chat with your data solution accelerator
v1.12.4
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Converse com seus dados - Solution Accelerator (Python) | Converse com seus dados usando o OpenAi e a IA pesquisar com o Python. |
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Bem -vindo ao bate -papo com sua solução de dados repositório acelerador! O bate -papo com a sua solução de dados Accelerator é uma ferramenta poderosa que combina os recursos da pesquisa do Azure AI e LLMS (Language Models) para criar uma experiência de pesquisa de conversação. Esta solução acelerador usa um modelo GPT do Azure OpenAI e um índice de pesquisa do Azure AI gerado a partir de seus dados, que é integrado a um aplicativo da Web para fornecer uma interface de linguagem natural, incluindo funcionalidade de fala para texto, para consultas de pesquisa. Os usuários podem arrastar e soltar arquivos, apontar para armazenamento e cuidar da configuração técnica para transformar os documentos. Tudo pode ser implantado em sua própria assinatura para acelerar o uso dessa tecnologia.
Esse repositório fornece uma solução de ponta a ponta para usuários que desejam consultar seus dados com linguagem natural. Inclui um mecanismo de ingestão bem projetado para vários tipos de arquivos, uma fácil implantação e uma equipe de suporte para manutenção. O acelerador demonstra ingestão de empurrar ou puxar; A escolha da orquestração (kernel semântico, langchain, funções do OpenAI ou fluxo rápido) e deve ser os componentes mínimos necessários para implementar um padrão de pano. Não se destina a ser colocado em produção como está sem experimentação ou avaliação de seus dados. Ele fornece os seguintes recursos:
Se você precisar personalizar seu cenário além do que o Azure OpenAI em seus dados oferece para fora do corpo, use este repositório. Por padrão, este repositório vem com um conjunto específico de configurações de trava, incluindo, entre outros, tamanho de: Tamanho, sobreposição, tipo de recuperação/pesquisa e prompt de sistema. É importante que você avalie a recuperação/pesquisa e a geração das respostas para seus dados e ajuste essas configurações de acordo antes de usar esse repositório na produção. Para um ponto de partida para entender e executar avaliações de pano, incentivamos você a procurar o acelerador do experimento de trapos.
O acelerador apresentado aqui fornece várias opções, por exemplo:
*Você viu os dados do ChatGPT + Enterprise com a demonstração do Azure OpenAI e AI Search? Se você deseja experimentar: brincar com instruções, compreendendo diferentes abordagens de implementação do padrão de pano, veja como diferentes recursos interagem com o padrão de pano e escolha as melhores opções para suas implantações de pano, dê uma olhada nesse repositório.
Aqui está uma tabela de comparação com alguns recursos oferecidos pelo Azure, uma amostra de demonstração do Github disponível e este repositório, que podem fornecer orientação quando você precisa decidir qual usar:
| Nome | Recurso ou amostra? | O que é? | Quando usar? |
|---|---|---|---|
| Acelerador da solução de "conversar com seus dados" - (este repo) | Amostra do azul | Amostra de padrão de linha de linha de base de ponta a ponta que usa o Azure AI Search como um retriever. | Esta amostra deve ser usada pelos desenvolvedores quando as implementações de padrões de RAG fornecidos pelo Azure não conseguirem atender aos requisitos de negócios. Esta amostra fornece um meio para personalizar a solução. Os desenvolvedores devem adicionar seu próprio código para atender aos requisitos e se adaptar às melhores práticas de acordo com as políticas individuais da empresa. |
| Azure OpenAI em seus dados | Recurso do Azure | O Azure OpenAi Service oferece a implementação de RAG de ponta a ponta que usa uma API REST ou a interface baseada na Web no estúdio AI do Azure para criar uma solução que se conecte aos seus dados para ativar uma experiência de bate-papo aprimorada com os modelos Chatgpt do Azure Open e a pesquisa de IA do Azure. | Esta deve ser a primeira opção considerada para desenvolvedores que precisam de uma solução de ponta a ponta para o serviço do Azure OpenAi com um Retriever de pesquisa de IA do Azure. Basta selecionar fontes de dados suportadas, esse modelo ChatGPT no serviço Azure OpenAi e quaisquer outros recursos do Azure necessários para configurar suas necessidades de aplicativos corporativos. |
| Fluxo rápido do aprendizado de máquina do Azure | Recurso do Azure | O RAG in Azure Machine Learning é ativado pela integração com o serviço Azure Openai para grandes modelos de idiomas e vetorização. Inclui suporte para a FAISS e o Azure AI Search como lojas vetoriais, bem como suporte a ofertas, ferramentas e estruturas de código aberto, como Langchain, para Chunking de dados. O Flow Prompt de aprendizado do Azure Machine oferece a capacidade de testar a geração de dados, automatizar a criação rápida, visualizar métricas de avaliação imediata e integrar fluxos de trabalho de pano em MLOPs usando pipelines. | Quando os desenvolvedores precisam de mais controle sobre os processos envolvidos no ciclo de desenvolvimento de aplicativos de AI baseados em LLM, eles devem usar o fluxo do Azure Machine Learning para criar fluxos executáveis e avaliar o desempenho por meio de testes em larga escala. |
| Dados da empresa ChatGPT + | Amostra do azul | Demonstração de padrão de trapo que usa o Azure AI Search como um retriever. | Os desenvolvedores que gostariam de usar ou apresentar uma demonstração de ponta a ponta do padrão de pano devem usar esta amostra. Isso inclui a capacidade de implantar e testar diferentes modos de recuperação e instruções para apoiar casos de uso de negócios. |
| Acelerador do experimento de pano | Ferramenta | O Accelerator de Experiência de RAG é uma ferramenta versátil que ajuda a realizar experimentos e avaliações usando o padrão de pesquisa e pano de IA do Azure. | O RAG Experiment Accelerator deve tornar mais fácil e mais rápido executar experimentos e avaliações de consultas de pesquisa e qualidade da resposta do OpenAI. Essa ferramenta é útil para pesquisadores, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam testar o desempenho de diferentes pesquisas e hiperparâmetros relacionados ao OpenAI. |
NOTA : O modelo atual permite que os usuários façam perguntas sobre dados não estruturados, como arquivos PDF, texto e DOCX. Consulte os tipos de arquivo suportados.
