Поделиться через

Примеры Python для поиска ИИ Azure

Узнайте о примерах кода Python, демонстрирующих функциональные возможности и рабочий процесс решения поиска ИИ Azure. В этих примерах используется клиентская библиотека поиска ИИ Azure для пакета SDK azure для Python, которую можно просмотреть по следующим ссылкам.

Назначение Ссылка
Скачивание пакета pypi.org/project/azure-search-documents/
Справочник по API Azure Search Documents
Тестовые примеры API github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/tests
Исходный код github.com/Azure/azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents
Журнал изменений https://github.com/Azure/azure-sdk-for-python/blob/main/sdk/search/azure-search-documents/CHANGELOG.md

Примеры пакетов SDK

Примеры кода группы разработчиков Azure SDK, которые демонстрируют использование API. Эти примеры можно найти в azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/samples на сайте GitHub.

Примеры документов

Примеры кода из команды поиска ИИ Azure демонстрируют функции и рабочие процессы. Многие из этих примеров упоминаются в учебных пособиях, кратких руководствах и статьях с инструкциями. Эти примеры можно найти на сайте GitHub в репозитории Azure-Samples/azure-search-python-samples.

Примеры Статья
Краткое руководство Исходный код для раздела быстрого старта: полнотекстовый поиск на Python. В этом примере рассматривается базовый рабочий процесс для создания, загрузки и запроса индекса поиска с использованием примеров данных.
Быстрый старт по агентному поиску Исходный код для раздела Python в Кратком руководстве: запуск агентного извлечения в поиске ИИ Azure.
Краткое руководство по RAG Исходный код для части Python краткого руководства. Создание поиска (RAG) с использованием данных об основе из поиска ИИ Azure.
Краткое руководство по семантике поиска Исходный код для части Python краткого руководства: семантический ранжирование с помощью пакетов SDK Azure. В этом примере показана схема индекса и запрос для вызова семантического оценщика.
Руководство по RAG Исходный код для части Python о создании решения RAG с помощью поиска ИИ Azure.
пример agentic-retrieval-pipeline-example Исходный код для части Python сборки решения для поиска взаимосвязи между агентами с помощью поиска ИИ Azure. В отличие от краткого руководства "Быстрый старт: выполнение агентского поиска в Azure AI Search", в этом примере используется агент ИИ Azure для оркестрации запросов.
azure-function-search Исходный код для примера Python функции Azure, которая отправляет запросы в службу поиска. Вы можете заменить эту версию кода Python, api используемую в примере "Добавление поиска на веб-сайты C#".
массовая вставка Исходный код для примера Python о том, как использовать API push-уведомлений для отправки и индексирования документов.

Демонстрационные материалы

Azure-search-vector-samples на сайте GitHub предоставляет исчерпывающую коллекцию примеров для сценариев поиска векторов, упорядоченных по сценариям или технологиям.

azure-search-openai-demo — это интерфейс chatGPT, похожий на корпоративные данные с помощью кода Azure OpenAI Python, показывающий, как использовать поиск ИИ Azure с большими языковыми моделями в Azure OpenAI. Дополнительные сведения см. в этой записи блога Tech Community.

aisearch-openai-rag-audio — это "голос в RAG". В этом примере показана простая архитектура для приложений искусственного интеллекта на основе голоса, которая позволяет реализовать Azure AI Search RAG на платформе аудио API в режиме реального времени с полнодуплексной потоковой передачей звука с клиентских устройств, безопасно обрабатывая доступ как к модели, так и к системе извлечения. Внутренний код написан на Python, а интерфейсный код написан на JavaScript. Общие сведения см. в этом видео.

Другие примеры

Следующие примеры также публикуются командой поиска ИИ Azure, но не ссылаются в документации. Инструкции по использованию прилагаются в файлах readme.

Репозиторий Описание
index-backup-and-restore.ipynb Использует библиотеку azure.search.documents в пакете SDK Azure для Python, чтобы создать локальную копию извлекаемых полей индекса поиска, а затем отправить эти поля в новый индекс поиска.
возобновляемый индекс резервного копирования и восстановления Этот пример содержит более крупные индексы, превышающие 100 000 документов.

Совет

Для выбора примеров кода Майкрософт в GitHub для конкретных продуктов, служб и языков можно использовать браузер примеров.