Exemplos de Python para o Azure AI Search

Saiba mais sobre exemplos de código Python que demonstram a funcionalidade e o fluxo de trabalho de uma solução Azure AI Search. Esses exemplos usam a biblioteca de cliente do Azure AI Search para o SDK do Azure para Python, que você pode explorar através dos links a seguir.

Target	Link
Download do pacote	pypi.org/project/azure-search-documents/
Referência da API	azure-search-documents
Casos de teste de API	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/tests
Código fonte	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents
Registo de alterações	github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/search/azure-search-documents/CHANGELOG.md

Exemplos de SDK

Exemplos de código da equipe de desenvolvimento do SDK do Azure demonstram o uso da API. Você pode encontrar esses exemplos em Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/samples no GitHub.

Amostras de documentos

Exemplos de código da equipe do Azure AI Search demonstram recursos e fluxos de trabalho. Os exemplos a seguir são referenciados em tutoriais, inícios rápidos e artigos de instruções. Você pode encontrar esses exemplos em Azure-Samples/azure-search-python-samples no GitHub.

Exemplo	Artigo	Description
Quickstart	Guia de início rápido: pesquisa de texto completo	Crie, carregue e consulte um índice de pesquisa usando dados de exemplo.
Quickstart-Agentic-Retrieval	Guia de início rápido: recuperação agentiva	Integre a classificação semântica com o planejamento de consultas e a geração de respostas com tecnologia LLM.
Quickstart-Semantic-Search	Guia de início rápido: classificação semântica	Adicione classificação semântica a um esquema de índice e execute consultas semânticas.
Início Rápido-Vector-Search	Guia de início rápido: pesquisa vetorial	Indexar e consultar conteúdo vetorial.
agentic-retrieval-pipeline-example	Tutorial: Construir uma solução de recuperação agential de ponta a ponta	Em oposição ao Quickstart-Agentic-Retrieval, este exemplo incorpora o Foundry Agent Service para a orquestração de pedidos.

Accelerators

Um acelerador é uma solução completa que inclui código e documentação que você pode adaptar para sua própria implementação de um cenário específico.

Exemplo	Description
acelerador-de-experimentos-rag	Conduza experimentos e avaliações usando o Azure AI Search e o padrão RAG. Este exemplo tem código para carregar várias fontes de dados, usando vários modelos e criando vários índices de pesquisa e consultas.

Demos

Um repositório de demonstração fornece código-fonte de prova de conceito para exemplos ou cenários mostrados em demonstrações. Ao contrário dos aceleradores, as soluções de demonstração não são projetadas para adaptação.

Exemplo	Description
azure-search-vector-samples	Coleta abrangente de amostras para cenários de pesquisa vetorial, organizados por cenário ou tecnologia.
azure-search-openai-demo	Experiência semelhante ao ChatGPT sobre dados empresariais com o código Python do Azure OpenAI mostrando como usar o Azure AI Search com modelos de linguagem grandes no Azure OpenAI. Para obter informações detalhadas, consulte esta postagem no blog.
aisearch-openai-rag-audio	"Voice to RAG." Este exemplo demonstra uma arquitetura simples para aplicações de IA generativa baseadas em voz que permite integrar o Azure AI Search RAG com a API de áudio em tempo real, utilizando streaming de áudio full-duplex a partir de dispositivos cliente. Ele também lida com segurança com o acesso ao modelo e ao sistema de recuperação. O código de back-end é escrito em Python, enquanto o código de frontend é escrito em JavaScript. Para uma introdução, assista a este vídeo.

Outras amostras

Os exemplos a seguir também são publicados pela equipe do Azure AI Search, mas não são referenciados na documentação. Os ficheiros LEIA-ME associados fornecem instruções de utilização.

Exemplo	Description
Azure-search-classic-rag	Utilização do RAG em modo 'single-shot' usando o motor de busca clássico como dados de base do Azure AI Search, com um modelo de conclusão de conversas do Azure OpenAI.
Quickstart-Document-Permissions-Pull-API	Utilizando uma abordagem de "pull API" com o indexador, as listas de controlo de acesso são transferidas de uma fonte de dados para os resultados de pesquisa e aplicam-se filtros de permissões que restringem o acesso apenas a conteúdos autorizados.
Quickstart-Document-Permissions-Push-API	Utilizando as APIs push para indexar uma carga útil JSON, insere metadados de permissões em documentos indexados e resultados de pesquisa filtrados com base no acesso dos utilizadores a conteúdos autorizados.
azure-function-search	Use uma função do Azure para enviar consultas a um serviço de pesquisa. Você pode substituir esta versão do api Python pelo código usado em Adicionar pesquisa a sites com .NET.
bulk-insert	Use as APIs de push para carregar e indexar documentos.
index-backup-and-restore.ipynb	Faça uma cópia local dos campos recuperáveis em um índice e envie esses campos para um novo índice.
resumable-index-backup-restore	Faça backup e restaure índices maiores que excedam 100.000 documentos.

Tip

Use o navegador de exemplos para procurar exemplos de código da Microsoft no GitHub. Pode filtrar a sua pesquisa por produto, serviço e idioma.