end-to-end ที่ใช้ REST API หรืออินเทอร์เฟซบนเว็บใน Azure AI Studio เพื่อสร้างโซลูชันที่เชื่อมต่อกับข้อมูลของคุณเพื่อเปิดใช้งานประสบการณ์การแชทขั้นสูง | นี่ควรเป็นตัวเลือกแรกที่ได้รับการพิจารณาสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการโซลูชันแบบ end-to-end สำหรับบริการ Azure Openai ด้วย Azure AI Search Retriever เพียงเลือกแหล่งข้อมูลที่รองรับซึ่งโมเดล ChatGPT ในบริการ Azure OpenAI และทรัพยากร Azure อื่น ๆ ที่จำเป็นในการกำหนดค่าความต้องการแอปพลิเคชันระดับองค์กรของคุณ |
| Azure Machine Learning Flow | คุณสมบัติ Azure | Rag in Azure Machine Learning เปิดใช้งานโดยการรวมเข้ากับบริการ Azure OpenAI สำหรับรูปแบบภาษาขนาดใหญ่และการทำให้เป็นเวกเตอร์ มันรวมถึงการสนับสนุนสำหรับการค้นหา FAISS และ Azure AI เป็นร้านค้าเวกเตอร์รวมถึงการสนับสนุนสำหรับข้อเสนอโอเพนซอร์ซเครื่องมือและกรอบงานเช่น Langchain สำหรับการถ่ายข้อมูล Azure Machine Learning Flow ให้ความสามารถในการทดสอบการสร้างข้อมูลสร้างการสร้างที่รวดเร็วโดยอัตโนมัติแสดงภาพการประเมินการประเมินที่รวดเร็วและรวมเวิร์กโฟลว์ RAG เข้ากับ MLOPS โดยใช้ท่อ | เมื่อนักพัฒนาต้องการการควบคุมกระบวนการที่เกี่ยวข้องในวงจรการพัฒนาของแอปพลิเคชัน AI ที่ใช้ LLM มากขึ้นพวกเขาควรใช้ Azure Machine Learning Prompt Flow เพื่อสร้างกระแสที่ปฏิบัติการได้และประเมินประสิทธิภาพผ่านการทดสอบขนาดใหญ่ |
| ข้อมูล chatgpt + enterprise ด้วยการสาธิตการค้นหา Azure openai และ AI | ตัวอย่างสีฟ้า | การสาธิตรูปแบบ RAG ที่ใช้การค้นหา Azure AI เป็น Retriever | นักพัฒนาที่ต้องการใช้หรือนำเสนอการสาธิตแบบ end-to-end ของรูปแบบ RAG ควรใช้ตัวอย่างนี้ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการปรับใช้และทดสอบโหมดการดึงข้อมูลที่แตกต่างกันและแจ้งให้สนับสนุนกรณีการใช้งานทางธุรกิจ |
| ตัวเร่งการทดลองผ้าขี้ริ้ว | เครื่องมือ | ตัวเร่งการทดลอง RAG เป็นเครื่องมือที่หลากหลายที่ช่วยให้คุณทำการทดลองและการประเมินผลโดยใช้รูปแบบการค้นหา Azure AI และ RAG | Rag Experiment Accelerator คือการทำให้ง่ายขึ้นและเร็วขึ้นในการเรียกใช้การทดลองและการประเมินผลการค้นหาและคุณภาพของการตอบสนองจาก OpenAI เครื่องมือนี้มีประโยชน์สำหรับนักวิจัยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักพัฒนาที่ต้องการทดสอบประสิทธิภาพของการค้นหาที่แตกต่างกันและไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับ OpenAI |
หมายเหตุ : โมเดลปัจจุบันอนุญาตให้ผู้ใช้ถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเช่นไฟล์ PDF ข้อความและ DOCX ดูประเภทไฟล์ที่รองรับ
