概要
あなたは、バケーションレンタルの予約サイトを構築しています。 検索結果を一覧表示するには、すべての顧客に関連する必要があります。また、頻繁に表示されるプロパティのキーワードを使用してリストを手動で拡張するには、さらに多くのリソースが必要です。
Azure Database for PostgreSQL フレキシブル サーバーでセマンティック検索を使用して、Azure OpenAI によって生成された埋め込みを使用してクエリを実行する方法について学習しました。 この検索は次の方法で行いました。
vectorとazure_ai拡張機能の有効化。- 埋め込みを格納するベクター列の作成。
- 埋め込みの生成と格納。
- クエリ ベクターを使用したデータベースのクエリ。
セマンティック検索がないと、"sunny" などのクエリは、意図した一致であっても"明るい自然光" と呼ばれる製品と一致しません。 この問題は、追加の製品キーワードを追加することで解決できますが、このプロセスでは、新しいプロパティの一覧を作成するときに問題が発生します。 キーワードが追加されていない場合、完全に一致するキーワードがないと、製品を検出できない可能性があります。
見つけにくい物件は予約が難しくなります。 無関係な検索結果によってユーザー エクスペリエンスが低下し、手動のキーワード メンテナンスによって人的コストが増加します。 一方、Azure OpenAI では埋め込みベクターを生成することでシノニム マッチングが自動化され、Azure Database for PostgreSQL ではベクター クエリの負荷が高い処理が行われます。 この組み合わせにより、面倒なキーワードの最適化なしで、豊富で関連性の高い検索エクスペリエンスが提供されます。