快速入门：使用 Azure 门户将文本和图像矢量化

本快速入门帮助你使用 Azure 门户中的“导入和矢量化数据”向导开始使用集成矢量化。 该向导对内容进行分块，并调用嵌入模型，以便在索引编制期间和为查询矢量化内容。

该向导的要点：

• 源数据是 Azure Blob 存储或 OneLake 文件和快捷方式。

• 支持的嵌入模型托管在 Azure OpenAI、Azure AI Studio 模型目录和 Azure AI 视觉多模态上。

• 索引模式为分块数据提供矢量和非矢量字段。

• 可以添加字段，但不能删除或修改生成的字段。

• 文档分析模式会创建区块（每个区块一个搜索文档）。

• 分块不可配置。 有效设置包括：

  "textSplitMode": "pages",
  "maximumPageLength": 2000,
  "pageOverlapLength": 500,
  "maximumPagesToTake": 0, #unlimited
  "unit": "characters",
  

先决条件

• Azure 订阅。 创建试用版订阅。

• 与 Azure AI 位于同一区域中的 Azure AI 搜索服务。 建议使用基本层或更高层级。

• Azure Blob 存储。

  Azure 存储必须为标准性能（常规用途 v2）帐户。 访问层可以是热访问层、冷访问层和寒访问层。 不要使用 Azure Data Lake Storage Gen2（具有分层命名空间的帐户）。 此向导版本不支持 Data Lake Storage Gen2。

• Azure AI 平台中的嵌入模型。 本文中包含部署说明。

  提供程序	支持的模型
  Azure OpenAI 服务	text-embedding-ada-002、text-embedding-3-large 或 text-embedding-3-small。
  Azure AI 服务多服务帐户	用于图像和文本矢量化的 Azure AI 视觉多模态。 Azure AI 视觉多模态可在选定区域中使用。 查看文档，获取更新列表。 若要使用此资源，该帐户必须位于可用区域和 Azure AI 搜索所在的同一区域中。

如果使用 Azure OpenAI 服务，则必须有关联的自定义子域。 如果服务是通过 Azure 门户创建的，则会在服务设置过程中自动生成此子域。 确保在将服务与 Azure AI 搜索集成之前包含自定义子域。

不支持在 AI Studio 中创建的 Azure OpenAI 服务资源（具有嵌入模型访问权限）。 只有 Azure 门户中创建的 Azure OpenAI 服务资源与 Azure OpenAI 嵌入技能集成兼容。

公共终结点要求

上述所有资源必须启用公共访问权限，以便门户节点可以访问它们。 否则，向导将失败。 运行向导后，你可以为集成组件启用防火墙和专用终结点以确保安全。 有关详细信息，请参阅导入向导中的安全连接。

如果专用终结点已存在并且你无法禁用它们，则另一种选择是在虚拟机上从脚本或程序运行相应的端到端流。 虚拟机必须与专用终结点位于同一虚拟网络上。 下面是用于集成矢量化的 Python 代码示例。 同一 GitHub 存储库中还包含其他编程语言的示例。

基于角色的访问控制的要求

建议为搜索服务与其他资源之间的连接设置角色分配。

1. 在 Azure AI 搜索中，启用角色。

2. 将搜索服务配置为使用托管标识。

3. 在数据源平台和嵌入模型提供程序中，创建允许搜索服务访问数据和模型的角色分配。 准备示例数据提供了有关设置角色的说明。

免费搜索服务支持对与 Azure AI 搜索的连接实施 RBAC，但它不支持在与 Azure 存储或 Azure AI 视觉的出站连接上使用托管标识。 此支持级别意味着必须在免费搜索服务与其他 Azure 服务之间的连接中使用基于密钥的身份验证。

如需更安全的连接：

• 请使用基本层或更高层级。
• 配置托管标识并使用角色进行授权访问。

检查空间

如果从免费服务开始，则限制为 3 个索引、数据源、技能集和索引器。 基本层级的限制为 15。 在开始之前，请确保有空间存储额外的项目。 本快速入门将为每个对象创建一个。

准备示例数据

本部分指向适用于本快速入门的数据。

设置嵌入模型

该向导可以使用从 Azure OpenAI、Azure AI 视觉或 Azure AI Studio 中的模型目录部署的嵌入模型。

启动向导

1. 使用 Azure 帐户登录到 Azure 门户，然后转到 Azure AI 搜索服务。

2. 在“概述”页上，选择“导入和矢量化数据”。

   

连接到数据库

下一步是连接到要用于搜索索引的数据源。

矢量化文本

在此步骤中，指定用于矢量化分块数据的嵌入模型。

1. 在“矢量化文本”页上，选择嵌入模型的源：

   • Azure OpenAI
   • Azure AI Studio 模型目录
   • 与 Azure AI 搜索位于同一区域中的现有 Azure AI 视觉多模态资源。 如果同一区域中没有 Azure AI 服务多服务帐户，则此选项不可用。

