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Important
O Azure OpenAI em seus dados foi preterido e está se aproximando da desativação.
A Microsoft parou de integrar novos modelos ao Azure OpenAI On Your Data. Esse recurso só dá suporte aos seguintes modelos:
- GPT-4o (versões 2024-05-13, 2024-08-06 e 2024-11-20)
- GPT-4o-mini (versão 2024-07-18)
- GPT-4.1, GPT-4.1-mini e GPT-4.1-nano (versão 2025-04-14)
Depois que os modelos GPT-4.1 se desativarem, todos os pontos de extremidade da API de Dados do Azure OpenAI e conectores de fonte de dados compatíveis param de funcionar.
Recomendamos que você migre cargas de trabalho do Azure OpenAI On Your Data para o Foundry Agent Service com o Foundry IQ para recuperar conteúdo e gerar respostas aterradas de seus dados. Para começar, consulte Conectar uma base de dados de conhecimento do IQ do Foundry.
As opções configuráveis para o Elasticsearch ao usar o Azure OpenAI em seus dados. Essa fonte de dados tem suporte a partir da versão 2024-02-15-previewda API.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
parameters |
Parameters | True | Os parâmetros a serem usados ao configurar o Elasticsearch. |
type |
cadeia | True | Deve ser elasticsearch. |
Parameters
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
endpoint |
cadeia | True | O caminho de ponto de extremidade absoluto para o recurso Elasticsearch a ser usado. |
index_name |
cadeia | True | O nome do índice a ser usado no Elasticsearch referenciado. |
authentication |
Um dos KeyAndKeyIdAuthenticationOptions, EncodedApiKeyAuthenticationOptions | True | O método de autenticação a ser usado ao acessar a fonte de dados definida. |
embedding_dependency |
Um de DeploymentNameVectorizationSource, EndpointVectorizationSource, ModelIdVectorizationSource | False | A dependência de inserção para pesquisa de vetor. Necessário quando query_type for vector. |
fields_mapping |
FieldsMappingOptions | False | Comportamento personalizado de mapeamento de campo a ser usado ao interagir com o índice de pesquisa. |
in_scope |
boolean | False | Se as consultas devem ser restritas ao uso de dados indexados. O padrão é True. |
query_type |
QueryType | False | O tipo de consulta a ser usado com o Elasticsearch. O padrão é simple |
role_information |
cadeia | False | Forneça as instruções do modelo sobre como ele deve se comportar e qualquer contexto que ele deve referenciar ao gerar uma resposta. Você pode descrever a personalidade do assistente e informá-la como formatar respostas. |
strictness |
inteiro | False | A rigidez configurada da filtragem de relevância da pesquisa. Quanto maior a rigidez, maior a precisão, mas menor a recuperação da resposta. O padrão é 3. |
top_n_documents |
inteiro | False | O número superior configurado de documentos a serem apresentados para a consulta configurada. O padrão é 5. |
Authentication Options
O Azure OpenAI em seus dados dá suporte a vários tipos de autenticação:
Opções de autenticação de chave e ID de chave
As opções de autenticação do Azure OpenAI em seus dados ao usar uma chave de API.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
key |
cadeia | True | A chave Elasticsearch a ser usada para autenticação. |
key_id |
cadeia | True | A ID da chave Elasticsearch a ser usada para autenticação. |
type |
cadeia | True | Deve ser key_and_key_id. |
Opções de autenticação de chave de API codificada
As opções de autenticação do Azure OpenAI em seus dados ao usar uma chave de API codificada do Elasticsearch.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
encoded_api_key |
cadeia | True | A chave de API codificada do Elasticsearch a ser usada para autenticação. |
type |
cadeia | True | Deve ser encoded_api_key. |
Origem da vetorização do nome da implantação
Os detalhes da fonte de vetor, usada pelo Azure OpenAI em seus dados ao aplicar a pesquisa de vetor. Essa fonte de vetorização baseia-se em um nome de implantação de modelo de inserções internas no mesmo recurso do Azure OpenAI. Essa fonte de vetorização permite que você use a pesquisa de vetor sem a chave de api do Azure OpenAI e sem acesso à rede pública do Azure OpenAI.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
deployment_name |
cadeia | True | O nome da implantação do modelo de inserção no mesmo recurso do Azure OpenAI. |
