Przykłady języka Python dla usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure

Note

Wyszukiwanie AI platformy Azure jest dostępna za pośrednictwem portalu Azure, interfejsów API REST i Azure SDKs. Jest także podstawą Foundry IQ — zarządzanej warstwy wiedzy, która przekształca treści przedsiębiorstwa w bazy wiedzy wielokrotnego użytku z uwzględnieniem uprawnień dla agentów w portalu Microsoft Foundry.

Dowiedz się więcej o przykładach kodu w języku Python, które demonstrują funkcjonalność i przepływ pracy rozwiązania azure AI Search. Te przykłady korzystają z biblioteki klienta usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure dla zestawu Azure SDK dla języka Python, którą można eksplorować, korzystając z poniższych linków.

Target	Link
Pobieranie pakietu	pypi.org/project/azure-search-documents/
Odniesienie do API	azure-search-documents
Przypadki testowe interfejsu API	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/tests
Kod źródłowy	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents
Dziennik zmian	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/search/azure-search-documents/CHANGELOG.md

Przykłady dla zestawu SDK

Przykłady kodu z zespołu deweloperów zestawu Azure SDK przedstawiają użycie interfejsu API. Te przykłady można znaleźć w witrynie Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/samples w witrynie GitHub.

Przykłady dokumentacji

Przykłady kodu z zespołu usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure przedstawiają funkcje i przepływy pracy. Poniższe przykłady przedstawiono w samouczkach, przewodnikach Szybki start i artykułach z instrukcjami. Te przykłady można znaleźć w witrynie Azure-Samples/azure-search-python-samples w witrynie GitHub.

Przykład	Article	Description
Quickstart-Agentic-Retrieval	Szybki start: Agentyczne pobieranie	Zintegruj klasyfikację semantyczną z planowaniem zapytań opartym na usłudze LLM i generowaniem odpowiedzi.
Szybki start— wyszukiwanie słów kluczowych	Szybki start: wyszukiwanie pełnotekstowe	Tworzenie, ładowanie i wykonywanie zapytań względem indeksu wyszukiwania przy użyciu przykładowych danych.
Szybki start — klasyfikacja semantyczna	Szybki start: klasyfikacja semantyczna	Dodaj semantyczną klasyfikację do schematu indeksu i uruchom zapytania semantyczne.
Szybki start— wyszukiwanie wektorów	Szybki start: wyszukiwanie wektorów	Indeksowanie i zawartość wektora zapytań.
agentic-retrieval-pipeline-example	Samouczek: budowanie kompleksowego rozwiązania do wyszukiwania z udziałem agentów	W przeciwieństwie do Quickstart-Agentic-Retrieval ten przykład wykorzystuje Foundry Agent Service do orkiestracji żądań.

Accelerators

Akcelerator to kompleksowe rozwiązanie, które zawiera kod i dokumentację, które można dostosować do własnej implementacji określonego scenariusza.

Przykład	Description
przyspieszacz eksperymentów RAG	Przeprowadzanie eksperymentów i ocen przy użyciu usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure i wzorca RAG. Ten przykład zawiera kod umożliwiający ładowanie wielu źródeł danych przy użyciu różnych modeli oraz tworzenie różnych indeksów wyszukiwania i zapytań.

Demos

Repozytorium demonstracyjne zawiera kod źródłowy weryfikacji koncepcji dla przykładów lub scenariuszy przedstawionych w pokazach. W przeciwieństwie do akceleratorów rozwiązania demonstracyjne nie są przeznaczone do adaptacji.

Przykład	Description
azure-search-vector-samples	Kompleksowa kolekcja przykładów dla scenariuszy wyszukiwania wektorów zorganizowanych według scenariuszy lub technologii.
azure-search-openai-demo	Doświadczenie podobne do ChatGPT nad danymi przedsiębiorstwa za pomocą kodu Python pokazującego, jak używać usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure z dużymi modelami językowymi w Azure OpenAI. Aby zapoznać się z tłami, zobacz ten wpis w blogu.
aisearch-openai-rag-audio	"Dźwięk do RAG." W tym przykładzie pokazano prostą architekturę dla aplikacji generujących treści audio przy użyciu sztucznej inteligencji, która umożliwia korzystanie z funkcji Wyszukiwanie AI platformy Azure RAG na interfejsie API do przetwarzania dźwięku w czasie rzeczywistym z możliwością pełnodupleksowego przesyłania audio z urządzeń klienckich. Zapewnia również bezpieczny dostęp zarówno do modelu, jak i systemu pobierania. Kod zaplecza jest napisany w języku Python, a kod frontonu jest napisany w języku JavaScript. Aby zapoznać się z wprowadzeniem, obejrzyj ten film wideo.

Inne przykłady

Poniższe przykłady są również publikowane przez zespół usługi Wyszukiwanie AI platformy Azure, ale nie są przywołyne w dokumentacji. Skojarzone pliki README zawierają instrukcje użycia.

Przykład	Description
azure-search-classic-rag	Jednorazowe działanie RAG wykorzystujące klasyczną wyszukiwarkę jako dane podstawowe z Wyszukiwanie AI platformy Azure, z modelem realizacji czatu z Azure OpenAI.
Quickstart-Dokument-Permissions-Pull-API	Korzystając z podejścia „pull API” indeksatora, przepływ list kontroli dostępu ze źródła danych do wyników wyszukiwania i stosować filtry uprawnień ograniczające dostęp do autoryzowanej zawartości.
Quickstart-Document-Permissions-Push-API	Za pomocą interfejsów API push do indeksowania ładunku JSON przepływają osadzone metadane uprawnień do dokumentów w indeksie i wyników wyszukiwania, które są filtrowane w oparciu o dostęp użytkownika do autoryzowanej zawartości.
azure-function-search	Funkcja platformy Azure umożliwia wysyłanie zapytań do usługi wyszukiwania. Możesz zastąpić tę wersję języka Python kodem używanym api w temacie Dodawanie wyszukiwania do witryn internetowych za pomocą platformy .NET.
bulk-insert	Użyj API wypychania do przesyłania i indeksowania dokumentów.
index-backup-and-restore.ipynb	Utwórz lokalną kopię pól do pobrania w indeksie i wypchnij te pola do nowego indeksu.
resumable-index-backup-restore	Tworzenie kopii zapasowej i przywracanie większych indeksów, które przekraczają 100 000 dokumentów.

Tip

Użyj przeglądarki samples , aby wyszukać przykłady kodu firmy Microsoft w witrynie GitHub. Wyszukiwanie można filtrować według produktu, usługi i języka.