Azure AI Keresés gyakori kérdések

Azure AI Keresés dedikált keresőmotort és állandó tárterületet biztosít a kereshető tartalomhoz ügynöki, teljes szöveges és vektoros keresési forgatókönyvekhez. Emellett opcionális integrált AI-t is tartalmaz, a szöveg és a struktúra nyers tartalomból való kinyeréséhez, valamint a vektorkereséshez szükséges tartalom darabolásához és vektorizálásához.

Az elsődleges munkafolyamat egy index létrehozása, betöltése és lekérdezése. Bár a legtöbb feladathoz használhatja a Azure portált, a Azure AI Keresés programozott módon, az ügyfélkódból érkező kérések kezelésére szolgál. A programozott támogatást REST API-k és ügyfélkódtárak biztosítják .NET, Python, Java és JavaScript SDK-kban Azure.

Igen. Mind ugyanaz a termék, az újraformálás 2019 októberében és 2023 októberében történik. Előfordulhat, hogy program szinten időnként láthatók a korábbi nevek bizonyítékai.

A vektorok esetében a használt beágyazási modellek határozzák meg a nyelvi élményt.

A nem-vektoros sztringek és számok esetében a tokenizálásra használt alapértelmezett elemző a standard Lucene, amely nyelvfüggetlen. Ellenkező esetben a nyelvi támogatást nyelvi elemzők fejezik ki, amelyek nyelvi szabályokat alkalmaznak a bejövő (indexelési) és kimenő (lekérdezési) tartalmakra. Egyes funkciók, például a helyesírás és a lekérdezés újraírása a nyelvek egy részhalmazára korlátozódnak.

Az ügyfélkódnak meghívnia kell a Azure SDK ügyfélkódtárakat vagy REST API-kat, hogy csatlakozzanak egy keresési indexhez, lekérdezéseket fogalmazzanak meg és kezeljenek válaszokat. Írhat olyan kódot is, amely létrehoz és frissít egy indexet, vagy programozott módon vagy szkripten futtat indexelőket.

A keresési szolgáltatás nem szüneteltethető. Az Azure AI Keresés-ben a számítási erőforrások a szolgáltatás létrehozásakor lesznek lefoglalva. Ezeket az erőforrásokat nem lehet igény szerint felszabadítani és visszaigényelni.

A 2024 áprilisa előtt egyes régiókban létrehozott szolgáltatások magasabb kapacitású fürtökre frissíthetők. A szolgáltatás visszaminősítése nem támogatott.

Több vagy kevesebb kapacitás eléréséhez másik tarifacsomagra is válthat. A skálázás le lesz tiltva, ha az aktuális szolgáltatáskonfiguráció túllépi a célszint korlátait , vagy ha a régió kapacitáskorlátokkal rendelkezik a célszinten. Jelenleg csak az Alapszintű és a Standard (S1, S2 és S3) szint között válthat.

A szolgáltatás neve és régiója a szolgáltatás élettartamára van rögzítve.

Amennyiben az ellenőrzőlistát követi az erőforrások áthelyezése előtt, és megbizonyosodik arról, hogy minden lépést elvégzett, nem kell kiesésre számítani.

A tárterületkorlátok a szolgáltatás létrehozásának dátumától függően változhatnak. A legtöbb támogatott régióban az újabb szolgáltatások tárolási korlátai magasabbak, mint a régebbi szolgáltatások, még akkor is, ha ugyanazon a szinten vannak. Előfordulhat azonban, hogy frissítheti a régi szolgáltatást , hogy hozzáférjen az új korlátokhoz.

A keresési indexet feltöltő szöveges tartalmak és tokenek feldolgozására, elemzésére és tárolására utal. Az indexelés fordított indexeket és egyéb fizikai adatstruktúrákat hoz létre, amelyek támogatják az információlekérést.

Vektorindexeket hoz létre, ha a séma vektormezőket tartalmaz.

