Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Выберите наиболее подходящий ответ на каждый из приведенных вопросов.
Семантический поиск использует внедрение текста для определения релевантности результатов. Что такое вектор внедрения?
Массив n чисел, который фиксирует значение текста.
Массив n слов, которые суммируют значение текста.
Массив строк n, внедренных в текст.
Текстовые данные приложения хранятся на гибком сервере База данных Azure для PostgreSQL. Приложению требуется векторная база данных для хранения внедренных текста и выполнения семантического поиска. Что такое самый простой выбор базы данных?
Используйте База данных Azure для PostgreSQL.
Используйте векторную базу данных в Azure Cosmos DB для MongoDB.
Используйте векторное хранилище поиска Azure ИИ.
Приложение хранит векторы внедрения в гибкой базе данных сервера PostgreSQL и готово к их запросу. Пользователь предоставил строку запроса. Что является самым простым способом запуска семантического поиска?
Приложение вызывает хранимую функцию для возврата ранжированных результатов.
Используйте API внедрения Azure OpenAI в приложении и используйте результат в качестве параметра запроса для ранжирования расстояния косинуса.
Используйте встроенную векторизацию поиска ИИ Azure для создания внедрения запросов и использования встроенного SQL.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Была ли эта страница полезна?
Нужна помощь по этой теме?
Хотите попробовать использовать функцию «Спросите Learn», чтобы прояснить или помочь вам разобраться в этой теме?