Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Index, Generierung von Embeddings und Durchführung von Hybridabfragen, die Volltext- und Vektorsuche kombinieren, mithilfe von Azure AI Search.
azure-ai-search / hybrid-search / vector-search / semantic-reranker / index-schema / embeddings
Fehlende und leere Einstellungen unterscheiden, Ports und Boolesche Werte explizit parsen und Konfigurationsfehler melden, ohne Geheimnisse preiszugeben.
Python / Configuration / Environment / Validation
Erkunden Sie die Prinzipien der semantischen Suche, ihre Abhängigkeit von Embeddings und die Gründe, warum Text, der ähnlich erscheint, möglicherweise nicht die gewünschte Antwort liefert. Erfahren Sie mehr über Vektorsuche, hybride Suche und ihre Anwendungen bei der Informationsbeschaffung.
semantic search / vector search / embeddings / AI / information retrieval / natural language processing / hybrid search / Azure AI Search