chat with your data solution accelerator
v1.12.4
| 姓名 | 描述 | 语言 | 产品 | page_type | urlfragment | |||||||||||||
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与您的数据聊天 - 解决方案加速器（Python） | 使用OpenAI和AI搜索与Python聊天。 |
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| 样本 | 聊天与data-solution-accelerator |
欢迎与您的数据解决方案加速器存储库进行聊天！与您的数据解决方案加速器的聊天是一种功能强大的工具，可以结合Azure AI搜索和大型语言模型（LLMS）的功能来创建对话搜索体验。该解决方案加速器使用Azure OpenAI GPT模型和从您的数据中生成的Azure AI搜索索引，该索引已集成到Web应用程序中，以提供自然语言界面，包括语音到文本功能，以进行搜索查询。用户可以拖放文件，指向存储并处理技术设置以转换文档。一切都可以在您自己的订阅中部署，以加速您对这项技术的使用。
该存储库为想要使用自然语言查询数据的用户提供了端到端解决方案。它包括一种设计精良的摄入机制，用于多种文件类型，简单的部署以及一个用于维护的支持团队。加速器表现出推动或拉摄入；选择编排（语义内核，Langchain，OpenAI功能或及时流），应该是实现抹布模式所需的最小组件。如果您的数据实验或评估，它不打算将其投入生产中。它提供以下功能：
如果您需要自定义您的方案，超出数据开箱即用的Azure OpenAI的内容，请使用此存储库。默认情况下，此存储库带有一组特定的抹布配置，包括但不限于：块大小，重叠，检索/搜索类型和系统提示。重要的是，重要的是要评估数据的检索/搜索和生成数据的答案，并在使用此存储库之前相应地调整这些配置。对于了解和执行抹布评估的起点，我们鼓励您研究抹布实验加速器。
此处介绍的加速器提供了几种选项，例如：
*您是否看到了使用Azure OpenAI和AI搜索演示的Chatgpt +企业数据？如果您想实验：播放提示，请了解抹布模式不同的实现方法，请查看不同的功能如何与抹布模式相互作用，并为您的抹布部署选择最佳选项，请查看该存储库。
这是一个比较表，其中包含Azure提供的一些功能，可用的GitHub演示样本和此存储库，当您需要确定要使用哪一个时，可以提供指导：
| 姓名 | 功能还是样本？ | 这是什么？ | 什么时候使用？ |
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| “与您的数据聊天”解决方案加速器 - （此回购） | Azure样品 | 端到端基线抹布模式样本，使用Azure AI搜索作为猎犬。 | 当Azure提供的抹布模式实现无法满足业务需求时，开发人员应使用该样本。该样本提供了一种自定义解决方案的方法。开发人员必须添加自己的代码以满足要求，并根据个人政策适应最佳实践。 |
| Azure Openai在您的数据上 | Azure功能 | Azure OpenAI服务提供开箱即用的端到端RAG实现，该实现使用REST API或Azure AI Studio中的基于Web的接口来创建一个解决方案，该解决方案可以连接到您的数据，以启用Azure OpenAI Chatgpt模型和Azure AI搜索的Azure OpenAi Chatgpt模型。 | 对于需要使用Azure AI搜索回收者的Azure OpenAI服务的开发人员来说，这应该是第一个选项。只需选择支持的数据源，Azure OpenAI服务中的CHATGPT模型以及配置您的企业应用程序需求所需的任何其他Azure资源。 |
| Azure机器学习提示流 | Azure功能 | 通过与Azure OpenAI服务集成大型语言模型和矢量化，可以实现Azure机器学习中的抹布。它包括对faiss和Azure AI搜索作为矢量商店的支持，以及对开源产品，工具和框架（例如Langchain for Data Chunking）的支持。 Azure Machine Learning Proff Flow提供了测试数据生成，自动化提示创建，可视化提示评估指标并将RAG工作流程集成到MLOPS的能力。 | 当开发人员需要对基于LLM的AI应用程序开发周期中涉及的流程进行更多控制时，他们应该使用Azure机器学习及时流量来创建可执行流量并通过大规模测试评估性能。 |
| Chatgpt +带有Azure OpenAI和AI搜索演示的企业数据 | Azure样品 | 使用Azure AI搜索作为检索器的RAG模式演示。 | 想要使用或呈现抹布模式的端到端演示的开发人员应使用此样本。这包括部署和测试不同检索模式的能力，并提示支持业务用例。 |
