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大規模言語モデルへの接続

Azure OpenAIに接続するように大規模言語モデル接続を設定してみましょう。Azure OpenAIのチャットモデルを使用して、インテリジェント構造モデル内の非構造化データを処理および解釈することができます。埋め込みモデルを使用して、ベクトル埋め込みトランスフォーメーションでベクトル埋め込みを生成します。
注:
大規模言語モデル接続は、大規模言語モデルとのインタフェース用に特別に設計されています。この接続は、インテリジェント構造モデルとベクトル埋め込みトランスフォーメーション内でのみ使用できます。この接続を使用して、他のコネクタがデータベースまたはファイルを処理する方法でモデルに対して直接読み取りまたは書き込みを行うことはできません。

始める前に

大規模言語モデル接続を作成する前に、Azure OpenAIに接続するためのAzure OpenAIアカウントのAPIキーとエンドポイントURLを取得する必要があります。
カスタムモデルプロバイダに接続するには、そのカスタムモデルプロバイダのパラメータ、ヘッダー、ボディなどのAPI要求の詳細を取得します。
接続を設定する前に、Prepare for authenticationを参照して認証要件を確認してください。
Azure OpenAIのチャットモデルを使用してインテリジェント構造モデルを生成する場合は、APIとデータのやり取りを行ってデータを前処理するためにPython統合を有効にする必要があります。
Python統合を有効にする方法の詳細については、データ統合のヘルプの「コンポーネント」を参照してください。

接続の詳細

以下の表に、接続のプロパティを示します。
プロパティ
説明
接続名
接続の名前。
各接続名は組織内で一意である必要があります。接続名には、英数字、スペース、および次の特殊文字を含めることができます。_ .+ -,
最大長は255文字です。
説明
接続の説明。最大長は4000文字です。
シークレットコンテナの使用
組織に対して設定されているSecrets Managerにこの接続の機密資格情報を保存します。
このプロパティは、組織にSecrets Managerが設定されている場合にのみ表示されます。
接続でシークレットコンテナを有効にすると、Secure AgentがSecrets Managerからどの資格情報を取得するかを選択できます。このオプションを無効にした場合、資格情報は組織の設定方法に応じてリポジトリまたはローカルSecure Agentに保存されます。
注:
この接続を使用してプッシュダウンまたはプロキシサービスを介してデータアクセスポリシーを適用する場合、シークレットコンテナ設定オプションを使用することはできません。
Secrets Managerを設定および使用する方法については、Secrets manager configurationを参照してください。
ランタイム環境
タスクを実行するランタイム環境の名前。
Secure Agent環境またはエラスティックランタイム環境を選択します。
[ホステッドエージェント]は適用されません。
モデルカテゴリ
大規模言語モデルのタイプ。
次のいずれかのオプションを選択します。
  • - チャット。会話APIを使用して、インテリジェント構造モデル内の非構造化データを処理および解釈します。
  • - 埋め込み。テキスト埋め込みAPIを使用して、ベクトル埋め込みトランスフォーメーションでベクトル埋め込みを生成します。
モデルプロバイダ
大規模言語モデルのプロバイダ。
次のいずれかのオプションを選択します。
  • - Azure OpenAI。Azure OpenAIでチャットモデルまたは埋め込みモデルを使用するため。
  • - カスタム。カスタムモデルプロバイダのチャットモデルを使用するため。
認証
選択したモデルプロバイダに接続するための認証タイプ。
[APIキー]を選択します。
エンドポイント
モデルプロバイダによって提供された大規模言語モデルAPIのエンドポイントURL。
チャットモデルの例:
https://<RESOURCE_NAME>/openai/deployments/<DEPLOYMENT_NAME>/chat/completions?api-version=<API_VERSION>
埋め込みモデルの例:
https://<RESOURCE_NAME>/openai/deployments/<DEPLOYMENT_NAME>/embeddings?api-version=<API_VERSION>
APIキー
大規模言語モデルAPIへのアクセスを認証するために使用するアカウントのAPIキー。
設定
このプロパティはチャットモデルにのみ適用されます。
カスタムモデルプロバイダに接続するためのAPI要求の詳細。
次の例は、Google Geminiに対するAPI要求おけるparamsheaders、およびbodyコンポーネントを示しています。
{
"headers": { "Content-Type": "application/json" },
"params": { "key": "{{API_KEY}}" },
"body": {"contents": [
{"parts": [
{
"text": "{{user_message}}"
}
]
}
],
"system_instruction": {
"parts": [
{
"text": "{{system_message}}"
}
]
},
"generationConfig": {
"temperature": 0.7,
"seed": 42
}
}
}