Introduzione

La ricerca semantica aumenta la ricerca di parole chiave standard usando la somiglianza semantica anziché le corrispondenze esatte delle parole. Anziché basarsi su termini sovrapposti, usa vettori di incorporamento generati dai modelli di intelligenza artificiale per misurare il significato di una query e di un documento simili. In questo modulo viene abilitata la ricerca semantica nel server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL combinando le pgvector estensioni e azure_ai con gli incorporamenti di Azure OpenAI in modo che una query come "sunny" possa corrispondere a descrizioni come "luce naturale brillante" anche quando le parole non corrispondono esattamente. Si lavora con uno scenario di elenchi di proprietà per vacanze per vedere in che modo la ricerca semantica può offrire risultati più pertinenti con un'ottimizzazione manuale delle parole chiave inferiore.

Si supponga di lavorare con il team Di viaggio di Margie, creando web e app per dispositivi mobili che aiutano i viaggiatori a trovare proprietà di affitto vacanza. Oggi, la tua ricerca si basa su termini semplici come "piscina" o "accettano animali," che spesso ti fanno perdere ottime occasioni perché i termini delle descrizioni non corrispondono alla query dell'utente. Si vogliono ottenere risultati più pertinenti senza gestire costantemente gli elenchi di parole chiave. In questo modulo, si usano gli elenchi delle proprietà di Margie's Travel per vedere come abilitare la ricerca semantica nel database Azure per PostgreSQL possa evidenziare le proprietà corrette in base al significato, non solo alle parole esatte.

Alla fine di questo modulo, sarai in grado di:

• Descrivere in che modo la ricerca semantica è diversa dalla ricerca di parole chiave tradizionale e perché gli incorporamenti migliorano la pertinenza dei risultati.
• Abilitare le estensioni pgvector e azure_ai su un'istanza di server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL.
• Usare Azure OpenAI, tramite l'estensione azure_ai , per generare e archiviare incorporamenti vettoriali per i dati di testo.
• Eseguire query di ricerca semantica sulle colonne vettoriali in PostgreSQL usando incorporamenti OpenAI di Azure.
• Implementare una funzione di ricerca che accetta una stringa di query, genera un embedding per la query ed esegue una ricerca semantica negli elenchi di proprietà delle vacanze.