시맨틱 인덱싱을 위한 사용자 지정 임베딩 모델 사용

(RAG) 애플리케이션이 시맨틱 인덱싱에 이 모델을 사용할 수 있도록 AI 검색 검색 증강 생성 시맨틱 인덱싱 테이블에 새 포함 모델을 추가합니다.

시작하기 전에

필요한 역할: 관리자

프로시저

1. 다음으로 이동 모두를 클릭한 다음 필터에 ais_semantic_embedding_model.list 를 입력하여 시맨틱 임베딩 모델 [sys_generative_ai_config] 테이블로 AI 검색 이동합니다.
2. 새로 만들기를 선택합니다.
3. 이름 필드에 고유한 이름을 입력합니다.
   예를 들어 큰 텍스트 포함이 있습니다 Azure OpenAI .
4. 모델 ID 필드에 고유 ID를 입력합니다.
   ID는 문자 또는 숫자로 시작하며 첫 번째 문자 뒤에 문자, 숫자, 마침표(.) 또는 하이픈(-)이 포함될 수 있습니다.
5. One Extend 역량 정의 필드에서 임베딩 모델의 제공자를 설정하기 위해 생성한 BYOM 역량 정의를 선택합니다.
6. 모델 구성 필드에서 이미 구성된 임베딩 모델을 선택합니다.
7. 활성을 선택합니다.
8. 옵션: 임베딩 모델에 대한 배치를 구성하려면 다음 단계를 수행하십시오.
   일괄 처리는 포함 모델이 한 번에 여러 입력을 처리하는 데 도움이 됩니다. 최소 및 최대 배치 크기 값은 임베딩 생성 API를 호출하기 위해 입력을 그룹화하고 처리하는 방법을 제어합니다.
   1. 배치 지원됨을 선택합니다.
   2. 최소 배치 크기 및 최대 배치 크기 필드에 필요한 값을 입력합니다.
      예를 들어 단일 일괄 처리에 허용되는 최소 입력 수는 4개이고 한 일괄 처리에서 함께 처리할 수 있는 최대 입력 수는 16개입니다.
9. 오류 핸들러 확장 인스턴스 필드에서 오류 핸들러 인스턴스를 선택합니다.
   스크립팅된 확장점을 생성하여 사용자 지정 임베딩 모델이 의미 체계 벡터를 생성할 때 발생하는 임베딩 생성 오류를 처리합니다. 자세한 내용은 오류 핸들러 확장점 생성 문서를 참조하십시오.
10. 제출을 선택합니다.

다음에 수행할 작업

시맨틱 인덱스 구성에 포함 모델을 추가하여 해당 모델로 컨텐츠를 수집할 수 있도록 합니다. 자세한 내용은 인덱싱된 소스에 대한 시맨틱 인덱싱 설정 구성 문서를 참조하십시오.