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La ricerca semantica usa inclusioni di testo per determinare la pertinenza dei risultati. Che cos'è un vettore di inclusioni?
Matrice di n numeri che acquisisce il significato del testo.
Matrice di n parole che riepilogano il significato del testo.
Matrice di n stringhe di testo incorporate nel testo.
I dati di testo di un'applicazione vengono archiviati in un server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL. L'applicazione richiede un database vettoriale per archiviare le inclusioni di testo ed eseguire una ricerca semantica. Qual è la scelta di database più semplice?
Utilizza Azure Database for PostgreSQL.
Utilizza database vettoriale in Azure Cosmos DB for MongoDB vCore.
Usare l'archivio vettoriale di Azure AI Search.
Un'applicazione ha archiviato vettori di inclusione in un database di server flessibile PostgreSQL ed è pronta per eseguirne delle query. L'utente ha fornito una stringa di query. Qual è il modo più semplice per eseguire una ricerca semantica?
L'applicazione richiede una funzione memorizzata per produrre risultati classificati.
Usare l'API Inclusioni OpenAI di Azure nell'applicazione e usare il risultato come parametro di query per classificare la distanza del coseno.
Usare la vettorizzazione integrata di Azure AI Search per generare l'inclusione delle query e usare SQL in linea.
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