Сводка
Вы создаете сайт для бронирования жилья для отдыха. Список результатов поиска должен быть релевантным для всех клиентов, и вам потребуется больше ресурсов для ручного дополнения списков с ключевыми словами для объявлений, которые появляются и исчезают.
Вы узнали об использовании семантического поиска в гибком сервере базы данных Azure для PostgreSQL для выполнения запросов с помощью встраиваний, созданных Azure OpenAI. Вы выполнили этот поиск, выполнив следующие действия.
- Включение расширений
vectorиazure_ai. - Создание векторных столбцов для хранения внедренных данных.
- Создание и хранение эмбеддингов.
- Запрос базы данных с помощью вектора запроса.
Без семантического поиска запросы, такие как "солнечный", не соответствуют товарам с описанием "яркий естественный свет", хотя это предполагаемое совпадение. Хотя эта проблема может быть решена путем добавления дополнительных ключевых слов продукта, этот процесс создает проблему при создании новых списков свойств. Продукт может быть неообнаружимым без точного сопоставления ключевых слов, если ключевые слова не добавлены.
Объявления, которые трудно найти, трудно забронировать. Неуместные результаты поиска ухудшают взаимодействие с пользователем, а обслуживание ключевых слов вручную увеличивает затраты на человека. С другой стороны, Azure OpenAI автоматизирует сопоставление синонимов путем создания векторов встраивания, а База данных Azure для PostgreSQL выполняет основную работу по векторным запросам. Это сочетание обеспечивает широкий и релевантный интерфейс поиска без мучительной оптимизации ключевых слов.