Menyambungkan ke layanan Azure AI dari alur kerja di Azure Logic Apps
Berlaku untuk: Azure Logic Apps (Konsumsi + Standar)
Untuk mengintegrasikan layanan, sistem, dan data perusahaan dengan teknologi AI, alur kerja aplikasi logika Anda dapat terhubung ke sumber daya Azure OpenAI dan Azure AI Search yang Anda gunakan untuk skenario integrasi ini.
Panduan ini memberikan gambaran umum dan contoh yang menunjukkan cara menggunakan operasi konektor Azure OpenAI dan Azure AI Search di alur kerja Anda.
Mengapa menggunakan Azure Logic Apps dengan layanan AI?
Biasanya, membangun solusi AI melibatkan beberapa langkah utama dan memerlukan beberapa blok penyusun. Terutama, Anda harus memiliki alur penyerapan dinamis dan antarmuka obrolan yang dapat berkomunikasi dengan model bahasa besar (LLM) dan database vektor.
Tip
Untuk mempelajari lebih lanjut, Anda dapat mengajukan pertanyaan-pertanyaan ini kepada Azure Copilot:
- Apa itu alur penyerapan dinamis di AI?
- Apa itu database vektor di AI?
Untuk menemukan Azure Copilot, pada toolbar portal Azure, pilih Copilot.
Anda dapat merakit berbagai komponen, tidak hanya untuk melakukan penyerapan data tetapi juga untuk menyediakan backend yang kuat untuk antarmuka obrolan. Backend ini memfasilitasi memasukkan perintah dan menghasilkan respons yang dapat diandalkan selama interaksi. Namun, membuat kode untuk mengelola dan mengontrol semua elemen ini dapat menimbulkan tantangan, yang merupakan kasus untuk sebagian besar solusi.
Azure Logic Apps menawarkan pendekatan kode rendah dan menyederhanakan manajemen backend dengan menyediakan konektor bawaan yang Anda gunakan sebagai blok penyusun untuk menyederhanakan proses backend. Pendekatan ini memungkinkan Anda fokus pada sumber data Anda dan memastikan bahwa hasil pencarian memberikan informasi saat ini dan relevan. Dengan konektor AI ini, alur kerja Anda bertindak sebagai mesin orkestrasi yang mentransfer data antara layanan AI dan komponen lain yang ingin Anda integrasikan.
Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:
Prasyarat
Akun dan langganan Azure. Jika Anda tidak memiliki langganan Azure, daftar akun Azure gratis.
Sumber daya Azure AI Search dan Azure OpenAI untuk mengakses dan menggunakan dalam alur kerja Anda, termasuk informasi koneksi:
Alur kerja aplikasi logika tempat Anda ingin mengakses sumber daya Azure OpenAI dan Azure AI Search.
Konektor untuk layanan ini saat ini hanya menyediakan tindakan, bukan pemicu. Sebelum Anda dapat menambahkan tindakan konektor Azure AI, pastikan alur kerja Anda dimulai dengan pemicu yang sesuai untuk skenario Anda.
Referensi teknis konektor
Dalam alur kerja Konsumsi, konektor Azure OpenAI dan Azure AI Search yang dikelola atau "dibagikan" saat ini dalam pratinjau dan tunduk pada Ketentuan Penggunaan Tambahan untuk Pratinjau Microsoft Azure.
Azure OpenAI
Azure OpenAI Service menyediakan akses ke model bahasa OpenAI, yang mencakup GPT-4, GPT-4 Turbo dengan Vision, GPT-3.5-Turbo, dan seri model Embeddings. Dengan konektor Azure OpenAI, alur kerja Anda dapat tersambung ke Azure OpenAI Service dan mendapatkan penyematan OpenAI untuk data Anda atau menghasilkan penyelesaian obrolan.
Tip
Untuk mempelajari lebih lanjut, Anda dapat mengajukan pertanyaan-pertanyaan ini kepada Azure Copilot:
- Apa itu penyematan di AI?
- Apa itu penyelesaian obrolan di AI?
