Azure AI 搜索

概述

为代理 RAG、搜索和检索提供支持

通过内置了安全性、合规性和负责任 AI 做法的企业就绪向量数据库，专注于指数级增长。
使用由数十年的研究和客户验证提供支持的复杂检索策略构建更好的应用程序。

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通过数据源、AI 模型和框架的无缝平台和数据集成加速 AI 应用开发并简化你的 RAG 管道。

简化的数据引入

自动上传来自各种受支持 Azure 和第三方源的数据。

用例

探索常见应用程序以开始使用

具有实时音频的生成式 AI 应用

利用 Azure OpenAI gpt-4o 实时预览模型构建 VoiceRAG 应用程序，实现语音到语音的交互。

矢量搜索

超越文本，为图片、PDF 和音频创建图像搜索引擎和多模式体验。

AI 助手

通过提供相关信息以快速回答问题的代理，获得更好的分析体验并改进支持服务。

检索增强生成 (RAG)

使用专有数据构建生成式 AI 应用程序的依据。

定价

Azure AI 搜索定价

Azure AI 搜索具有定价层，能够缩放以满足大规模 RAG 应用的存储和吞吐量需求。

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Azure 产品协同工作效果更佳

Azure AI Foundry 代理服务

创建 AI 代理，实现复杂业务流程的自动化 - 在保持人为控制的同时完成特定任务。

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Azure OpenAI in Foundry 模型

探索 Copilot 和生成式 AI 应用程序的先进模型。

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Azure AI Foundry

在一个平台上获取开发生成式 AI 应用程序和自定义助手所需的一切内容。

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Microsoft Copilot Studio

自定义 Microsoft 365 Copilot 或生成自己的 copilot 体验。

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Azure AI 内容理解

加速将多模式数据转换为见解。

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发现 Azure AI - 为开发人员和数据科学家设计的 AI 服务和机器学习模型项目组合。

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客户案例

了解客户如何通过 Azure AI 搜索进行创新

"Azure AI 搜索帮助我们提供了矢量和混合搜索，这显著提高了服务的可用性，并为搜索提供了正确的上下文。"

John Shang，BILH 数据工程和 EHR 系统总监

“特别有用的方面是 Foundry 代理服务(之前的 Azure AI 代理服务)与 Azure AI 搜索之间的集成非常简单。这为我们节省了时间，且从 Azure 门户实施非常容易。”

伊藤博隆，富士通数字系统平台部门的 AI 首席工程师

UBS 使用 Azure AI 搜索简化法律搜索，快速访问大量文档中的特定信息。这提高了生产力和准确性，帮助 UBS 更好地服务客户。

"如果客户能将我们的产品结合背景使用，将会取得更大的成功。我们的基于 Azure 的机器人使用检索增强生成 (RAG) 来指导客户在特定的 Python 方言中进行编码，以便在他们特定的应用领域中工作。"

Charles Crain，人工智能首席技术官

资源

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Microsoft Learn 计划

创建自定义 RAG 解决方案

了解如何在 Azure AI Foundry、Azure AI Foundry SDK 或 Azure OpenAI 中使用 RAG 进行自定义，以搜索文档获取答案。

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定制生成式 AI，实现独特价值

从这份来自 Microsoft 和《麻省理工科技评论》洞察力的新报告获取专家见解，了解定制 AI 模型如何帮助全球领先企业创造更多价值。

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研究

提升 RAG 卓越标准

查看查询重写和新的重新排序模型如何提高 RAG 响应质量。

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开发人员系列

RAG 时间:掌握 RAG 的终极指南

学习如何通过视频、动手演示和代码示例构建 AI 检索系统。

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文档

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GitHub

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常见问题解答

Azure AI 搜索是一种企业知识检索系统，可为复杂的检索增强生成 (RAG) 应用程序和企业搜索引擎提供支持。凭借先进的 AI 和搜索技术以及无缝平台集成，Azure AI 搜索可提供端到端 RAG 系统，该系统专为卓越的应用、企业准备工作和快速上市而打造。
RAG 卓越:利用领先于市场的最新实战 AI 技术，树立卓越应用的标杆。

速度:专为端到端 RAG 开发而构建，可通过整个工具链的集成和功能快速实现从创意到生产的转变。

企业规模：在不影响规模或成本的情况下，提供高性能的 RAG 应用程序。
Azure AI 搜索中的混合搜索可在一个请求中同时执行文本搜索(或关键字搜索)和矢量搜索查询。然后，使用倒数排序融合 (RRF) 将结果合并在一起。混合搜索对于 RAG 场景非常有用: 矢量搜索能有效地从自然语言查询中找到信息，而全文搜索则能找到特定数据，如某人的姓名或产品代码。
RAG 是一种 AI 技术，它将基于检索的技术与生成式模型相结合，以生成准确且与上下文相关的响应。它从外部来源(如数据库、文档或网络)检索信息，以增强结果的生成。这确保了大型语言模型生成的响应准确、相关，并且包含最新的信息。在此处详细了解 RAG，在此处详细了解 Azure AI 搜索中的 RAG。
阅读《Azure 服务级别协议 (SLA)》。
Azure AI 搜索在全球 30 多个国家/地区推出，并且这一数字还在定期增加中。
内置的索引器适用于 Azure Cosmos DB、Azure SQL 数据库、Azure Blob 存储，以及 Azure 虚拟机中托管的 Microsoft SQL Server。使用具有 80 多个连接器的 Azure 数据工厂或使用 Azure 逻辑应用连接到数据源。或者，将数据推送到对数据源类型没有任何限制的 Azure AI 搜索索引中。
Azure AI 搜索适用于包括 Microsoft Word、PowerPoint 和 Excel 等多种热门的文件格式，还适用于 Adobe PDF、PNG、RTF、JSON、HTML 和 XML 文件格式。
Azure AI 搜索是用于自定义应用的企业检索和搜索引擎，支持对索引数据库进行矢量、全文和混合搜索。它用于 Azure 上基于 RAG 的应用，并与 Azure OpenAI 和 Azure AI Foundry 模型集成。Microsoft 搜索使用户能够在 Microsoft 365 应用(如 Outlook 和 SharePoint)中进行搜索，以帮助用户在其组织内找到相关信息。
Azure AI 搜索和 Azure OpenAI 是两个不同的服务。
Azure AI 搜索是为 RAG 和企业搜索应用构建的知识库和检索系统。Azure OpenAI 提供用于企业应用的 AI 模型和代理开发工具。Azure AI 搜索和 Azure OpenAI 一起用于依赖于私有企业数据的 AI 代理。
Azure AI 搜索支持矢量搜索、关键字搜索和混合搜索，将矢量和非矢量字段结合在同一搜索语料库中。它会存储你查询的数据，使其能够作为需要长期记忆、知识库或用于检索增强生成 (RAG) 架构的基础数据的应用的矢量存储。这使得 Azure AI 搜索成为一个多功能工具，可以在需要时用作矢量数据库。
Azure AI 搜索使用先进的算法，如全面的 k-最近邻 (KNN) 和分层导航小世界 (HNSW) 进行近似最近邻 (ANN) 搜索，使矢量相似性查询能够找到语义上相似的信息。它还采用 BM25 相关性评分进行全文搜索，根据匹配的强度计算搜索分数。
Azure AI 搜索建立在企业就绪的基础上，支持多种数据类型和检索方法。它集成了矢量、全文和混合搜索功能，使开发人员能够存储、编制索引和交付各种数据格式的搜索应用。该系统支持高级索引、JSON 文档索引和通过认知技能进行的 AI 增强，通过语义排名提高搜索相关性。
Azure AI 搜索通过内置索引器，为多个数据库提供原生索引支持，包括 SQL 数据库(如 Azure SQL 数据库和 Azure SQL 托管实例)，以及 NoSQL 数据库和各种数据存储（如 Azure Blob 存储、ADLS Gen2 和 Azure 表)。对于其他数据源，可以使用 Azure 逻辑应用连接器将内容集成到 AI 搜索索引中。Azure AI 搜索推送 API 通过允许以特定格式推送数据，无论来源如何，提供了最大灵活性。
自 2023 年 11 月起，Azure 认知搜索更名为 Azure AI 搜索。所有现有的部署、配置和集成都将继续像以前一样运行。定价不变，应用程序接口或 SDK 也不会发生重大变化。

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简化的数据引入

简化非结构化数据的数据准备、索引和查询

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数据和用户保护

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内置的安全性和合规性

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常见问题解答

什么是 Azure AI 搜索?

Azure AI 搜索的优势是什么?

什么是混合搜索?

什么是检索增强生成 (RAG)?

什么是适用于 Azure AI 搜索的 SLA?

在哪些区域提供 Azure AI 搜索?

Azure AI 搜索适用于哪些类型的数据源？

我可以使用哪些文件格式？

Microsoft 搜索和 Azure AI 搜索有何不同?

Azure AI 搜索和 Azure OpenAI 有何区别？

Azure AI 搜索是矢量数据库吗?

Azure AI 搜索使用什么算法?

什么技术为 Azure AI 搜索提供支持?

Azure AI 搜索支持从多个 Azure 源为数据编制索引吗?

Azure 认知搜索和 Azure AI 搜索有什么区别?

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