Azure Functions에 대한 Azure OpenAI 의미 체계 검색 입력 바인딩

이 예에서는 파일에 대해 의미 체계 검색을 수행하는 방법을 보여 줍니다.

    [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" };
    }
}

이 예에서는 파일에 대해 의미 체계 검색을 수행하는 방법을 보여 줍니다.

        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");

예는 아직 제공되지 않습니다.

이 예에서는 파일에 대해 의미 체계 검색을 수행하는 방법을 보여 줍니다.

    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.

이 예에서는 파일에 대해 의미 체계 검색을 수행하는 방법을 보여 줍니다.

파일 메시지를 표시하는 function.json 파일은 다음과 같습니다.

{
  "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 파일 속성에 대한 자세한 내용은 구성 섹션을 참조하세요.

using namespace System.Net

param($Request, $TriggerMetadata, $SemanticSearchInput)

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

예는 아직 제공되지 않습니다.

특성

SemanticSearchInput 특성을 적용하여 다음 매개 변수를 지원하는 의미 체계 검색 입력 바인딩을 정의합니다.

주석

SemanticSearchInput 주석을 사용하면 다음 매개 변수를 지원하는 의미 체계 검색 입력 바인딩을 정의할 수 있습니다.

데코레이터

미리 보기 중에 입력 바인딩을 다음 매개 변수를 지원하는 semanticSearch 형식의 generic_input_binding 바인딩으로 정의합니다.

구성

바인딩은 function.json 파일에 설정한 이러한 구성 속성을 지원합니다.

구성

바인딩은 코드에 정의된 다음 속성을 지원합니다.