Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önceki derslerde, statik bir web uygulamasına arama eklediniz. Bu derste tümleştirmeyi oluşturan temel adımlar vurgulanır. Aramayı web uygulamanızla tümleştirme hakkında bir bilgi sayfası arıyorsanız, bu makalede bilmeniz gerekenler açıklanmaktadır.
Azure SDK Azure.Search.Documents
İşlev uygulaması, Azure AI Araması için Azure SDK'sını kullanır:
- NuGet: Azure.Search.Documents
- Başvuru Belgeleri: İstemci Kitaplığı
İşlev uygulaması kaynak adınızı, kaynak anahtarınızı ve dizin adınızı kullanarak SDK aracılığıyla bulut tabanlı Azure AI Arama API'sinde kimlik doğrulaması yapar. Gizli diziler statik web uygulaması ayarlarında depolanır ve işleve ortam değişkenleri olarak çekilir.
local.settings.json dosyasında gizli dizileri yapılandırma
{
"IsEncrypted": false,
"Values": {
"AzureWebJobsStorage": "",
"FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "dotnet-isolated",
"SearchApiKey": "",
"SearchServiceName": "",
"SearchIndexName": "good-books"
},
"Host": {
"CORS": "*"
}
}
Azure İşlevi: Katalogda arama
Arama API'si bir arama terimi alır ve arama dizinindeki belgeler arasında arama yapıp eşleşme listesini döndürür. Öneri API'si aracılığıyla, kullanıcı yazarken kısmi dizeler arama altyapısına gönderilir, arama dizinindeki belgeler arasında kitap başlıkları ve yazarlar gibi arama terimleri önerilir ve küçük bir eşleşme listesi döndürülebilir.
Azure işlevi arama yapılandırma bilgilerini çeker ve sorguyu gerçekleştirir.
Arama önericisi, sgtoplu karşıya yükleme sırasında kullanılan şema dosyasında tanımlanır.
using Azure;
using Azure.Core.Serialization;
using Azure.Search.Documents;
using Azure.Search.Documents.Models;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Http;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.Net;
using System.Text.Json;
using System.Text.Json.Serialization;
using WebSearch.Models;
using SearchFilter = WebSearch.Models.SearchFilter;
namespace WebSearch.Function
{
public class Search
{
private static string searchApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchApiKey", EnvironmentVariableTarget.Process);
private static string searchServiceName = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchServiceName", EnvironmentVariableTarget.Process);
private static string searchIndexName = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchIndexName", EnvironmentVariableTarget.Process) ?? "good-books";
private readonly ILogger<Lookup> _logger;
public Search(ILogger<Lookup> logger)
{
_logger = logger;
}
[Function("search")]
public async Task<HttpResponseData> RunAsync(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "post")] HttpRequestData req,
FunctionContext executionContext)
{
string requestBody = await new StreamReader(req.Body).ReadToEndAsync();
var data = JsonSerializer.Deserialize<RequestBodySearch>(requestBody);
// Azure AI Search
Uri serviceEndpoint = new($"https://{searchServiceName}.search.windows.net/");
SearchClient searchClient = new(
serviceEndpoint,
searchIndexName,
new AzureKeyCredential(searchApiKey)
);
SearchOptions options = new()
{
Size = data.Size,
Skip = data.Skip,
IncludeTotalCount = true,
Filter = CreateFilterExpression(data.Filters)
};
options.Facets.Add("authors");
options.Facets.Add("language_code");
SearchResults<SearchDocument> searchResults = searchClient.Search<SearchDocument>(data.SearchText, options);
var facetOutput = new Dictionary<string, IList<FacetValue>>();
foreach (var facetResult in searchResults.Facets)
{
facetOutput[facetResult.Key] = facetResult.Value
.Select(x => new FacetValue { value = x.Value.ToString(), count = x.Count })
.ToList();
}
// Data to return
var output = new SearchOutput
{
Count = searchResults.TotalCount,
Results = searchResults.GetResults().ToList(),
Facets = facetOutput
};
var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.Found);
// Serialize data
var serializer = new JsonObjectSerializer(
new JsonSerializerOptions(JsonSerializerDefaults.Web));
await response.WriteAsJsonAsync(output, serializer);
return response;
}
public static string CreateFilterExpression(List<SearchFilter> filters)
{
if (filters is null or { Count: <= 0 })
{
return null;
}
List<string> filterExpressions = new();
List<SearchFilter> authorFilters = filters.Where(f => f.field == "authors").ToList();
List<SearchFilter> languageFilters = filters.Where(f => f.field == "language_code").ToList();
List<string> authorFilterValues = authorFilters.Select(f => f.value).ToList();
if (authorFilterValues.Count > 0)
{
string filterStr = string.Join(",", authorFilterValues);
filterExpressions.Add($"{"authors"}/any(t: search.in(t, '{filterStr}', ','))");
}
List<string> languageFilterValues = languageFilters.Select(f => f.value).ToList();
foreach (var value in languageFilterValues)
{
filterExpressions.Add($"language_code eq '{value}'");
}
return string.Join(" and ", filterExpressions);
}
}
}
İstemci: Katalogdan arama
React istemcisinde Azure İşlevi'ni aşağıdaki kodla çağırın.
