يوضح هذا السيناريو كمثال كيف يمكن أن يؤدي استخدام خدمة بحث مخصصة إلى زيادة ملاءمة نتائج البحث لعملائك في التجارة الإلكترونية بشكل كبير.
بناء الأنظمة
قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.
سير العمل
يغطي هذا السيناريو أحد حلول التجارة الإلكترونية حيث يمكن للعملاء البحث في كتالوج المنتجات.
- ينتقل العملاء إلى تطبيق الويب للتجارة الإلكترونية من أي جهاز.
- يتم الاحتفاظ بكتالوج المنتج في قاعدة بيانات Azure SQL لمعالجة المعاملات.
- يستخدم Azure الذكاء الاصطناعي Search مفهرس بحث للحفاظ على فهرس البحث الخاص به محدثا تلقائيا من خلال تعقب التغيير المتكامل.
- يتم إلغاء تحميل استعلامات البحث الخاصة بالعميل إلى خدمة الذكاء الاصطناعي Search ، التي تعالج الاستعلام وتعيد النتائج الأكثر صلة.
- كبديل لتجربة بحث مستندة إلى الويب، يمكن للعملاء أيضًا استخدام روبوت محادثة في وسائل التواصل الاجتماعي أو مباشرة من المساعدين الرقميين للبحث عن المنتجات وتحسين استعلام البحث ونتائجه بشكل متزايد.
- اختياريا، يمكن للعملاء استخدام ميزة مجموعة المهارات لتطبيق الذكاء الاصطناعي للمعالجة أكثر ذكاء.
المكونات
- Azure App Service - تستضيف تطبيقات الويب تطبيقات الويب التي تسمح بالتحجيم التلقائي والتوافر العالي دون الحاجة إلى إدارة البنية الأساسية.
- Azure SQL Database هي خدمة مدارة بواسطة قاعدة بيانات ارتباطية للأغراض العامة في Microsoft Azure تدعم بنيات مثل البيانات الارتباطية وJSON والمكانية وXML.
- الذكاء الاصطناعي البحث هو حل سحابي يوفر تجربة بحث غنية عبر المحتوى الخاص وغير المتجانس في تطبيقات الويب والجوال والمؤسسات.
- توفر Azure الذكاء الاصطناعي Bot Service أدوات لإنشاء الروبوتات الذكية واختبارها ونشرها وإدارتها.
- تتيح لك خدمات Azure الذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات ذكية لرؤية احتياجات المستخدم وسماعها والتحدث بها وفهمها وتفسيرها من خلال أساليب الاتصال الطبيعية.
البدائل
- يمكنك استخدام قدرات البحث في قاعدة البيانات، على سبيل المثال، من خلال البحث عن نص كامل SQL Server، ولكن بعد ذلك يعالج متجر المعاملات أيضًا الاستعلامات (زيادة الحاجة إلى قوة المعالجة) وتكون قدرات البحث داخل قاعدة البيانات أكثر محدودية.
- يمكنك استضافة Apache Lucene مفتوح المصدر (الذي تم بناء الذكاء الاصطناعي Search عليه) على أجهزة Azure الظاهرية، ولكنك عدت بعد ذلك إلى إدارة البنية الأساسية كخدمة (IaaS) ولا تستفيد من العديد من الميزات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي Search أعلى Lucene.
- يمكنك أيضا التفكير في نشر Elasticsearch من Azure Marketplace، وهو منتج بحث بديل وقادرة من مورد تابع لجهة خارجية، ولكن أيضا في هذه الحالة تقوم بتشغيل حمل عمل IaaS.
تشمل الخيارات الأخرى لطبقة البيانات ما يلي:
- Azure Cosmos DB - قاعدة بيانات Microsoft متعددة النماذج الموزعة عالميا. يوفر Azure Cosmos DB نظاما أساسيا لتشغيل نماذج بيانات أخرى مثل MongoDB أو Cassandra أو بيانات Graph أو تخزين جدول بسيط. يدعم الذكاء الاصطناعي Search أيضا فهرسة البيانات من Azure Cosmos DB مباشرة.
تفاصيل السيناريو
البحث هو الآلية الأساسية التي من خلالها يجد العملاء المنتجات ويشترونها في نهاية المطاف، مما يجعل من الضروري أن تكون نتائج البحث ذات صلة بهدف استعلام البحث، وأن تتطابق تجربة البحث الشاملة مع تجربة عمالقة البحث من خلال توفير نتائج شبه فورية وتحليل لغوي ومطابقة الموقع الجغرافي والتصفية والوجه والإكمال التلقائي وتسليط الضوء على النتائج.