บุคลากรของ บริษัท (พนักงานผู้บริหาร) ที่กำลังมองหาการวิจัยกับข้อมูล บริษัท ที่ไม่มีโครงสร้างภายในจะใช้ประโยชน์จากตัวเร่งความเร็วนี้โดยใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการอย่างรวดเร็ว
ตัวเร่งความเร็วนี้ยังทำงานในอุตสาหกรรมและบทบาทและจะเหมาะสำหรับพนักงานทุกคนที่ต้องการรับคำตอบอย่างรวดเร็วด้วยประสบการณ์การพูดคุยกับข้อมูล บริษัท ที่ไม่มีโครงสร้างภายในของพวกเขา
ผู้ดูแลระบบเทคโนโลยีสามารถใช้ตัวเร่งความเร็วนี้เพื่อให้เพื่อนร่วมงานเข้าถึงข้อมูล บริษัท ที่ไม่มีโครงสร้างภายในได้ง่าย ผู้ดูแลระบบสามารถปรับแต่งตัวกำหนดค่าระบบเพื่อปรับการตอบสนองสำหรับผู้ชมที่ต้องการ
ข้อมูลตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าตัวเร่งความเร็วนี้สามารถใช้ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน (FSI) ได้อย่างไร
ในสถานการณ์นี้ที่ปรึกษาทางการเงินกำลังเตรียมการประชุมกับลูกค้าที่มีศักยภาพซึ่งได้แสดงความสนใจในกองทุนตลาดเกิดใหม่ของ Woodgrove Investments ที่ปรึกษาเตรียมการประชุมโดยการรีเฟรชความเข้าใจของพวกเขาเกี่ยวกับเป้าหมายโดยรวมของกองทุนตลาดเกิดใหม่และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง
ตอนนี้ที่ปรึกษาทางการเงินได้รับการแจ้งมากขึ้นเกี่ยวกับกองทุนตลาดเกิดใหม่ของ Woodgrove พวกเขาพร้อมที่จะตอบคำถามเกี่ยวกับกองทุนนี้จากลูกค้าของพวกเขา
นอกจากนี้เราได้ดำเนินการตรวจสอบทางกฎหมายและการสรุปสถานการณ์ผู้ช่วยสถานการณ์เพื่อแสดงให้เห็นว่าตัวเร่งความเร็วนี้สามารถใช้ในอุตสาหกรรมใด ๆ ได้อย่างไร ผู้ช่วยทบทวนและสรุปทางกฎหมายช่วยให้มืออาชีพจัดการและโต้ตอบกับเอกสารจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดูการทบทวนสัญญาและผู้ช่วยสรุปผู้ช่วย ReadMe
หมายเหตุ: ข้อมูลตัวอย่างบางส่วนที่มาพร้อมกับตัวเร่งความเร็วนี้ถูกสร้างขึ้นโดยใช้ AI และมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นตัวอย่างเท่านั้น
ข้อมูลตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าตัวเร่งความเร็วนี้สามารถใช้สำหรับสถานการณ์การขึ้นเครื่องบินได้อย่างไรในทุกอุตสาหกรรม
ในสถานการณ์นี้พนักงานที่ได้รับการว่าจ้างใหม่กำลังอยู่ในขั้นตอนของการจัดตั้งองค์กรของพวกเขา ใช้ประโยชน์จากตัวเร่งความเร็วโซลูชันเธอนำทางผ่านข้อเสนอที่กว้างขวางของผลประโยชน์ด้านสุขภาพและการเกษียณอายุขององค์กรของเธอ ด้วยความสามารถในการแชทแบบบูรณาการใหม่พวกเขาสามารถทบทวนการสนทนาก่อนหน้านี้เพื่อให้มั่นใจถึงความต่อเนื่องและบริบทในการวิจัยหลายวัน ฟังก์ชั่นนี้ช่วยให้พนักงานใหม่สามารถรวบรวมและรวบรวมข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดู readme
