五分钟——在ML Studio里跑基于ACS的RAG聊天
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原文中文，约6700字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Azure ML Studio的“Bring You Own Data QnA”功能来创建矢量索引，并利用该索引实现RAG的提示流管道线。文章还提到了一些注意事项和问题解决方法。
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关键要点
- 检索增强生成 (RAG) 是 GPT 的实际应用场景之一。
- Azure ML Studio 提供了 'Bring Your Own Data QnA' 功能来实现 RAG。
- 创建提示流之前需要先创建矢量索引。
- 创建矢量索引需要连接到 Azure 认知搜索，并使用管理 Key。
- 矢量索引可以使用本地存储或注册的数据资产。
- 创建矢量索引时需要选择计算资源，默认使用无服务器计算。
- 创建矢量索引的过程包括上传文件、生成嵌入和注册索引资产。
- 使用提示流时，输入问题并运行提示流以获取答案。
- 提示流的输出包括内容和来源信息，使用不同的提示变体生成不同的输出。
- 在使用 Azure ML Studio 时，可能会遇到一些问题，如认知搜索 Key 和计算资源的问题。
- 创建索引时，索引名称必须使用小写字母，避免命名错误。
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