簡介
語意搜尋會使用語意相似度來增強標準關鍵詞搜尋。 這種相似性意味著對 "sunny" 的查詢可能會符合文字 "bright natural light"，即使沒有超過一個字母的詞彙重疊也一樣。 語意搜尋會使用人工智慧產生的內嵌向量來測量查詢和記錄相似度，而不是字元相似性，以提供更相關的搜尋結果。
本模組示範如何在 Azure 資料庫的 PostgreSQL 彈性伺服器中啟用語意搜尋，以及如何利用 Azure OpenAI 來生成向量嵌入。
案例
假設您在一家管理度假地產列表的公司工作。 您想要讓客戶在線搜尋和預訂清單。 一個挑戰是人們用來描述相同事物的許多不同的詞。 您擁有有限的資源來開發和維護關鍵字清單，因為描述會變更，屬性也會不斷變動，而手動輸入關鍵字很容易發生錯誤。 您想要在沒有手動關鍵詞清單的情況下提供相關的搜尋結果。
學習目標
您可以取得語意搜尋、內嵌和向量資料庫的概觀。 然後，您可以啟用 pgvector 和 azure_ai 擴充功能。 透過這些延伸模組，您將使用 azure_ai 擴充功能，對從 Azure OpenAI 內嵌產生的向量資料行執行語意搜尋。 最後，您撰寫的搜尋函式會接收查詢字串、產生該查詢的內嵌，並針對資料庫執行語意搜尋。
在本課程結束時，您將能夠使用「適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫」彈性伺服器資料庫來針對 Azure OpenAI 所產生的向量內嵌執行語意搜尋。