Nincs natív támogatás az indexek portolásához. A keresési indexek alsóbb rétegbeli adatstruktúráknak minősülnek, és más olyan adatforrásokból származó tartalmakat fogadnak el, amelyek működési adatokat gyűjtenek. Ezért nincs beépített támogatás az indexek biztonsági mentéséhez és visszaállításához. Az elvárás az, hogy egy indexet újraépítene a forrásadatokból, ha törölték vagy áthelyezték.

Ha azonban indexet szeretne áthelyezni a keresési szolgáltatások között, próbálja ki a biztonsági mentési és visszaállítási kódmintát .NET vagy Python.

Nem. Ha töröl egy Azure AI Keresés indexet vagy szolgáltatást, az nem állítható helyre. Keresési szolgáltatás törlésekor a szolgáltatás összes indexe véglegesen törlődik.

Ha a keresési indexelőt Azure SQL Database használja, nincs korlátozás az elsődleges vagy másodlagos replikák adatforrásként való használatára az index nulláról történő létrehozásakor. Az index növekményes frissítésekkel történő frissítéséhez azonban (a módosított rekordok alapján) az elsődleges replika szükséges. Ez a követelmény az SQL Database-től származik, amely csak az elsődleges replikákon garantálja a változáskövetést. Ha másodlagos replikákat próbál használni egy indexfrissítési számítási feladathoz, nincs garancia arra, hogy az összes adatot megkapja.

A vektorkeresés egy olyan technika, amely a vektorábrázolások összehasonlításával találja meg a leginkább hasonló dokumentumokat. Mivel a vektoros ábrázolás célja egy elem alapvető jellemzőinek numerikus formátumban történő rögzítése, a vektoros lekérdezések hasonló tartalmakat azonosíthatnak, még akkor is, ha kulcsszavak vagy címkék alapján nincsenek explicit egyezések.

Amikor egy felhasználó keresést végez, a lekérdezést vektorábrázolásba összegzi a rendszer, és a vektoros keresőmotor azonosítja a leginkább hasonló dokumentumokat. A nagy adatbázisok hatékonyságának javítása érdekében a vektorkeresés gyakran a legközelebbi szomszédokat (ANN) adja meg egy lekérdezésvektor számára. További információ: Vector search in Azure AI Keresés.

Azure AI Keresés támogatja a vektorindexelést és a lekérést. A lekérdezési sztringeket és -tartalmakat az integrált vektorizálással lehet átcsoportosítani és vektorizálni, ami függőséget von maga után az indexelők és a képességkészletek között.

Az önálló vektorkereséssel először beágyazási modellel alakíthatja át a tartalmat vektorábrázolássá egy beágyazási területen belül. Ezután ezeket a vektorokat dokumentumterhelésként megadhatja a keresési indexben történő indexeléshez. A keresési kérelmek kiszolgálásához ugyanazzal a beágyazási modellel alakíthatja át a keresési lekérdezést vektorábrázolássá, a vektorkeresés pedig megkeresi a leginkább hasonló vektorokat, és visszaadja a megfelelő dokumentumokat.

A Azure AI Keresés a szöveges és egyéb tartalomtípusok mellett a dokumentumok mezőiként is indexelheti a vektoradatokat. A vektormezőknek több adattípusa is van.

A vektoros lekérdezések önállóan vagy más lekérdezéstípusokkal kombinálva is kiadhatók, beleértve a kifejezéses lekérdezéseket és szűrőket ugyanabban a keresési kérelemben.

Mostantól általánosan elérhető a beépített integrált vektorizálás.

A legtöbb meglévő szolgáltatás támogatja a vektorkeresést. Ha olyan csomagot vagy API-t használ, amely támogatja a vektorkeresést, de az index létrehozása sikertelen, akkor a mögöttes keresési szolgáltatás nem támogatja a vektorkeresést, és új szolgáltatást kell létrehozni. Ez a 2019. január 1-je előtt létrehozott szolgáltatások kis részhalmaza esetén fordulhat elő.