Untuk menemukan Azure Copilot, pada toolbar portal Azure, pilih Copilot.
Konektor Azure OpenAI memiliki versi yang berbeda, berdasarkan jenis aplikasi logika dan model hosting:
| Aplikasi logika | Lingkungan | Versi konektor |
|---|---|---|
| Consumption | Azure Logic Apps multipenyewa | Konektor terkelola yang dihosting Azure, yang muncul di galeri konektor di bawah Runtime>Shared. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi konektor terkelola Azure OpenAI. |
| Standard | Azure Logic Apps penyewa tunggal, App Service Environment v3 (hanya paket Windows), atau penyebaran hibrid, yang merupakan infrastruktur Anda sendiri. | Konektor bawaan, yang muncul di galeri konektor di bawah Runtime>In-app dan berbasis penyedia layanan. Konektor bawaan memiliki kemampuan berikut antara lain: - Dukungan beberapa jenis autentikasi - Akses langsung ke sumber daya di jaringan virtual Azure dan titik akhir untuk Azure OpenAI di belakang firewall. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi konektor bawaan Azure OpenAI. |
Pencarian Azure AI
Azure AI Search adalah platform untuk pengambilan informasi yang didukung AI yang membantu pengembang membangun pengalaman pencarian yang kaya dan aplikasi AI generatif dengan menggabungkan model bahasa besar dengan data perusahaan. Dengan konektor Azure AI Search, alur kerja Anda dapat tersambung ke Azure AI Search untuk mengindeks dokumen dan melakukan pencarian vektor pada data Anda.
Konektor Azure AI Search memiliki versi yang berbeda, berdasarkan jenis aplikasi logika dan model hosting:
| Aplikasi logika | Lingkungan | Versi konektor |
|---|---|---|
| Consumption | Azure Logic Apps multipenyewa | Konektor terkelola yang dihosting Azure, yang muncul di galeri konektor di bawah Runtime>Shared. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi konektor terkelola Azure AI Search. |
| Standard | Azure Logic Apps penyewa tunggal, App Service Environment v3 (hanya paket Windows), atau penyebaran hibrid, yang merupakan infrastruktur Anda sendiri. | Konektor bawaan, yang muncul di galeri konektor di bawah Runtime>In-app dan berbasis penyedia layanan. Konektor bawaan memiliki kemampuan berikut antara lain: - Dukungan beberapa jenis autentikasi - Akses langsung ke sumber daya di jaringan virtual Azure dan titik akhir untuk Azure OpenAI di belakang firewall. Untuk informasi selengkapnya, lihat Referensi konektor bawaan Azure AI Search. |
Autentikasi
Konektor terkelola AI memerlukan kunci API untuk autentikasi. Namun, konektor bawaan AI mendukung beberapa jenis autentikasi untuk titik akhir layanan AI Anda. Opsi ini menyediakan autentikasi yang kuat yang memenuhi kebutuhan sebagian besar pelanggan. Kedua konektor bawaan juga dapat langsung terhubung ke sumber daya Azure OpenAI dan Azure AI Search di dalam jaringan virtual atau di belakang firewall.
Tabel berikut ini menjelaskan opsi autentikasi konektor bawaan, yang semuanya mengharuskan Anda menyediakan URL untuk titik akhir layanan AI:
| Jenis autentikasi | Deskripsi |
|---|---|
| URL dan autentikasi berbasis kunci | Berikan kunci API atau admin yang dihasilkan oleh layanan AI. |
| Active Directory OAuth (ID Microsoft Entra) | Berikan informasi seperti penyewa Entra, ID klien, dan kata sandi Anda untuk mengautentikasi sebagai pengguna Entra. |
| Identitas terkelola | Setelah menyiapkan autentikasi identitas terkelola di sumber daya layanan AI dan sumber daya aplikasi logika, Anda dapat menggunakan identitas tersebut untuk mengautentikasi akses untuk konektor. |
Penting
Untuk keamanan yang optimal, gunakan ID Microsoft Entra dengan identitas terkelola untuk autentikasi jika memungkinkan. Metode ini memberikan keamanan yang unggul tanpa harus memberikan kredensial. Azure mengelola identitas ini dan membantu menjaga keamanan informasi autentikasi sehingga Anda tidak perlu mengelola informasi sensitif ini sendiri. Untuk menyiapkan identitas terkelola untuk Azure Logic Apps, lihat Mengautentikasi akses dan koneksi ke sumber daya Azure dengan identitas terkelola di Azure Logic Apps.