import React, { useEffect, useState, Suspense } from 'react';
import axios from '../../axios.js';
import CircularProgress from '@mui/material/CircularProgress';
import { useLocation, useNavigate } from "react-router-dom";
import Results from '../../components/Results/Results';
import Pager from '../../components/Pager/Pager';
import Facets from '../../components/Facets/Facets';
import SearchBar from '../../components/SearchBar/SearchBar';
import "./Search.css";
export default function Search() {
let location = useLocation();
const navigate = useNavigate();
const [ results, setResults ] = useState([]);
const [ resultCount, setResultCount ] = useState(0);
const [ currentPage, setCurrentPage ] = useState(1);
const [ q, setQ ] = useState(new URLSearchParams(location.search).get('q') ?? "*");
const [ top ] = useState(new URLSearchParams(location.search).get('top') ?? 8);
const [ skip, setSkip ] = useState(new URLSearchParams(location.search).get('skip') ?? 0);
const [ filters, setFilters ] = useState([]);
const [ facets, setFacets ] = useState({});
const [ isLoading, setIsLoading ] = useState(true);
let resultsPerPage = top;
useEffect(() => {
setIsLoading(true);
setSkip((currentPage-1) * top);
const body = {
q: q,
top: top,
skip: skip,
filters: filters
};
axios.post( '/api/search', body)
.then(response => {
console.log(JSON.stringify(response.data))
setResults(response.data.results);
setFacets(response.data.facets);
setResultCount(response.data.count);
setIsLoading(false);
} )
.catch(error => {
console.log(error);
setIsLoading(false);
});
}, [q, top, skip, filters, currentPage]);
// pushing the new search term to history when q is updated
// allows the back button to work as expected when coming back from the details page
useEffect(() => {
navigate('/search?q=' + q);
setCurrentPage(1);
setFilters([]);
// eslint-disable-next-line react-hooks/exhaustive-deps
}, [q]);
let postSearchHandler = (searchTerm) => {
//console.log(searchTerm);
setQ(searchTerm);
}
var body;
if (isLoading) {
body = (
<div className="col-md-9">
<CircularProgress />
</div>);
} else {
body = (
<div className="col-md-9">
<Results documents={results} top={top} skip={skip} count={resultCount} query={q}></Results>
<Pager className="pager-style" currentPage={currentPage} resultCount={resultCount} resultsPerPage={resultsPerPage} setCurrentPage={setCurrentPage}></Pager>
</div>
)
}
// filters should be applied across entire result set,
// not just within the current page
const updateFilterHandler = (newFilters) => {
// Reset paging
setSkip(0);
setCurrentPage(1);
// Set filters
setFilters(newFilters);
};
return (
<main className="main main--search container-fluid">
<div className="row">
<div className="search-bar-column col-md-3">
<div className="search-bar">
<SearchBar postSearchHandler={postSearchHandler} query={q}></SearchBar>
</div>
<Facets facets={facets} filters={filters} setFilters={updateFilterHandler}></Facets>
</div>
{body}
</div>
</main>
);
}
İstemci: Katalogdan öneriler
Öneri işlevi API'si, Malzeme kullanıcı arabiriminin Otomatik Tamamlama bileşeninin bir parçası olarak react \client\src\components\SearchBar\SearchBar.js uygulamasında çağrılır. Bu bileşen, giriş metniyle eşleşen yazarları ve kitapları aramak için giriş metnini kullanır ve ardından bu olası eşleşmeleri açılan listedeki seçilebilir öğelerde görüntüler.
