Origine dati - Azure Cosmos DB per MongoDB vCore (versione classica)

Si applica solo a:Portale di Foundry (versione classica). Questo articolo non è disponibile per il nuovo portale foundry. Altre informazioni sul nuovo portale.

Note

I collegamenti in questo articolo potrebbero aprire contenuto nella nuova documentazione di Microsoft Foundry anziché nella documentazione di Foundry (versione classica) visualizzata.

Importante

Azure OpenAI On Your Data è obsoleto e si avvicina al pensionamento. Il servizio verrà ritirato il 14 ottobre 2026

Microsoft ha smesso di integrare nuovi modelli su Azure OpenAI On Your Data. Questa funzione supporta solo i seguenti modelli:

GPT-4o (versioni 2024-05-13, 2024-08-06 e 20-11-2024)
GPT-4o-mini (versione 2024-07-18)

Consigliamo di migrare Azure carichi di lavoro OpenAI On Your Data verso Foundry Agent Service con Foundry IQ per recuperare contenuti e generare risposte concrete dai tuoi dati. Per iniziare, consulta la base di conoscenza di Collega un QI di Foundry.

Le opzioni configurabili di Azure Cosmos DB per MongoDB vCore quando si utilizza Azure OpenAI On Your Data. Questa fonte di dati è supportata nella versione 2024-02-01API .

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`parameters`	Parametri	True	I parametri da usare quando si configura Azure Cosmos DB per MongoDB vCore.
`type`	string	True	Deve essere `azure_cosmos_db`.

Parameters

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`database_name`	string	True	Il nome del database MongoDB vCore da usare con Azure Cosmos DB.
`container_name`	string	True	Il nome del container di risorse Azure Cosmos DB.
`index_name`	string	True	Il nome dell'indice MongoDB vCore da usare con Azure Cosmos DB.
`fields_mapping`	FieldsMappingOptions	True	Comportamento personalizzato della mappatura dei campi da utilizzare durante l'interazione con l'indice di ricerca.
`authentication`	ConnectionStringAuthenticationOptions	True	Il metodo di autenticazione da utilizzare quando si accede alla sorgente dati definita.
`embedding_dependency`	Uno di DeploymentNameVectorizationSource, EndpointVectorizationSource	True	La dipendenza di embedding per la ricerca vettoriale.
`in_scope`	boolean	Falso	Se le query dovrebbero essere limitate all'uso di dati indicizzati. Il valore predefinito è `True`.
`role_information`	string	Falso	Fornisci al modello istruzioni su come dovrebbe comportarsi e qualsiasi contesto che dovrebbe consultare quando genera una risposta. Puoi descrivere la personalità dell'assistente e spiegargli come formattare le risposte.
`strictness`	integer	Falso	La rigorosità configurata del filtraggio della rilevanza di ricerca. Più alta è la severità, maggiore è la precisione ma minore è la memoria della risposta. Il valore predefinito è `3`.
`top_n_documents`	integer	Falso	Il numero superiore configurato di documenti da presentare per la query configurata. Il valore predefinito è `5`.

Opzioni di autenticazione delle stringhe di connessione

Le opzioni di autenticazione per Azure OpenAI sui tuoi dati quando si utilizza una stringa di connessione.

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`connection_string`	string	True	La stringa di connessione da usare per l'autenticazione.
`type`	string	True	Deve essere `connection_string`.

Sorgente di vettorizzazione dei nomi del deployment

I dettagli della sorgente di vettorizzazione, utilizzata da Azure OpenAI On Your Data quando applica la ricerca vettoriale. Questa sorgente di vettorizzazione si basa su un nome interno di implementazione di un modello di embedding nella stessa risorsa Azure OpenAI. Questa sorgente di vettorizzazione ti permette di utilizzare la ricerca vettoriale senza l'api-key OpenAI di Azure e senza l'accesso alla rete pubblica di Azure OpenAI.

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`deployment_name`	string	True	Il nome di distribuzione del modello di embedding all'interno della stessa risorsa Azure OpenAI.
`type`	string	True	Deve essere `deployment_name`.

Sorgente di vettorizzazione dell'endpoint

I dettagli della sorgente di vettorizzazione, utilizzata da Azure OpenAI On Your Data quando applica la ricerca vettoriale. Questa sorgente di vettorizzazione si basa sull'endpoint API di embedding Azure OpenAI.

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`endpoint`	string	True	Specifica l'URL dell'endpoint della risorsa da cui devono essere recuperati gli embedding. Dovrebbe essere nel formato di `https://{YOUR_RESOURCE_NAME}.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/embeddings`. Il parametro di query della versione API non è permesso.
`authentication`	ApiKeyAuthenticationOptions	True	Specifica le opzioni di autenticazione da utilizzare durante il recupero degli embedding dall'endpoint specificato.
`type`	string	True	Deve essere `endpoint`.

