Nota:
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Solo se aplica a:
portal Foundry (clásico). Este artículo no está disponible para el nuevo portal de Foundry.
Obtenga más información sobre el nuevo portal.
Nota
Los vínculos de este artículo pueden abrir contenido en la nueva documentación de Microsoft Foundry en lugar de la documentación de Foundry (clásico) que está viendo ahora.
Importante
Los elementos marcados (versión preliminar) de este artículo se encuentran actualmente en versión preliminar pública. Esta versión preliminar se proporciona sin un contrato de nivel de servicio y no se recomienda para cargas de trabajo de producción. Es posible que algunas características no se admitan o que tengan funcionalidades restringidas. Para obtener más información, vea Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.
En este artículo, aprenderá a crear y usar un índice vectorial para realizar retrieval-augmented generation (RAG) en el portal de Microsoft Foundry.
No se requiere un índice vectorial para RAG, pero una consulta vectorial puede coincidir con contenido semánticamente similar, lo que resulta útil para las cargas de trabajo RAG.
Requisitos previos
Un recurso Búsqueda de Azure AI.
Debe tener contenido en un formato compatible que proporcione información suficiente para una experiencia de chat. Puede ser un índice existente en Búsqueda de Azure AI, o puede crear un nuevo índice mediante archivos de contenido en Azure Blob Storage, el sistema local o los datos de Foundry.
Debe tener contenido en un formato compatible que proporcione información suficiente para una experiencia de chat. Puede ser un índice existente en Búsqueda de Azure AI, o puede crear un nuevo índice mediante archivos de contenido en Azure Blob Storage, el sistema local o los datos de Foundry.
Creación de un índice desde el área de juegos de chat
Sugerencia
Dado que puede customizar el panel izquierdo en el portal de Microsoft Foundry, es posible que vea elementos diferentes de los que se muestran en estos pasos. Si no ve lo que busca, seleccione ... Más en la parte inferior del panel izquierdo.
Inicie sesión en el portal de Foundry.
Vaya al proyecto o cree un proyecto nuevo en el recurso Foundry.
En el menú de la barra lateral, seleccione Áreas de juegos. Seleccione Intente el espacio de prueba del chat.
Seleccione un modelo de finalización de chat implementado. Si no tiene uno, implemente un modelo seleccionando Crear nueva implementación y elija un modelo.
Desplácese hasta la parte inferior de la ventana del modelo. Seleccione + Agregar un nuevo origen de datos.
Elija los datos de origen. Puede elegir los datos de origen de una lista de los orígenes de datos recientes, una dirección URL de almacenamiento en la nube o cargar archivos y carpetas desde la máquina local. También puede agregar una conexión a otro origen de datos, como Azure Blob Storage.
Si no tiene datos de ejemplo, puede descargar estos archivos PDF en el sistema local y, a continuación, cargarlos como datos de origen.
Seleccione Siguiente después de elegir los datos de origen.
En la pestaña Configuración del índice, elija la ubicación de almacenamiento de índices donde desea que se almacene el índice.
Si ya tiene un recurso de Búsqueda de Azure AI, puede examinar la lista de recursos de servicios de búsqueda de su suscripción y, a continuación, seleccionar Conectar para el que desea utilizar. Si se conecta con claves de API, confirme que el servicio de búsqueda usa claves de API.
Si no tiene un recurso existente, elija Crear un nuevo recurso de Búsqueda de Azure AI. Seleccione Siguiente.
Seleccione la conexión de Azure OpenAI que desea usar. Seleccione Siguiente.
Revise los detalles especificados y seleccione Crear índice vectorial.
Se le lleva a la página de detalles del índice, donde puede ver el estado de la creación del índice.
Uso de un índice en el flujo de avisos
En Compilar y personalizar en el menú de la barra lateral, seleccione Flujo de mensajes.
Abra un flujo de solicitud existente o seleccione + Crear para crear un flujo.
Seleccione Crear en el icono Flujo de chat y, a continuación, seleccione Crear de nuevo.
Seleccione Iniciar sesión de proceso y espere unos minutos para que comience la sesión de proceso.
Seleccione Más herramientas y, a continuación, seleccione Búsqueda de índices.
Proporcione un nombre de nodo para la herramienta de búsqueda de índices y seleccione Agregar.
Seleccione el cuadro de valor mlindex_content y seleccione su índice en la sección de valores. Después de completar este paso, escriba las consultas y query_types que se ejecutarán en el índice.