import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { TextField, Autocomplete, Button, Box } from '@mui/material';
import axios from '../../axios.js';
export default function SearchBar2({ postSearchHandler, query }) {
const [q, setQ] = useState(() => query || '');
const [suggestions, setSuggestions] = useState([]);
const search = (value) => {
console.log(`search: ${value}`);
postSearchHandler(value);
};
useEffect(() => {
console.log(`useEffect getSuggestions: ${q}`);
if (q) {
axios.post('/api/suggest', { q, top: 5, suggester: 'sg' })
.then(response => {
setSuggestions(response.data.suggestions.map(s => s.text));
}).catch (error =>{
console.log(error);
setSuggestions([]);
});
}}, [q]);
const onInputChangeHandler = (event, value) => {
console.log(`onInputChangeHandler: ${value}`);
setQ(value);
};
const onChangeHandler = (event, value) => {
console.log(`onChangeHandler: ${value}`);
setQ(value);
search(value);
};
const onEnterButton = (event) => {
console.log(`onEnterButton: ${q}`);
// if enter key is pressed
if (event.key === 'Enter') {
search(q);
}
};
return (
<div
className="input-group"
style={{ width: '95%', display: 'flex', justifyContent: 'center', alignItems: 'center', margin: '0 auto' }}
>
<Box sx={{ display: 'flex', alignItems: 'center', width: '75%', minWidth: '390px' }}>
<Autocomplete
freeSolo
value={q}
options={suggestions}
onInputChange={onInputChangeHandler}
onChange={onChangeHandler}
disableClearable
sx={{
width: '75%',
'& .MuiAutocomplete-endAdornment': {
display: 'none'
}
}}
renderInput={(params) => (
<TextField
{...params}
id="search-box"
className="form-control rounded-0"
placeholder="What are you looking for?"
onBlur={() => setSuggestions([])}
onClick={() => setSuggestions([])}
/>
)}
/>
<div className="input-group-btn" style={{ marginLeft: '10px' }}>
<Button variant="contained" color="primary" onClick={() => {
console.log(`search button: ${q}`);
search(q)}
}>
Search
</Button>
</div>
</Box>
</div>
);
}
Azure İşlevi: Belirli bir belgeyi alma
Belge Arama API'si bir kimlik alır ve Arama Dizininden belge nesnesini döndürür.
using Azure;
using Azure.Core.Serialization;
using Azure.Search.Documents;
using Azure.Search.Documents.Models;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Http;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.Net;
using System.Text.Json;
using WebSearch.Models;
namespace WebSearch.Function
{
public class Lookup
{
private static string searchApiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchApiKey", EnvironmentVariableTarget.Process);
private static string searchServiceName = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchServiceName", EnvironmentVariableTarget.Process);
private static string searchIndexName = Environment.GetEnvironmentVariable("SearchIndexName", EnvironmentVariableTarget.Process) ?? "good-books";
private readonly ILogger<Lookup> _logger;
public Lookup(ILogger<Lookup> logger)
{
_logger = logger;
}
[Function("lookup")]
public async Task<HttpResponseData> RunAsync(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post")] HttpRequestData req,
FunctionContext executionContext)
{
// Get Document Id
var query = System.Web.HttpUtility.ParseQueryString(req.Url.Query);
string documentId = query["id"].ToString();
// Azure AI Search
Uri serviceEndpoint = new($"https://{searchServiceName}.search.windows.net/");
SearchClient searchClient = new(
serviceEndpoint,
searchIndexName,
new AzureKeyCredential(searchApiKey)
);
var getDocumentResponse = await searchClient.GetDocumentAsync<SearchDocument>(documentId);
// Data to return
var output = new LookupOutput
{
Document = getDocumentResponse.Value
};
var response = req.CreateResponse(HttpStatusCode.Found);
// Serialize data
var serializer = new JsonObjectSerializer(
new JsonSerializerOptions(JsonSerializerDefaults.Web));
await response.WriteAsJsonAsync(output, serializer);
return response;
}
}
}
İstemci: Belirli bir belgeyi alma
Bu işlev API'si, bileşen başlatma işleminin bir parçası olarak React \client\src\pages\Details\Detail.js uygulamasında çağrılır:
import React, { useState, useEffect } from "react";
import { useParams } from 'react-router-dom';
import Rating from '@mui/material/Rating';
import CircularProgress from '@mui/material/CircularProgress';
import axios from '../../axios.js';
import "./Details.css";
export default function Details() {
