Moteur de recherche de produit intelligent pour le commerce électronique

Cet exemple de scénario montre comment l’utilisation d’un service de recherche dédié peut augmenter considérablement la pertinence des résultats de recherche pour vos clients e-commerce.

Architecture

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Flux de travail

Ce scénario couvre une solution de commerce électronique dans laquelle les clients peuvent effectuer des recherches via un catalogue de produits.

1. Les clients vont à l’application web de commerce électronique à partir de n’importe quel appareil.
2. Le catalogue de produits est géré dans une base de données Azure SQL pour le traitement transactionnel.
3. Azure AI Search utilise un indexeur de recherche pour maintenir automatiquement son index de recherche à jour via le suivi intégré des modifications.
4. Les requêtes de recherche du client sont déchargées dans le service RECHERCHE IA, qui traite la requête et retourne les résultats les plus pertinents.
5. En guise d’alternative à une expérience de recherche basée sur le web, les clients peuvent également utiliser un bot conversationnel dans les médias sociaux ou directement des assistants numériques pour rechercher des produits et affiner de manière incrémentielle leur requête de recherche et leurs résultats.
6. Si vous le souhaitez, les clients peuvent utiliser l’ensemble de compétences fonctionnalité d' pour appliquer l’intelligence artificielle pour un traitement encore plus intelligent.

Composants

• Azure App Service - Web Apps héberge des applications web permettant la mise à l’échelle automatique et la haute disponibilité sans avoir à gérer l’infrastructure.
• azure SQL Database est un service géré par une base de données relationnelle à usage général dans Microsoft Azure qui prend en charge des structures telles que des données relationnelles, JSON, spatiales et XML.
• ai Search est une solution cloud qui offre une expérience de recherche riche sur du contenu privé et hétérogène dans les applications web, mobiles et d’entreprise.
• azure AI Bot Service fournit des outils pour créer, tester, déployer et gérer des bots intelligents.
• services Azure AI vous permet d’utiliser des algorithmes intelligents pour voir, entendre, parler, comprendre et interpréter vos besoins utilisateur par le biais de méthodes naturelles de communication.

Alternatives

• Vous pouvez utiliser fonctionnalités de recherche dans la base de données, par exemple, par le biais de la recherche en texte intégral SQL Server, mais votre magasin transactionnel traite également les requêtes (augmentant le besoin de puissance de traitement) et les fonctionnalités de recherche à l’intérieur de la base de données sont plus limitées.
• Vous pouvez héberger l’open source Apache Lucene (sur lequel la recherche IA est générée) sur les machines virtuelles Azure, mais vous revenez ensuite à la gestion de l’infrastructure en tant que service (IaaS) et ne bénéficiez pas des nombreuses fonctionnalités fournies par AI Search sur Lucene.
• Vous pouvez également envisager de déployer Elasticsearch à partir de la Place de marché Azure, qui est un produit de recherche alternatif et capable d’un fournisseur tiers, mais également dans ce cas, vous exécutez une charge de travail IaaS.

Voici d’autres options pour le niveau de données :

• azure Cosmos DB - base de données multimodèle distribuée mondialement par Microsoft. Azure Cosmos DB fournit une plateforme pour exécuter d’autres modèles de données tels que MongoDB, Cassandra, Données Graph ou stockage de table simple. Ai Search prend également en charge l’indexation des données à partir d’Azure Cosmos DB directement.

Détails du scénario

La recherche est le mécanisme principal par lequel les clients recherchent et achètent finalement des produits, ce qui fait qu’il est essentiel que les résultats de la recherche soient pertinents pour la intention de la requête de recherche, et que l’expérience de recherche de bout en bout correspond à celle des géants de la recherche en fournissant des résultats quasi-instantanés, une analyse linguistique, une correspondance géographique, un filtrage, une facettes, la saisie semi-automatique et la mise en surbrillance des accès.

