Azure Functions の Azure OpenAI セマンティック検索入力バインド

この例では、ファイルに対してセマンティック検索を実行する方法を示しています。

    [Function("PromptFile")]
    public static IActionResult PromptFile(
        [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] SemanticSearchRequest unused,
        [SemanticSearchInput("AISearchEndpoint", "openai-index", Query = "{Prompt}", ChatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", EmbeddingsModel = "%EMBEDDING_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%")] SemanticSearchContext result)
    {
        return new ContentResult { Content = result.Response, ContentType = "text/plain" };
    }
}

この例では、ファイルに対してセマンティック検索を実行する方法を示しています。

        return searchableDocument;
    }

}

@FunctionName("PromptFile")
public HttpResponseMessage promptFile(
    @HttpTrigger(
        name = "req", 
        methods = {HttpMethod.POST},
        authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS)
        HttpRequestMessage<SemanticSearchRequest> request,
    @SemanticSearch(name = "search", connectionName = "AISearchEndpoint", collection = "openai-index", query = "{Prompt}", chatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", embeddingsModel = "%EMBEDDING_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%" ) String semanticSearchContext,
    final ExecutionContext context) {
        String response = new JSONObject(semanticSearchContext).getString("Response");

利用できる例はまだありません。

この例では、ファイルに対してセマンティック検索を実行する方法を示しています。

    type: 'embeddings',
    maxChunkLength: 512,
    model: '%EMBEDDING_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%'
})

app.http('getEmbeddingsFilePath', {
    methods: ['POST'],
    route: 'embeddings-from-file',
    authLevel: 'function',
    extraInputs: [embeddingsFilePathInput],
    handler: async (request, context) => {
        let requestBody: EmbeddingsFilePath = await request.json();
        let response: any = context.extraInputs.get(embeddingsFilePathInput);

        context.log(
            `Received ${response.count} embedding(s) for input file ${requestBody.FilePath}.`
        );
        
        // TODO: Store the embeddings into a database or other storage.

この例では、ファイルに対してセマンティック検索を実行する方法を示しています。

ファイルを要求するための function.json ファイルを次に示します。

{
  "bindings": [
    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "Request",
      "methods": [
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "Response"
    },
    {
      "name": "SemanticSearchInput",
      "type": "semanticSearch",
      "direction": "in",
      "connectionName": "AISearchEndpoint",
      "collection": "openai-index",
      "query": "{Prompt}",
      "chatModel": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
      "embeddingsModel": "%EMBEDDING_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%"
    }
  ]
}

function.json ファイルのプロパティについて詳しくは、「構成」セクションをご覧ください。

using namespace System.Net

param($Request, $TriggerMetadata, $SemanticSearchInput)

Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
        StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
        Body       = $SemanticSearchInput.Response
    })

利用できる例はまだありません。

属性

SemanticSearchInput 属性を適用して、これらのパラメーターをサポートするセマンティック検索入力バインドを定義します。

注釈

SemanticSearchInput 注釈を使用すると、これらのパラメーターをサポートするセマンティック検索入力バインドを定義できます。

デコレーター

プレビュー中に、入力バインドを次のパラメーターをサポートする semanticSearch 型の generic_input_binding バインドとして定義します。

構成

このバインドでは、function.json ファイルで設定したこれらの構成プロパティをサポートします。

構成

このバインドでは、コードで定義されている、これらのプロパティをサポートします。