Azure Vision vectorizer

Importante

Este vetorizador está em pré-visualização pública nos Termos Suplementares de Utilização. A API REST de Pré-visualização 2024-05-01 e as APIs de pré-visualização mais recentes suportam esta funcionalidade.

O vetorizador Azure Vision liga-se ao Azure Vision no Foundry Tools através de um recurso Microsoft Foundry. No momento da consulta, o vetorizador utiliza a API de embeddings multimodal para gerar embeddings.

Para determinar onde este modelo está acessível, consulte a disponibilidade regional para embeddings multimodais. Os seus dados são processados na Geo onde o seu modelo é implementado.

Nota

Este vetorizador está ligado à Foundry Tools. A execução do vetorizador é cobrada ao preço padrão da Foundry Tools.

Parâmetros do vetorizador

Os parâmetros são sensíveis a maiúsculas e minúsculas.

Nome do parâmetro Descrição
resourceUri O endpoint do recurso Foundry, que deve ter o formato https://<resource-name>.services.ai.azure.com ou https://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com. Pode encontrar este endpoint na página Keys e Endpoint no portal Azure.
apiKey A chave API do recurso Foundry.
modelVersion (Obrigatório) A versão do modelo será passada para a API do Azure Vision para gerar embeddings. É importante que todos os embeddings armazenados num dado campo de índice sejam gerados usando o mesmo modelVersion. Para obter informações sobre o suporte de versões para este modelo, consulte embeddings multimodais.
authIdentity Uma identidade gerida pelo utilizador usada pelo serviço de pesquisa para se ligar ao Foundry. Pode usar uma identidade gerida pelo sistema ou pelo utilizador. Para usar uma identidade gerida pelo sistema, deixe apiKey e authIdentity em branco. A identidade gerida pelo sistema é usada automaticamente. Uma identidade gerida deve ter permissões de Utilizador de Serviços Cognitivos para usar este vetorizador.

Tipos de consulta vetorial suportados

O vetorizador Azure Vision suporta consultas vetoriais text, imageUrl e imageBinary.

Dimensões esperadas do campo

Um campo vetorial configurado com o vetorizador Azure Vision deve ter um valor de dimensões de 1024.

Definição de exemplo

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-ai-services-vision-vectorizer",
        "kind": "aiServicesVision",
        "aiServicesVisionParameters": {
            "resourceUri": "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/",
            "apiKey": "0000000000000000000000000000000000000",
            "authIdentity": null,
            "modelVersion": "2023-04-15"
        },
    }
]

Ver também

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