Imaginez une application web de commerce électronique classique avec des données de produit stockées dans une base de données relationnelle comme SQL Server ou SQL Database. Les requêtes de recherche sont souvent gérées à l’intérieur de la base de données à l’aide de requêtes LIKE ou de fonctionnalités de recherche en texte intégral. En utilisant RECHERCHE IA à la place, vous libérez votre base de données opérationnelle du traitement des requêtes et vous pouvez facilement commencer à tirer parti de ces fonctionnalités difficiles à implémenter qui fournissent à vos clients la meilleure expérience de recherche possible. En outre, étant donné que la recherche IA est un composant PaaS (Platform as a Service), vous n’avez pas à vous soucier de la gestion de l’infrastructure ou de devenir un expert en recherche.

Cas d’usage potentiels

Cette solution est optimisée pour le secteur de la vente au détail.

Voici d’autres cas d’usage pertinents :

• Recherche d’annonces immobilières ou de magasins près de l’emplacement physique de l’utilisateur (pour les installations et l’industrie immobilière).
• Recherche d’articles dans un site d’actualités ou recherche de résultats sportifs, avec une préférence plus élevée pour plus de informations récentes (pour les sports, les médias et les industries du divertissement).
• Recherchez des référentiels volumineux pour organisations centrées sur les documents, telles que les décideurs et les notaires.

En fin de compte, toute application qui a une certaine forme de fonctionnalité de recherche peut tirer parti d’un service de recherche dédié.

Considérations

Ces considérations implémentent les piliers d’Azure Well-Architected Framework, qui est un ensemble d’ensembles guidants qui peuvent être utilisés pour améliorer la qualité d’une charge de travail. Pour plus d’informations, consultez Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Scalabilité

Le niveau tarifaire du service RECHERCHE IA est utilisé principalement pour planification de la capacité, car il définit le stockage maximal que vous obtenez et le nombre de partitions et de réplicas que vous pouvez approvisionner. partitions vous permettent d’indexer davantage de documents et d’obtenir des débits d’écriture plus élevés, tandis que réplicas fournir plus de requêtes par seconde (QPS) et une haute disponibilité.

Vous pouvez modifier dynamiquement le nombre de partitions et de réplicas, mais il n’est pas possible de modifier le niveau tarifaire. Par conséquent, vous devez examiner attentivement le niveau approprié pour votre charge de travail cible. Si vous avez besoin de modifier le niveau de toute façon, vous devez provisionner un nouveau service côte à côte et recharger vos index là-bas, à quel moment vous pouvez pointer vos applications sur le nouveau service.

Disponibilité

Ai Search fournit un contrat de niveau de service de disponibilité (SLA) 99,9% pour lit (c’est-à-dire interroger) si vous avez au moins deux réplicas et, pour mises à jour (autrement dit, la mise à jour des index de recherche) si vous avez au moins trois réplicas. Par conséquent, vous devez approvisionner au moins deux réplicas si vous souhaitez que vos clients puissent recherche de manière fiable, et trois si des modifications réelles apportées à l’index doivent également être considérées comme des opérations de haute disponibilité.

S’il est nécessaire d’apporter des modifications cassantes à l’index sans temps d’arrêt (par exemple, modifier des types de données, supprimer ou renommer des champs), l’index doit être reconstruit. Comme pour changer le niveau de service, cela signifie créer un index, le remplir à nouveau avec les données, puis mettre à jour vos applications pour qu’elles pointent vers le nouvel index.

Sécurité

Ai Search est conforme à de nombreuses normes de sécurité et de confidentialité des données , ce qui vous permet de l’utiliser dans la plupart des secteurs.

Pour sécuriser l’accès au service, vous pouvez utiliser contrôle d’accès en fonction du rôle Azure (RBAC) ou vous connecter avec des clés API .

Nous vous recommandons d’utiliser Azure RBAC, car il utilise des rôles Azure, qui s’intègrent à Microsoft Entra ID. Lorsque vous utilisez des rôles Azure, vous pouvez également utiliser des méthodes d’authentification sans mot de passe comme identités managées pour les ressources Azure.

