Criar AI Skills com as Model connections Grounded by AI Search

Este é o próximo passo lógico depois de criar uma Model connection Grounded by AI Search. Você criaria uma AI Skill e o conectaria a uma Model connection fundamentada no Azure OpenAI.

Azure OpenAI As Model connections Grounded by AI Search estão disponíveis no Automation 360 na Cloud e On-Premises.

Um desenvolvedor profissional cria AI Skills para que os Bot Creators possam usá-los em suas automações e economizar tempo e esforço.

As AI Skills são criadas ao se conectar às Model connections as quais o desenvolvedor profissional tem acesso, e ao ajustar os prompts, testando com diferentes modelos básicos para encontrar a melhor resposta que atenda às necessidades do negócio. Esses AI Skills são disponibilizados para desenvolvedores para utilização e reutilização para ajudar a acelerar a criação de automações em soluções.

Pré-requisitos

Um desenvolvedor profissional precisa dessas funções e permissões para criar e testar AI Skills.
  • Função: AAE_Basic, função personalizada de desenvolvedor profissional
  • Permissão: Criador de bots. Consulte Roles and permissions
  • Outros requisitos:Além das funções e permissões, o desenvolvedor profissional precisa estar conectado a um Bot Agent 22.60.10 ou mais recente. Como parte do teste de Model connection, é necessário executar o bot no seu desktop. Portanto, certifique-se de que o Bot Agent esteja configurado para seu usuário. Se você precisar mudar a conexão para uma outra Control Room, consulte: Alternar o registro do dispositivo entre instâncias da Control Room.

