Partilhar via

Azure Vision vectorizer

Importante

Este vetorizador está em pré-visualização pública sob Termos de Uso Suplementares. A API REST de Pré-visualização de 2024-05-01-e as APIs de pré-visualização mais recentes suportam esta funcionalidade.

O vectorizador Azure Vision liga-se ao Azure Vision no Foundry Tools através de um recurso Microsoft Foundry. No momento da consulta, o vetorizador utiliza a API de embeddings multimodal para gerar embeddings.

Para determinar onde este modelo está acessível, veja a disponibilidade regional para embeddings multimodais. Seus dados são processados na área geográfica onde seu modelo é implantado.

Nota

Este vetorizador está ligado à Foundry Tools. A execução do vetorizador é cobrada ao preço padrão da Foundry Tools.

Parâmetros do vetorizador

Os parâmetros diferenciam maiúsculas de minúsculas.

Nome do parâmetro Descrição
resourceUri O endpoint do recurso Foundry, que deve ter o formato or https://<resource-name>.services.ai.azure.comhttps://<resource-name>.cognitiveservices.azure.com . Pode encontrar este endpoint na página de Chaves e Endpoint no portal Azure.
apiKey A chave API do recurso Foundry.
modelVersion (Obrigatório) A versão do modelo será passada para a API Azure Vision para gerar embeddings. É importante que todas as incorporações armazenadas em um determinado campo de índice sejam geradas usando o mesmo modelVersion. Para obter informações sobre o suporte de versão para este modelo, consulte Incorporações multimodais.
authIdentity Uma identidade gerida pelo utilizador usada pelo serviço de pesquisa para se ligar ao Foundry. Pode usar uma identidade gerida pelo sistema ou pelo utilizador. Para usar uma identidade gerida pelo sistema, sai apiKey e authIdentity fica em branco. A identidade gerenciada pelo sistema é usada automaticamente. Uma identidade gerida deve ter permissões de Utilizador de Serviços Cognitivos para usar este vetorizador.

Tipos de consulta vetorial suportados

O vetorizador Azure Vision suporta text, imageUrl, e imageBinary consultas vetoriais.

Dimensões de campo esperadas

Um campo vetorial configurado com o vectorizador Azure Vision deve ter um valor de dimensões 1024.

Definição da amostra

"vectorizers": [
    {
        "name": "my-ai-services-vision-vectorizer",
        "kind": "aiServicesVision",
        "aiServicesVisionParameters": {
            "resourceUri": "https://westus.api.cognitive.microsoft.com/",
            "apiKey": "0000000000000000000000000000000000000",
            "authIdentity": null,
            "modelVersion": "2023-04-15"
        },
    }
]

Consulte também

  • Last updated on