Jika Anda harus menggunakan jenis autentikasi yang berbeda, gunakan opsi keamanan tingkat tertinggi berikutnya yang tersedia. Misalnya, Anda harus membuat koneksi dengan menggunakan string koneksi sebagai gantinya. String koneksi menyertakan informasi otorisasi yang diperlukan aplikasi Anda untuk mengakses sumber daya, layanan, atau sistem tertentu. Kunci akses di string koneksi mirip dengan kata sandi akar.
Di lingkungan produksi, selalu lindungi informasi dan rahasia sensitif, seperti info masuk, sertifikat, thumbprint, kunci akses, dan string koneksi. Pastikan Anda menyimpan informasi tersebut dengan aman menggunakan ID Microsoft Entra dan Azure Key Vault. Hindari hardcoding informasi ini, berbagi dengan pengguna lain, atau menyimpan teks biasa di mana saja yang dapat diakses orang lain. Putar rahasia Anda sesegera mungkin jika Menurut Anda informasi ini mungkin disusupi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Cadangan Azure Key Vault.
Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:
- Mengautentikasi permintaan ke layanan Azure AI
- Apa itu Microsoft Entra ID
- Apa yang dimaksud dengan identitas terkelola untuk sumber daya Azure
- Mengautentikasi akses dan koneksi ke sumber daya Azure dengan identitas terkelola di Azure Logic Apps
Menambahkan tindakan Azure OpenAI atau Azure AI Search ke alur kerja Anda
Saat ini, konektor untuk Azure OpenAI dan Azure AI Search hanya menyediakan tindakan, bukan pemicu. Anda dapat memulai alur kerja dengan pemicu apa pun yang sesuai dengan skenario atau kebutuhan Anda. Berdasarkan apakah Anda memiliki alur kerja Konsumsi atau Standar, Anda kemudian dapat mengikuti langkah-langkah umum ini untuk menambahkan tindakan untuk Azure OpenAI, Azure AI Search, dan operasi lainnya.
Skenario
Skenario berikut hanya menjelaskan dua dari banyak cara agar Anda dapat menggunakan operasi konektor AI di alur kerja Anda:
Membuat basis pengetahuan untuk data perusahaan Anda
Azure Logic Apps menyediakan lebih dari 1.400 konektor yang dikelola Microsoft dan konektor bawaan yang berjalan secara asli agar alur kerja Anda terhubung dengan aman dengan hampir semua sumber data, seperti SharePoint, Oracle DB, Salesforce, OneDrive, Dropbox, SAP, IBM, dan sebagainya. Setiap konektor menyediakan operasi, yang mencakup pemicu, tindakan, atau keduanya, untuk Anda gunakan dalam alur kerja Anda.
Misalnya, Anda dapat memilih dari banyak jenis pemicu untuk membuat alur kerja otomatis Anda berjalan sesuai jadwal atau berdasarkan peristiwa tertentu, seperti pengunggahan dokumen baru ke situs SharePoint. Dengan begitu banyak operasi yang dapat Anda pilih, Anda dapat membuat basis pengetahuan dan dengan mudah membangun alur penyerapan dokumen menggunakan penyematan vektor untuk dokumen-dokumen ini di Azure AI Search.
Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:
Hasilkan penyelesaian
Alur kerja Azure Logic Apps dapat menerima input, sementara Azure OpenAI Service dapat melakukan operasi penyelesaian. Kemampuan ini berarti bahwa alur kerja Anda dapat menyerap pertanyaan real-time, menghasilkan jawaban tentang data Anda, atau mengirim respons otomatis menggunakan Azure OpenAI. Anda dapat segera mengirim respons kembali ke klien atau ke alur kerja persetujuan untuk verifikasi.
