Mi az a Azure AI Keresés?

Azure AI Keresés egy teljes körűen felügyelt, felhőalapú szolgáltatás, amely az adatokat az AI-hez csatlakoztatja. A szolgáltatás egységes hozzáférést biztosít a vállalati és webes tartalmakhoz, így az ügynökök és az LLM-ek környezet, csevegési előzmények és több forrásból érkező jelek használatával megbízható, megalapozott válaszokat hozhatnak létre.

A gyakori használati esetek közé tartozik a klasszikus keresés és a modern lekéréses-kibővített generáció (RAG) ügynöki lekérésen keresztül. Ez Azure AI Keresés alkalmassá teszi mind a vállalati, mind a fogyasztói helyzetekben, akár keresési funkciókat ad hozzá egy webhelyhez, alkalmazáshoz, ügynökhöz vagy csevegőrobothoz.

Keresési szolgáltatás létrehozásakor a következő képességeket oldhatja fel:

  • Két motor: klasszikus keresés önálló kérelmekre és ügynöki lekérés párhuzamos, iteratív, LLM által támogatott keresésre.
  • Teljes szöveges, vektoros, hibrid és multimodális lekérdezések helyi (indexelt) és távoli tartalmakon keresztül.
  • Mesterséges intelligencia dúsítás adatelemek feldolgozására, vektorizálásra, és a nyers tartalom kereshetővé tételére.
  • A relevanciahangolás a szándékillesztés és az eredményminőség javítására szolgál.
  • Azure skálázás, biztonság, monitorozás és megfelelőség.
  • Azure támogatott adatplatformokkal, Azure OpenAI-val és Microsoft Foundryvel való integráció.

Keresési szolgáltatás létrehozása

  • A helyi ügynökök és csevegőrobotok zárt, nagyvállalati vagy webes adatokra építenek a pontos, kontextusra érzékeny válaszok érdekében.

  • Adatok elérése Azure Blob Storage, Azure Cosmos DB, Microsoft SharePoint, Microsoft OneLake és más támogatott adatforrásokból. Válasszon indexelt vagy távelérést a frissesség, a késleltetés és a megfelelőségi igények alapján.

  • Tartalom bővítése és strukturálása indexeléskor vagy lekérdezési időben az adattömbök, beágyazások és LLM által támogatott átalakításokat végző készségekkel.

  • A teljes szöveges keresés és a vektoros keresés (hibrid keresés) kombinálásával kiegyensúlyozza a pontosságot és a visszahívást.

  • Egyetlen multimodális folyamatban lévő szöveget és képeket tartalmazó tartalom lekérdezése.

  • Egyszerűen implementálhatja a kereséssel kapcsolatos funkciókat: relevanciahangolás, részletes navigáció, szűrők (beleértve a térbeli keresést), szinonimák leképezése és automatikus kiegészítés.

  • Vállalati biztonság, hozzáférés-vezérlés és megfelelőség biztosítása Microsoft Entra, Azure Private Link, dokumentumszintű hozzáférés-vezérlés és szerepköralapú hozzáférés révén.

  • Skálázás és működés éles környezetben az Azure megbízhatóságával, monitorozásával és diagnosztikájával (naplók, metrikák és riasztások), valamint az automatizáláshoz szükséges REST API- és SDK-eszközökkel.

Az egyes funkciókról további információt a A Azure AI Keresésfeatures című témakörben talál.

A klasszikus keresés egy index-első lekérési modell kiszámítható, kis késésű lekérdezésekhez. Minden lekérdezés egyetlen előre definiált keresési indexet céloz meg, és a rangsorolt dokumentumokat egy kérelem–válasz ciklusban adja vissza. A beolvasás során nem történik LLM-alapú tervezés, iteráció vagy szintézis.

Ebben az architektúrában a keresési szolgáltatás a feldolgozatlan tartalmat tartalmazó adattárak és az ügyfélalkalmazás között helyezkedik el. Az alkalmazás feladata, hogy lekérdezési kéréseket küldjön a keresési szolgáltatásnak, és kezelje a választ.

Ez az architektúra két elsődleges számítási feladatot tartalmaz:

Az indexelés betölti a tartalmat egy indexbe, és kereshetővé teszi. A bejövő szöveg belsőleg tokenizált és invertált indexekben van tárolva, míg a bejövő vektorok vektorindexekben vannak tárolva. Azure AI Keresés csak JSON-dokumentumok indexelhetők. A leküldéses metódussal közvetlenül feltöltheti a JSON-dokumentumokat, vagy a lekéréses metódussal (indexelő vagy logikai alkalmazás munkafolyamata) lekérheti és szerializálhatja az adatokat a JSON-ba.

Az indexelés során AI-bővítést használhat szövegrészek feldarabolásához, vektorok létrehozásához és más átalakítások alkalmazásához, amelyek struktúrát és tartalmat hoznak létre. Azure AI Keresés ezután szerializálja a bővített kimenetet JSON-dokumentumokká, és betölti őket az indexbe.

Az Azure AI keresés klasszikus keresési architektúrájának ábrája.

Megjegyzés

Ez a diagram az átláthatóság érdekében szétválasztja az indexelő és a lekérdezési motorokat, de az Azure AI Keresés esetében ugyanaz az összetevő működik olvasás-írás és csak olvasás módban.

Mi az ügynöki lekérés?