تخيل تطبيق ويب نموذجي للتجارة الإلكترونية مع بيانات المنتج المخزنة في قاعدة بيانات ارتباطية مثل SQL Server أو قاعدة بيانات SQL. غالبا ما تتم معالجة استعلامات البحث داخل قاعدة البيانات باستخدام LIKE الاستعلامات أو ميزات البحث عن النص الكامل. باستخدام الذكاء الاصطناعي Search بدلا من ذلك، يمكنك تحرير قاعدة البيانات التشغيلية من معالجة الاستعلام ويمكنك بسهولة البدء في الاستفادة من هذه الميزات التي يصعب تنفيذها والتي توفر لعملائك أفضل تجربة بحث ممكنة. أيضا، نظرا لأن الذكاء الاصطناعي Search هو مكون النظام الأساسي كخدمة (PaaS)، فلا داعي للقلق بشأن إدارة البنية التحتية أو أن تصبح خبير بحث.
حالات الاستخدام المحتملة
تم تحسين هذا الحل لصناعة البيع بالتجزئة.
وتشمل حالات الاستخدام الأخرى ذات الصلة ما يلي:
- العثور على قوائم عقارية أو متاجر بالقرب من الموقع الفعلي للمستخدم (للمرافق والصناعة العقارية).
- البحث عن مقالات في موقع إخباري أو البحث عن نتائج رياضية، مع تفضيل أعلى للحصول على معلومات أحدث (للصناعات الرياضية والإعلامية والترفيهية).
- البحث من خلال المستودعات الكبيرة عن المنظمات التي تركز على الوثائق، مثل صانعي السياسات والموثقين.
في نهاية المطاف، يمكن لأي تطبيق يحتوي على شكل من أشكال وظائف البحث الاستفادة من خدمة بحث مخصصة.
الاعتبارات
تنفذ هذه الاعتبارات ركائز Azure Well-Architected Framework، وهو عبارة عن مجموعة من المبادئ التوجيهية التي يمكن استخدامها لتحسين جودة حمل العمل. لمزيد من المعلومات، يرجى مراجعةMicrosoft Azure Well-Architected Framework.
قابلية التوسع
يتم استخدام مستوى تسعير الذكاء الاصطناعي خدمة البحث بشكل رئيسي لتخطيط السعة لأنه يحدد الحد الأقصى للتخزين الذي تحصل عليه وعدد الأقسام والنسخ المتماثلة التي يمكنك توفيرها. تسمح لك الأقسام بفهرسة المزيد من المستندات والحصول على معدل نقل أعلى للكتابة، بينما توفر النسخ المتماثلة المزيد من الاستعلامات في الثانية (QPS) وقابلية وصول عالية.
يمكنك تغيير عدد الأقسام والنسخ المتماثلة ديناميكيا، ولكن لا يمكن تغيير مستوى التسعير. لذلك، يجب أن تفكر بعناية في المستوى الصحيح لحمل العمل المستهدف. إذا كنت بحاجة إلى تغيير المستوى على أي حال، فأنت بحاجة إلى توفير خدمة جديدة جنبا إلى جنب وإعادة تحميل الفهارس الخاصة بك هناك، وعند هذه النقطة يمكنك توجيه تطبيقاتك إلى الخدمة الجديدة.
التوافر
يوفر الذكاء الاصطناعي Search اتفاقية مستوى خدمة توفر بنسبة 99.9٪ للقراءات (أي الاستعلام) إذا كان لديك نسختين متماثلتين على الأقل، وللتحديثات (أي تحديث فهارس البحث) إذا كان لديك ثلاث نسخ متماثلة على الأقل. لذلك، يجب توفير نسختين متماثلتين على الأقل إذا كنت تريد أن يتمكن عملاؤك من البحث بشكل موثوق، ويجب أيضا اعتبار ثلاثة تغييرات فعلية في الفهرس عمليات قابلية وصول عالية.
إذا كانت هناك حاجة لإجراء تغييرات فاصلة على الفهرس دون وقت تعطل (على سبيل المثال، تغيير أنواع البيانات أو حذف الحقول أو إعادة تسميتها)، فستحتاج إلى إعادة إنشاء الفهرس. على غرار تغيير مستوى الخدمة، يعني هذا إنشاء فهرس جديد، وإعادة ملء البيانات به، ثم تحديث تطبيقاتك للإشارة إلى الفهرس الجديد.
الأمان
الذكاء الاصطناعي البحث متوافق مع العديد من معايير الأمان وخصوصية البيانات، بحيث يمكنك استخدامه في معظم الصناعات.
لتأمين الوصول إلى الخدمة، يمكنك استخدام التحكم في الوصول المستند إلى دور Azure (RBAC) أو الاتصال بمفاتيح API.
نوصي باستخدام Azure RBAC لأنه يستخدم أدوار Azure، والتي تتكامل مع معرف Microsoft Entra. عند استخدام أدوار Azure، يمكنك أيضا استخدام أساليب المصادقة بدون كلمة مرور مثل الهويات المدارة لموارد Azure.