| RAG实验加速器 | 工具 | RAG实验加速器是一种多功能工具，可帮助您使用Azure AI搜索和抹布模式进行实验和评估。 | RAG实验加速器是为了使进行搜索查询的实验和评估以及OpenAI的响应质量更加容易，更快。该工具对想要测试不同搜索和OpenAI相关的超参数的性能的研究人员，数据科学家和开发人员很有用。 |
注意：当前模型允许用户询问有关非结构化数据的问题，例如PDF，文本和DOCX文件。请参阅支持的文件类型。
希望对内部非结构化公司数据进行研究的公司人员（员工，高管）将使用自然语言利用此加速器来快速找到所需的东西。
该加速器还跨越行业和角色运作，适合任何希望通过CHATGPT经验来对其内部非结构化公司数据获得快速答案的员工。
技术管理员可以使用此加速器使他们的同事轻松访问内部非结构化公司数据。管理员可以自定义系统配置器为预期受众量身定制响应。
示例数据说明了如何在金融服务行业（FSI）中使用该加速器。
在这种情况下，财务顾问正在为与潜在客户的会议做准备，该客户对Woodgrove Investments的新兴市场资金表示兴趣。顾问通过刷新他们对新兴市场基金的总体目标和相关风险的理解来为会议做准备。
既然财务顾问对Woodgrove的新兴市场资金有了更多的了解，他们可以更好地回答其客户的问题。
此外，我们已经实施了法律审查和摘要助理场景，以证明如何在任何行业中使用该加速器。法律审查和摘要助理帮助专业人员有效地管理和与大量文件互动。有关更多详细信息，请参阅合同审查和摘要助理读书。
注意：此加速器中包含的一些示例数据是使用AI生成的，仅用于说明目的。
示例数据说明了如何将此加速器用于跨行业的员工入职场景。
在这种情况下，新雇用的员工正在登上他们的组织。在利用解决方案加速器的情况下，她通过组织的健康和退休福利提供了广泛的产品。凭借新综合的聊天历史记录功能，他们可以重新审视以前的对话，确保多天研究的连续性和环境。此功能使新员工可以有效地收集和巩固信息，从而简化其入职经验。有关更多详细信息，请参阅README。
该解决方案加速器部署多个资源。在部署之前评估每个组件的成本。
以下是指向某些资源的定价细节的链接：
有两种选择； “部署到Azure”提供了一个单击部署，您不必克隆代码，或者，如果您想要开发人员体验，请按照本地部署说明进行操作。
该演示可以通过单击此按钮来获得从主分支中预先构建的容器：
部署完成后，请按照Azure App Service设置身份验证的步骤，以将应用程序身份验证添加到在Azure App Service上运行的Web应用程序
注意：默认配置将使用版本0613部署OpenAI模型“ GPT-35-Turbo”。但是，并非所有位置都支持此版本。如果您要部署到不支持版本0613的位置，则需要切换到较低版本。要了解不同区域中支持哪些版本，请访问GPT-35 Turbo模型可用性页面。
导航到管理站点，您可以在其中上传文档。它将位于：
https://web-{RESOURCE_TOKEN}-admin.azurewebsites.net/
其中{RESOURCE_TOKEN}在部署过程中是唯一生成的。这是您的订阅和资源组名称的组合。然后选择摄入数据并添加您的数据。您可以在/data目录中找到示例数据。
导航到Web应用程序以开始在数据之上聊天。可以在以下网络上找到网络应用程序
https://web-{RESOURCE_TOKEN}.azurewebsites.net/
该解决方案加速器部署以下资源。理解每个功能至关重要。以下是他们各自文档的链接：
该存储库是根据MIT许可证获得许可的。
/数据文件夹下的数据集已根据CDLA-Permissive-2许可证获得许可。
该软件需要使用第三方组件，这些组件由以下确定的单独专有或开源许可管辖，您必须遵守每个适用许可证的条款，以便使用该软件。您承认并同意，此许可没有授予您使用任何此类第三方专有或开源组件的许可或其他权利。
在该软件中包含从Microsoft产品或服务中使用或派生的组件或代码（包括无限制的Microsoft Azure Services（统称Microsoft产品和服务）），您还必须遵守适用于此类Microsoft产品和服务的产品术语。您承认并同意管理该软件的许可不会授予您使用Microsoft产品和服务的其他许可或其他权利。许可证或此读书文件中的任何内容都不会用于取代，修改，终止或修改任何Microsoft产品和服务的产品条款中的任何条款。
您还必须遵守适用于该软件的所有国内和国际出口法律法规，其中包括对目的地，最终用户和最终使用的限制。有关出口限制的更多信息，请访问https://aka.ms/exporting。
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