Az agentikus visszakeresés egy összetett ügynök-ügynök munkafolyamatokhoz tervezett többkérdéses folyamat. Minden lekérdezés egy tudásbázist céloz meg, amely a tudás teljes tartományát képviseli. Az Ön ügynöke hivatkozik a tudásbázisra, hogy mire kell alapozni, míg a tudásbázis kezeli a földelés módját.

A tudásbázis egy vagy több tudásbázisból, a lekérdezéstervezéshez és a válaszszintézishez választható LLM-ből, valamint a lekérési viselkedést szabályozó paraméterekből áll. Minden lekérdezés tervezésen, fókuszált részlekérdezésekre való dekompozíción, és a tudásforrásokból történő párhuzamos adatlekérés, szemantikai sorrendezés és az eredmények egyesítése során megy keresztül. A háromlépcsős válasz ügynökhasználathoz van optimalizálva.

A motorháztető alatt az ügynöki visszakeresés a klasszikus keresési architektúrára épít egy kontextusréteg (tudásbázis) hozzáadásával, amely több forrásból történő lekérést vezényel. A tudásbázisok indexelhetők vagy távoliak: az indexelt források ugyanazokat az indexelési és lekérdezési motorokat használják, mint a klasszikus keresés, míg a távoli források megkerülik az indexelést, és élőben kérdezik le.

Az Azure AI Keresés architektúra ábrája agent alapú lekéréshez.

Hogyan viszonyulnak egymáshoz?

A klasszikus keresés és az ügynöki lekérés az információk lekérésének kiegészítő módjai. Mindkettő támogatja a teljes szöveges, vektoros, hibrid és multimodális keresést. A tartalom betöltési és lekérdezési módjában azonban különböznek. Az alábbi táblázat összefoglalja a főbb különbségeket.

Aspektus Klasszikus keresés Ügynökvezérelt lekérés
Keresés korpuszban Keresési index Tudásbázis
Keresési cél Egy séma által definiált index Egy tudásbázis, amely egy vagy több tudásbázisra mutat
Lekérdezési terv Nincs terv, csak egy kérés LLM által támogatott vagy felhasználó által biztosított csomag
Lekérdezési kérelem Dokumentumok keresése indexben Lekérés tudásforrásokból
Válasz Egybesimított keresési eredmények séma alapján LLM által megfogalmazott válasz vagy nyers forrásadatok, tevékenységnaplók, hivatkozások
Régiókorlátozások Nem Igen
Állapot Általánosan elérhető Általánosan elérhető, néhány funkció előzetes verzióban

Első lépések

Az Azure AI Keresés az Azure portálon, REST API-k, és az Azure SDK-k .NET, Java, JavaScript, és Python használatával érhető el.

A portál hasznos a szolgáltatáskezeléshez és a tartalomkezeléshez, a tudásbázisok, a tudásforrások, az indexek, az indexelők, a készségkészletek és az adatforrások prototípus-készítési eszközeivel. A REST API-k és az SDK-k hasznosak az éles automatizáláshoz.

Az elérési út kiválasztása

Első lépésként használja ezt az ellenőrzőlistát a legfontosabb döntések meghozatalához:

  • Válasszon egy keresőmotort: Ha nem ügynököt vagy csevegőrobotot használ, a klasszikus keresés kielégítheti a legtöbb alkalmazásigényt, alacsonyabb költségekkel és összetettséggel, mint az LLM-integráció. Ha szeretné kihasználni egy tudásbázis és több tudásforrás előnyeit teljes LLM-vezénylés nélkül, fontolja meg az ügynöki adatlekérést minimális érvelési erőfeszítéssel.

  • Válasszon egy régiót: Ha ügynöki lekérést használ, válasszon egy támogatott régiót. A klasszikus kereséshez válasszon egy régiót, amely a szükséges funkciókat és kapacitást kínálja.

  • Válasszon egy betöltési módszert az indexhez kötött tartalomhoz: Ha a tartalom támogatott adatforrásban található, a lekéréses módszerrel lekérheti és szerializálhatja az adatokat a JSON-ban. Ha nem rendelkezik támogatott adatforrással, vagy ha a tartalmat és az indexet valós időben kell szinkronizálni, a leküldéses módszer az egyetlen lehetőség.

  • Szüksége van vektorokra? Az LLM-ek és -ügynökök nem igényelnek vektorokat. Csak akkor használja őket, ha hasonlósági keresésre van szüksége, vagy ha olyan tartalommal rendelkezik, amely vektorokká homogenizálható. Azure AI Keresés a feladathoz integrált vektorizációt kínál.

  • Szüksége van felhasználóalapú engedélyöröklésre? A Távoli SharePoint-ot erre a forgatókönyvre tervezték, de az Azure Blob Storage-ban vagy az ADLS Gen2-ben lévő tartalmakhoz csatolt felhasználói engedélyeket is örökölheti. Minden más forgatókönyv esetében használhatja a biztonsági szűrő kerülő megoldását.

A képzési erőforrások kiválasztása

A különböző teljes körű keresési forgatókönyvekre kiterjedő gyorsútmutatókat tartunk fenn:

Tipp

Összetett vagy egyéni megoldásokkal kapcsolatos segítségért kontaktáljon egy partnert, akinek mély szakértelme van az Azure AI Keresés terén.

  • Last updated on