Azure AI 视觉多模态嵌入技能

Artículo
08/12/2024

重要

根据补充使用条款，此技能以公共预览版提供。 2024-05-01-Preview REST API 支持此功能。

Azure AI 视觉多模式嵌入技能使用 Azure AI 视觉的多模式嵌入 API 生成图像或文本输入的嵌入。

只有位于支持 Azure AI 视觉多模态嵌入 API 的区域的搜索服务才支持该技能。目前是中国东部、法国中部、韩国中部、中国北部、中国东部、中国北部和中国北部。

注意

此技能绑定到 Azure AI 服务，并且对于每天每个索引器超过 20 个文档的事务，需要使用可计费资源。执行内置技能将按现有的 Azure AI 服务标准预付费套餐价格收费。

此外，图像提取可由 Azure AI 搜索进行计费。

@odata.type

Microsoft.Skills.Vision.VectorizeSkill

数据限制

如果需要对文本输入进行数据分块，请考虑使用文本拆分技能。

技能参数

参数区分大小写。

输入	说明
`modelVersion`	（必需）要传递给 Azure AI 视觉多模态嵌入 API 以生成嵌入的模型版本。请务必使用相同的 `modelVersion` 生成存储在给定索引字段中的所有嵌入内容。

技能输入

输入	说明
`text`	要矢量化的输入文本。如果使用数据分块，则源可能是 `/document/pages/*`。
`image`	复杂类型。当前仅适用于“/document/normalized_images”字段，当 `imageAction` 设置为非 `none` 值时由 Azure Blob 索引器生成。
`url`	下载要矢量化的图像的 URL。
`queryString`	下载要矢量化的图像的 URL 的查询字符串。如果将 URL 和 SAS 令牌存储在不同的路径中，则很有用。

只能为技能的单个实例配置 text、image 或 url/queryString 之一。如果想在同一个技能组中同时矢量化图像和文本，请在技能组定义中包含该技能的两个实例，每个实例对应你想要使用的一种输入类型。

技能输出

输出	说明
`vector`	输出输入文本或图像的浮点嵌入数组。

示例定义

对于文本输入，考虑具有以下字段的记录：

{
    "content": "Microsoft released Windows 10."
}

然后，技能定义可能会如下所示：

{ 
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Vision.VectorizeSkill", 
    "context": "/document", 
    "modelVersion": "2023-04-15", 
    "inputs": [ 
        { 
            "name": "text", 
            "source": "/document/content" 
        } 
    ], 
    "outputs": [ 
        { 
            "name": "vector"
        } 
    ] 
}

对于图像输入，技能定义可能如下所示：

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Vision.VectorizeSkill",
    "context": "/document/normalized_images/*",
    "modelVersion": "2023-04-15", 
    "inputs": [
        {
            "name": "image",
            "source": "/document/normalized_images/*"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "vector"
        }
    ]
}

如果要直接从 blob 存储数据源矢量化图像，技能定义可能如下所示：

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Vision.VectorizeSkill",
    "context": "/document",
    "modelVersion": "2023-04-15", 
    "inputs": [
        {
            "name": "url",
            "source": "/document/metadata_storage_path"
        },
        {
            "name": "queryString",
            "source": "/document/metadata_storage_sas_token"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "vector"
        }
    ]
}

示例输出

对于给定的输入文本，将生成矢量化嵌入输出。

{
  "vector": [
        0.018990106880664825,
        -0.0073809814639389515,
        .... 
        0.021276434883475304,
      ]
}

输出驻留在内存中。若要将此输出发送到搜索索引中的字段，必须定义一个 outputFieldMapping，用于将矢量化的嵌入输出（即数组）映射到一个矢量字段。假设技能输出驻留在文档的矢量节点中，且 content_vector 是搜索索引中的字段，那么索引器中的 outputFieldMapping 应如下所示：

  "outputFieldMappings": [
    {
      "sourceFieldName": "/document/vector/*",
      "targetFieldName": "content_vector"
    }
  ]

若要将图像嵌入映射到索引，需要使用索引投影功能。 indexProjections 的有效负载可能如下所示：

"indexProjections": {
    "selectors": [
        {
            "targetIndexName": "myTargetIndex",
            "parentKeyFieldName": "ParentKey",
            "sourceContext": "/document/normalized_images/*",
            "mappings": [
                {
                    "name": "content_vector",
                    "source": "/document/normalized_images/*/vector"
                }
            ]
        }
    ]
}

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