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在 Azure 机器学习提示流中创建矢量索引（预览版）
借助 Azure 机器学习，可以从计算机上的文件或文件夹、云存储中的位置、Azure 机器学习数据资产、Git 存储库或 SQL 数据库创建向量索引。 Azure 机器学习目前可以处理 .txt、.md、.pdf、.xls 和 .docx 格式的文件。 你还可以重复使用现有的 Azure AI 搜索（以前称为认知搜索）索引，而不用创建新的索引。
创建向量索引时，Azure 机器学习将对数据进行分块、创建嵌入项，并将嵌入项存储在 Faiss 索引或 Azure AI 搜索索引中。 此外，Azure 机器学习还会创建：
数据源的测试数据。
示例提示流，它使用所创建的向量索引。 示例提示流包括以下功能：
- 自动生成的提示变体。
- 使用生成的测试数据对每个提示变体进行评估。
- 针对每个提示变体的指标，可帮助你选择要运行的最佳变体。
可使用此示例来继续开发你的提示。
重要
此功能目前处于公开预览状态。 此预览版在提供时没有附带服务级别协议，我们不建议将其用于生产工作负荷。 某些功能可能不受支持或者受限。
有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。
先决条件
Azure 订阅。 如果还没有 Azure 订阅，可以创建一个免费帐户。
访问 Azure OpenAI 服务。
已在 Azure 机器学习工作区中启用了提示流。 可以在“管理预览功能”面板中启用“使用提示流生成 AI 解决方案”以启用提示流。
使用 Azure 机器学习工作室创建矢量索引
在左侧菜单中选择“提示流”。
选择“矢量索引”选项卡。
选择“创建” 。
当用于创建矢量索引的窗体打开后，为矢量索引起一个名称。
选择数据源类型。
根据所选类型，提供源的位置详细信息。 然后，选择“下一步” 。
查看向量索引的详细信息，然后选择“创建”按钮。
在显示的概述页上，可以跟踪和查看创建矢量索引的状态。 根据数据的大小，这可能需要一些时间。
向提示流添加矢量索引
创建向量索引后，可以从提示流画布将其添加到提示流。
打开现有提示流。
在提示流设计器的顶部菜单中，选择“更多工具”，然后选择“索引查找”。
索引查找工具添加到了画布。 如果没有立即看到该工具，请滚动到画布底部。
选择“mlindex_content”值框，然后选择索引。 该工具应检测到在教程的“创建矢量索引”部分中创建的索引。 填写所有必要的信息后，选择“保存”以关闭生成抽屉。
输入要针对索引执行的查询和 query_types。
在本例中可以输入的纯字符串的示例为：
How to use SDK V2?'. Here is an example of an embedding as an input:${embed_the_question.output}`。 仅当矢量索引在创建它的工作区上被使用时，传递纯字符串才会起作用。
支持的文件类型
用于创建向量索引作业的受支持的文件类型：.txt、.md、.html、.htm、.py、.pdf、.ppt、.pptx、.doc、.docx、.xls、.xlsx。 创建过程中将忽略任何其他文件类型。