Ajouter un classement sémantique aux requêtes dans Recherche Azure AI

L’Explorateur de recherche inclut des options de classement sémantique.

1. Connectez-vous au portail Azure.

2. Ouvrez un index de recherche et sélectionnez Explorateur de recherche.

3. Sélectionnez Options de requête. Si vous avez déjà défini une configuration sémantique, elle est sélectionnée par défaut. Si vous n’en avez pas, créez une configuration sémantique pour votre index.

   

4. Entrez une requête, telle que « hôtel historique avec une bonne nourriture », puis sélectionnez Rechercher.

5. Vous pouvez également sélectionner Vue JSON et coller des définitions dans l’éditeur de requête :

   

   Voici un exemple JSON que vous pouvez coller dans l’affichage :

   {
     "search": "historic hotel with good food",
     "count": true,
     "queryType": "semantic",
     "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
     "captions": "extractive|highlight-true",
     "answers": "extractive|count-3",
     "queryLanguage": "en-us",
     "highlightPreTag": "<strong>",
     "highlightPostTag": "</strong>",
     "select": "HotelId,HotelName,Description,Category"
   }
   

Utilisez Recherche dans des documents pour formuler la demande.

Une réponse inclut automatiquement un @search.rerankerScore. Si vous voulez des légendes ou des réponses dans la réponse retournée, ajoutez des sous-titres et des réponses à la demande.

L’exemple suivant de cette section utilise hotels-sample-index pour montrer le classement sémantique avec des réponses et des légendes sémantiques.

1. Collez la requête suivante dans un client web en tant que modèle. Remplacez search-service-name par le nom de votre service de recherche, puis remplacez hotels-sample-index si vous avez un autre nom d’index.

   POST https://[search-service-name].search.windows.net/indexes/hotels-sample-index/docs/search?api-version=2024-07-01      
   {
       "queryType": "semantic",
       "search": "newer hotel near the water with a great restaurant",
       "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
       "answers": "extractive|count-3",
       "captions": "extractive|highlight-true",
       "highlightPreTag": "<strong>",
       "highlightPostTag": "</strong>",
       "select": "HotelId,HotelName,Description,Category",
       "count": true
   }
   

2. Définissez « queryType » sur « semantic ».

3. Définissez la « recherche » sur une requête de recherche en texte intégral. Votre chaîne de recherche peut prendre en charge la syntaxe simple ou la syntaxe Lucene complète. Le classement sémantique étant une extension de la recherche en texte intégral, cette « recherche » n’est pas obligatoire, mais vous n’allez pas obtenir le résultat attendu si sa valeur est une recherche vide ("search": "*").

4. Définissez « semanticConfiguration » sur une configuration sémantique prédéfinie incorporée dans votre index.

5. Définissez « answers » pour spécifier si les réponses sémantiques sont incluses dans le résultat. Actuellement, la seule valeur valide pour ce paramètre est extractive. Les réponses peuvent être configurées pour être retournées au nombre de 10 maximum. La valeur par défaut est 1. Cet exemple montre un nombre de trois réponses :extractive|count-3.

   Les réponses ne sont pas garanties à chaque demande. Pour obtenir une réponse, la requête doit ressembler à une question, et le contenu doit inclure du texte qui ressemble à une réponse.

6. Définissez « légendes» si les légendes sémantiques doivent être incluses ou non dans le résultat. Actuellement, la seule valeur valide pour ce paramètre est extractive. Les légendes peuvent être configurées pour renvoyer des résultats avec ou sans surbrillance. Par défaut, les légendes sont renvoyées avec surbrillance. Cet exemple renvoie des légendes sans surbrillance : extractive|highlight-false.

   Les légendes et les réponses sont basées sur les champs référencés dans « semanticConfiguration ». Ces champs sont soumis à une limite combinée de l’ordre de 2 000 jetons ou environ 20 000 caractères. Si vous prévoyez un nombre de jetons supérieur à cette limite, envisagez une étape de fractionnement des données en blocs en utilisant la compétence Fractionnement de texte. Cette approche introduit une dépendance vis-à-vis d’un pipeline d’enrichissement par IA et d’indexeurs.

7. Définissez « highlightPreTag » et « highlightPostTag » si vous souhaitez remplacer la mise en surbrillance par défaut appliquée aux légendes.

   Les légendes appliquent le format de surbrillance aux passages importants dans le document qui résument la réponse. Par défaut, il s’agit de <em>. Si vous souhaitez spécifier le type de mise en forme (par exemple un arrière-plan jaune), vous pouvez définir highlightPreTag et highlightPostTag.

8. Définissez « select » pour spécifier les champs retournés dans la réponse et « count » pour renvoyer le nombre de correspondances dans l’index. Ces paramètres améliorent la qualité de la requête et la lisibilité de la réponse.

9. Envoyez la demande d’exécution de la requête et retournez les résultats.

Utilisez QueryType ou SemanticQuery pour appeler le classeur sémantique sur une requête sémantique. L’exemple suivant provient de l’équipe SDK Azure.

SearchResults<Hotel> response = await searchClient.SearchAsync<Hotel>(
    "Is there any hotel located on the main commercial artery of the city in the heart of New York?",
    new SearchOptions
    {
        SemanticSearch = new()
        {
            SemanticConfigurationName = "my-semantic-config",
            QueryCaption = new(QueryCaptionType.Extractive),
            QueryAnswer = new(QueryAnswerType.Extractive)
        },
        QueryLanguage = QueryLanguage.EnUs,
        QueryType = SearchQueryType.Semantic
    });

int count = 0;
Console.WriteLine($"Semantic Search Results:");

Console.WriteLine($"\nQuery Answer:");
foreach (QueryAnswerResult result in response.SemanticSearch.Answers)
{
    Console.WriteLine($"Answer Highlights: {result.Highlights}");
    Console.WriteLine($"Answer Text: {result.Text}");
}

await foreach (SearchResult<Hotel> result in response.GetResultsAsync())
{
    count++;
    Hotel doc = result.Document;
    Console.WriteLine($"{doc.HotelId}: {doc.HotelName}");

    if (result.SemanticSearch.Captions != null)
    {
        var caption = result.SemanticSearch.Captions.FirstOrDefault();
        if (caption.Highlights != null && caption.Highlights != "")
        {
            Console.WriteLine($"Caption Highlights: {caption.Highlights}");
        }
        else
        {
            Console.WriteLine($"Caption Text: {caption.Text}");
        }
    }
}
Console.WriteLine($"Total number of search results:{count}");