В этом примере показано, как использование выделенной службы поиска может значительно увеличить релевантность результатов поиска для клиентов электронной коммерции.
Архитектура
Скачайте файл Visio этой архитектуры.
Рабочий процесс
В этом сценарии рассматривается решение электронной коммерции, в котором клиенты могут выполнять поиск по каталогу продуктов.
- Клиенты отправляются в веб-приложение электронной коммерции с любого устройства.
- Каталог продуктов поддерживается в базе данных SQL Azure для обработки транзакций.
- Поиск ИИ Azure использует индексатор поиска для автоматического обновления индекса поиска с помощью встроенного отслеживания изменений.
- Поисковые запросы клиента выгружаются в службу поиска ИИ, которая обрабатывает запрос и возвращает наиболее релевантные результаты.
- В качестве альтернативы веб-интерфейсу поиска клиенты также могут использовать бот беседы в социальных сетях или прямо от цифровых помощников для поиска продуктов и добавочно уточнения их поисковых запросов и результатов.
- Кроме того, клиенты могут использовать набор навыков для применения искусственного интеллекта для более интеллектуальной обработки.
Компоненты
- Службе приложений Azure — веб-приложения размещают веб-приложения, позволяющие автомасштабирование и высокий уровень доступности без необходимости управлять инфраструктурой.
- База данных SQL Azure — это служба, управляемая реляционными базами данных общего назначения в Microsoft Azure, которая поддерживает такие структуры, как реляционные данные, JSON, пространственные и XML-файлы.
- поиск ИИ — это облачное решение, которое предоставляет широкий интерфейс поиска по поводу частного, разнородного содержимого в интернете, мобильных и корпоративных приложениях.
- служба Azure AI Bot service предоставляет средства для создания, тестирования, развертывания и управления интеллектуальными ботами.
- службах ИИ Azure позволяет использовать интеллектуальные алгоритмы для просмотра, прослушивания, выступления, понимания и интерпретации потребностей пользователя с помощью естественных методов взаимодействия.
Альтернативы
- Вы можете использовать возможности поиска в базе данных, например с помощью полнотекстового поиска SQL Server, но затем хранилище транзакций также обрабатывает запросы (увеличивая потребность в обработке данных), а возможности поиска в базе данных являются более ограниченными.
- Вы можете разместить Apache Lucene с открытым исходным кодом (на котором создан поиск ИИ) на виртуальных машинах Azure, но затем вы вернеесь к управлению инфраструктурой как услуга (IaaS) и не получаете преимущества от многих функций, предоставляемых поиском ИИ на вершине Lucene.
- Вы также можете рассмотреть возможность развертывания Elasticsearch из Azure Marketplace, который является альтернативным и способным искать продукт от стороннего поставщика, но и в этом случае вы выполняете рабочую нагрузку IaaS.
Другие варианты уровня данных:
- Azure Cosmos DB — глобально распределенная база данных Майкрософт с несколькими моделями. Azure Cosmos DB предоставляет платформу для запуска других моделей данных, таких как MongoDB, Cassandra, данные Graph или простое хранилище таблиц. Поиск ИИ также поддерживает индексирование данных из Azure Cosmos DB напрямую.
Сведения о сценарии
Поиск — это основной механизм, с помощью которого клиенты находят и в конечном итоге покупают продукты, что делает результаты поиска важными для намерения намерения поискового запроса, и что комплексный интерфейс поиска совпадает с процессом поиска гигантов поиска, предоставляя практически мгновенные результаты, лингвистическое анализ, сопоставление географического расположения, фильтрацию, фасетирование, автозаполнение и выделение попаданий.
Представьте себе типичное веб-приложение электронной коммерции с данными продукта, хранящимися в реляционной базе данных, например SQL Server или Базе данных SQL. Поисковые запросы часто обрабатываются в базе данных с помощью LIKE запросов или функции полнотекстового поиска. Вместо этого с помощью поиска ИИ вы освобождаете операционную базу данных из обработки запросов, и вы можете легко воспользоваться преимуществами этих сложных функций, которые предоставляют клиентам лучший способ поиска. Кроме того, поскольку поиск ИИ является платформой как услуга (PaaS), вам не нужно беспокоиться об управлении инфраструктурой или стать экспертом по поиску.
Возможные варианты использования
Это решение оптимизировано для розничной промышленности.
К другим соответствующим вариантам использования относятся:
- Поиск списков недвижимости или магазинов вблизи физического расположения пользователя (для объектов и отрасли недвижимости).
- Поиск статей на новостном сайте или поиск спортивных результатов, с более высоким предпочтением для более последних информации (для спортивных, медиа и развлекательных отраслей).
- Поиск по большим репозиториям для документоцентрических организаций, таких как политики и нотарии.
В конечном счете, любое приложение с некоторыми функциями поиска может воспользоваться выделенной службой поиска.
Соображения
Эти рекомендации реализуют основные принципы платформы Azure Well-Architected Framework, которая представляет собой набор руководящих принципов, которые можно использовать для повышения качества рабочей нагрузки. Дополнительные сведения см. в статье Microsoft Azure Well-Architected Framework.