Untuk informasi selengkapnya, lihat sumber daya berikut:
Contoh skenario dengan kode sampel: Menyerap data dan membuat interaksi obrolan
Contoh alur kerja Standar ini menunjukkan cara menggunakan konektor bawaan Azure OpenAI dan Azure AI Search untuk memecah logika backend untuk menyerap data dan melakukan percakapan obrolan sederhana ke dalam dua alur kerja utama. Untuk performa yang lebih cepat, buat alur kerja stateless yang, secara default, tidak menyimpan dan menyimpan riwayat untuk setiap eksekusi.
Kode Sampel
Membuat obrolan menggunakan data yang diserap
Prasyarat lain
Alur kerja aplikasi logika Standar
Lihat persyaratan kode sampel.
Nilai parameter lintas lingkungan berikut juga digunakan oleh operasi alur kerja dalam contoh ini:
Nama Parameter Deskripsi aisearch_admin_key Kunci admin untuk Azure AI Search aisearch_endpoint URL titik akhir untuk contoh Pencarian Azure AI aisearch_index_name Indeks yang akan digunakan untuk contoh Pencarian Azure AI openapi_api_key Kunci API untuk Azure OpenAI openai_deployment_id ID penyebaran untuk contoh Azure OpenAI openai_endpoint URL titik akhir untuk contoh Azure OpenAI tokenize_function_url URL untuk fungsi Azure kustom yang mengumpulkan dan tokenisasi data, yang diperlukan agar Azure OpenAI membuat penyematan dengan benar untuk contoh ini.
Untuk informasi selengkapnya tentang fungsi ini, lihat kode sampel untuk "Membuat obrolan menggunakan data yang diserap".
Video: Pelajari cara membuat aplikasi AI menggunakan aplikasi logika
Pelajari cara membuat aplikasi AI menggunakan aplikasi logika
Menyerap alur kerja data
Untuk menghemat waktu dan upaya yang cukup saat Anda membangun alur penyerapan, terapkan pola berikut dengan sumber data apa pun. Pola ini merangkum semua keuntungan dan manfaat yang saat ini ditawarkan oleh alur kerja Standar di Azure Logic Apps penyewa tunggal.
Setiap langkah dalam pola ini memastikan bahwa AI dengan mulus mengekstrak semua informasi penting dari file data Anda. Jika dijalankan sebagai alur kerja tanpa status, pola ini juga memberikan performa yang lebih cepat. Pendekatan ini tidak hanya menyederhanakan aspek pengodean tetapi juga menjamin bahwa alur kerja Anda memiliki proses autentikasi, pemantauan, dan penyebaran yang efektif.
| Langkah | Tugas | Operasi yang mendasar | Deskripsi |
|---|---|---|---|
| 1 | Periksa data baru. | Ketika permintaan HTTP diterima | Pemicu yang melakukan polling atau menunggu data baru tiba, baik berdasarkan pengulangan terjadwal atau sebagai respons terhadap peristiwa tertentu masing-masing. Kejadian seperti itu mungkin file baru yang diunggah ke sistem penyimpanan tertentu, seperti SharePoint, OneDrive, atau Azure Blob Storage. Dalam contoh ini, operasi Pemicu permintaan menunggu permintaan HTTP atau HTTPS yang dikirim dari titik akhir lain. Permintaan menyertakan URL untuk dokumen baru yang diunggah. |
| 2 | Dapatkan datanya. | HTTP | Tindakan HTTP yang mengambil dokumen yang diunggah menggunakan URL file dari output pemicu. |
| 3 | Buat detail dokumen. | Tulis | Tindakan Operasi Data yang menggabungkan berbagai item. Contoh ini menggabungkan informasi kunci-nilai tentang dokumen. |
| 4 | Buat string token. | Mengurai dokumen | Tindakan Operasi Data yang menghasilkan string token menggunakan output dari tindakan Buat . |