โซลูชันตัวเร่งความเร็วนี้ปรับใช้หลายทรัพยากร ประเมินค่าใช้จ่ายของแต่ละองค์ประกอบก่อนการปรับใช้
ต่อไปนี้เป็นลิงค์ไปยังรายละเอียดการกำหนดราคาสำหรับแหล่งข้อมูลบางส่วน:
มีสองตัวเลือก "การปรับใช้กับ Azure" เสนอการปรับใช้คลิกเพียงครั้งเดียวซึ่งคุณไม่จำเป็นต้องโคลนรหัสหรือถ้าคุณต้องการประสบการณ์นักพัฒนาให้ทำตามคำแนะนำการปรับใช้ในท้องถิ่น
การสาธิตซึ่งใช้คอนเทนเนอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าจากสาขาหลักมีให้โดยคลิกที่ปุ่มนี้:
เมื่อการปรับใช้เสร็จสมบูรณ์ให้ทำตามขั้นตอนในการตั้งค่าการรับรองความถูกต้องในบริการแอพ Azure เพื่อเพิ่มการรับรองความถูกต้องของแอพในเว็บแอปของคุณที่ทำงานบน Azure App Service
หมายเหตุ : การกำหนดค่าเริ่มต้นปรับใช้โมเดล OpenAI "GPT-35-Turbo" พร้อมเวอร์ชัน 0613 อย่างไรก็ตามไม่ใช่ทุกตำแหน่งที่รองรับเวอร์ชันนี้ หากคุณกำลังปรับใช้กับตำแหน่งที่ไม่รองรับเวอร์ชัน 0613 คุณจะต้องเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันที่ต่ำกว่า หากต้องการทราบว่ามีการรองรับเวอร์ชันใดในภูมิภาคต่างๆโปรดไปที่หน้าความพร้อมใช้งานของรุ่น GPT-35 Turbo
นำทางไปยังเว็บไซต์ผู้ดูแลระบบที่คุณสามารถอัปโหลดเอกสาร มันจะอยู่ที่:
https://web-{RESOURCE_TOKEN}-admin.azurewebsites.net/
โดยที่ {RESOURCE_TOKEN} ถูกสร้างขึ้นอย่างไม่ซ้ำกันระหว่างการปรับใช้ นี่คือการรวมกันของการสมัครสมาชิกและชื่อของกลุ่มทรัพยากร จากนั้นเลือก ข้อมูลการบริโภค และเพิ่มข้อมูลของคุณ คุณสามารถค้นหาข้อมูลตัวอย่างในไดเรกทอรี /data
นำทางไปยังเว็บแอปเพื่อเริ่มการแชทที่ด้านบนของข้อมูลของคุณ เว็บแอปสามารถพบได้ที่:
https://web-{RESOURCE_TOKEN}.azurewebsites.net/
โซลูชันตัวเร่งความเร็วนี้ปรับใช้ทรัพยากรต่อไปนี้ การเข้าใจการทำงานของแต่ละรายการเป็นสิ่งสำคัญ ด้านล่างนี้เป็นลิงค์ไปยังเอกสารที่เกี่ยวข้อง:
ที่เก็บนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT
ชุดข้อมูลภายใต้โฟลเดอร์ /ข้อมูลได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต CDLA-Permissive-2
ซอฟต์แวร์นี้ต้องการการใช้ส่วนประกอบของบุคคลที่สามซึ่งควบคุมโดยใบอนุญาตที่เป็นกรรมสิทธิ์หรือโอเพนซอร์ซแยกต่างหากตามที่ระบุไว้ด้านล่างและคุณต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของใบอนุญาตที่เกี่ยวข้องแต่ละใบเพื่อใช้ซอฟต์แวร์ คุณรับทราบและยอมรับว่าใบอนุญาตนี้ไม่อนุญาตให้คุณหรือสิทธิ์อื่น ๆ ในการใช้ส่วนประกอบของบุคคลที่สามหรือส่วนประกอบโอเพ่นซอร์ส
