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與您的數據聊天 - 解決方案加速器(Python) | 使用OpenAI和AI搜索與Python聊天。 |
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| 樣本 | 聊天與data-solution-accelerator |
歡迎與您的數據解決方案加速器存儲庫進行聊天!與您的數據解決方案加速器的聊天是一種功能強大的工具,可以結合Azure AI搜索和大型語言模型(LLMS)的功能來創建對話搜索體驗。該解決方案加速器使用Azure OpenAI GPT模型和從您的數據中生成的Azure AI搜索索引,該索引已集成到Web應用程序中,以提供自然語言界面,包括語音到文本功能,以進行搜索查詢。用戶可以拖放文件,指向存儲並處理技術設置以轉換文檔。一切都可以在您自己的訂閱中部署,以加速您對這項技術的使用。

該存儲庫為想要使用自然語言查詢數據的用戶提供了端到端解決方案。它包括一種設計精良的攝入機制,用於多種文件類型,簡單的部署以及一個用於維護的支持團隊。加速器表現出推動或拉攝入;選擇編排(語義內核,Langchain,OpenAI功能或及時流),應該是實現抹布模式所需的最小組件。如果您的數據實驗或評估,它不打算將其投入生產中。它提供以下功能:
如果您需要自定義您的方案,超出數據開箱即用的Azure OpenAI的內容,請使用此存儲庫。默認情況下,此存儲庫帶有一組特定的抹布配置,包括但不限於:塊大小,重疊,檢索/搜索類型和系統提示。重要的是,重要的是要評估數據的檢索/搜索和生成數據的答案,並在使用此存儲庫之前相應地調整這些配置。對於了解和執行抹布評估的起點,我們鼓勵您研究抹布實驗加速器。
此處介紹的加速器提供了幾種選項,例如:
*您是否看到了使用Azure OpenAI和AI搜索演示的Chatgpt +企業數據?如果您想實驗:播放提示,請了解抹布模式不同的實現方法,請查看不同的功能如何與抹布模式相互作用,並為您的抹布部署選擇最佳選項,請查看該存儲庫。
這是一個比較表,其中包含Azure提供的一些功能,可用的GitHub演示樣本和此存儲庫,當您需要確定要使用哪一個時,可以提供指導:
| 姓名 | 功能還是樣本? | 這是什麼? | 什麼時候使用? |
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| “與您的數據聊天”解決方案加速器 - (此回購) | Azure樣品 | 端到端基線抹布模式樣本,使用Azure AI搜索作為獵犬。 | 當Azure提供的抹布模式實現無法滿足業務需求時,開發人員應使用該樣本。該樣本提供了一種自定義解決方案的方法。開發人員必須添加自己的代碼以滿足要求,並根據個人政策適應最佳實踐。 |
| Azure Openai在您的數據上 | Azure功能 | Azure OpenAI服務提供開箱即用的端到端RAG實現,該實現使用REST API或Azure AI Studio中的基於Web的接口來創建一個解決方案,該解決方案可以連接到您的數據,以啟用Azure OpenAI Chatgpt模型和Azure AI搜索的Azure OpenAi Chatgpt模型。 | 對於需要使用Azure AI搜索回收者的Azure OpenAI服務的開發人員來說,這應該是第一個選項。只需選擇支持的數據源,Azure OpenAI服務中的CHATGPT模型以及配置您的企業應用程序需求所需的任何其他Azure資源。 |
| Azure機器學習提示流 | Azure功能 | 通過與Azure OpenAI服務集成大型語言模型和矢量化,可以實現Azure機器學習中的抹布。它包括對faiss和Azure AI搜索作為矢量商店的支持,以及對開源產品,工具和框架(例如Langchain for Data Chunking)的支持。 Azure Machine Learning Proff Flow提供了測試數據生成,自動化提示創建,可視化提示評估指標並將RAG工作流程集成到MLOPS的能力。 | 當開發人員需要對基於LLM的AI應用程序開發週期中涉及的流程進行更多控制時,他們應該使用Azure機器學習及時流量來創建可執行流量並通過大規模測試評估性能。 |
| Chatgpt +帶有Azure OpenAI和AI搜索演示的企業數據 | Azure樣品 | 使用Azure AI搜索作為檢索器的RAG模式演示。 | 想要使用或呈現抹布模式的端到端演示的開發人員應使用此樣本。這包括部署和測試不同檢索模式的能力,並提示支持業務用例。 |
| RAG實驗加速器 | 工具 | RAG實驗加速器是一種多功能工具,可幫助您使用Azure AI搜索和抹布模式進行實驗和評估。 | RAG實驗加速器是為了使進行搜索查詢的實驗和評估以及OpenAI的響應質量更加容易,更快。該工具對想要測試不同搜索和OpenAI相關的超參數的性能的研究人員,數據科學家和開發人員很有用。 |
注意:當前模型允許用戶詢問有關非結構化數據的問題,例如PDF,文本和DOCX文件。請參閱支持的文件類型。
希望對內部非結構化公司數據進行研究的公司人員(員工,高管)將使用自然語言利用此加速器來快速找到所需的東西。
該加速器還跨越行業和角色運作,適合任何希望通過CHATGPT經驗來對其內部非結構化公司數據獲得快速答案的員工。
技術管理員可以使用此加速器使他們的同事輕鬆訪問內部非結構化公司數據。管理員可以自定義系統配置器為預期受眾量身定制響應。
示例數據說明瞭如何在金融服務行業(FSI)中使用該加速器。
在這種情況下,財務顧問正在為與潛在客戶的會議做準備,該客戶對Woodgrove Investments的新興市場資金表示興趣。顧問通過刷新他們對新興市場基金的總體目標和相關風險的理解來為會議做準備。
既然財務顧問對Woodgrove的新興市場資金有了更多的了解,他們可以更好地回答其客戶的問題。
此外,我們已經實施了法律審查和摘要助理場景,以證明如何在任何行業中使用該加速器。法律審查和摘要助理幫助專業人員有效地管理和與大量文件互動。有關更多詳細信息,請參閱合同審查和摘要助理讀書。
注意:此加速器中包含的一些示例數據是使用AI生成的,僅用於說明目的。
示例數據說明瞭如何將此加速器用於跨行業的員工入職場景。
在這種情況下,新僱用的員工正在登上他們的組織。在利用解決方案加速器的情況下,她通過組織的健康和退休福利提供了廣泛的產品。憑藉新綜合的聊天歷史記錄功能,他們可以重新審視以前的對話,確保多天研究的連續性和環境。此功能使新員工可以有效地收集和鞏固信息,從而簡化其入職經驗。有關更多詳細信息,請參閱README。

