Ta przeglądarka nie jest już obsługiwana.
Uaktualnij przeglądarkę do wersji Microsoft Edge, aby korzystać z najnowszych funkcji, aktualizacji zabezpieczeń i pomocy technicznej.
Wybierz najlepszą odpowiedź na każde z pytań.
Wyszukiwanie semantyczne używa osadzania tekstu w celu określenia istotności wyniku. Co to jest wektor osadzania?
Tablica n liczb, które przechwytują znaczenie tekstu.
Tablica n wyrazów, które podsumowują znaczenie tekstu.
Tablica n ciągów tekstowych osadzonych w tekście.
Dane tekstowe aplikacji są przechowywane na elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL. Aplikacja potrzebuje wektorowej bazy danych do przechowywania osadzania tekstu i wykonywania wyszukiwania semantycznego. Jaki jest najprostszy wybór bazy danych?
Użyj usługi Azure Database for PostgreSQL.
Użyj usługi Vector Database w usłudze Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB.
Użyj magazynu wektorów usługi Azure AI Search.
Aplikacja przechowywała wektory osadzania w elastycznej bazie danych serwera PostgreSQL i jest gotowa do wykonywania zapytań. Użytkownik podał ciąg zapytania. Jaki jest najprostszy sposób uruchamiania wyszukiwania semantycznego?
Aplikacja wywołuje funkcję przechowywaną w celu zwrócenia sklasyfikowanych wyników.
Użyj interfejsu API osadzania usługi Azure OpenAI w aplikacji i użyj wyniku jako parametru zapytania, aby sklasyfikować odległość cosinus.
Użyj zintegrowanej wektoryzacji usługi Azure AI Search, aby wygenerować osadzanie zapytania i użyć wbudowanego kodu SQL.
Przed sprawdzeniem pracy musisz odpowiedzieć na wszystkie pytania.
Czy ta strona była pomocna?
Potrzebujesz pomocy w tym temacie?
Chcesz spróbować użyć funkcji Zapytaj Naucz się, aby wyjaśnić lub przeprowadzić Cię przez ten temat?