type |
cadeia | True | Deve ser deployment_name. |
Origem de vetorização de ponto de extremidade
Os detalhes da fonte de vetor, usada pelo Azure OpenAI em seus dados ao aplicar a pesquisa de vetor. Essa fonte de vetorização baseia-se no ponto de extremidade da API de inserção do Azure OpenAI.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
endpoint |
cadeia | True | Especifica a URL do ponto de extremidade de recurso da qual as inserções devem ser recuperadas. Ele deve estar no formato de https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings. O parâmetro de consulta de versão de api não é permitido. |
authentication |
ApiKeyAuthenticationOptions | True | Especifica as opções de autenticação a serem usadas ao recuperar inserções do ponto de extremidade especificado. |
type |
cadeia | True | Deve ser endpoint. |
Opções de autenticação de chave de API
As opções de autenticação do Azure OpenAI em seus dados ao usar uma chave de API.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
key |
cadeia | True | A chave de API a ser usada para autenticação. |
type |
cadeia | True | Deve ser api_key. |
Origem da vetorização da ID do modelo
Os detalhes da fonte de vetor, usada pelo Azure OpenAI em seus dados ao aplicar a pesquisa de vetor. Essa origem de vetorização baseia-se na ID do modelo Elasticsearch.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
model_id |
cadeia | True | Especifica a ID do modelo a ser usada para vetorização. Essa ID do modelo deve ser definida no Elasticsearch. |
type |
cadeia | True | Deve ser model_id. |
Opções de mapeamento de campos
Configurações opcionais para controlar como os campos são processados ao usar um recurso do Elasticsearch configurado.
| Name | Tipo | Required | Description |
|---|---|---|---|
content_fields |
string[] | False | Os nomes dos campos de índice que devem ser tratados como conteúdo. |
vector_fields |
string[] | False | Os nomes dos campos que representam dados de vetor. |
content_fields_separator |
cadeia | False | O padrão separador que os campos de conteúdo devem usar. O padrão é \n. |
filepath_field |
cadeia | False | O nome do campo de índice a ser usado como um caminho de arquivo. |
title_field |
cadeia | False | O nome do campo de índice a ser usado como um título. |
url_field |
cadeia | False | O nome do campo de índice a ser usado como UMA URL. |
Query type
O tipo de consulta de recuperação do Elasticsearch que deve ser executada ao usá-la com o Azure OpenAI em seus dados.
| Enum Value | Description |
|---|---|
simple |
Representa o analisador de consulta simples e padrão. |
vector |
Representa a pesquisa de vetor em relação aos dados computados. |
Examples
Prerequisites:
- Configure as atribuições de função do usuário para o recurso do Azure OpenAI. Função necessária:
Cognitive Services OpenAI User. - Instalar a CLI do Az e executar
az login. - Defina as seguintes variáveis de ambiente:
AzureOpenAIEndpoint, ,ChatCompletionsDeploymentName,SearchEndpoint,IndexName,Key,KeyId.
export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export SearchEndpoint='https://example.eastus.azurecontainer.io'
export IndexName=testindex
export Key='***'
export KeyId='***'
Instale os pacotes openaipip mais recentes. azure-identity
import os
from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider
endpoint = os.environ.get("AzureOpenAIEndpoint")
deployment = os.environ.get("ChatCompletionsDeploymentName")
index_name = os.environ.get("IndexName")
search_endpoint = os.environ.get("SearchEndpoint")
key = os.environ.get("Key")
key_id = os.environ.get("KeyId")
token_provider = get_bearer_token_provider(
DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default")
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint=endpoint,
azure_ad_token_provider=token_provider,
api_version="2024-02-15-preview",
)
completion = client.chat.completions.create(
model=deployment,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Who is DRI?",
},
],
extra_body={
"data_sources": [
{
"type": "elasticsearch",
"parameters": {
"endpoint": search_endpoint,
"index_name": index_name,
"authentication": {
"type": "key_and_key_id",
"key": key,
"key_id": key_id
}
}
}
]
}
)
print(completion.model_dump_json(indent=2))