Ha a keresési szolgáltatás támogatja a vektorkeresést, a meglévő és az új indexek egyaránt képesek vektormezők elhelyezésére.

Azure AI Keresés világszerte továbbfejlesztett vektorindex-méretkorlátokat dobott ki az új keresési szolgáltatásokra vonatkozóan, de zó régiók kapacitáskorlátozásokat tapasztalnak, és egyes régiók nem rendelkeznek a szükséges infrastruktúrával. A 2024 májusa után létrehozott új keresési szolgáltatásoknak a támogatott régiókban megnövekedett vektorindex-méretkorlátokat kell látniuk. Másik lehetőségként, ha egy támogatott régióban már rendelkezik szolgáltatással, frissítheti a szolgáltatást , hogy hozzáférjen az új korlátokhoz.

Csak azok a vektorindexek, amelyek a Hierarchical Navigable Small World (HNSW) algoritmust használják, jelentenek a vektorindex méretéről az Azure portálon. Ha az index teljes KNN-t használ, a vektorindex mérete nullaként lesz jelentve, annak ellenére, hogy az index vektorokat tartalmaz.

Vektorkeresés engedélyezése indexben:

• Adjon hozzá egy vagy több vektormezőt egy mezőcsoporthoz.

• Adjon hozzá egy "vectorSearch" szakaszt az indexsémához, amely meghatározza a vektorkeresési mezők által használt konfigurációt, beleértve a használt ANN algoritmus paramétereit, például a HNSW-t.

• Az index létrehozásához vagy frissítéséhez, dokumentumok betöltéséhez és lekérdezések kiadásához használja a legújabb stabil REST API-verziót vagy Azure SDK. További információ: Vektorindex létrehozása.

A lekérdezések a keresési szolgáltatásban üzemeltetett egyetlen keresési indexen futnak. Nem csatlakoztathat több indexet, ha két vagy több indexben szeretne tartalmat keresni, de több keresési szolgáltatásban azonos nevű indexeket is kereshet.

A leggyakoribb eset az, hogy nem tudjuk, hogy minden lekérdezéstípus támogatja a különböző keresési viselkedéseket és nyelvi elemzési szinteket. A teljes szöveges keresés, amely az elsődleges számítási feladat, tartalmaz egy nyelvelemzési fázist, amely a kifejezéseket a gyökérűrlapokra bontja. A lekérdezési elemzés ezen aspektusa szélesebb körben lefedi a lehetséges egyezéseket, mivel a tokenizált kifejezés nagyobb számú variánssal egyezik meg.

A helyettesítő, a homályos és a regex lekérdezések azonban nem úgy lesznek elemezve, mint a normál kifejezés- vagy kifejezés-lekérdezések, és rossz visszahíváshoz vezethet, ha a lekérdezés nem felel meg a keresési indexben szereplő szó elemzett formájának. A lekérdezéselemzéssel és -elemzéssel kapcsolatos további információkért lásd: Full-text search in Azure AI Keresés.

A legtöbb helyettesítő keresési lekérdezést, például az előtagot, a fuzzyt és a regexet, belsőleg, a keresési index megfelelő kifejezéseivel újraírjuk. Ez a további feldolgozás növeli a késést. Emellett a széles körű keresési lekérdezések, például a* valószínűleg sok kifejezéssel lesznek újraírva, ami lassú is lehet. A hatékony helyettesítő karakteres keresések érdekében érdemes egy egyéni elemzőt definiálni.

Nem. A lekérdezések mindig egyetlen indexre terjednek ki.

A keresési pontszámok a teljes szöveges keresési lekérdezésekhez jönnek létre az egyező kifejezések statisztikai tulajdonságai alapján, és magastól alacsonyig vannak rendezve az eredményhalmazban. A nem teljes szöveges kereséssel (helyettesítő karakter, előtag, regex) rendelkező lekérdezéstípusokat nem rangsorolja egy relevanciapont. Az állandó pontszám lehetővé teszi, hogy a lekérdezésbővítésen keresztül talált egyezések a rangsorolás befolyásolása nélkül szerepeljenek az eredményekben.

