深入浅出 Azure AI Search 的设置与向量搜索实现

技术背景介绍

Azure AI Search（原 Azure Search 和 Azure Cognitive Search）是微软提供的一款云端搜索服务，具备支持关键字搜索、向量搜索和混合搜索的能力。它帮助开发者在大规模数据上实现高效的信息检索，包括语义搜索和增强的搜索相关性。通过集成向量化能力，Azure AI Search 成为实现 AI 搜索的得力工具。

本文将结合实际代码，为大家展示如何在 Azure AI Search 中实现向量存储、文本检索以及各种搜索类型。

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核心原理解析

Azure AI Search 提供向量化检索功能，通过集成 OpenAI Embeddings 或 Azure OpenAI Embeddings，可以将自然语言查询映射到高维向量空间。这种方式在处理模糊查询、情感匹配等任务上表现更加优秀。系统可以通过以下几类搜索方式满足不同需求：

1. 关键字搜索：基于文本字段的传统检索。
2. 向量相似性搜索：通过查询向量与存储向量的相似性排名返回结果。
3. 混合搜索：同时结合关键字和向量检索的结果。

在开发者设置和使用方面，主要分为以下步骤：

• 配置 Azure AI Search 服务账户及 OpenAI/Azure OpenAI API。
• 实现数据向量化并存储于 Azure AI Search。
• 执行不同类型的搜索（相似性搜索、混合搜索等）。

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代码实现演示

以下代码将展示从配置到实现向量搜索的完整流程。

1. 安装必要的库

pip install --upgrade --quiet azure-search-documents azure-identity langchain-community langchain-openai

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2. 初始化 Azure AI Search 和嵌入模型

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

# Azure OpenAI 配置（若使用 OpenAI，请替换为 openai_api_key 等）
azure_openai_api_key = "your-azure-openai-key"
azure_endpoint = "https://your-azure-openai-endpoint"
azure_openai_api_version = "2023-05-15"
azure_deployment = "text-embedding-ada-002"

# Azure AI Search 配置
vector_store_address =