| 5 | Membuat potongan konten. | Teks potongan | Tindakan Operasi Data yang membagi string token menjadi beberapa bagian, berdasarkan jumlah karakter atau token per potongan konten. |
| 6 | Mengonversi data yang ditokenisasi ke JSON. | Menguraikan JSON | Tindakan Operasi Data yang mengonversi potongan string token menjadi array JSON. |
| 7 | Pilih item array JSON. | Pilih | Tindakan Operasi Data yang memilih beberapa item dari array JSON. |
| 8 | Buat penyematan. | Mendapatkan beberapa penyematan | Tindakan Azure OpenAI yang membuat penyematan untuk setiap item array JSON. |
| 9 | Pilih penyematan dan informasi lainnya. | Pilih | Tindakan Operasi Data yang memilih penyematan dan informasi dokumen lainnya. |
| 10 | Indeks data. | Dokumen indeks | Tindakan Pencarian Azure AI yang mengindeks data berdasarkan setiap penyematan yang dipilih. |
Alur kerja obrolan
Saat database vektor Anda terus menyerap data, pastikan data mudah dicari sehingga ketika pengguna mengajukan pertanyaan, alur kerja aplikasi logika Standar backend dapat memproses permintaan dan menghasilkan respons yang andal.
Pola berikut ini hanyalah satu contoh yang menunjukkan tampilan alur kerja obrolan:
| Langkah | Tugas | Operasi yang mendasar | Deskripsi |
|---|---|---|---|
| 1 | Tunggu perintah input. | Ketika permintaan HTTP diterima | Pemicu yang melakukan polling atau menunggu data baru tiba, baik berdasarkan pengulangan terjadwal atau sebagai respons terhadap peristiwa tertentu masing-masing. Dalam contoh ini, pemicu Permintaan menunggu dan menangkap pertanyaan pelanggan. |
| 2 | Pesan sistem input untuk model. | Tulis | Tindakan Operasi Data yang menyediakan input untuk melatih model. |
| 3 | Masukkan contoh pertanyaan dan respons. | Tulis | Tindakan Operasi Data yang memberikan contoh pertanyaan pelanggan dan peran terkait untuk melatih model. |
| 4 | Pesan sistem input untuk kueri pencarian. | Tulis | Tindakan Operasi Data yang menyediakan input kueri pencarian untuk melatih model. |
| 5 | Buat kueri pencarian. | Jalankan Kode JavaScript | Tindakan Kode Sebaris yang menggunakan JavaScript untuk membuat kueri pencarian untuk penyimpanan vektor, berdasarkan output dari tindakan Buat sebelumnya. |
| 6 | Mengonversi kueri menjadi penyematan. | Mendapatkan penyelesaian obrolan | Tindakan Azure OpenAI yang terhubung ke API penyelesaian obrolan, yang menjamin respons yang andal dalam percakapan obrolan. Dalam contoh ini, tindakan menerima kueri dan peran pencarian sebagai input ke model dan mengembalikan penyematan vektor sebagai output. |
| 7 | Dapatkan penyematan. | Mendapatkan penyematan | Tindakan Azure OpenAI yang mendapatkan penyematan vektor tunggal. |
| 8 | Cari database vektor. | Cari vektor | Tindakan Pencarian Azure AI yang menjalankan pencarian di penyimpanan vektor. |
| 9 | Buat perintah. | Jalankan Kode JavaScript | Tindakan Kode Sebaris yang menggunakan JavaScript untuk membuat perintah. |
| 10 | Lakukan penyelesaian obrolan. | Mendapatkan penyelesaian obrolan | Tindakan Azure OpenAI yang terhubung ke API penyelesaian obrolan, yang menjamin respons yang andal dalam percakapan obrolan. Dalam contoh ini, tindakan menerima perintah dan peran sebagai input ke model dan mengembalikan respons yang dihasilkan model sebagai output. |
| 11 | Mengembalikan respons. | Respons | Tindakan Permintaan yang mengembalikan hasil ke pemanggil saat Anda menggunakan pemicu Permintaan. |