O que é a IA do Azure Search?
A Pesquisa de IA do Azure (anteriormente conhecida como "Azure Cognitive Search") fornece recuperação de informações seguras em escala sobre o conteúdo de propriedade do usuário nos aplicativos de pesquisa tradicionais e generativos.
A recuperação de informações é fundamental para qualquer aplicativo que apresenta texto e vetores. Os cenários comuns incluem pesquisa de catálogos ou documentos, exploração de dados e, cada vez mais, aplicativos no estilo de chat sobre os dados de aterramento proprietários. Ao criar um serviço de pesquisa, você trabalhará com os seguintes recursos:
- Um mecanismo de pesquisa da busca em vetores, texto completo e pesquisa híbrida em um índice de pesquisa
- Indexação avançada com agrupamento e vetorização de dados integrados (versão prévia), análise lexical para texto e opcionais de enriquecimento de IA para extração e transformação de conteúdo
- Sintaxe de consulta avançada para consultas de vetor, pesquisa de texto, consultas híbridas, pesquisa difusa, preenchimento automático, pesquisa geográfica e outros
- Escala, segurança e alcance do Azure
- Integração do Azure na camada de dados, na camada de aprendizado de máquina, nos serviços de IA do Azure e no Azure OpenAI
Em termos de arquitetura, um serviço de pesquisa reside entre os armazenamentos de dados externos que contêm seus dados não indexados e o seu aplicativo cliente que envia solicitações de consulta para um índice de pesquisa e processa a resposta.
No aplicativo cliente, a experiência de pesquisa é definida usando APIs da IA do Azure Search e pode incluir ajuste de relevância, classificação semântica, preenchimento automático, correspondência de sinônimos, correspondência difusa, correspondência de padrões, filtro e classificação.
Na plataforma do Azure, a IA do Azure Search pode se integrar a outros serviços do Azure na forma de indexadores que automatizam a ingestão/recuperação de dados de fontes de dados do Azure e conjuntos de habilidades que incorporam a IA consumível por meio de serviços de IA do Azure, como análise de imagem e processamento de idioma natural, ou a IA personalizada criada por você no Azure Machine Learning ou encapsula no Azure Functions.
Dentro de um serviço de pesquisa
No próprio serviço de pesquisa, as duas principais cargas de trabalho são indexação e consulta.
Indexação é um processo de entrada que carrega o conteúdo no seu serviço de pesquisa e o torna pesquisável. Internamente, o texto de entrada é processado em tokens e armazenado em índices invertidos, enquanto os vetores de entrada são armazenados em índices de vetor. O formato de documento que a IA do Azure Search pode indexar é o JSON. Você pode carregar documentos JSON que você montou ao usar um indexador para recuperar e serializar seus dados em JSON.
A IA aplicada por meio de um conjunto de habilidades estende a indexação com modelos de imagem e linguagem. Se você tiver imagens ou texto grande não estruturado no documento de origem, poderá anexar habilidades que executam o OCR, descrever imagens, inferir estrutura, traduzir texto e muito mais. Você também pode anexar habilidades que executam agrupamento e vetorização de dados.
A Consulta pode ocorrer depois que um índice é preenchido com conteúdo pesquisável, quando seu aplicativo cliente envia solicitações de consulta para um serviço de pesquisa e processa as respostas. Todas as execuções de consulta são feitas sobre um índice de pesquisa que você controla.
A classificação semântica é uma extensão da execução da consulta. Ela adiciona o reconhecimento de linguagem ao processamento dos resultados da pesquisa, promovendo os resultados mais semanticamente relevantes para o topo.
Por que usar a IA do Azure Search?
A IA do Azure Search é adequada para os seguintes cenários de aplicação:
Use-a para pesquisa de texto completo tradicional e pesquisa de similaridade de vetor de última geração. Volte seus aplicativos de IA generativos com a recuperação de informações que aproveita a força da palavra-chave e da pesquisa de similaridade.Apoie seus aplicativos de IA generativa com a recuperação de informações que aproveita a capacidade da pesquisa por palavra-chave e similaridade. Use ambas as modalidades para recuperar os resultados mais relevantes.
Consolide o conteúdo heterogêneo em um índice de pesquisa definido pelo usuário e preenchido composto por vetores e texto. Você mantém a propriedade e o controle sobre o que é pesquisável.
Integrar agrupamento de dados e vetorização para IA generativa e aplicativos RAG.
Aplicar controle de acesso granular no nível do documento.
Descarregue as cargas de trabalho de indexação e consulta em um serviço de pesquisa dedicado.
Implemente facilmente recursos relacionados a pesquisa: ajuste de relevância, faceted navigation, filtros (incluindo pesquisa geoespacial), mapeamento de sinônimos e preenchimento automático.
Transforme grandes arquivos de texto ou de imagem não diferenciados ou arquivos de aplicativo armazenados no Armazenamento de Blobs do Azure ou no Azure Cosmos DB em partes pesquisáveis. Isso é obtido durante a indexação por meio de habilidades cognitivas que adicionam processamento externo de IA do Azure.
