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Intelligente Produktsuchmaschine für den E-Commerce

Azure KI Bot Service
Azure KI Search
Azure KI Services
Azure SQL-Datenbank
Azure App Service

Dieses Beispielszenario zeigt, wie die Verwendung eines dedizierten Suchdiensts die Relevanz von Suchergebnissen für Ihre E-Commerce-Kunden erheblich erhöhen kann.

Architektur

Diagramm mit einer Architekturübersicht der Azure-Komponenten, die an einer intelligenten Produktsuchmaschine für den E-Commerce beteiligt sind.

Laden Sie eine Visio-Datei dieser Architektur herunter.

Arbeitsablauf

In diesem Szenario wird eine E-Commerce-Lösung behandelt, in der Kunden einen Produktkatalog durchsuchen können.

  1. Kunden gehen von jedem Gerät aus zur E-Commerce-Webanwendung.
  2. Der Produktkatalog wird in einer Azure SQL-Datenbank für die Transaktionsverarbeitung verwaltet.
  3. Azure AI Search verwendet einen Suchindexer, um den Suchindex durch integrierte Änderungsnachverfolgung automatisch auf dem neuesten Stand zu halten.
  4. Die Suchabfragen des Kunden werden in den AI Search Dienst entladen, der die Abfrage verarbeitet und die relevantesten Ergebnisse zurückgibt.
  5. Als Alternative zu einer webbasierten Suchoberfläche können Kunden auch einen Unterhaltungs-Bot in sozialen Medien oder direkt von digitalen Assistenten verwenden, um nach Produkten zu suchen und ihre Suchabfrage und -ergebnisse inkrementell zu verfeinern.
  6. Optional können Kunden das Skillset Feature verwenden, um künstliche Intelligenz für eine noch intelligentere Verarbeitung anzuwenden.

Komponenten

  • Azure App Service – Web Apps hosten Webanwendungen, die autoskalieren und hohe Verfügbarkeit ermöglichen, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
  • Azure SQL-Datenbank ist ein allgemeiner relationaler datenbankverwalteter Dienst in Microsoft Azure, der Strukturen wie relationale Daten, JSON, räumliche und XML unterstützt.
  • AI Search ist eine Cloudlösung, die eine umfassende Sucherfahrung über private, heterogene Inhalte in Web-, Mobilen- und Unternehmensanwendungen bietet.
  • Azure AI Bot Service bietet Tools zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Verwalten intelligenter Bots.
  • Azure AI-Dienste können Sie intelligente Algorithmen verwenden, um Ihre Benutzeranforderungen über natürliche Kommunikationsmethoden zu erkennen, zu hören, zu verstehen und zu interpretieren.

Alternativen

  • Sie können in der Datenbanksuche Funktionen verwenden, z. B. über die Volltextsuche in SQL Server, aber dann verarbeitet Ihr Transaktionsspeicher auch Abfragen (zunehmender Bedarf an Verarbeitungsleistung), und die Suchfunktionen innerhalb der Datenbank sind eingeschränkter.
  • Sie könnten die Open-Source-Apache Lucene (auf denen AI Search basiert) auf virtuellen Azure-Computern hosten, aber dann kehren Sie zurück zur Verwaltung der Infrastruktur als Dienst (IaaS) und profitieren nicht von den vielen Features, die KI Search über Lucene bereitstellt.
  • Sie können auch Elasticsearch aus Azure Marketplace bereitstellen, bei dem es sich um ein alternatives und leistungsfähiges Suchprodukt eines Drittanbieters handelt, aber auch in diesem Fall eine IaaS-Workload ausführen.

Weitere Optionen für die Datenebene sind:

  • Azure Cosmos DB- – die global verteilte Datenbank von Microsoft mit mehreren Modellen. Azure Cosmos DB bietet eine Plattform zum Ausführen anderer Datenmodelle wie MongoDB, Cassandra, Graph-Daten oder einfacher Tabellenspeicher. AI Search unterstützt auch die direkte Indizierung der Daten aus Azure Cosmos DB.

Szenariodetails

Bei der Suche handelt es sich um den primären Mechanismus, über den Kunden Produkte finden und letztendlich kaufen, wodurch es wichtig ist, dass Suchergebnisse für die Absicht der Suchabfrage relevant sind und dass die End-to-End-Sucherfahrung mit dem der Suchriesen übereinstimmt, indem nahezu sofortige Ergebnisse, sprachliche Analyse, Geo-Standortabgleich, Filterung, Faceting, AutoVervollständigen und Treffermarkierungen bereitgestellt werden.