Les clés API incluent clés d’administration, qui fournissent un accès complet pour toutes les opérations de contenu et clés de requête, qui fournissent un accès en lecture seule à la collection de documents d’un index de recherche. Vous devez configurer des applications qui n’ont pas besoin de mettre à jour l’index pour utiliser une clé de requête et non une clé d’administration, en particulier si un appareil utilisateur final, comme un script s’exécutant dans un navigateur web, effectue la recherche.

Vous pouvez également sécuriser l’accès au service RECHERCHE IA au niveau du réseau en l’exposer via un point de terminaison privé.

Pertinence de la recherche

La réussite de votre application de commerce électronique dépend en grande partie de la pertinence des résultats de recherche pour vos clients. Paramétrez soigneusement votre service de recherche pour fournir des résultats optimaux en fonction de la recherche des utilisateurs ou en vous appuyant sur analyse du trafic de recherche pour comprendre les modèles de recherche de votre client vous permet de prendre des décisions en fonction des données.

Les méthodes courantes de réglage de votre service de recherche sont les suivantes :

• En utilisant profils de scoring pour influencer la pertinence des résultats de la recherche, par exemple, en fonction du champ correspondant à la requête, de la façon dont les données sont récentes et de la distance géographique à l’utilisateur.
• En utilisant analyseurs de langage fournis par Microsoft qui utilisent une pile avancée de traitement du langage naturel pour mieux interpréter les requêtes.
• L’utilisation de analyseurs personnalisés pour vous assurer que vos produits sont trouvés correctement, en particulier si vous souhaitez rechercher des informations non linguistiques comme la fabrique et le modèle d’un produit.

Optimisation des coûts

L’optimisation des coûts consiste à examiner les moyens de réduire les dépenses inutiles et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour plus d’informations, consultez Vue d’ensemble du pilier d’optimisation des coûts.

Pour explorer le coût d’exécution de ce scénario, tous les services mentionnés précédemment sont préconfigurés dans la calculatrice de coûts. Pour voir comment la tarification change pour votre cas d’usage particulier, modifiez les variables appropriées pour qu’elles correspondent à votre utilisation attendue.

Tenez compte de ces exemples de profils de coût en fonction de la quantité de trafic que vous prévoyez de gérer :

• Small: ce profil utilise une application web Standard S1 unique pour héberger le site web, le niveau Gratuit d’Azure AI Bot Service, un service de recherche Basic unique et une base de données SQL Standard S2.
• moyen : ce profil effectue un scale-up de l’application web vers deux instances du niveau Standard S3, met à niveau le service de recherche vers un niveau Standard S1 et utilise une base de données SQL Standard S6.
• grand: ce profil utilise quatre instances d’une application web Premium P2V2, met à niveau Azure AI Bot Service vers le niveau Standard S1 (avec 1.000.000 messages dans les canaux Premium) et utilise deux unités du service de recherche Standard S3 et une base de données SQL Premium P6.

Déployer ce scénario

Pour déployer une version de ce scénario, vous pouvez suivre ce didacticiel pas à pas pas à pas qui fournit un exemple d’application .NET qui exécute un site web de recherche de travaux. Il illustre la plupart des fonctionnalités de recherche IA abordées jusqu’à présent.

Contributeurs

Cet article est géré par Microsoft. Il a été écrit à l’origine par les contributeurs suivants.

Auteur principal :

• Jelle Druyts | Ingénieur client principal

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Étapes suivantes

Pour en savoir plus sur la recherche IA, visitez le centre de documentation ou consultez les exemples de .

Pour en savoir plus sur d’autres composants Azure, consultez les ressources suivantes :

• Qu’est-ce qu’Azure SQL Database ?
• Vue d’ensemble d’App Service
• documentation Azure AI Bot Service
• Qu’est-ce que les services Azure AI ?

Ressources associées

• Créer un système de recommandation basé sur le contenu