let { id } = useParams();
const [document, setDocument] = useState({});
const [selectedTab, setTab] = useState(0);
const [isLoading, setIsLoading] = useState(true);
useEffect(() => {
setIsLoading(true);
// console.log(id);
axios.get('/api/lookup?id=' + id)
.then(response => {
console.log(JSON.stringify(response.data))
const doc = response.data.document;
setDocument(doc);
setIsLoading(false);
})
.catch(error => {
console.log(error);
setIsLoading(false);
});
}, [id]);
// View default is loading with no active tab
let detailsBody = (<CircularProgress />),
resultStyle = "nav-link",
rawStyle = "nav-link";
if (!isLoading && document) {
// View result
if (selectedTab === 0) {
resultStyle += " active";
detailsBody = (
<div className="card-body">
<h5 className="card-title">{document.original_title}</h5>
<img className="image" src={document.image_url} alt="Book cover"></img>
<p className="card-text">{document.authors?.join('; ')} - {document.original_publication_year}</p>
<p className="card-text">ISBN {document.isbn}</p>
<Rating name="half-rating-read" value={parseInt(document.average_rating)} precision={0.1} readOnly></Rating>
<p className="card-text">{document.ratings_count} Ratings</p>
</div>
);
}
// View raw data
else {
rawStyle += " active";
detailsBody = (
<div className="card-body text-left">
<pre><code>
{JSON.stringify(document, null, 2)}
</code></pre>
</div>
);
}
}
return (
<main className="main main--details container fluid">
<div className="card text-center result-container">
<div className="card-header">
<ul className="nav nav-tabs card-header-tabs">
<li className="nav-item"><button className={resultStyle} onClick={() => setTab(0)}>Result</button></li>
<li className="nav-item"><button className={rawStyle} onClick={() => setTab(1)}>Raw Data</button></li>
</ul>
</div>
{detailsBody}
</div>
</main>
);
}
İşlev uygulamasını desteklemek için C# modelleri
Bu uygulamadaki işlevleri desteklemek için aşağıdaki modeller kullanılır.
using Azure.Search.Documents.Models;
using System.Text.Json.Serialization;
namespace WebSearch.Models
{
public class RequestBodyLookUp
{
[JsonPropertyName("id")]
public string Id { get; set; }
}
public class RequestBodySuggest
{
[JsonPropertyName("q")]
public string SearchText { get; set; }
[JsonPropertyName("top")]
public int Size { get; set; }
[JsonPropertyName("suggester")]
public string SuggesterName { get; set; }
}
public class RequestBodySearch
{
[JsonPropertyName("q")]
public string SearchText { get; set; }
[JsonPropertyName("skip")]
public int Skip { get; set; }
[JsonPropertyName("top")]
public int Size { get; set; }
[JsonPropertyName("filters")]
public List<SearchFilter> Filters { get; set; }
}
public class SearchFilter
{
public string field { get; set; }
public string value { get; set; }
}
public class FacetValue
{
public string value { get; set; }
public long? count { get; set; }
}
class SearchOutput
{
[JsonPropertyName("count")]
public long? Count { get; set; }
[JsonPropertyName("results")]
public List<SearchResult<SearchDocument>> Results { get; set; }
[JsonPropertyName("facets")]
public Dictionary<String, IList<FacetValue>> Facets { get; set; }
}
class LookupOutput
{
[JsonPropertyName("document")]
public SearchDocument Document { get; set; }
}
public class BookModel
{
public string id { get; set; }
public decimal? goodreads_book_id { get; set; }
public decimal? best_book_id { get; set; }
public decimal? work_id { get; set; }
public decimal? books_count { get; set; }
public string isbn { get; set; }
public string isbn13 { get; set; }
public string[] authors { get; set; }
public decimal? original_publication_year { get; set; }
public string original_title { get; set; }
public string title { get; set; }
public string language_code { get; set; }
public double? average_rating { get; set; }
public decimal? ratings_count { get; set; }
public decimal? work_ratings_count { get; set; }
public decimal? work_text_reviews_count { get; set; }
public decimal? ratings_1 { get; set; }
public decimal? ratings_2 { get; set; }
public decimal? ratings_3 { get; set; }
public decimal? ratings_4 { get; set; }
public decimal? ratings_5 { get; set; }
public string image_url { get; set; }
public string small_image_url { get; set; }
}
}
Sonraki adımlar
Azure AI Search geliştirme hakkında daha fazla bilgi edinmeye devam etmek için dizin oluşturma hakkında sonraki öğreticiyi deneyin: