Azure AI 搜尋服務是一種企業知識擷取系統,提供複雜的檢索增強生成 (RAG) 應用程式和企業搜尋引擎。Azure AI 搜尋服務利用進階 AI 和搜尋技術以及無縫平台整合,提供專為卓越應用程式、企業就緒和快速上市而打造的端對端 RAG 系統。
卓越的 RAG:以最新經過嚴格測試的 AI 技術領先市場,為應用程式卓越設立了標竿。
速度:專為端對端而建的 RAG 開發,使用跨工具鏈的整合和功能,快速從構想移至生產。
企業級:在不影響規模或成本的情況下,提供高效能的 RAG 應用程式。
Azure AI 搜尋服務中的混合式搜尋會針對一個要求中的文字搜尋 (或關鍵字搜尋) 和向量搜尋執行查詢。然後使用 [倒數排名融合] (RRF) 將結果合併在一起。混合式搜尋在 RAG 場景下非常實用:向量搜尋可以有效地從以自然語言顯示之查詢中尋找資訊,而全文檢索搜尋可以尋找特定資料,例如某人的名稱或產品代碼。
RAG 是一種 AI 技術,結合了擷取式技術搭配生成模型,以產生正確且具有內容相關的回應。它從資料庫、文件或 web 等外部來源擷取資訊,以增強結果的產生。這確保了大型語言模型產生的回應為正確、具相關性,並且包含最新的資訊。在這裡深入了解 RAG 並在此處深入了解 Azure AI 搜尋服務的 RAG。
Azure Cosmos DB、Azure SQL 資料庫、Azure Blob 儲存體和 Azure 虛擬機器中裝載的 Microsoft SQL Server 均提供內建索引子。使用含有 80 多個連接器的 Azure Data Factory 或 Azure Logic Apps 來連線到您的資料來源。或者,您可以將資料推送到不限資料來源類型的 Azure AI 搜尋服務索引中。
Azure AI 搜尋服務適用多種熱門格式,包括 Microsoft Word、PowerPoint、Excel、Adobe PDF、PNG、RTF、JSON、HTML 和 XML。
Azure AI 搜尋服務是用於自訂應用程式的企業擷取和搜尋引擎,支援對索引資料庫進行向量、全文檢索和混合式搜尋。它用於 Azure 上 RAG 式的應用程序中,並與 Azure OpenAI 和 Azure AI Foundry 模型整合。Microsoft 搜尋支援跨 Microsoft 365 Apps (例如 Outlook 和 SharePoint) 進行搜尋,可協助使用者在其組織內尋找相關資訊。
Azure AI 搜尋服務和 Azure OpenAI 是兩種不同的服務。 Azure AI 搜尋服務是為 RAG 和企業搜尋應用程式所建置的知識庫和擷取系統。Azure OpenAI 為企業應用程式提供 AI 模型和代理程式開發工具。Azure AI 搜尋服務和 Azure OpenAI 會一起使用於依賴私人企業資料的代理程式中。
Azure AI 搜尋服務支援向量搜尋、關鍵字搜尋和混合式搜尋,可將向量和非向量欄位字段合併在同一搜尋主體中。它會儲存查詢所需的資料,使其能作為向量存放區,用於需要長期記憶體、知識庫或為檢索增強生成 (RAG) 結構中提供基礎設置資料的應用程式。這使得 Azure AI 搜尋服務成為多功能的工具,在需要時可作為向量資料庫使用。
Azure AI 搜尋服務使用進階的演算法,如 Exhaustive k-Nearest Neighbors (KNN)(近鄰演算法) Hierarchical Navigable Small World (HNSW) 來進行 Approximate Nearest Neighbor (ANN)(近似最近鄰) 搜尋,使向量相似度查詢能夠找到語義上相似的資訊。它還使用 BM25 相關性評分進行全文檢索搜尋,根據比對的強度計算搜尋分數。
Azure AI 搜尋服務建置於企業就緒的基礎上,支援多種資料類型與擷取方法。它整合了向量、全文檢索和混合式搜尋功能,使開發人員能夠儲存、編制索引和交付各種資料格式的搜尋應用程式。該系統支援進階編製索引、JSON 文件編製索引,以及透過認知技能進行 AI 擴充,進而使用語義排名提高搜尋相關性。
Azure AI 搜尋服務為多個資料庫提供原生索引支援,包括如 Azure SQL 資料庫和 Azure SQL 受控執行個體的 SQL 資料庫,以及 NoSQL 資料庫,與透過內建索引器的各種資料存放區,如 Azure Blob 儲存體、ADLS Gen2 和 Azure 資料表。對於其他資料來源,則可以使用 Azure Logic App 連接器將內容整合至 AI 搜尋索引中。Azure AI 搜尋服務推送 API 允許最大彈性,無論來源為何,都可透過特定格式推送資料。