2. 选择 Azure 订阅。

3. 根据资源进行选择：

   • 对于 Azure OpenAI，请选择 text-embedding-ada-002、text-embedding-3-large 或 text-embedding-3-small 的现有部署。

   • 对于 AI Studio 目录，请选择 Azure 嵌入模型的现有部署。

   • 对于 AI 视觉多模态嵌入，请选择该帐户。

   有关详细信息，请参阅本文上文中的“设置嵌入模型”。

4. 指定你是希望搜索服务使用 API 密钥还是托管标识进行身份验证。

   • 该标识应在 Azure AI 多服务帐户上具有“认知服务 OpenAI 用户”角色。

5. 选中相应复选框以确认使用这些资源的计费影响。

6. 选择下一步。

矢量化并扩充图像

如果内容包含图像，可以通过两种方式应用 AI：

• 使用目录中受支持的图像嵌入模型，或选择 Azure AI 视觉多模式嵌入 API 来矢量化图像。

• 使用光学字符识别 (OCR) 识别图像中的文本。 此选项会调用 OCR 技能从图像中读取文本。

Azure AI 搜索和 Azure AI 资源必须位于同一区域。

1. 在“矢量化图像”页上，指定向导应建立的连接类型。 对于图像矢量化，向导可以连接到 Azure AI Studio 或 Azure AI 视觉中的嵌入模型。

2. 指定订阅。

3. 对于 Azure AI Studio 模型目录，请指定项目和部署。 有关详细信息，请参阅本文上文中的“设置嵌入模型”。

4. 或者，可以破解二进制图像（例如扫描的文档文件），并使用 OCR 来识别文本。

5. 选中相应复选框以确认使用这些资源的计费影响。

6. 选择下一步。

选择高级设置

1. （可选）为索引器指定运行计划。

2. 选择下一步。

完成该向导

1. 在“查看配置”页面上，为向导创建的对象指定前缀。 通用的前缀有助于保持有序。

2. 选择创建。

当向导完成配置时，它会创建以下对象：

• 数据源连接。

• 使用矢量字段、矢量器、矢量配置文件和矢量算法编制索引。 无法在执行向导工作流期间设计或修改默认索引。 索引遵循 2024-05-01-preview REST API。

• 包含用于分块的文本拆分技能和用于矢量化的嵌入技能的技能组。 嵌入技能是适用于 Azure AI Studio 的 Azure OpenAI 模型目录的任何一项 AzureOpenAIEmbeddingModel 技能。

• 具有字段映射和输出字段映射的索引器（如适用）。

检查结果

搜索资源管理器接受文本字符串作为输入，然后矢量化矢量器查询执行文本。

1. 在 Azure 门户中，转到“搜索管理”>“索引”，然后选择你创建的索引。

2. （可选）选择“查询选项”并在搜索结果中隐藏矢量值。 此步骤使你的搜索结果更易于阅读。

   

3. 在“视图”菜单上，选择“JSON 视图”，以便在 text 矢量查询参数中输入用于矢量查询的文本。

   

   此向导会提供一个默认查询，该查询针对 vector 字段发出矢量查询，并返回最近的 5 个邻居。 如果你选择了隐藏矢量值，则默认查询会包括一个 select 语句，该语句从搜索结果中排除 vector 字段。

   {
      "select": "chunk_id,parent_id,chunk,title",
      "vectorQueries": [
          {
             "kind": "text",
             "text": "*",
             "k": 5,
             "fields": "vector"
          }
       ]
   }
   

4. 对于 text 值，请将星号 (*) 替换为与健康计划相关的问题，例如 Which plan has the lowest deductible?。

5. 选择“搜索”以运行查询。

   

   应当会显示五个匹配项。 每个文档都是原始 PDF 的一个区块。 title 字段显示区块来自哪个 PDF。

6. 若要查看特定文档中的所有区块，请为特定 PDF 的 title 字段添加筛选器：

   {
      "select": "chunk_id,parent_id,chunk,title",
      "filter": "title eq 'Benefit_Options.pdf'",
      "count": true,
      "vectorQueries": [
          {
             "kind": "text",
             "text": "*",
             "k": 5,
             "fields": "vector"
          }
       ]
   }
   
   

清理

Azure AI 搜索是一项计费资源。 如果不再需要它，请将其从订阅中删除以免产生费用。

下一步

本快速入门介绍了“导入和矢量化数据”向导，该向导创建集成矢量化所需的所有对象。 若要详细探索每个步骤，请尝试使用一个集成矢量化示例。