Масштабируемость
Ценовая категория службы поиска ИИ используется главным образом для планирования емкости, так как определяет максимальное хранилище, которое вы получаете, и сколько секций и реплик можно подготовить. секции позволяют индексировать больше документов и получать более высокую пропускную способность записи, в то время как реплики предоставлять больше запросов в секунду (QPS) и высокий уровень доступности.
Вы можете динамически изменить количество секций и реплик, но изменить ценовую категорию невозможно. Поэтому следует тщательно рассмотреть правильный уровень для целевой рабочей нагрузки. Если необходимо изменить уровень в любом случае, необходимо подготовить новую службу параллельно и перезагрузить индексы там, где можно указать приложения в новой службе.
Наличие
Служба поиска ИИ предоставляет соглашения% уровня доступности (SLA)
Если необходимо внести критические изменения в индекс без простоя (например, изменение типов данных, удаление или переименование полей), индекс потребуется перестроить. Аналогично изменению уровня служб, это означает создание нового индекса, повторение его с данными, а затем обновление приложений на новый индекс.
Безопасность
Поиск ИИ соответствует многим стандартам безопасности и конфиденциальности данных, поэтому его можно использовать в большинстве отраслей.
Для защиты доступа к службе можно использовать управление доступом на основе ролей Azure (RBAC) или подключение с помощью ключей API .
Рекомендуется использовать Azure RBAC, так как он использует роли Azure, которые интегрируются с идентификатором Microsoft Entra. При использовании ролей Azure можно также использовать методы проверки подлинности без пароля, такие как управляемые удостоверения для ресурсов Azure.
Ключи API включают ключи администрирования, обеспечивающие полный доступ ко всем операциям содержимого и ключи запросов, которые предоставляют доступ только для чтения к коллекции документов индекса поиска. Необходимо настроить приложения, которые не должны обновлять индекс, чтобы использовать ключ запроса, а не ключ администратора, особенно если устройство конечного пользователя, например скрипт, запущенный в веб-браузере, выполняет поиск.
Вы также можете защитить доступ к службе поиска ИИ на уровне сети, предоставить ее через частную конечную точку.
Релевантность поиска
Насколько успешно ваше приложение электронной коммерции зависит в значительной степени от релевантности результатов поиска для клиентов. Тщательно настройте службу поиска, чтобы обеспечить оптимальные результаты на основе исследований пользователей или полагаться на анализ трафика поиска для понимания шаблонов поиска клиента позволяет принимать решения на основе данных.
Типичные способы настройки службы поиска включают:
- Использование профилей оценки для влияния на релевантность результатов поиска, например на основе поля, соответствующего запросу, о том, как последние данные и географическое расстояние от пользователя.
- Использование анализаторов языка, предоставляемых Корпорацией Майкрософт,, использующих расширенный стек обработки естественного языка для более эффективной интерпретации запросов.
- Использование пользовательских анализаторов, чтобы убедиться, что ваши продукты найдены правильно, особенно если вы хотите искать неявные сведения, такие как создание и модель продукта.
Оптимизация затрат
Оптимизация затрат заключается в том, чтобы подумать о способах сокращения ненужных расходов и повышения эффективности работы. Дополнительные сведения см. в разделе
Чтобы изучить стоимость выполнения этого сценария, все упомянутые ранее службы предварительно настроены в калькуляторе затрат. Чтобы узнать, как изменится цена для конкретного варианта использования, измените соответствующие переменные в соответствии с ожидаемым использованием.
Рассмотрим эти примеры профилей затрат на основе объема трафика, который требуется обрабатывать:
-
Small: в этом профиле используется одно веб-приложение
Standard S1для размещения веб-сайта, уровня "Бесплатный" службы Azure AI Bot, одной службы поискаBasicиStandard S2базы данных SQL. -
средний. Этот профиль масштабирует веб-приложение до двух экземпляров уровня
Standard S3, обновляет службу поиска до уровняStandard S1и использует базу данных SQLStandard S6. -
крупные. Этот профиль использует четыре экземпляра веб-приложения
Premium P2V2, обновляет службу Azure AI Bot до уровняStandard S1(с 1.000.000 сообщений в каналах Premium) и использует две единицы службы поискаStandard S3и базу данных SQLPremium P6.
Развертывание этого сценария
Чтобы развернуть версию этого сценария, вы можете следовать этому пошаговому руководству, который предоставляет пример приложения .NET, на котором выполняется веб-сайт поиска заданий. Он демонстрирует большую часть функций поиска ИИ, рассмотренных до сих пор.
Участников
Эта статья поддерживается корпорацией Майкрософт. Первоначально он был написан следующими участниками.
Автор субъекта:
- Jelle Druyts | Главный инженер клиента
Чтобы просмотреть недоступные профили LinkedIn, войдите в LinkedIn.
Дальнейшие действия
Дополнительные сведения о поиске ИИ см. в центре документации
Дополнительные сведения о других компонентах Azure см. в следующих ресурсах:
- Что такое База данных SQL Azure?
- Обзор службы приложений
- документация по службе Azure AI Bot Service
- Что такое службы ИИ Azure?