当 Azure OpenAI 调用 OpenAI 语言模型时,基础数据将用作上下文的一部分。 结果将返回到智能应用程序。如果要在多租户解决方案中使用此体系结构,则直接访问基础数据(例如 Azure OpenAI)的服务必须支持解决方案所需的多租户逻辑。RAG 体系结构中的多租户在多租户解决方案中,租户数据可能存在于特定于租户的存储中,或与...
可以使用相似性和评估指标来评估 RAG 解决方案。 了解文档、报告和聚合的重要性。记录超参数和评估结果。 聚合来自多个查询的结果并可视化结果。 使用RAG 试验加速器。可以使用RAG 试验加速器 GitHub 存储库,通过运行多个试验、持久化和评估结果,帮助团队找到 RAG 实现的最佳策略。 结构化方法 由于步骤和变量的数量,请...
RAG solution brings your organization's data to the content generation capabilities of LLM. The standard way of doing this is to inject your organization's data into the prompt to the LLM. This approach does not require you to retrain or fine-tune the LLM. RAG 解决方案将您组织的数据引入LLM...
0 Azure OpenAi - RAG - no vectror 1 RAG as part of a flow 1 Azure OpenAI data and text 0 How can I perform an Azure OpenAI Chat Completion on Private Data with Vector Search 0 Trying to create vectors and chunked data using Azure cognitive search/ Azure AI search 1 No re...
In this second article on this year's Microsoft event aimed at JavaScript developers:Azure Developers JavaScript Day 2024, we're going to talk about creating a chatbot using the RAG (Retrieval Augmentation Generation) architecture with Azure OpenAI and LangChain....
开发和评估 RAG 解决方案 设计安全的多租户 RAG 推理解决方案 MLOps 代理Azure OpenAI 用法 OpenAI 使用英语阅读 保存 添加到集合 添加到计划 通过 Facebookx.com 共享LinkedIn电子邮件 打印 你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国...
Azure OpenAI 基準架構 建置產生式 AI 閘道 開發和優化RAG實作 使用MLOps 使用GenAIOps 分析 分析架構設計 選擇數據分析技術 使用Azure Synapse 分析端對端 使用Azure Synapse Analytics 的企業 BI 近乎即時的 Lakehouse 數據處理 使用Azure Databricks 進行串流處理 ...
Azure Private Link provides private connectivity from a virtual network to Azure platform as a service (PaaS), customer-owned, or Microsoft partner services. It simplifies the network architecture and secures the connection between endpoints in Azure by eliminating data exposure to the public internet...
使用 Azure 技术将智能 RAG 架构为完全自治的代理 Overview 概述 Candidate Architecture of the ...
Azure OpenAI是一种开发平台即服务,可用于访问 OpenAI 的强大语言模型,例如 o1-preview、o1-mini、GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 Turbo 和 Vision、GPT-4、GPT-3.5-Turbo 和 Embeddings 模型系列。 可以将这些模型适应特定任务,例如: 内容生成。 内容摘要。