Datenquelle – Azure Cosmos DB für MongoDB vCore

Artikel
03/15/2024

Die konfigurierbaren Optionen von Azure Cosmos DB for MongoDB vCore bei Verwendung von Azure OpenAI On Your Data Diese Datenquelle wird in der API-Version 2024-02-01 unterstützt.

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`parameters`	Parameter	True	Die Parameter, die beim Konfigurieren von Azure Cosmos DB for MongoDB vCore verwendet werden sollen
`type`	Zeichenfolge	True	Muss `azure_cosmos_db`lauten.

Parameter

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`database_name`	Zeichenfolge	True	Der Name der MongoDB vCore-Datenbank, die mit Azure Cosmos DB verwendet werden soll
`container_name`	Zeichenfolge	True	Der Name des Azure Cosmos DB-Ressourcencontainers
`index_name`	Zeichenfolge	True	Der Name des MongoDB vCore-Index, der mit Azure Cosmos DB verwendet werden soll
`fields_mapping`	FieldsMappingOptions	True	Angepasstes Feldzuordnungsverhalten, das beim Interagieren mit dem Suchindex verwendet werden soll
`authentication`	ConnectionStringAuthenticationOptions	True	Die Authentifizierungsmethode, die beim Zugriff auf die definierte Datenquelle verwendet werden soll.
`embedding_dependency`	Entweder DeploymentNameVectorizationSource oder EndpointVectorizationSource	True	Die Einbettungsabhängigkeit für die Vektorsuche
`in_scope`	boolean	False	Gibt an, ob Abfragen auf die Verwendung von indizierten Daten beschränkt werden sollen. Der Standardwert ist `True`.
`role_information`	Zeichenfolge	False	Gibt dem Modell Anweisungen dazu, wie es sich verhalten soll und auf welchen Kontext es beim Generieren einer Antwort verweisen soll. Sie können die Persönlichkeit des Assistenten beschreiben und ihm mitteilen, wie Antworten formatiert werden sollen.
`strictness`	integer	False	Die konfigurierte Strenge der Suchrelevanzfilterung. Je höher die Strenge, desto höher der Genauigkeit, aber desto der niedrigerer Antwortabruf. Der Standardwert ist `3`.
`top_n_documents`	integer	False	Die konfigurierte maximale Anzahl von Dokumenten, die für die konfigurierte Abfrage bereitgestellt werden sollen. Der Standardwert ist `5`.

Authentifizierungsoptionen mit Verbindungszeichenfolgen

Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung einer Verbindungszeichenfolge

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`connection_string`	Zeichenfolge	True	Die Verbindungszeichenfolge für die Authentifizierung
`type`	Zeichenfolge	True	Muss `connection_string`lauten.

Quelle für die Bereitstellungsnamenvektorisierung

Die Details der Vektorisierungsquelle, die von Azure OpenAI On Your Data beim Anwenden der Vektorsuche verwendet wird. Diese Vektorisierungsquelle basiert auf einem internen Namen der Einbettung der Modellimplementierung in derselben Azure OpenAI-Ressource. Mit dieser Vektorisierungsquelle können Sie die Vektorsuche ohne Azure OpenAI-API-Schlüssel und ohne öffentlichen Azure OpenAI-Netzwerkzugriff verwenden.

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`deployment_name`	Zeichenfolge	True	Der Name der Einbettung der Modellimplementierung innerhalb derselben Azure OpenAI-Ressource.
`type`	Zeichenfolge	True	Muss `deployment_name`lauten.

Endpunktvektorisierungsquelle

Die Details der Vektorisierungsquelle, die von Azure OpenAI On Your Data beim Anwenden der Vektorsuche verwendet wird. Diese Vektorisierungsquelle basiert auf dem Azure OpenAI-API-Endpunkt zur Einbettung.

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`endpoint`	Zeichenfolge	True	Gibt die Ressourcenendpunkt-URL an, aus der Einbettungen abgerufen werden sollen. Sie sollte im Format `https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings` sein. Der Abfrageparameter der API-Version ist nicht zulässig.
`authentication`	ApiKeyAuthenticationOptions	True	Gibt die Authentifizierungsoptionen an, die beim Abrufen von Einbettungen vom angegebenen Endpunkt verwendet werden sollen.
`type`	Zeichenfolge	True	Muss `endpoint`lauten.