تتضمن مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات مفاتيح المسؤول، التي توفر الوصول الكامل لجميع عمليات المحتوى، ومفاتيح الاستعلام، والتي توفر وصولا للقراءة فقط إلى مجموعة المستندات الخاصة بفهرس البحث. يجب إعداد التطبيقات التي لا تحتاج إلى تحديث الفهرس لاستخدام مفتاح استعلام وليس مفتاح مسؤول، خاصة إذا كان جهاز المستخدم النهائي، مثل برنامج نصي يعمل في مستعرض ويب، يقوم بإجراء البحث.
يمكنك أيضا تأمين الوصول إلى الذكاء الاصطناعي خدمة البحث على مستوى الشبكة عن طريق تعريضها من خلال نقطة نهاية خاصة.
صلة البحث
يعتمد مدى نجاح تطبيق التجارة الإلكترونية الخاص بك إلى حد كبير على صلة نتائج البحث بعملائك. يتيح لك ضبط خدمة البحث بعناية لتوفير أفضل النتائج استنادا إلى أبحاث المستخدم، أو الاعتماد على تحليل نسبة استخدام الشبكة للبحث لفهم أنماط البحث الخاصة بالعميل اتخاذ القرارات بناء على البيانات.
تتضمن الطرق النموذجية لضبط خدمة البحث ما يلي:
- استخدام ملفات تعريف النقاط للتأثير على صلة نتائج البحث، على سبيل المثال، استنادا إلى الحقل الذي تطابق مع الاستعلام، ومدى حداثة البيانات، والمسافة الجغرافية للمستخدم.
- استخدام محللات اللغة التي توفرها Microsoft والتي تستخدم مكدس معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة لتفسير الاستعلامات بشكل أفضل.
- استخدام أدوات التحليل المخصصة لضمان العثور على منتجاتك بشكل صحيح، خاصة إذا كنت تريد البحث عن معلومات غير لغة مثل تصميم المنتج ونموذجه.
تحسين التكلفة
يركز تحسين التكلفة على البحث عن طرق للحد من النفقات غير الضرورية وتحسين الكفاءة التشغيلية. لمزيد من المعلومات، راجع نظرة عامة على ركيزة تحسين التكلفة.
لاستكشاف تكلفة تشغيل هذا السيناريو، تم تكوين جميع الخدمات المذكورة سابقا مسبقا في حاسبة التكلفة. لمعرفة كيفية تغيير التسعير لحالة الاستخدام الخاصة بك، قم بتغيير المتغيرات المناسبة لمطابقة الاستخدام المتوقع.
ضع في اعتبارك نماذج ملفات تعريف التكلفة هذه استنادا إلى مقدار نسبة استخدام الشبكة التي تتوقع معالجتها:
- صغير: يستخدم ملف التعريف هذا تطبيق ويب واحد
Standard S1لاستضافة موقع الويب، والطبقة المجانية لخدمة Azure الذكاء الاصطناعي Bot، وخدمة بحث واحدةBasic، وقاعدةStandard S2بيانات SQL. - متوسط: يقوم ملف التعريف هذا بتوسيع نطاق تطبيق الويب إلى مثيلين من
Standard S3المستوى، ويرقي خدمة البحث إلى مستوىStandard S1، ويستخدمStandard S6قاعدة بيانات SQL. - كبير: يستخدم ملف التعريف هذا أربعة مثيلات
Premium P2V2لتطبيق ويب، ويرقي Azure الذكاء الاصطناعي Bot Service إلىStandard S1المستوى (مع 1.000.000 رسالة في قنوات Premium)، ويستخدم وحدتين منStandard S3خدمة البحث وقاعدةPremium P6بيانات SQL.
نشر هذا السيناريو
لنشر إصدار من هذا السيناريو، يمكنك اتباع هذا البرنامج التعليمي خطوة بخطوة الذي يوفر نموذج تطبيق .NET الذي يقوم بتشغيل موقع ويب للبحث عن وظيفة. يوضح معظم ميزات البحث الذكاء الاصطناعي التي تمت مناقشتها حتى الآن.
المساهمون
تحتفظ Microsoft بهذه المقالة. وهي مكتوبة في الأصل من قبل المساهمين التاليين.
الكاتب الرئيسي:
- جيل درويتس | مهندس العملاء الرئيسي
لمشاهدة ملفات تعريف LinkedIn غير العامة، سجل الدخول إلى LinkedIn.
الخطوات التالية
لمعرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي Search، تفضل بزيارة مركز التوثيق أو اطلع على العينات.
لمعرفة المزيد حول مكونات Azure الأخرى، راجع هذه الموارد:
- ما هي قاعدة بيانات Azure SQL؟
- نظرة عامة على App Service
- وثائق Azure الذكاء الاصطناعي Bot Service
- ما هي خدمات Azure الذكاء الاصطناعي؟