AML-kunskaper i en Pipeline för Azure AI Search-berikande

Med AML-färdigheten kan du utöka AI-berikandet med en anpassad Azure Mašinsko učenje-modell (AML). När en AML-modell har tränats och distribuerats integrerar en AML-färdighet den i AI-berikande.

Liksom andra inbyggda färdigheter har en AML-färdighet indata och utdata. Indata skickas till din distribuerade AML-onlineslutpunkt som ett JSON-objekt, som matar ut en JSON-nyttolast som ett svar tillsammans med en statuskod för lyckade resultat. Dina data bearbetas i geo-området där din modell distribueras. Svaret förväntas ha de utdata som anges av din AML-färdighet . Andra svar anses vara ett fel och inga berikningar utförs.

AML-färdigheten kan anropas med den stabila API-versionen 2024-07-01 eller API-versionen 2024-05-01-preview för anslutningar till modellkatalogen i Azure AI Studio.

Från och med 2024-05-01-preview REST API och i Azure-portalen (som även riktar sig mot 2024-05-01-preview) introducerade Azure AI Search Katalogvektoriseraren för Azure AI Studio-modellkatalogen för frågetidsanslutningar till modellkatalogen i Azure AI Studio. Om du vill använda den vektoriseraren för frågor är AML-färdigheten indexeringsmotsvarigheten för att generera inbäddningar med hjälp av en modell i Azure AI Studio-modellkatalogen.

Under indexeringen kan AML-färdigheten ansluta till modellkatalogen för att generera vektorer för indexet. Vid frågetillfället kan frågor använda en vektoriserare för att ansluta till samma modell för att vektorisera textsträngar för en vektorfråga. I det här arbetsflödet ska AML-färdigheten och modellkatalogvektoriseraren användas tillsammans så att du använder samma inbäddningsmodell för både indexering och frågor. Mer information om det här arbetsflödet finns i Implementera integrerad vektorisering med hjälp av modeller från Azure AI Studio .

Förutsättningar

• En AML-arbetsyta
• En onlineslutpunkter (realtid) på den här arbetsytan.

@odata.type

Microsoft.Skills.Custom.AmlSkill

Kompetensparametrar

Parametrar är skiftlägeskänsliga. Vilka parametrar du väljer att använda beror på vilken autentisering din AML-onlineslutpunkt kräver, om någon

Vilka kunskapsparametrar som ska användas

Vilka AML-kompetensparametrar som krävs beror på vilken autentisering din AML-onlineslutpunkt använder, om någon. AML-onlineslutpunkter tillhandahåller två autentiseringsalternativ:

• Nyckelbaserad autentisering. En statisk nyckel tillhandahålls för att autentisera bedömningsbegäranden från AML-kunskaper
  • Använda URI- och nyckelparametrarna
• Tokenbaserad autentisering. AML-onlineslutpunkten distribueras med hjälp av tokenbaserad autentisering. Azure AI-usluga pretrage hanterade identitet måste vara aktiverad. AML-färdigheten använder sedan tjänstens hanterade identitet för att autentisera mot AML-onlineslutpunkten, utan att några statiska nycklar krävs. Identiteten måste vara tilldelad ägar- eller deltagarroll.
  • Använd parametern resourceId .
  • Om söktjänsten finns i en annan region än AML-arbetsytan använder du regionparametern för att ange den region som AML-onlineslutpunkten distribuerades i

Kunskapsindata

Det finns inga "fördefinierade" indata för den här färdigheten. Du kan välja ett eller flera fält som redan skulle vara tillgängliga vid tidpunkten för den här färdighetens körning som indata och JSON-nyttolasten som skickas till AML-onlineslutpunkten har olika fält.

Kunskapsutdata

Det finns inga "fördefinierade" utdata för den här färdigheten. Beroende på vilket svar din AML-onlineslutpunkt returnerar lägger du till utdatafält så att de kan hämtas från JSON-svaret .

Exempeldefinition

  {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Custom.AmlSkill",
    "description": "A sample model that detects the language of sentence",
    "uri": "https://contoso.count-things.com/score",
    "context": "/document",
    "inputs": [
      {
        "name": "text",
        "source": "/document/content"
      }
    ],
    "outputs": [
      {
        "name": "detected_language_code"
      }
    ]
  }

Exempel på JSON-struktur för indata

Den här JSON-strukturen representerar nyttolasten som skickas till din AML-onlineslutpunkt. De översta fälten i strukturen motsvarar de "namn" som anges i avsnittet i inputs kunskapsdefinitionen. Värdena för dessa fält kommer från fälten source (som kan komma från ett fält i dokumentet eller eventuellt från en annan färdighet)

{
  "text": "Este es un contrato en Inglés"
}

Exempel på JSON-struktur för utdata

Utdata motsvarar svaret som returneras från din AML-onlineslutpunkt. AML-onlineslutpunkten bör endast returnera en JSON-nyttolast (verifierad genom att titta på Content-Type svarshuvudet) och bör vara ett objekt där fälten är berikningar som matchar "namnen" i output och vars värde anses vara berikning.

{
    "detected_language_code": "es"
}

Exempeldefinition för infogad formning

  {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Custom.AmlSkill",
    "description": "A sample model that detects the language of sentence",
    "uri": "https://contoso.count-things.com/score",
    "context": "/document",
    "inputs": [
      {
        "name": "shapedText",
        "sourceContext": "/document",
        "inputs": [
            {
              "name": "content",
              "source": "/document/content"
            }
        ]
      }
    ],
    "outputs": [
      {
        "name": "detected_language_code"
      }
    ]
  }

Infogad formning av indata-JSON-struktur

{
  "shapedText": { "content": "Este es un contrato en Inglés" }
}

Infogad formningsexempel på JSON-struktur

{
    "detected_language_code": "es"
}

Felfall

Förutom att din AML inte är tillgänglig eller skickar ut icke-kompatibla statuskoder anses följande vara felaktiga fall:

• Om AML-onlineslutpunkten returnerar en statuskod för lyckade resultat, men svaret anger att den inte application/jsonär det, anses svaret vara ogiltigt och inga berikningar utförs.
• Om AML-onlineslutpunkten returnerar ogiltig json

Om AML-onlineslutpunkten inte är tillgänglig eller returnerar ett HTTP-fel läggs ett användarvänligt fel med tillgänglig information om HTTP-felet till i indexerarens körningshistorik.

Se även

• Så här definierar du en kompetensuppsättning
• Felsökning av AML-slutpunkt online
• Integrerad vektorisering med modeller från Azure AI Studio