探索 Azure AI 搜索检索器：现代信息检索的强大工具

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探索 Azure AI 搜索检索器：现代信息检索的强大工具

随着数据量的不断增加，如何从海量数据中快速获取有用信息成为开发者面临的重要挑战。Azure AI Search（前称 Azure Cognitive Search）作为 Microsoft 提供的云搜索服务，为开发者提供了基础设施、API 和工具，以实现向量、关键字和混合查询的大规模信息检索。本文将深入探讨 Azure AI Search Retriever 这一强大模块，帮助你快速上手并充分利用其强大功能。

什么是 Azure AI Search Retriever？

Azure AI Search Retriever 是一个集成模块，用于从非结构化查询中返回文档。它基于 BaseRetriever 类，并针对 2023-11-01 稳定版 REST API 的 Azure AI Search 进行了优化，支持向量索引和查询。Azure AI Search Retriever 取代了即将弃用的 Azure Cognitive Search Retriever，建议开发者切换到这一新版本，以便利用最新的搜索 API 功能。

安装与设置

安装必要的包

Azure AI Search Retriever 集成在 langchain-community 包中，为确保其正常运行，我们还需要安装其他一些依赖项：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai
%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents>=11.4
%pip install --upgrade --quiet azure-identity

配置环境变量

在使用 Azure AI Search Retriever 之前，你需要配置 Azure 搜索服务的相关环境变量。确保你已经创建了 Azure AI Search 服务和一个带有向量字段的索引，并获取了 API Key。

import os

os.environ["AZURE_AI_SEARCH_SERVICE_NAME"] = "<YOUR_SEARCH_SERVICE_NAME>"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME"] = "<YOUR_SEARCH_INDEX_NAME>"
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"] = "<YOUR_API_KEY>"

# 使用API代理服务提高访问稳定性

检索文档

一旦完成设置，你可以使用 Azure AI Search Retriever 来检索相关文档。

from langchain_community.retrievers import AzureAISearchRetriever

retriever = AzureAISearchRetriever(
    content_key="content", top_k=1, index_name="langchain-vector-demo"
)

results = retriever.invoke("请问总统是否有应对新冠疫情的计划？")
print(results)

集成到链式任务

Azure AI Search Retriever 可以集成到更复杂的链式任务中，例如与语言模型结合，实现更高级的自动化查询处理：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
    """Answer the question based only on the context provided.

Context: {context}

Question: {question}"""
)

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125")

def format_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

chain = (
    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
    | prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

response = chain.invoke("请问总统是否有应对新冠疫情的计划？")
print(response)

常见问题与解决方案

面临的挑战

  1. 网络限制问题： 在一些地区可能会遇到访问 Azure 服务的网络限制，建议使用 API 代理服务以提高访问的稳定性。

  2. 权限与 API Key 管理： 确保正确配置查询或管理 API Key，避免由于权限不足导致的访问失败。

解决方案

  • 使用 VPN 或其他网络代理工具来提升访问速度和稳定性。
  • 定期更新和检查 API Key 的权限与有效期。

总结与进一步学习资源

Azure AI Search Retriever 是一个功能强大的工具，适合需要进行大规模文档检索的开发者。在本文中，我们探讨了其安装、设置以及基本使用方法，希望能帮助你入门。想要深入了解更多高级功能和用法，请参考以下资源：

参考资料

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