在這個 LLM 時代 RAG 可說是一個非常熱的議題，其中來源資料的品質幾乎決定了整個 RAG 應用的成敗，而在一系列的資料處理流程中，又以 Chunking 做為一個重要的環節，像是常見的固定長度、重疊等等都是基本的 Chunking 策略。 Semantic Chunking 是一種進階的 Chunking 手法，比起基本的固定長度切分，Semantic Chunking 希望藉由語意分析劃分出更具有意義的 Chunk。本篇將使用在 Document Intelligence 中新推出的 Layout Model 文檔分析 API 來實作 Semantic Chunking。 Markdown 與 Semantic Chunking Markdown 是一種具有結構的標記語言，對於人類在閱讀上是非常友好的，而對於 LLM 來說當然也是如此，不過在現實上，我們提供給 RAG 的文件往往都不是 Markdown。 現在我們將使用 Layout Model 來解決這個問題，其提供的文檔分析 API 可以在一次呼叫中將傳入的 PDF、PPT 等常見格式文檔轉換成 Markdown 格式，這個轉換過程中包含了 OCR、文件結構分析等步驟，這也就代表轉換出的 Markdown 結構在某種程度上是蘊含文件語意的。 最後我們將使用這個 Markdown 結構做為 Chunking 的依據，以此來實現 Semantic Chunking。 建立 Document Intelligence 建立 AI 類服務時基本上都不用做太複雜的設定，這邊唯一要注意的是我們預計要使用的 Layout Model API 目前只有在美東、美西 2 與西歐三個地區提供，建議時需要留意選擇的地區。 Document Intelligence Studio 與其他 AI 服務一樣，Document Intelligence 也有提供 Studio 讓我們快速體驗功能，從 Studio 首頁進入「Layout」頁面，我們使用內建的範例文件來看看文檔分析 API 的能力。 首先選擇一篇範例文件，再調整「Output format style」為「Markdown 」後點擊上方的「Run analysis」開始分析，我們可以看到文件被精準的轉換成 Markdown 結構。 切換一下右側的頁籤，也能看到文件中的
Azure OpenAI 上的 On Your Data 是微軟最早推出的 RAG 架構，沒有太多複雜的 Chunking 手法，甚至直接不處理文件中的圖文夾雜問題，有的就是基本的 Embedding 與向量搜尋機制，主打的是一個快速串接流程。 On Your Data 藉由 Azure OpenAI Studio 介面提供使用者快速完成所有服務的串接，而背後主要由兩個動作組成，On Your Data 首先會使用 Azure OpenAI 提供的 Ingestion Jobs API 建立 Azure AI Search、Azure OpenAI 與 Storage Account 之間的串聯設定，接著再使用存放於 GitHub 上的 Sample Chat App with AOAI 做為 App Service 的原始碼來源來建立一個範例網頁。 儘管 Ingestion Jobs API 已經包裝了大部份的流程，但這兩項主要動作還是需要人為點擊來觸發。本篇將紀錄如何使用 Bicep 建立 On Your Data 流程與其範例網頁，以達到真正的自動佈署。 完整的 Bicep 程式碼已經整理在我的 GitHub 上，歡迎參考以下連結。 相關連結： https://github.com/charliewei0716/azure-openai-on-your-data-with-bicep 系列文章 【Bicep】從開發到佈署的工作流程 【Bicep】使用佈署指令擴充 Bicep 功能 【Bicep】自動還要更自動的 AOAI On Your Data（本篇） 建立儲存體帳戶 首先我們需要一個儲存體帳戶與 Blob 容器來存放 RAG 使用的原始文件。 建立 Azure OpenAI 最重要的 Azure OpenAI 資源，同時佈署目前最新的 gpt-4o 與 text-embedding-ada-002 模型。 啟用的受控識別會在稍後賦予對應權限，另外這邊需要注意使用的訂閱在該地區的 Azure OpenAI 額度。 建立 AI Search 選擇基本 Basic 等級的 AI Search，一樣也啟用受控識別。 服務間的授權 到此我們建立的儲存體帳戶、Azure OpenAI 與 AI Search 是 On Your Data 的三個主