該解決方案加速器部署多個資源。在部署之前評估每個組件的成本。
以下是指向某些資源的定價細節的鏈接:
有兩種選擇; “部署到Azure”提供了一個單擊部署,您不必克隆代碼,或者,如果您想要開發人員體驗,請按照本地部署說明進行操作。
該演示可以通過單擊此按鈕來獲得從主分支中預先構建的容器:
部署完成後,請按照Azure App Service設置身份驗證的步驟,以將應用程序身份驗證添加到在Azure App Service上運行的Web應用程序
注意:默認配置將使用版本0613部署OpenAI模型“ GPT-35-Turbo”。但是,並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,則需要切換到較低版本。要了解不同區域中支持哪些版本,請訪問GPT-35 Turbo模型可用性頁面。
導航到管理站點,您可以在其中上傳文檔。它將位於:
https://web-{RESOURCE_TOKEN}-admin.azurewebsites.net/
其中{RESOURCE_TOKEN}在部署過程中是唯一生成的。這是您的訂閱和資源組名稱的組合。然後選擇攝入數據並添加您的數據。您可以在/data目錄中找到示例數據。

導航到Web應用程序以開始在數據之上聊天。可以在以下網絡上找到網絡應用程序
https://web-{RESOURCE_TOKEN}.azurewebsites.net/


該解決方案加速器部署以下資源。理解每個功能至關重要。以下是他們各自文檔的鏈接:
該存儲庫是根據MIT許可證獲得許可的。
/數據文件夾下的數據集已根據CDLA-Permissive-2許可證獲得許可。
該軟件需要使用第三方組件,這些組件由以下確定的單獨專有或開源許可管轄,您必須遵守每個適用許可證的條款,以便使用該軟件。您承認並同意,此許可沒有授予您使用任何此類第三方專有或開源組件的許可或其他權利。
在該軟件中包含從Microsoft產品或服務中使用或派生的組件或代碼(包括無限制的Microsoft Azure Services(統稱Microsoft產品和服務)),您還必須遵守適用於此類Microsoft產品和服務的產品術語。您承認並同意管理該軟件的許可不會授予您使用Microsoft產品和服務的其他許可或其他權利。許可證或此讀書文件中的任何內容都不會用於取代,修改,終止或修改任何Microsoft產品和服務的產品條款中的任何條款。
您還必須遵守適用於該軟件的所有國內和國際出口法律法規,其中包括對目的地,最終用戶和最終使用的限制。有關出口限制的更多信息,請訪問https://aka.ms/exporting。
您承認,軟件和Microsoft產品和服務(1)不是設計,打算或作為醫療設備提供的,並且(2)的設計或不打算替代專業的醫療建議,診斷,治療或判斷,並且不應用於替換或替代或代替專業的醫療建議,診斷,治療,治療,判斷或判斷。客戶負責顯示和/或獲得適當的同意,警告,免責聲明和確認客戶對客戶實施在線服務的最終用戶。
您承認該軟件不受SOC 1和SOC 2合規性審核的約束。沒有Microsoft技術,也沒有任何組件技術(包括軟件)旨在替代認證的金融服務專業人員的專業建議,意見或判斷。請勿使用該軟件替換,替代或提供專業的財務建議或判斷。
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