Tegyük fel például, hogy a helyettesítő karakterek keresésében a "tour*" bemenete találatokat eredményez a "tours", a "tourettes" és a "tourmaline" kifejezésen. Az eredmények természetéből adódóan nem lehet ésszerűen következtetni arra, hogy mely kifejezések értékesebbek másoknál. Ezért a kifejezésfrekvenciák figyelmen kívül lesznek hagyva, amikor a pontozás helyettesítő karaktereket, előtagokat és regex típusú lekérdezéseket eredményez. A részleges bemeneten alapuló keresési eredmények állandó pontszámot kapnak, hogy elkerüljék a potenciálisan váratlan találatok felé irányuló elfogultságokat.

Az adatokat abban a földrajzi helyen (Geo) tárolja, ahol a szolgáltatás üzembe van helyezve. Microsoft replikálhatja az adatokat ugyanazon a földrajzi helyen a magas rendelkezésre állás és a tartósság érdekében. További információ: Adat-tartózkodási hely Azure.

Igen. A képességek és vektorizálók kimenő hívásokat indítanak az Azure AI Keresés-ből más Azure erőforrásokhoz, vagy olyan külső modellekhez, amelyek beágyazásra vagy csevegésre szolgálnak. Az ilyen API-k hívásai általában feldolgozandó nyers tartalmat vagy beágyazási modell által vektorizált lekérdezéseket tartalmaznak. A Azure-Azure kapcsolatok esetében a szolgáltatás kéréseket küld a belső hálózaton keresztül. Ha egyéni képességet vagy vektorizálót ad hozzá, az indexelő tartalmat küld az egyéni képességben megadott URI-nak a nyilvános hálózaton keresztül, kivéve, ha megosztott privát hivatkozást konfigurál.

A feldolgozás (vektorizálás vagy mesterséges intelligencia átalakítások alkalmazása) abban a földrajzi területen történik, amely az Öntödei eszközök alszolgáltatást üzemelteti a készségek számára, az egyedi képességeket fogadó Azure alkalmazások vagy funkciók esetében, vagy abban az Azure OpenAI vagy Microsoft Foundry régióban, amely az Ön telepített modelljeit hosztolja. Ezeket az erőforrásokat Ön adja meg, így eldöntheti, hogy a keresési szolgáltatással megegyező Geo-környezetben helyezi-e üzembe őket.

Ha külső (nem Azure) modelleknek vagy szolgáltatásoknak küld adatokat, a feldolgozási helyet a külső szolgáltatás határozza meg.

Ha olyan megoldást valósít meg, amely a dokumentumokat egy felhasználói identitáshoz társítja. Az alkalmazás futtatására jogosult felhasználók általában az összes keresési eredmény megtekintésére is jogosultak. Azure AI Keresés nem támogatja a sorszintű vagy dokumentumszintű engedélyeket, de kerülő megoldásként implementálhat biztonsági szűrőket. A lépésekről és a szkriptről a Kezdés: Csevegés saját adatokkal (Python minta).

Igen. Az adatsík-műveletekhez szerepköralapú hitelesítést használhat tartalomon keresztül.

A Azure portált hálózati védelem alatt álló keresési szolgáltatásban használhatja, ha olyan hálózati kivételt hoz létre, amely lehetővé teszi az ügyfél- és portálhozzáférést. További információ: Csatlakozás IP-tűzfalon keresztül vagy Csatlakozás privát végponton keresztül.

Következő lépések

Ha a kérdésére nem ad választ, további kérdéseket és válaszokat az alábbi forrásokban talál.

Stack Overflow: Azure AI Keresés
A teljes szöveges keresés működése a Azure AI Keresés
Mi az Azure AI Keresés?