在 SSMS 中将 Azure OpenAI 与 Copilot 配合使用

SQL Server Management Studio(SSMS)中的 Copilot 使用 Azure OpenAI 中的端点和部署。 本文提供创建必要的 Azure OpenAI 资源的步骤。 有关详细信息,请参阅 在 Azure AI Foundry 模型资源中创建和部署 Azure OpenAI

可以使用 Microsoft Entra 身份验证或 API 密钥提供对部署的访问权限。 建议使用Microsoft Entra 身份验证作为更安全的选项。

SSMS 中 Copilot 的成本取决于你对配置的 Azure OpenAI 资源的使用情况,以及所选模型。 它将计费给托管资源的 Azure 订阅。 有关详细信息,请参阅 Azure OpenAI 服务定价概述

创建终结点

终结点创建在 Azure 门户中完成。

  1. 登录到 Azure 门户。

  2. 转到“服务”。

  3. AI + 机器学习下,选择列出的Azure AI 服务

  4. Azure AI 服务*中,选择 Azure OpenAI 帐户

  5. 选择 “+ 创建 ”以创建新的 Azure OpenAI 服务。

  6. “基本信息 ”页上,完成所有必需的详细信息。

    1. 名称在终结点 URL 中使用。
    2. 目前唯一可用于 定价层 的选项是 标准 S0
  7. 选择“下一步”。

  8. “网络 ”页上,选择 “所有网络 ”,除非你正在设置 VPN。 SQL Server Management Studio (SSMS) 必须能够访问终结点,才能使 SSMS 中的 Copilot 正常工作。

  9. 选择“下一步”。

  10. 在“ 标记 ”页上,设置组织使用的任何标记。 SSMS 中 Copilot 不需要标签,但应根据公司策略进行设置。 例如,你的公司可能需要所有资源才能使用所有者标记。

  11. 选择“下一步”。

  12. “审阅 + 提交”页上 查看信息,然后选择“ 创建”。

  13. 在预配时会先显示消息 部署正在进行中,然后显示 您的部署已完成 该消息。

  14. 选择 转到资源

  15. 在资源中,展开 “资源管理”,然后选择 “密钥”和“终结点”。

  16. 记下“密钥和终结点”页上的“终结点”值,因为在 SSMS 中配置 Copilot 时将使用该值。

    注释

    在 SSMS 中 Copilot 的初始配置过程中,在 Azure OpenAI 终结点对话框中输入终结点

  17. 如果使用 API 密钥访问,则可以在 SSMS 中配置 Copilot 时使用密钥 1 或密钥 2。 API 密钥访问是可选的;建议使用Microsoft Entra 身份验证作为更安全的选项。

    注释

    在 SSMS 中 Copilot 的初始配置期间,如果使用 API 密钥访问,请在 Azure OpenAI API 密钥 对话框中输入密钥 1 或密钥 2。

使用 Microsoft Entra ID 进行访问

如果要使用 Microsoft Entra 向 SSMS 中的 Copilot 的 Azure OpenAI 进行身份验证,则需要执行以下步骤。

  1. 在终结点资源中,选择“访问控制”(IAM)。

  2. “访问控制 ”页中,选择“ + 添加 ”以添加角色分配。

  3. “角色 ”页上的“作业函数角色”列表中,找到 认知服务 OpenAI 用户 并选择它,然后选择“ 下一步”。

  4. 在“ 成员 ”页上,输入用户、组、服务主体或托管标识来添加相应的成员。

  5. 使用 “+选择成员 ”打开 “选择成员 ”窗格。

  6. 从列表中选择相应的 ID,然后选择

  7. 选择 “审阅 + 分配”,然后在“ 审阅 + 分配 ”页上查看成员,然后选择“ 查看 + 分配 ”以将成员分配到部署。

  8. 通知显示角色已被添加。

  9. 认知服务 OpenAI 参与者重复步骤 2 到 8。 所有成员(无论是用户、组、服务主体还是托管身份)都必须添加到这两个角色中。

认知服务 OpenAI 参与者角色具有读取/写入权限,并且能够修改终结点。 或者,可以将 认知服务 OpenAI 参与者 角色分配给管理终结点的个人(应将其分配给至少一个人),并将 认知服务 OpenAI 用户 角色分配给其他成员。 认知服务 OpenAI 用户角色的权限较低,并提供对终结点的只读访问权限。

创建部署

最后一步是创建部署。

  1. 在终结点资源中,转到“ 概述 ”页。

  2. 选择 “浏览 Azure AI Foundry”门户,启动单独的门户。

  3. 此时会显示一条警告,指出要离开 Azure 门户。 选择继续

  4. 在 Azure AI Foundry 门户中,选择“共享资源”下的“部署”。

  5. 选择 “+ 部署模型”,然后选择“ 部署基本模型”。

  6. “选择模型 ”窗格中,选择 gpt-4o (聊天完成) 模型,然后选择“ 确认”。

    注释

    gpt-4o 是预览版支持的唯一模型。

  7. “部署模型 ”页上,选择“ 自定义”。

  8. 在自定义对话框中,输入 部署名称的值。

  9. 记下 部署名称 的值,因为在 SSMS 中配置 Copilot 时将使用该值。

    注释

    在 SSMS 中 Copilot 的初始配置期间,在 Azure OpenAI 部署对话框中输入部署名称

  10. 设置 部署类型。 每个部署类型都包含有关性能与数据驻留的说明。 建议在名称中使用“standard”进行部署,以便预览。 如果数据驻留不是问题,那么全球标准提供最佳性能。 数据区域标准版提供平衡的权衡,标准版针对特定区域进行了优化,但可能会产生额外的延迟。

  11. 模型版本2024-11-20为,并且资源位置应默认设置(继承自已创建的终结点)。

  12. “每分钟令牌速率限制 ”设置为可用的最大值。 如果决定降低上限,可以随时在 Azure AI Foundry 门户中对其进行修改。 值越低,科皮洛特可以回答的每分钟问题就越少。 有关详细信息,请参阅 Azure OpenAI 服务配额和限制

  13. 内容筛选器 保留为 DefaultV2 的默认值,除非贵公司在 AI 内容筛选器方面有自己的策略。

  14. 选择“ 创建资源并部署”。

  15. 部署完成后,将显示详细信息页。 请勿在 SSMS 的 Copilot 中使用此窗口中的终结点设置。

  16. 如果需要编辑任何部署设置(例如 速率限制(每分钟令牌),请访问此页面。

监视成本

SSMS 中 Copilot 的成本因使用而异,并遵循即用即付计费模型。 由于成本不是固定的定期值,因此我们建议定期监视资源支出,以缓解计费的意外情况。 有关详细信息,请参阅 计划管理 Azure OpenAI 服务的成本