建立 AI 設定檔

Data Studio 簡化了以引導方式建立 AI 設定檔。在 AI 設定檔設定值中選取一個模式， Data Studio 可協助您在按幾下滑鼠中建立 AI 設定檔。

建立 AI 設定檔的步驟

若要開啟 Data Studio 設定值，請移至任何工具，然後按一下左側導覽窗格中標示為設定的齒輪圖示。

  1. 在 Data Studio 設定值中，移至 AI 設定檔頁籤。

  2. 按一下驗證以檢查生成式 AI 服務是否可供存取，以及 AI 設定檔是否正常運作。

  3. 按一下 AI 設定檔名稱旁的加號 (+) 按鈕並選取模式。

    • 建立基本 AI 設定檔：建立具有有限功能的基本 AI 設定檔。

    • 建立 NL2SQL AI 設定檔：使用表格中繼資料的物件清單來產生查詢。

    • 建立 RAG AI 設定檔：對非結構化資料使用向量索引進行語意搜尋。

    它會開啟建立 AI 設定檔頁面，並提供特定模式的設定。

  4. 指定 AI 設定檔的必要服務設定。

    • 設定檔名稱：輸入 AI 設定檔的名稱。建立設定檔之後，您便無法修改名稱。

    • AI 提供者：選取 AI 服務提供者：

      • OCI
      • 開放式 AI
      • Azure OpenAI 服務
      • Cohere
      • Google
      • 人類
      • Hugging Face

      建立設定檔之後，您就無法修改 AI 提供者。

    • 證明資料：選取證明資料以存取 API 服務提供者 API。這些項目儲存在資料庫中，有助於安全地連線至外部 AI 服務提供者。

    • OCI 區域：您要使用的生成式 AI 叢集位置。

      每個 OCI 區域都支援不同的 LLM，例如 us-chicago-1、uk-london-1 和 ap-osaka-1，提供許多 LLM，而其他 LLM 則較少。此頁面顯示所選區域中可用的模型。如果未顯示 AI 模型，您可以切換區域以重新整理模型清單。

      此欄位只有在您選取 OCI 作為 AI 提供者時才能使用。如需詳細資訊，請參閱使用生成式 AI 的區域、生成式 AI 中的預先訓練基礎模型。

    • AI 模型：選取您要用來產生回應的 AI 模型。可使用的 AI 模型取決於您選取的 AI 提供者。

    您可以使用顯示程式碼切換按鈕，檢視針對所選設定值自動產生的 SQL 敘述句。

  5. 您可以在進階設定值底下提供其他屬性。

    • 服務設定值

      提供 AI 設定檔可使用的雲端服務設定值。服務設定值僅適用於 OCI 和 Azure OpenAI Service 。根據您選取的 AI 提供者，頁面會顯示對應的服務設定：

      如果您選取 OCI 作為 AI 提供者，您可以設定下列項目：

      • OCI API 格式：選取 API 可用來傳送和接收資料的格式。此屬性適用於 OCI Generative AI 對談模型。值為無、 Cohere 、一般。

      • OCI 區間 ID ：指定要使用 OCI Generative AI 服務存取之區間的 OCID。預設值是可插拔資料庫 (PDB) 的區間 ID。

      • OCI 端點 ID ：指示專用 AI 叢集上端點的 OCID。指定此欄位可在共用基礎架構上使用專用端點，而非隨選模型。

      如果您選取 Azure OpenAI Service 作為 AI 提供者，您可以設定下列項目：

      • Azure 資源名稱：輸入 Azure OpenAI Service 資源執行處理的名稱。它構成存取服務之端點 URL 的一部分。舉例而言： 

        https://[your-resource-name].openai.azure.com/

      • Azure 部署名稱：輸入要部署在 Azure OpenAI 資源內的語言模型名稱。

      • Azure 內嵌部署名稱：指定已部署內嵌模型的名稱，例如 text-embedding-ada-002、text-embedding-3-large 等等。這主要用於建立文字的向量表示法。