Opzioni di autenticazione con chiave API

Le opzioni di autenticazione per Azure OpenAI sui tuoi dati quando si utilizza una chiave API.

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`key`	string	True	La chiave API da usare per l'autenticazione.
`type`	string	True	Deve essere `api_key`.

Opzioni di mappatura dei campi

Le impostazioni per controllare come vengono elaborati i campi.

Name	Tipo	Obbligatorio	Descrizione
`content_fields`	string[]	True	I nomi dei campi indice che dovrebbero essere trattati come contenuti.
`vector_fields`	string[]	True	I nomi dei campi che rappresentano dati vettoriali.
`content_fields_separator`	string	Falso	Il pattern separatore che i campi di contenuto dovrebbero usare. Il valore predefinito è `\n`.
`filepath_field`	string	Falso	Il nome del campo indice da usare come percorso file.
`title_field`	string	Falso	Il nome del campo indice da usare come titolo.
`url_field`	string	Falso	Il nome del campo indice da usare come URL.

Examples

Prerequisiti:

Configura le assegnazioni dei ruoli dall'utente alla risorsa Azure OpenAI. Ruolo richiesto: Cognitive Services OpenAI User.
Installa la CLI di Arizona e esegui az login.
Definisci le seguenti variabili ambientali: AzureOpenAIEndpoint, ChatCompletionsDeploymentName,ConnectionString, Database, Container, Index, , . EmbeddingDeploymentName

Note

Quanto segue è solo un esempio. Se usi un stringa di connessione, conservalo in modo sicuro altrove, ad esempio in Azure Key Vault. Non includere la chiave API direttamente nel codice e non pubblicarla mai pubblicamente.

export AzureOpenAIEndpoint=https://example.openai.azure.com/
export ChatCompletionsDeploymentName=turbo
export ConnectionString='<db-connection-string>'
export Database=testdb
export Container=testcontainer
export Index=testindex
export EmbeddingDeploymentName=ada

Python 1.x
REST

Installa gli ultimi pacchetti openaipip , azure-identity.


import os
from openai import AzureOpenAI
from azure.identity import DefaultAzureCredential, get_bearer_token_provider

endpoint = os.environ.get("AzureOpenAIEndpoint")
deployment = os.environ.get("ChatCompletionsDeploymentName")
connection_string = os.environ.get("ConnectionString")
database = os.environ.get("Database")
container = os.environ.get("Container")
index = os.environ.get("Index")
embedding_deployment_name = os.environ.get("EmbeddingDeploymentName")

token_provider = get_bearer_token_provider(
    DefaultAzureCredential(), "https://ai.azure.com/.default")

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint=endpoint,
    azure_ad_token_provider=token_provider,
    api_version="2024-02-01",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Who is DRI?",
        },
    ],
    extra_body={
        "data_sources": [
            {
                "type": "azure_cosmos_db",
                "parameters": {
                    "authentication": {
                        "type": "connection_string",
                        "connection_string": connection_string
                    },
                    "database_name": database,
                    "container_name": container,
                    "index_name": index,
                    "fields_mapping": {
                        "content_fields": [
                            "content"
                        ],
                        "vector_fields": [
                            "contentvector"
                        ]
                    },
                    "embedding_dependency": {
                        "type": "deployment_name",
                        "deployment_name": embedding_deployment_name
                    }
                }
            }
        ],
    }
)

print(completion.model_dump_json(indent=2))


az rest --method POST \
 --uri $AzureOpenAIEndpoint/openai/deployments/$ChatCompletionsDeploymentName/chat/completions?api-version=2024-02-01 \
 --resource https://cognitiveservices.azure.com/ \
 --body \
'
{
    "data_sources": [
      {
        "type": "azure_cosmos_db",
        "parameters": {
          "authentication": {
            "type": "connection_string",
            "connection_string": "'$ConnectionString'"
          },
          "database_name": "'$Database'",
          "container_name": "'$Container'",
          "index_name": "'$Index'",
          "fields_mapping": {
            "content_fields": [
              "content"
            ],
            "vector_fields": [
              "contentvector"
            ]
          },
          "embedding_dependency": {
            "type": "deployment_name",
            "deployment_name": "'$EmbeddingDeploymentName'"
          }
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Who is DRI?"
      }
    ]
}
'

Commenti e suggerimenti

Questa pagina è stata utile?

Last updated on 2026-06-15