セマンティックインデックス作成のカスタム埋め込みモデルを有効にする

セマンティックインデックス作成テーブルに新しい埋め込みモデルを追加して、 AI 検索 検索拡張生成 (RAG) アプリケーションがこのモデルをセマンティックインデックス作成に使用できるようにします。

始める前に

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手順

1. 移動先 すべてをクリックし、フィルターに 「ais_semantic_embedding_model.list 」と入力して、 AI 検索 セマンティック埋め込みモデル [sys_generative_ai_config] テーブルに移動します。
2. [New (新規)] を選択します。
3. [ 名前 ] フィールドに一意の名前を入力します。
   たとえば、 Azure OpenAI Large Text Embeddingなどです。
4. [モデル ID] フィールドに一意の ID を入力します。
   ID は文字または数字で始まり、最初の文字の後に文字、数字、ピリオド (.)、またはハイフン (-) を含めることができます。
5. [One Extend 機能定義] フィールドで、作成した BYOM 機能定義を選択して埋め込みモデルのプロバイダーを設定します。
6. [ モデル構成 ] フィールドで、既に設定されている埋め込みモデルを選択します。
7. [アクティブ] を選択します。
8. オプション: 埋め込みモデルのバッチ処理を構成する場合は、次の手順を実行します。
   バッチ処理は、埋め込みモデルが一度に複数の入力を処理するのに役立ちます。最小バッチサイズと最大バッチサイズの値は、埋め込み生成 API を呼び出すために入力をグループ化および処理する方法を制御します。
   1. [サポートされているバッチ処理] を選択します。
   2. [ 最小バッチサイズ ] フィールドと [ 最大バッチサイズ ] フィールドに、必要な値を入力します。
      たとえば、1 つのバッチで許可される入力の最小数は 4 で、1 つのバッチでまとめて処理できる入力の最大数は 16 です。
9. [ エラーハンドラー拡張インスタンス] フィールドで、エラーハンドラーインスタンスを選択します。
   カスタム埋め込みモデルがセマンティックベクトルを生成するときに発生する埋め込み生成エラーを処理するために、スクリプト拡張ポイントを作成します。詳細については、「エラーハンドラー拡張ポイントの作成」を参照してください。
10. [Submit (送信)] を選択します。

次のタスク

埋め込みモデルをセマンティックインデックス構成に追加して、そのモデルでのコンテンツの取り込みを有効にします。詳細については、「インデックス付きソースのセマンティックインデックス生成設定の構成」を参照してください。