เท่าที่ซอฟต์แวร์มีส่วนประกอบหรือรหัสที่ใช้ในหรือได้มาจากผลิตภัณฑ์หรือบริการของ Microsoft รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ Microsoft Azure Services (โดยรวม“ ผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft”) คุณต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ที่ใช้กับผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft คุณรับทราบและยอมรับว่าใบอนุญาตที่ควบคุมซอฟต์แวร์ไม่ได้ให้สิทธิ์แก่คุณหรือสิทธิ์อื่น ๆ ในการใช้ผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft ไม่มีสิ่งใดในใบอนุญาตหรือไฟล์ readme นี้จะทำหน้าที่แทนที่แก้ไขแก้ไขหรือแก้ไขข้อกำหนดใด ๆ ในเงื่อนไขผลิตภัณฑ์สำหรับผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft
คุณต้องปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับการส่งออกทั้งในและต่างประเทศทั้งหมดที่ใช้กับซอฟต์แวร์ซึ่งรวมถึงข้อ จำกัด เกี่ยวกับจุดหมายปลายทางผู้ใช้ปลายทางและการใช้งาน สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อ จำกัด การส่งออกเยี่ยมชม https://aka.ms/exporting
คุณรับทราบว่าผลิตภัณฑ์และบริการของซอฟต์แวร์และ Microsoft (1) ไม่ได้รับการออกแบบโดยตั้งใจหรือจัดทำขึ้นเป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์และ (2) ไม่ได้ออกแบบหรือตั้งใจจะแทนคำแนะนำทางการแพทย์มืออาชีพการวินิจฉัยการรักษาหรือการตัดสินและไม่ควรใช้แทนหรือแทนคำแนะนำทางการแพทย์ ลูกค้ามีหน้าที่รับผิดชอบ แต่เพียงผู้เดียวในการแสดงและ/หรือได้รับความยินยอมที่เหมาะสมคำเตือนการปฏิเสธความรับผิดชอบและการตอบรับสำหรับผู้ใช้ปลายทางการใช้บริการออนไลน์ของลูกค้า
คุณรับทราบซอฟต์แวร์ไม่ได้อยู่ภายใต้การตรวจสอบการปฏิบัติตาม SOC 1 และ SOC 2 ไม่มีเทคโนโลยีของ Microsoft หรือเทคโนโลยีส่วนประกอบใด ๆ รวมถึงซอฟต์แวร์ที่มีวัตถุประสงค์หรือมีให้บริการแทนคำแนะนำความคิดเห็นหรือการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการเงินที่ผ่านการรับรอง อย่าใช้ซอฟต์แวร์เพื่อแทนที่แทนหรือให้คำแนะนำทางการเงินหรือการตัดสินอย่างมืออาชีพ
โดยการเข้าถึงหรือใช้ซอฟต์แวร์คุณรับทราบว่าซอฟต์แวร์ไม่ได้ถูกออกแบบหรือมีวัตถุประสงค์เพื่อสนับสนุนการใช้งานใด ๆ ที่การหยุดชะงักของบริการข้อบกพร่องข้อผิดพลาดหรือความล้มเหลวอื่น ๆ ของซอฟต์แวร์อาจส่งผลให้เกิดการเสียชีวิตหรือการบาดเจ็บทางร่างกายอย่างรุนแรงของบุคคลใด ๆ หรือในความเสียหายทางกายภาพหรือสิ่งแวดล้อม ระดับที่เหมาะสมเหมาะสมและถูกกฎหมายไม่ว่าจะโดยทั่วไปหรือในอุตสาหกรรมเฉพาะ โดยการเข้าถึงซอฟต์แวร์คุณจะรับทราบเพิ่มเติมว่าการใช้ซอฟต์แวร์ที่มีความเสี่ยงสูงของคุณเป็นความเสี่ยงของคุณเอง