      如需詳細資訊，請參閱 Azure OpenAI Embedding skill - Azure AI Search | Microsoft Learn 。

    • 生成設定值

      提供 AI 設定檔可使用的生成式 AI 服務設定值。

      您可以設定透過 AI 設定檔存取之 AI 模型的行為與限制。它允許自訂不同案例，例如 Autonomous AI Database 中的 Generative AI Chat、SQL Generation 或 Natural Language Queries 。

      • 對話：這通常表示 AI 設定檔是否支援對話內容，允許模型透過多個互動或提示交換來保留內容，適用於交談式 AI 應用程式。

      • 區分大小寫值：此設定指示 AI 處理是否應將輸入值或參數視為區分大小寫。啟用此選項即可強制實行完全符合輸入和參數值的大小寫。

      • 溫度：這是控制 AI 回應中隨機性的滑動軸參數。較低的溫度 (例如 0.2) 會使輸出更加專注且確定性，而較高的溫度 (例如 0.8) 則會產生更具創意且多樣化的文字。

      • 停止記號：這些是指示 AI 模型停止產生進一步文字輸出的記號序列。當模型產生這些記號中的任何一個記號時，就會停止。這有助於控制回應長度並防止不想要的尾端文字。

      • 最大權杖數：這定義 AI 模型回應提示時可產生的最大權杖數。它會限制產生的輸出長度，以避免過長或過昂貴的回應。

      • 目標語言：選取 AI 提供者用來回應的語言。

      • 來源語言：選取 AI 提供者在輸入文字中接受的語言。

如果您已選取基本 AI 設定檔，請按一下建立 AI 設定檔以建立基本 AI 設定檔。

NL2SQL 設定值

若要建立 NL2SQL AI 設定檔，請指定下列表格中繼資料。

  • 物件清單模式：從下列項目中選取。

    • 全部：此選項會將指定綱要中所有表格的中繼資料傳送給 LLM，讓它可以根據其中任何一個表格產生 SQL。

    • 自動化：此選項可讓 Select AI 在綱要描述資料上執行向量搜尋，自動選擇相關表格的子集，因此只會使用指定提示的最有可能表格。

    • 選取的表格：此選項會將中繼資料限制為只列出在 AI 設定檔中的特定表格，因此 SQL 產生僅限於這些表格。

    • 無：此選項不會從物件清單傳送任何表格描述資料，因此 AI 無法透過表格產生 SQL，或依賴其他未使用明確物件清單的組態。

  • 物件清單：指定 LLM 可以使用的資料庫物件。

    選取此選項會顯示另一個強制物件清單選項。啟用此選項即可限制 LLM 只使用物件清單中提及的物件來產生 SQL 查詢。

  • 註釋：啟用此功能，可讓 AI 在產生結果時提供資料庫物件的其他描述資料，例如資料欄描述或標記。

  • 註解：啟用此選項，可讓 AI 使用資料字典中的表格和資料欄註解來更加瞭解資料。

  • 限制條件：啟用此控制項可讓 AI 存取主索引鍵、外來索引鍵和其他限制條件的相關資訊，以及瞭解表格之間的關係以提高查詢準確性。

如果您選取 NL2SQL 模式，請按一下建立 AI 設定檔以建立 NL2SQL 的 AI 設定檔。

RAG 設定值

對於 RAG AI 設定檔，請指定下列項目：

  • 向量索引：選取向量索引，以用於儲存和搜尋文件中的內嵌項目。這可讓 AI 使用資料庫中的向量，並尋找查詢的正確回應。如需詳細資訊，請參閱建立向量索引。

  • 內嵌模型：指定使用哪個內嵌模型將您的文字轉換成儲存在該索引中的向量表示法，確保語意搜尋行為符合您為 RAG 設定的模型。

  • 啟用來源：啟用此選項即可包含促成 RAG 結果的來源文件連結或檔案名稱。

  • 啟用來源位移：啟用此選項即可在 RAG 結果的文件轉換文字中包含開始和結束位移。

  • 啟用自訂來源 URI ：啟用此選項即可指定要在 RAG 結果中顯示 (而非物件儲存 URL) 的自訂來源 URI。

如果您已選取 RAG 模式，請按一下建立 AI 設定檔以建立 RAG 的 AI 設定檔。

另請參閱：

管理 AI 設定檔

父項主題：關於 AI 設定檔