Azure AI Search Retriever 深度指南

技术背景介绍

Azure AI Search（前称 Azure Cognitive Search）是微软提供的云端搜索服务，为开发者提供了强大的基础设施、API和工具，以扩展性地进行向量、关键词和混合查询的信息检索。Azure AI Search Retriever 是一个集成模块，能够从非结构化查询中返回文档。它基于 BaseRetriever 类，并针对 Azure AI Search 的 2023-11-01 稳定 REST API 版本，支持向量索引和查询功能。Azure AI Search Retriever 代替了即将被弃用的 Azure Cognitive Search Retriever。

核心原理解析

Azure AI Search Retriever 可以通过集成 Azure AI Search 服务，实现从大型向量索引中检索相关文档。它通过设置 content_key、top_k 和 index_name 来控制返回的内容和数量。top_k 参数指定返回的文档数量，为0时返回所有相关文档。

代码实现演示

以下是如何创建 Azure AI Search Retriever 的详细步骤：

环境配置

首先，我们需要设置 Azure AI Search 服务名称、索引名称和 API 密钥。可以将这些信息设置为环境变量：

import os

os.environ["AZURE_AI_SEARCH_SERVICE_NAME"] = ""
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_INDEX_NAME"] = ""
os.environ["AZURE_AI_SEARCH_API_KEY"] = ""

安装必要的包

使用以下命令安装所需的包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-community
%pip install --upgrade --quiet langchain-openai
%pip install --upgrade --quiet azure-search-documents>=11.4
%pip install --upgrade --quiet azure-identity

实例化 AzureAISearchRetriever

创建一个 AzureAISearchRetriever 实例：

from langchain_community.retrievers import AzureAISearchRetriever

retriever = AzureAISearchRetriever(
    content_key="content", top_k=1, index_name="langchain-vector-demo"
)

使用示例

以下展示如何从向量索引中检索数据，并基于查询返回结果：

retriever.invoke("does the president have a plan for covid-19?")

应用场景分析

Azure AI Search Retriever 适用于需要从大量文本数据中快速检索相关信息的场景，如法律文档搜索、学术研究和商业智能分析等。通过支持向量搜索，可以实现更精准的语义查询结果。

实践建议

• 默认使用最新的 Azure AI Search API 版本，以享受最新的功能和性能改进。
• 结合Azure OpenAI的文本嵌入功能，可以提高文档的检索精度。
• 配置适当的 top_k 值以优化检索性能和结果的相关性。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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