Freigeben über


Migrieren von QnA Maker zu Azure OpenAI für Ihre Daten

QnA Maker wurde als cloudbasierter NLP-Dienst (Natural Language Processing, Verarbeitung natürlicher Sprache) konzipiert, mit dem die Benutzer eine natürliche Konversationsebene für ihre Daten erstellen konnten. Dieser Dienst wird eingestellt, nachdem er durch benutzerdefinierte Fragen und Antworten ersetzt wurde. KI-Runtimes verändern sich jedoch durch die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) wie GPT-35-Turbo und GPT-4, die von Azure OpenAI angeboten werden und viele chatbasierte Anwendungsfälle abdecken können. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihre vorhandenen QnA Maker-Projekte zu Azure OpenAI migrieren.

Voraussetzungen

Migrieren zu Azure OpenAI

  1. Melden Sie sich beim Azure-Portal an, und navigieren Sie zu einem vorhandenen QnA Maker-Projekt. Wählen Sie es dann aus, um den Abschnitt Übersicht zu öffnen.

    A screenshot showing a QnA Maker project in the Azure portal.

  2. Vergewissern Sie sich, dass das ausgewählte QnA Maker-Projekt das Projekt ist, das Sie migrieren möchten, einschließlich des Azure-Abonnements und der Ressourcengruppe.

  3. Wechseln Sie zur zugeordneten Ressourcengruppe, und filtern Sie die Ressourcen nach Suchdienst, um die zugeordneten Cognitive Search-Dienst zu finden.

    A screenshot showing a QnA Maker project's search service in the Azure portal.

  4. Wählen Sie den Suchdienst aus, und öffnen Sie den Abschnitt Übersicht. Notieren Sie sich die Details, z. B. den Namen der Azure Search-Ressource, das Abonnement und den Standort. Sie benötigen diese Informationen, wenn Sie zu Azure OpenAI migrieren.

    A screenshot showing a QnA Maker project's search service details in the Azure portal.

  5. Navigieren Sie im linken Menü zum Abschnitt Suchverwaltung>Indizes, und notieren Sie sich den Index, den Sie zu Azure OpenAI migrieren möchten.

    A screenshot showing a search index name in the Azure portal.

  6. Navigieren Sie zu Azure OpenAI Studio, und wählen Sie Eigene Daten verwenden aus.

    A screenshot showing the Azure OpenAI studio.

    Sie können auch Chat-Playground und dann Daten hinzufügen auswählen.

    A screenshot showing the chat playground in Azure OPenAI studio.

  7. Wählen Sie im daraufhin angezeigten Bereich unter Datenquelle auswählen oder hinzufügenAzure Cognitive Search aus. Dadurch wird der Bildschirm mit Optionen für die Datenfeldzuordnung je nach Datenquelle aktualisiert. Wählen Sie das Abonnement, den Azure KI Search-Dienst und den Azure KI Search-Index aus, der Ihrem QnA Maker-Projekt zugeordnet ist. Wählen Sie die Bestätigung, dass die Verbindung für Ihr Konto genutzt wird, aus. Wählen Sie Weiteraus.

    A screenshot showing the data source selections in Azure OpenAI Studio.

  8. Wählen Sie auf dem Bildschirm Indexdatenfeldzuordnungdie Antwort für das Feld Inhaltsdaten aus. Die anderen Felder wie Dateiname, Titel und URL sind je nach Art Ihrer Datenquelle optional.

    A screenshot showing index field mapping information for Azure AI Search in Azure OpenAI Studio.

  9. Wählen Sie Weiter aus. Wählen Sie im Dropdownmenü einen Suchtyp aus. Sie können Schlüsselwort oder Semantik auswählen. Die semantische Suche erfordert eine vorhandene Konfiguration für semantische Suche, die für Ihr Projekt möglicherweise auch nicht vorhanden sein könnte.

    A screenshot showing the data management options for Azure AI Search indexes.

  10. Überprüfen Sie die von Ihnen bereitgestellten Informationen, und wählen Sie Speichern und schließen aus.

    A screenshot showing the confirmation screen.

  11. Ihre Datenquelle wurde nun hinzugefügt. Wählen Sie im Menü rechts auf der Registerkarte Konfiguration>Bereitstellung den Bereitstellungsnamen Ihres Modells aus.

    A screenshot of the playground page of the Azure OpenAI Studio with sections highlighted.

Sie können nun mit der Erkundung der Azure OpenAI-Funktionen mit einem No-Code-Ansatz mithilfe des Chatplaygrounds beginnen. Es handelt sich ganz einfach um ein Textfeld, in das Sie einen Befehlstext eingeben, um eine Vervollständigung zu generieren. Auf dieser Seite können Sie die Funktionen ganz einfach schrittweise erkunden und mit ihnen experimentieren. Sie können auch eine Web-App starten, um mit dem Modell über das Web zu chatten.

Nächste Schritte