介绍

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语义搜索使用语义相似度增强标准关键字搜索。 这种相似度意味着，虽然两者之间的词汇重叠程度不超过一个字母，对“sunny”的查询也可以匹配文本“明亮的自然光”。 语义搜索使用人工智能 (AI) 生成的嵌入矢量而不是字符相似度来测量查询与文档的相似度，从而提供更相关的搜索结果。

本模块演示了如何在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器中启用语义搜索，以及如何使用 Azure OpenAI 生成矢量嵌入。

包含矢量和 azure_ai 扩展的 Azure 数据库的关系图。

场景

假设你在一家管理度假房产列表的公司工作。 你希望让客户在线搜索和预订列表。 一个挑战是人们会使用许多不同的词来描述相同的事物。 你拥有的资源有限，难以随着描述的更改和房产的增减来开发和维护关键字列表，而且手动输入关键字容易出错。 你希望在无需手动输入关键字列表的情况下提供相关搜索结果。

学习目标

你将大致了解语义搜索、嵌入和矢量数据库。 然后，启用 pgvector 和 azure_ai 扩展。 借助这些扩展，你将使用 azure_ai 扩展对从 Azure OpenAI 嵌入生成的矢量列执行语义搜索。 最后，你将编写一个搜索函数，该函数可接收查询字符串，生成该查询的嵌入，并针对数据库执行语义搜索。

到此会话结束时，你将能够使用 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器数据库对 Azure OpenAI 生成的矢量嵌入执行语义搜索。