Ми живемо в епоху даних, і знайти потрібну інформацію в потрібний момент може бути великим викликом. Будь то компанії, що працюють з величезними репозиторіями документів, розробники, які створюють багаті на функціонал пошукові системи, або команди, які шукають нові способи інтегрувати штучний інтелект в додатки — потреба в потужних інструментах для пошуку ще ніколи не була такою очевидною.
І ось тут на сцену виходить Azure AI Search. Це потужне рішення для пошуку від Microsoft, яке було розроблене для роботи з даними з різних джерел, організації їх у ефективні індекси пошуку та забезпечення доступу до них через запити та інтелектуальні додатки.
Наразі я вивчаю та використовую цей інструмент у проекті з науки про дані (ще багато чого належить дізнатися!), і вирішив поділитися тим, що найбільше привернуло мою увагу під час першого знайомства з ним.
Azure AI Search — це не просто ще один інструмент пошуку. Він поєднує передові технології, такі як розширена індексація, семантичний пошук та векторний пошук, а також має вбудовані інтеграції з такими службами штучного інтелекту, як Azure OpenAI. Це означає, що ви можете створювати як прості пошуки по каталогах, так і складні додатки на базі Retrieval-Augmented Generation (RAG), які комбінують генеративний штучний інтелект і відновлення інформації.
У цій статті я представлю Azure AI Search у простій формі. Я хочу розглянути, як він працює, його основні функціональні можливості та причини, чому він може стати дуже цікавим вибором для додатків, що потребують швидкого, точного та інтелектуального пошуку.
Що всередині Azure AI Search
Azure AI Search пропонує потужну та гнучку архітектуру для перетворення великих обсягів даних з різних джерел у інформацію, яку можна шукати. У центрі цього сервісу знаходяться два основні процеси: індексація та запити. Ці процеси підтримуються потужною інфраструктурою, яка поєднує передові технології пошуку, штучного інтелекту та інтеграцію з іншими інструментами Azure.
По суті, Azure AI Search виступає як міст між вашими сирими даними (які зберігаються в зовнішніх джерелах) і додатком, який кінцеві користувачі використовують для здійснення пошуку. Він організовує ці дані в ефективні індекси пошуку, які оптимізовані для швидких та точних запитів.
Архітектуру сервісу можна поділити на три основні рівні:
- Рівень Даних (Data Sources):
Цей рівень — місце, де зберігаються ваші оригінальні дані, чи то в таких сервісах Azure, як Blob Storage, чи в зовнішніх джерелах, таких як реляційні бази даних. Azure AI Search використовує механізми інтеграції, звані індексаторами (indexers), для імпорту цих даних. - Рівень Пошукової Служби (Search Service):
Тут імпортовані дані перетворюються в індекси пошуку через процес, званий індексацією. Ці індекси структуровані так, щоб дозволяти швидкі та багаті запити, поєднуючи текст та вектори для гібридних запитів. - Рівень Додатка (Client Application):
Взаємодія з користувачем відбувається на цьому рівні, де використовуються API, SDK або інструменти, такі як Search Explorer, для відправки запитів та отримання результатів.
Процес Індексації
Індексація — це етап, на якому сирі дані обробляються, організовуються та зберігаються в сервісі для того, щоб стати доступними для пошуку. Цей процес можна поділити на кілька фаз, і він виконується або за допомогою індексатора, або вручну, залежно від ситуації.
Одне важливе зауваження: векторні дані можуть генеруватися за допомогою моделей вбудовування (embedding models), створюючи числові представлення текстів або зображень, які зберігаються у векторних індексах.
Esse é um ponto chave para o processo de busca.
Процес запитів (Querying)
Як тільки дані індексовані, до них можна отримати доступ через запити, що забезпечують швидкі та надзвичайно релевантні результати. Azure AI Search підтримує різні стратегії та типи запитів.
Деякі з запитів, які я тестував до цього часу, були:
- Текстовий пошук: Традиційні запити, засновані на ключових словах.
- Векторний пошук: Базується на семантичній схожості між вбудовуваннями, навіть якщо слова не збігаються точно.
- Гібридний пошук: Поєднує текстовий пошук і вектори для того, щоб отримати найкраще з обох світів.
AI Search використовує різні алгоритми для ранжування результатів, такі як BM25 для тексту та методи, як-от Hierarchical Navigable Small World (HNSW) і exhaustive K Nearest Neighbors (eKNN) для векторів. Алгоритм, званий Reciprocal Rank Fusion (RRF), використовується для об'єднання та сортування результатів обох пошуків, надаючи єдину та надзвичайно релевантну відповідь, що використовує найкраще з кожного підходу.
У світі, де кількість інформації зростає експоненційно, знаходити релевантні дані швидко та точно стало критично важливим завданням. Інструменти для просунутого пошуку, як Azure AI Search, відіграють важливу роль у цьому контексті, пропонуючи можливості, які виходять за межі традиційного пошуку на основі ключових слів, дозволяючи глибше семантичне розуміння контенту.
Azure AI Search виділяється як цікава опція завдяки своїй вбудованій інтеграції з іншими інструментами Azure, такими як Azure OpenAI Service. Ця підключеність дозволяє створювати повні робочі потоки, які об'єднують індексацію, генерацію вбудовувань, збагачення за допомогою ШІ та просунуті запити в єдиній платформі. Крім того, його масштабованість і безпека забезпечують надійне рішення для компаній усіх розмірів, гарантуючи надійність у критичних операціях.
Azure AI Search дозволяє організаціям витягувати інсайти з комплексних і різноманітних наборів даних, об'єднуючи релевантну інформацію швидко та ефективно. У світі, де ефективність є ключем до конкурентоспроможності, цей інструмент може стати стратегічним союзником для компаній, що прагнуть максимально використовувати потенціал своїх даних.
Я все ще маю багато чого дізнатися про цей інструмент, але вирішив поділитися частиною того, що дізнався до цього часу. Сподіваюся, що ця інформація допоможе іншим людям дослідити Azure AI Search і скористатися усім його потенціалом.
Перекладено з: Descubra o Poder do Azure AI Search