教學課程：使用適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫和 Azure OpenAI 建立語意搜尋

本實際作教學課程說明如何使用適用於PostgreSQL的 Azure 資料庫和 Azure OpenAI 來建置語意搜尋應用程式。

語意搜尋會根據語意進行搜尋。標準語彙搜尋會根據查詢中提供的關鍵詞進行搜尋。例如，您的食譜數據集可能不包含無麩質、素食、無乳製品、無水果或甜點等標籤，但這些特性可以從成分推斷。這個想法是發出這類語意查詢並獲得相關的搜尋結果。

在本教學課程中，您會：

識別將參與搜尋的搜尋案例和數據欄位。
針對搜尋所涉及的每個數據欄位，建立對應的向量欄位，以儲存儲存在數據欄位中的值內嵌。
為所選資料欄位中的資料產生內嵌，並將內嵌儲存在對應的向量欄位中。
產生任何輸入搜尋查詢的內嵌。
搜尋向量資料欄位，並列出最接近的相鄰項目。
透過適當的相關性、排名和個人化模型執行結果，以產生最終排名。如果沒有這類模型，請以遞減點乘積順序來排名結果。
監視模型、結果品質和商務計量，例如點擊率和停留時間。納入意見反應機制，以偵錯和改善搜尋堆疊，從數據品質、數據新鮮度和個人化到用戶體驗。

先決條件

建立 OpenAI 帳戶並要求存取 Azure OpenAI。
在所需的訂用帳戶中授與 Azure OpenAI 的存取權。
授與建立 Azure OpenAI 資源及部署模型的權限。
建立及部署 Azure OpenAI 資源和模型。部署嵌入模型 text-embedding-ada-002。複製部署名稱，因為您需要它來建立內嵌。

啟用azure_ai和 pgvector 延伸模組

在您可以啟用 azure_ai 和 pgvector 於 Azure 資料庫的 PostgreSQL 彈性伺服器執行個體上之前，必須先將它們新增至允許清單。請執行 SHOW azure.extensions;，以確定它們已正確新增。

然後，您可以連線到目標資料庫並執行 CREATE EXTENSION 命令來安裝擴充功能。您必須針對您想要讓擴充功能可供使用的每個資料庫個別重複命令。

CREATE EXTENSION azure_ai;
CREATE EXTENSION vector;

設定 OpenAI 端點和金鑰

在 Azure AI 服務中，在 [資源管理>金鑰和端點] 下，您可以找到 Azure AI 資源的端點和金鑰。使用端點和其中一個金鑰來啟用 azure_ai 延伸模組，以叫用模型部署：

select azure_ai.set_setting('azure_openai.endpoint','https://<endpoint>.openai.azure.com');
select azure_ai.set_setting('azure_openai.subscription_key', '<API Key>');

下載數據

從 Kaggle 下載資料。

建立資料表

線上到您的伺服器並建立 test 資料庫。在該資料庫中，使用下列命令來建立您要匯入資料的數據表：

CREATE TABLE public.recipes(
    rid integer NOT NULL,
    recipe_name text,
    prep_time text,
    cook_time text,
    total_time text,
    servings integer,
    yield text,
    ingredients text,
    directions text,
    rating real,
    url text,
    cuisine_path text,
    nutrition text,
    timing text,
    img_src text,
    PRIMARY KEY (rid)
);

匯入資料

在用戶端視窗上設定下列環境變數，將編碼設定為UTF-8。此步驟是必要的，因為這個特定數據集使用 Windows-1252 編碼。

Rem on Windows
Set PGCLIENTENCODING=utf-8;

# on Unix based operating systems
export PGCLIENTENCODING=utf-8

將數據匯入您建立的數據表。請注意，此數據集包含標頭數據列。

psql -d <database> -h <host> -U <user> -c "\copy recipes FROM <local recipe data file> DELIMITER ',' CSV HEADER"

新增資料行以儲存內嵌

將內嵌資料列新增至資料表：

ALTER TABLE recipes ADD COLUMN embedding vector(1536);

產生內嵌

使用 azure_ai 擴充功能為您的數據生成嵌入向量。下列範例會向量化幾個欄位，並串連。

WITH ro AS (
    SELECT ro.rid
    FROM
        recipes ro
    WHERE
        ro.embedding is null
        LIMIT 500
)
UPDATE
    recipes r
SET
    embedding = azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', r.recipe_name||' '||r.cuisine_path||' '||r.ingredients||' '||r.nutrition||' '||r.directions)
FROM
    ro
WHERE
    r.rid = ro.rid;

重複命令，直到沒有其他要處理的數據列為止。

秘訣

使用 LIMIT 值來試試。使用高參數值時，語句可能會因 Azure OpenAI 採取的節流措施而中途失敗。如果語句失敗，請至少等候一分鐘，然後再次執行命令。

搜尋

為了方便起見，請在資料庫中建立搜尋函式：

create function
    recipe_search(searchQuery text, numResults int)
returns table(
            recipeId int,
            recipe_name text,
            nutrition text,
            score real)
as $$
declare
    query_embedding vector(1536);
begin
    query_embedding := (azure_openai.create_embeddings('text-embedding-ada-002', searchQuery));
    return query
    select
        r.rid,
        r.recipe_name,
        r.nutrition,
        (r.embedding <=> query_embedding)::real as score
    from
        recipes r
    order by score asc limit numResults; -- cosine distance
end $$
language plpgsql;

現在只要叫用函式便可進行搜尋：

select recipeid, recipe_name, score from recipe_search('vegan recipes', 10);

並探索結果：

 recipeid |                         recipe_name                          |   score
----------+--------------------------------------------------------------+------------
      829 | Avocado Toast (Vegan)                                        | 0.15672222
      836 | Vegetarian Tortilla Soup                                     | 0.17583494
      922 | Vegan Overnight Oats with Chia Seeds and Fruit               | 0.17668104
      600 | Spinach and Banana Power Smoothie                            |  0.1773768
      519 | Smokey Butternut Squash Soup                                 | 0.18031077
      604 | Vegan Banana Muffins                                         | 0.18287598
      832 | Kale, Quinoa, and Avocado Salad with Lemon Dijon Vinaigrette | 0.18368931
      617 | Hearty Breakfast Muffins                                     | 0.18737361
      946 | Chia Coconut Pudding with Coconut Milk                       |  0.1884186
      468 | Spicy Oven-Roasted Plums                                     | 0.18994217
(10 rows)

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Last updated on 2025-10-02