Stellen Sie sich eine typische E-Commerce-Webanwendung mit Produktdaten vor, die in einer relationalen Datenbank wie SQL Server oder SQL-Datenbank gespeichert sind. Suchabfragen werden häufig in der Datenbank mithilfe von LIKE Abfragen oder Volltextsuche Features behandelt. Indem Sie stattdessen AI Search verwenden, geben Sie Ihre Betriebsdatenbank aus der Abfrageverarbeitung frei, und Sie können ganz einfach mit den schwer zu implementierenden Features beginnen, die Ihren Kunden die bestmögliche Sucherfahrung bieten. Da AI Search eine Plattform als Dienstkomponente (PaaS) ist, müssen Sie sich keine Gedanken über die Verwaltung der Infrastruktur machen oder ein Suchexperte werden.

Potenzielle Anwendungsfälle

Diese Lösung ist für die Einzelhandelsbranche optimiert.

Weitere relevante Anwendungsfälle sind:

  • Suchen von Immobilienauflistungen oder Geschäften in der Nähe des physischen Standorts des Benutzers (für die Einrichtungen und Immobilienindustrie).
  • Suchen nach Artikeln auf einer Nachrichtenwebsite oder nach Sportergebnissen mit einer höheren Vorliebe für mehr aktuelleren Informationen (für die Sport-, Medien- und Unterhaltungsindustrie).
  • Durchsuchen großer Repositorys nach dokumentzentrierten Organisationen, z. B. Entscheidungsträgern und Notaren.

Letztendlich können jede Anwendung, die eine Form von Suchfunktionen hat, von einem dedizierten Suchdienst profitieren.

Betrachtungen

Diese Überlegungen implementieren die Säulen des Azure Well-Architected-Frameworks, das eine Reihe von leitden Tenets ist, die verwendet werden können, um die Qualität einer Workload zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Skalierbarkeit

Das Preisniveau des KI-Suchdiensts wird hauptsächlich für Kapazitätsplanung verwendet, da er den maximalen Speicher definiert, den Sie erhalten und wie viele Partitionen und Replikate Sie bereitstellen können. Partitionen ermöglichen es Ihnen, mehr Dokumente indizieren und höhere Schreibdurchsatze zu erhalten, während Replikate mehr Abfragen pro Sekunde (QPS) und hohe Verfügbarkeit bereitstellen.

Sie können die Anzahl der Partitionen und Replikate dynamisch ändern, aber es ist nicht möglich, das Preisniveau zu ändern. Daher sollten Sie die richtige Ebene für Ihre Zielarbeitsauslastung sorgfältig berücksichtigen. Wenn Sie die Ebene trotzdem ändern müssen, müssen Sie einen neuen Dienst nebeneinander bereitstellen und ihre Indizes dort neu laden. An diesem Punkt können Sie Ihre Anwendungen auf den neuen Dienst verweisen.

Verfügbarkeit

AI Search bietet eine 99,9% Verfügbarkeit service-Level Agreement (SLA) für liest (d. h. Abfragen), wenn Sie mindestens zwei Replikate haben, und für Updates (d. h. aktualisieren sie die Suchindizes), wenn Sie über mindestens drei Replikate verfügen. Daher sollten Sie mindestens zwei Replikate bereitstellen, wenn Ihre Kunden in der Lage sein sollen, die Suche zuverlässig zu , und drei, wenn tatsächlich Änderungen am Index auch als Hochverfügbarkeitsvorgänge angesehen werden sollten.

Wenn es erforderlich ist, unterbrechungslose Änderungen am Index vorzunehmen (z. B. Ändern von Datentypen, Löschen oder Umbenennen von Feldern), muss der Index neu erstellt werden. Ähnlich wie beim Ändern der Dienstebene bedeutet dies, einen neuen Index zu erstellen, ihn mit den Daten neu zu füllen und dann Ihre Anwendungen so zu aktualisieren, dass sie auf den neuen Index zeigen.

Sicherheit

AI Search ist mit vielen Sicherheits- und Datenschutzstandardskompatibel, sodass Sie sie in den meisten Branchen verwenden können.

Um den Zugriff auf den Dienst zu sichern, können Sie azure role-based access control (RBAC) oder eine Verbindung mit API-Schlüsselnverwenden.

Es wird empfohlen, Azure RBAC zu verwenden, da azure-Rollen verwendet werden, die in Microsoft Entra ID integriert werden. Wenn Sie Azure-Rollen verwenden, können Sie auch kennwortlose Authentifizierungsmethoden wie verwaltete Identitäten für Azure-Ressourcenverwenden.