O pessoal da empresa (funcionários, executivos) que procura pesquisar contra dados internos da empresa não estruturada alavancaria esse acelerador usando a linguagem natural para encontrar o que eles precisam rapidamente.
Esse acelerador também trabalha em toda a indústria e funções e seria adequado para qualquer funcionário que gostaria de obter respostas rápidas com uma experiência de chatgpt contra seus dados internos da empresa não estruturada.
Os administradores de tecnologia podem usar esse acelerador para fornecer aos colegas acesso fácil aos dados internos da empresa não estruturados. Os administradores podem personalizar o configurador do sistema para adaptar as respostas para o público -alvo pretendido.
Os dados de amostra ilustram como esse acelerador pode ser usado no setor de serviços financeiros (FSI).
Nesse cenário, um consultor financeiro está se preparando para uma reunião com um cliente em potencial que manifestou interesse nos fundos emergentes dos mercados da Woodgrove Investments. O consultor se prepara para a reunião, refrescando sua compreensão das metas gerais do Fundo emergentes do Fundo e dos riscos associados.
Agora que o consultor financeiro está mais informado sobre os fundos dos mercados emergentes da Woodgrove, eles estão melhor equipados para responder a perguntas sobre esse fundo de seu cliente.
Além disso, implementamos um cenário de revisão legal e assistente de resumo para demonstrar como esse acelerador pode ser utilizado em qualquer setor. A revisão legal e o assistente de resumo ajuda os profissionais a gerenciar e interagir com uma grande coleção de documentos com eficiência. Para obter mais detalhes, consulte a Revisão do contrato e o assistente de resumo Readme.
Nota: Alguns dos dados de amostra incluídos neste acelerador foram gerados usando a IA e são apenas para fins ilustrativos.
Os dados de amostra ilustram como esse acelerador pode ser usado para um cenário de integração de funcionários em todos os setores.
Nesse cenário, um funcionário recém -contratado está em processo de integração para sua organização. Aproveitando o acelerador da solução, ela navega pelas extensas ofertas dos benefícios de saúde e aposentadoria de sua organização. Com os recursos de histórico de bate -papo recém -integrados, eles podem revisitar conversas anteriores, garantindo continuidade e contexto em vários dias de pesquisa. Essa funcionalidade permite que o novo funcionário colete e consolide com eficiência informações, simplificando sua experiência de integração. Para mais detalhes, consulte o ReadMe.
Esta solução acelerador implanta vários recursos. Avalie o custo de cada componente antes da implantação.
A seguir, são apresentados links para os detalhes de preços para alguns dos recursos:
Existem duas opções; O "Implante To Azure" oferece uma implantação de um clique, na qual você não precisa clonar o código, alternativamente, se você quiser uma experiência de desenvolvedor, siga as instruções de implantação local.
A demonstração, que usa recipientes pré-construídos da filial principal está disponível clicando neste botão:
Quando a implantação estiver concluída, siga as etapas da autenticação de configuração no Azure App Service para adicionar autenticação de aplicativo ao seu aplicativo da web em execução no Azure App Service
Nota : A configuração padrão implanta um modelo OpenAI "GPT-35-Turbo" com a versão 0613. No entanto, nem todos os locais suportam esta versão. Se você estiver implantando para um local que não suporta a versão 0613, precisará mudar para uma versão inferior. Para descobrir quais versões são suportadas em diferentes regiões, visite a página de disponibilidade do modelo Turbo GPT-35.
Navegue até o site de administração, onde você pode fazer upload de documentos. Estará localizado em:
https://web-{RESOURCE_TOKEN}-admin.azurewebsites.net/
Onde {RESOURCE_TOKEN} é gerado exclusivamente durante a implantação. Esta é uma combinação da sua assinatura e o nome do grupo de recursos. Em seguida, selecione Dados de ingestão e adicione seus dados. Você pode encontrar dados de amostra no diretório /data .
Navegue até o aplicativo da web para começar a conversar sobre seus dados. O aplicativo da web pode ser encontrado em:
https://web-{RESOURCE_TOKEN}.azurewebsites.net/
Esta solução acelerador implanta os seguintes recursos. É fundamental compreender a funcionalidade de cada um. Abaixo estão os links para sua respectiva documentação:
Este repositório é licenciado sob a licença do MIT.
O conjunto de dados na pasta /Data é licenciado sob a licença CDLA-Permissive-2.
Este software requer o uso de componentes de terceiros que são regidos por licenças de propriedade ou código aberto separadas, conforme identificado abaixo, e você deve cumprir os termos de cada licença aplicável para usar o software. Você reconhece e concorda que esta licença não concede a você uma licença ou outro direito de usar qualquer componente proprietário ou de código aberto de terceiros.
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