Procedimento

  1. Faça login na Control Room, navegue até Automação > Criar nova ou ícone "+" e escolha AI Skills.
  2. Digite um nome e faça uma descrição; depois, clique em Criar e editar para exibir um esboço do template.
  3. Na tela Habilidades de IA, clique em Escolher conexão de modelo para escolher na lista disponível de Model connections às quais você tem acesso. Você escolheria uma Model connection que foi criada usando a opção do tipo Grounded by AI Search do Azure OpenAI. Para obter mais informações sobre como criar Model connections usando a Grounded by AI Search, consulte Criar Model connections fundamentadas com o recurso de RAG da Azure OpenAI.
    Essas Model connections são criadas pelo administrador de automação e atribuídas ao seu usuário com uma função personalizada.
  4. Após selecionar uma Model connection, o AI Skills é configurado com as configurações de parâmetro padrão ideais para o modelo escolhido. Você pode alterar as configurações conforme necessário.
    O editor de AI Skill é exibido com valores de parâmetros padrão definidos pelo fornecedor do modelo, que você pode configurar conforme necessário. Esses valores podem ser configurados ao criar um repositório de dados no Agent Builder.
  5. Selecione o Tipo de pesquisa de IA.
    1. Híbrido (vetor + palavra-chave): Isso combina os pontos fortes da pesquisa de texto completo e de vetores em uma única consulta. O Azure AI Search realiza simultaneamente uma pesquisa baseada em palavras-chave e uma pesquisa baseada em vetores. Em seguida, ele mescla os resultados para fornecer um conjunto mais abrangente de documentos relevantes.
    2. Vetor: Esse tipo de pesquisa aproveita o poder das incorporações de IA para encontrar documentos semanticamente relacionados à sua consulta, mesmo que eles não contenham as palavras-chave exatas. Você usa um modelo de incorporação (como os do Azure OpenAI) para converter seus documentos e consultas em incorporações de vetores. O Azure AI Search armazena essas incorporações em seu índice. Ao fazer uma pesquisa, ele compara a incorporação de sua consulta com as incorporações dos documentos para encontrar aqueles que são mais semelhantes.
    3. Híbrido + semântico Isso combina classificação de texto completo, vetorial e semântica e você obtém os resultados de pesquisa mais abrangentes e relevantes. O classificador semântico pode identificar relações sutis entre a consulta e os documentos, levando a resultados mais precisos.
      • Classificação semântica: A opção Híbrido + semântico melhora os resultados de busca aplicando classificação semântica. Esse recurso avançado de classificação no Azure AI Search entende a intenção e o contexto da consulta para oferecer resultados mais relevantes.
      • Configuração: Para usar a classificação semântica, você precisa configurar a pesquisa semântica no seu Azure Azure AI Search. Consulte a documentação oficial do Azure AI Search para obter etapas detalhadas sobre como configurar as configurações semânticas:Azure AI Search Semantic Search Configuration.
      • Considerações de custo: Observe que o Azure AI Search possui um modelo de precificação separado para o uso de recursos de classificação semântica. Recomenda-se revisar a página de preços do Azure AI Search para obter informações detalhadas sobre os custos associados à pesquisa semântica: Azure AI Search Pricing.
      Nota: Embora o Azure AI Search ofereça vários tipos de pesquisa, certifique-se de que o índice subjacente do Azure AI Search esteja configurado com incorporações vetoriais. As opções de Vetor e Híbrido (vetor + palavra-chave) utilizam diretamente essas incorporações. A opção Híbrida + semântica também se beneficia de incorporações vetoriais para sua fase inicial de Recuperação.
  6. Selecione a Rigorosidade. Ela controla o grau de rigor do mecanismo de pesquisa ao filtrar e selecionar documentos para responder a uma pergunta. Uma maior rigorosidade leva a uma maior precisão, mas a uma menor recuperação (você pode perder algumas respostas potencialmente relevantes). Uma menor rigorosidade leva a uma maior recuperação (você obterá mais respostas possíveis), mas a uma menor precisão (algumas respostas podem ser menos relevantes ou até mesmo incorretas).
  7. Selecione a Quantidade de documentos. Determina quantos dos documentos mais bem classificados o Azure AI Search deve fornecer ao modelo de linguagem para gerar uma resposta. Um número maior de documentos fornece ao modelo de linguagem mais contexto para gerar uma resposta mais abrangente e precisa. Um número menor de documentos resulta em respostas menos abrangentes ou precisas, pois o modelo de linguagem tem menos informações para trabalhar.
  8. Em seguida, adicione uma condição de Filtro do Azure, que é opcional. Esse campo é compatível com um formato string para inserir o valor do filtro. A adição de um filtro ajuda a restringir a pesquisa do modelo a arquivos específicos dentro do armazenamento.

    Você pode garantir que a AI Skill baseie a resposta usando informações de um conjunto específico de documentos no portal do Azure OpenAI. Isso restringe o escopo da resposta e a torna mais precisa.

  9. Agora, você pode começar a criar uma AI Skill e adicionar entradas de prompt, conforme necessário. Vamos ver um exemplo para orientar você com mais detalhes.
  10. No campo Prompt do sistema e Prompt do usuário, insira o texto do Prompt juntamente com as variáveis de entrada, se necessário.

    Por exemplo:

    System prompt : Você é o especialista em código em Java.

    User prompt : Escreva um código de amostra para calcular a área de um retângulo e de um círculo usando os princípios do OOD.

    A resposta para o texto do Prompt será referenciada a partir de documentos no portal do Azure.

  11. Clique fora dos campos de entrada do prompt.
  12. Clique em Obter resposta para obter uma resposta do modelo com base em seus prompts.
    Nota: Os detalhes dos dados do Prompt podem conter PHI, PII ou outros dados confidenciais que você optar por inserir nos campos System prompt ou User prompt. Recomendamos ter isso em mente ao testar e executar prompts.
  13. A Model connection Grounded by AI Search retorna uma resposta no campo Resposta e, adicionalmente, exibe um campo Citações com todas as referências de citações.

    Citações são blocos de informações que indicam a seção de um documento armazenado na Grounded by AI Search com referência à resposta. Você pode ver o título do documento do repositório de dados referenciado no Azure OpenAI.