Questo browser non è più supportato.
Esegui l'aggiornamento a Microsoft Edge per sfruttare i vantaggi di funzionalità più recenti, aggiornamenti della sicurezza e supporto tecnico.
La ricerca semantica usa inclusioni di testo per determinare la pertinenza dei risultati. Che cos'è un vettore di inclusioni?
Matrice di n numeri che acquisisce il significato del testo.
Matrice di n parole che riepilogano il significato del testo.
Matrice di n stringhe di testo incorporate nel testo.
I dati di testo di un'applicazione vengono archiviati in un server flessibile di Database di Azure per PostgreSQL. L'applicazione richiede un database vettoriale per archiviare le inclusioni di testo ed eseguire una ricerca semantica. Qual è la scelta di database più semplice?
Utilizza Azure Database for PostgreSQL.
Utilizza database vettoriale in Azure Cosmos DB for MongoDB vCore.
Usare l'archivio vettoriale di Azure AI Search.
Un'applicazione archivia i vettori di incorporamento in un database di server flessibile PostgreSQL ed è pronto per eseguirne query. L'utente fornisce una stringa di query. Qual è il modo più semplice per eseguire una ricerca semantica?
L'applicazione richiede una funzione memorizzata per produrre risultati classificati.
Per classificare la distanza del coseno, usare l'API Incorporamenti OpenAI di Azure nell'applicazione e usare il risultato come parametro di query.
Per generare l'incorporamento della query e usare SQL in linea, usare la vettorializzazione integrata di Ricerca di Azure AI.
Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.
Questa pagina è stata utile?
Serve aiuto con questo argomento?
Provare a usare Ask Learn per chiarire o guidare l'utente in questo argomento?