Adicione análise linguística ou de texto personalizado. Se você tiver conteúdo que não está em inglês, a IA do Azure Search oferecerá suporte aos analisadores Lucene e aos processadores de linguagem natural da Microsoft. Você também pode configurar analisadores para obter processamento especializado de conteúdo bruto, como filtragem de sinais diacríticos ou reconhecimento e preservação de padrões em cadeias de caracteres.
Para obter mais informações sobre funcionalidades específicas, confira Recursos da IA do Azure Search
Como começar
A funcionalidade é exposta por meio do portal do Azure, de APIs REST simples ou de SDKs do Azure, como o SDK do Azure para .NET. O portal do Azure dá suporte à administração de serviços e ao gerenciamento de conteúdos, com ferramentas para prototipagem e consulta de seus índices e conjuntos de habilidades.
Uma exploração de ponta a ponta dos principais recursos de pesquisa pode ser realizada em quatro etapas:
Decida sobre uma camada e região. É permitido somente um serviço de pesquisa gratuito por assinatura. Todos os inícios rápidos podem ser concluídos na camada gratuita. Para ter mais capacidade e mais recursos, você precisará de uma camada paga.
Criar um serviço de pesquisa no portal do Azure.
Iniciar o Assistente para Importação de Dados. Escolha um exemplo interno ou uma fonte de dados com suporte para criar, carregar e consultar um índice em minutos.
Concluir o Gerenciador de Pesquisa, usando um cliente do portal para consultar o índice de pesquisa que foi criado.
Como alternativa, você pode criar, carregar e consultar um índice de pesquisa em etapas atômicas:
Crie um índice de pesquisa usando o portal, a API REST, o SDK do .NET ou outro SDK. O esquema de índice define a estrutura do conteúdo pesquisável.
Carregue conteúdo usando o modelo de "push" para efetuar push de documentos JSON de qualquer origem ou use o modelo de "pull" (indexadores) se os seus dados de origem forem de um tipo com suporte.
Consulte um índice usando o Gerenciador de pesquisa no portal, na API REST, no SDK do .NET ou em outro SDK.
Dica
Para obter ajuda com soluções complexas ou personalizadas, entre em contato com um parceiro especializado na tecnologia da IA do Azure Search.
Comparar opções de pesquisa
Os clientes frequentemente perguntam como a IA do Azure Search se compara com outras soluções relacionadas à pesquisa. A tabela a seguir resume as principais diferenças.
| Em comparação com | Principais diferenças |
|---|---|
| Pesquisa da Microsoft | A Pesquisa da Microsoft é para usuários do Microsoft 365 autenticados que precisam consultar o conteúdo no SharePoint. A Pesquisa de IA do Azure efetua o pull de conteúdo no Azure e em qualquer conjunto de dados JSON. |
| Bing | A APIs do Bing consulta os índices no Bing.com para obter termos correspondentes. A Pesquisa de IA do Azure pesquisa os índices preenchidos com seu conteúdo. Você controla a ingestão de dados e o esquema. |
| Pesquisa de banco de dados | O SQL do Azure tem a pesquisa de texto completo e a busca em vetores. O Azure Cosmos DB também tem a pesquisa de texto e a busca em vetores. A Pesquisa de IA do Azure se torna uma alternativa atraente quando você precisa de recursos, como ajuste de relevância, ou conteúdo de fontes heterogêneas. Outro ponto de inflexão é a utilização de recursos. A indexação e as consultas são computacionalmente intensivas. O descarregamento da pesquisa do DBMS preserva os recursos do sistema no processamento de transações. |
| Solução de pesquisa dedicada | Supondo que você tenha decidido a pesquisa dedicada com a funcionalidade de espectro completo, uma comparação categórica final é entre as tecnologias de pesquisa. Entre os provedores de nuvem, a Pesquisa de IA do Azure é mais forte nas cargas de trabalho vetoriais, palavras-chave e híbridas em relação ao conteúdo no Azure, nos aplicativos que dependem principalmente da pesquisa para recuperação de informações e navegação de conteúdo. |
As principais vantagens incluem:
- Suporte para indexação e consultas vetoriais e não vetoriais (texto). Com a pesquisa de similaridade de vetor, você pode encontrar informações semanticamente semelhantes às consultas de pesquisa, mesmo que os termos da pesquisa não sejam correspondências exatas. Use a pesquisa híbrida para obter o melhor da palavra-chave e da busca em vetores.
- Classificação e ajuste de relevância através da classificação semântica e perfis de pontuação. A sintaxe de consulta é compatível com o aumento de termos e priorização de campo.
- Integração dos dados do Azure (rastreadores) na camada de indexação.
- Integração da IA do Azure para transformações que tornam o conteúdo pesquisável em texto e vetor.
- Segurança do Microsoft Entra para conexões confiáveis e Link Privado do Azure para conexões privadas nos cenários sem internet.
- Experiência de pesquisa completa: análise linguística e de texto personalizado em 56 idiomas. Faceting, consultas de preenchimento automático e resultados sugeridos, além de sinônimos.
- Escala, confiabilidade e alcance global do Azure.