Azure AI Search の Python サンプル
Azure AI Search ソリューションの機能とワークフローを示す Python コード サンプルについて説明します。 これらのサンプルでは、Azure SDK for Python に対して Azure AI Search クライアント ライブラリを使用しています。これは、次のリンクを使用して調べることができます。
SDK のサンプル
Azure SDK 開発チームのコード サンプルは、API の使用方法を示します。 これらのサンプルは、GitHub の azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/samples にあります。
| サンプル | 説明 |
|---|---|
| 認証 | クライアントを構成し、サービスに対して認証する方法を示します。 |
| インデックスの作成、読み取り、更新、削除の操作 | 検索インデックスを作成、更新、取得、一覧表示、削除する方法が示されています。 |
| インデクサーの作成、読み取り、更新、削除の操作 | インデクサーを作成、更新、取得、一覧表示、リセット、削除する方法を示します。 |
| 検索インデクサー データ ソース | サポートされている Azure データ ソースのインデクサーベースのインデックス作成に必要なインデクサー データ ソースを作成、更新、取得、一覧表示、削除する方法が示されています。 |
| シノニム | シノニム マップを作成、更新、取得、一覧表示、削除する方法が示されています。 |
| ドキュメントを読み込む | データ インポート操作においてインデックスにドキュメントをアップロードまたはマージする方法が示されています。 |
| 単純なクエリ | 基本的なクエリを設定する方法が示されています。 |
| フィルター クエリ | フィルター式の設定方法を示します。 |
| ファセット クエリ | ファセットの使用方法を示します。 |
| セマンティック ランク付けのサンプル | インデックスでセマンティック ランク付けを構成し、セマンティック クエリを呼び出す方法を示します。 |
| ベクトル検索 | 説明フィールドから埋め込みを取得してからデータに対してベクトル クエリを送信する方法を示します。 |
ドキュメントのサンプル
Azure AI Search チームのコード サンプルは、機能とワークフローを示しています。 これらのサンプルの多くは、チュートリアル、クイックスタート、および操作方法に関する記事で言及されています。 これらのサンプルは、GitHub の Azure-Samples/azure-search-python-samples にあります。
| サンプル | 記事 |
|---|---|
| quickstart | Azure SDK を使用したフルテキスト検索に関するクイックスタートの Python の部分のソース コード。 この記事では、サンプル データを使用して検索インデックスの作成、読み込み、クエリを行うための基本的なワークフローについて説明します。 |
| quickstart-semantic-search | クイックスタート: Azure SDK を使用したセマンティック ランク付けに関する記事の Python の部分のソース コード。 これは、セマンティック ランク付けを呼び出すためのインデックス スキーマとクエリ要求を示します。 |
| search-website-functions-v4 | 「チュートリアル: Web アプリに検索を追加する」のソース コード。 アプリをホストして検索要求を処理するためのリッチ クライアントとコンポーネントを含む、エンドツーエンド検索アプリを示します。 |
デモ
デモ リポジトリには、デモに示されている例やシナリオの概念実証ソース コードが用意されています。 デモ ソリューションは、顧客が調整できるようには設計されていません。
| リポジトリ | 説明 |
|---|---|
| azure-search-vector-python-sample.ipynb | Azure SDK for Python の azure.search.documents ライブラリを使用して、ベクター インデックスの作成、読み込み、クエリを実行します。 |
| azure-search-integrated-vectorization-sample.ipynb | ベクター インデックス作成ワークフローを拡張して、統合されたデータ チャンクと埋め込みを含めます。 |
| azure-search-vector-image-index-creation-python-sample.ipynb | テキストと画像に対するマルチモーダル検索を示します。 |
| azure-search-custom-vectorization-sample.ipynb | カスタム ベクター化を示します。 |
| azure-search-vector-python-huggingface-model-sample.ipynb | Hugging Face 統合。 |
| azure-search-vector-python-langchain-sample.ipynb | LangChain 統合。 |
| azure-search-vector-python-llamaindex-sample.ipynb | Llamaindex 統合。 |
| azure-search-openai-demo | Azure OpenAI の大規模言語モデルで Azure AI Search を使用する方法を示す Azure OpenAI Python コードを使用した ChatGPT + Enterprise データ。 背景については、こちらの Tech Community のブログ記事「Revolutionize your Enterprise Data with ChatGPT」 (ChatGPT を使用してエンタープライズ データに革命を起こす) を参照してください。 |
その他のサンプル
次のサンプルも Azure AI Search チームによって公開されていますが、ドキュメントでは参照されていません。 関連する readme ファイルでは、使用方法を説明します。
| リポジトリ | 説明 |
|---|---|
| azure-search-backup-and-restore.ipynb | Azure SDK for Python の azure.search.documents ライブラリを使用して、検索インデックスの取得可能なフィールドのローカル コピーを作成し、それらのフィールドを新しい検索インデックスにプッシュします。 |
ヒント
GitHub で製品、サービス、言語でフィルター処理された Microsoft コード サンプルを検索するために、サンプル ブラウザーを試してください。