API-Schlüssel umfassen Administratorschlüssel, die vollzugriff für alle Inhaltsvorgänge bieten, und Abfrageschlüssel, die schreibgeschützten Zugriff auf die Dokumentensammlung eines Suchindex bieten. Sie sollten Anwendungen einrichten, die den Index nicht aktualisieren müssen, um einen Abfrageschlüssel und keinen Administratorschlüssel zu verwenden, insbesondere, wenn ein Endbenutzergerät, z. B. ein Skript, das in einem Webbrowser ausgeführt wird, die Suche ausführt.

Sie können auch den Zugriff auf den KI-Suchdienst auf Netzwerkebene sichern, indem Sie ihn über einen privaten Endpunkt verfügbar machen.

Suchrelevanz

Wie erfolgreich Ihre E-Commerce-Anwendung ist, hängt weitgehend von der Relevanz der Suchergebnisse für Ihre Kunden ab. Sorgfältige Optimierung Ihres Suchdiensts, um optimale Ergebnisse basierend auf der Benutzerrecherchung bereitzustellen oder sich auf Suchdatenverkehranalyse zu verlassen, um die Suchmuster Ihres Kunden zu verstehen, ermöglicht es Ihnen, Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen.

Typische Möglichkeiten zum Optimieren Ihres Suchdiensts sind:

  • Die Verwendung von Bewertungsprofilen, um die Relevanz von Suchergebnissen zu beeinflussen, z. B. basierend darauf, welches Feld mit der Abfrage übereinstimmt, wie aktuell die Daten sind, und die geografische Entfernung zum Benutzer.
  • Verwenden von Microsoft bereitgestellten Sprachanalyses, die einen erweiterten Stapel für die Verarbeitung natürlicher Sprachen verwenden, um Abfragen besser zu interpretieren.
  • Die Verwendung von benutzerdefinierten Analyzern, um sicherzustellen, dass Ihre Produkte korrekt gefunden werden, insbesondere, wenn Sie nach nicht sprachbasierten Informationen wie dem Hersteller und Modell eines Produkts suchen möchten.

Kostenoptimierung

Bei der Kostenoptimierung geht es um Möglichkeiten, unnötige Ausgaben zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Kostenoptimierungssäule.

Um die Kosten für die Ausführung dieses Szenarios zu untersuchen, werden alle zuvor erwähnten Dienste im Kostenrechner vorkonfiguriert. Um zu sehen, wie sich die Preise für Ihren speziellen Anwendungsfall ändern würden, ändern Sie die entsprechenden Variablen entsprechend Ihrer erwarteten Nutzung.

Berücksichtigen Sie diese Beispielkostenprofile basierend auf der Menge des Datenverkehrs, den Sie verarbeiten möchten:

  • Kleine: Dieses Profil verwendet eine einzelne Standard S1 Web-App, um die Website, die kostenlose Ebene des Azure AI Bot Service, einen einzelnen Basic Suchdienst und eine Standard S2 SQL-Datenbank zu hosten.
  • mittlere: Dieses Profil skaliert die Web-App auf zwei Instanzen der Standard S3-Ebene, aktualisiert den Suchdienst auf eine Standard S1-Ebene und verwendet eine Standard S6 SQL-Datenbank.
  • Große: Dieses Profil verwendet vier Instanzen einer Premium P2V2 Web-App, aktualisiert den Azure AI Bot Service auf die Standard S1-Ebene (mit 1.000.000 Nachrichten in Premium-Kanälen), und verwendet zwei Einheiten des Standard S3 Suchdiensts und eine Premium P6 SQL-Datenbank.

Bereitstellen dieses Szenarios

Um eine Version dieses Szenarios bereitzustellen, können Sie diesem schrittweisen Lernprogramm folgen, das eine .NET-Beispielanwendung bereitstellt, die eine Auftragssuche-Website ausführt. Es veranschaulicht die meisten bisher diskutierten KI-Suchfunktionen.

Beitragende

Dieser Artikel wird von Microsoft verwaltet. Sie wurde ursprünglich von den folgenden Mitwirkenden verfasst.

Hauptautor:

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Nächste Schritte

Weitere Informationen zur KI-Suche finden Sie im Dokumentationscenter oder schauen Sie sich die Beispielean.

Weitere Informationen zu anderen Azure-Komponenten finden Sie in den folgenden Ressourcen: