Azure Machine Learning - Azure AI 搜索中的集成数据分块和嵌入-编程知识

在基于索引器的索引编制中，Azure AI _集成矢量化_将数据分块和文本到矢量嵌入添加到技能中，它还为查询添加文本到矢量的转换。

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一、组件图

下图显示了集成矢量化的组件。

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下面是负责集成矢量化的组件清单：

此清单主要与集成矢量化有关，但你的解决方案并不局限于此列表。可以添加其他 AI 扩充技能、创建知识存储、添加语义排名、添加相关性优化和其他查询功能。

集成矢量化可用性基于嵌入模型。如果使用的是 Azure OpenAI，请查看区域可用性。

如果使用的是自定义技能和 Azure 托管机制（例如 Azure 函数应用、Azure Web 应用和 Azure Kubernetes），请查看各区域上市的产品页以了解功能可用性。

数据分块（文本拆分技能）是免费的，已在所有区域的所有 Azure AI 服务中提供。

将大型文档划分为块，这对于矢量和非矢量方案很有用。对于矢量方案，块可帮助你满足嵌入模型的输入约束。对于非矢量方案，你可能会使用一个聊天式搜索应用，其中的 GPT 从编制了索引的块中组合响应。可以使用矢量化块或非矢量化块进行聊天式搜索。
生成一个矢量存储，其中的所有字段都是矢量字段，只有文档 ID（搜索索引所需）是字符串字段。查询矢量索引以检索文档 ID，然后将文档的矢量字段发送到另一个模型。
组合矢量和文本字段来执行提供或不提供语义排名的混合搜索。集成矢量化简化了[矢量搜索支持的所有方案]

我们建议使用 Azure AI Studio 的内置矢量化支持。如果此方法不能满足你的需求，你可以创建索引器和技能组，以便使用 Azure AI 搜索的编程接口调用集成矢量化。

对于仅限查询的矢量化：

更常见的方案 - 在索引编制期间进行数据分块和矢量化：

确保了解[嵌入模型的 Azure OpenAI 配额和限制]。 Azure AI 搜索具有重试策略，但如果配额耗尽，重试会失败。

Azure OpenAI 每分钟令牌数限制是按模型、按订阅计算的。如果对查询和索引编制工作负载使用嵌入模型，请记住这一点。在可能的情况下[遵循最佳做法]。为每个工作负载提供一个嵌入模型，并尝试将其部署在不同的订阅中。

请记住，在 Azure AI 搜索中，存在按层和按工作负载规定的[服务限制]。

最后，目前不支持以下功能：

下面是集成矢量化的一些重要优势：

没有单独的数据分块和矢量化管道。代码更易于编写和维护。
自动进行端到端索引编制。当源（例如 Azure 存储、Azure SQL 或 Cosmos DB）中的数据发生更改时，索引器可以在整个管道中传递这些更新（从检索到文档破解，再到可选的 AI 扩充、数据分块、矢量化和索引编制）。
将分块的内容投影到次要索引。次要索引的创建方式与创建任何搜索索引（包含字段和其他构造的架构）一样，但索引器会将它们与主要索引一起填充。在同一索引编制运行期间，每个源文档的内容都会流向主要和次要索引中的字段。

次要索引适用于数据分块和检索增强生成 (RAG) 应用。假设将一个大型 PDF 文件用作源文档，主要索引可能包含基本信息（标题、日期、作者、描述），而次要索引则包含内容块。借助数据块级别的矢量化，可以更轻松地查找相关信息（每个块均可搜索）并返回相关响应，尤其是在聊天式搜索应用中。