API-Schlüsselauthentifizierungsoptionen

Die Authentifizierungsoptionen für Azure OpenAI On Your Data bei Verwendung eines API-Schlüssels.

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`key`	Zeichenfolge	True	Der für die Authentifizierung zu verwendende API-Schlüssel.
`type`	Zeichenfolge	True	Muss `api_key`lauten.

Feldzuordnungsoptionen

Die Einstellungen zum Steuern der Verarbeitung von Feldern.

Name	Type	Erforderlich	Beschreibung
`content_fields`	string[]	True	Die Namen von Indexfeldern, die als Inhalt behandelt werden sollen.
`vector_fields`	string[]	True	Die Namen von Feldern, die Vektordaten darstellen.
`content_fields_separator`	Zeichenfolge	False	Das Trennmuster, das Inhaltsfelder verwenden sollen. Der Standardwert ist `\n`.
`filepath_field`	Zeichenfolge	False	Der Name des Indexfelds, das als Dateipfad verwendet werden soll.
`title_field`	Zeichenfolge	False	Der Name des Indexfelds, das als Titel verwendet werden soll
`url_field`	Zeichenfolge	False	Der Name des Indexfelds, das als URL verwendet werden soll

Beispiele

Voraussetzungen:

Konfigurieren Sie die Rollenzuweisungen vom Benutzer zur Azure OpenAI-Ressource. Erforderliche Rolle: Cognitive Services OpenAI User.
Installieren Sie Az CLI und führen Sie az login aus.
Definieren Sie die folgenden Umgebungsvariablen: AzureOpenAIEndpoint, ChatCompletionsDeploymentName,ConnectionString, Database, Container, Index, EmbeddingDeploymentName.

export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export ConnectionString='mongodb+srv://username:***@example.mongocluster.cosmos.azure.com/?tls=true&authMechanism=SCRAM-SHA-256&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000'
export Database=testdb
export Container=testcontainer
export Index=testindex
export EmbeddingDeploymentName=ada

Python 1.x
REST

Installieren Sie die neuesten pip-Pakete openai, azure-identity.


import os
from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

endpoint = os.environ.get("AzureOpenAIEndpoint")
deployment = os.environ.get("ChatCompletionsDeploymentName")
connection_string = os.environ.get("ConnectionString")
database = os.environ.get("Database")
container = os.environ.get("Container")
index = os.environ.get("Index")
embedding_deployment_name = os.environ.get("EmbeddingDeploymentName")

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://cognitiveservices.azure.com/.default")

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    api_version="2024-02-01",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Who is DRI?",
        },
    ],
    extra_body={
        "data_sources": [
            {
                "type": "azure_cosmos_db",
                "parameters": {
                    "authentication": {
                        "type": "connection_string",
                        "connection_string": connection_string
                    },
                    "database_name": database,
                    "container_name": container,
                    "index_name": index,
                    "fields_mapping": {
                        "content_fields": [
                            "content"
                        ],
                        "vector_fields": [
                            "contentvector"
                        ]
                    },
                    "embedding_dependency": {
                        "type": "deployment_name",
                        "deployment_name": embedding_deployment_name
                    }
                }
            }
        ],
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))


az rest --method POST \
 --uri $AzureOpenAIEndpoint/openai/deployments/$ChatCompletionsDeploymentName/chat/completions?api-version=2024-02-01 \
 --resource https://cognitiveservices.azure.com/ \
 --body \
'
{
    "data_sources": [
      {
        "type": "azure_cosmos_db",
        "parameters": {
          "authentication": {
            "type": "connection_string",
            "connection_string": "'$ConnectionString'"
          },
          "database_name": "'$Database'",
          "container_name": "'$Container'",
          "index_name": "'$Index'",
          "fields_mapping": {
            "content_fields": [
              "content"
            ],
            "vector_fields": [
              "contentvector"
            ]
          },
          "embedding_dependency": {
            "type": "deployment_name",
            "deployment_name": "'$EmbeddingDeploymentName'"
          }
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Who is DRI?"
      }
    ]
}
'

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