DZone.com Feed на русском
Подписаться
Создание надежного поискового агента с использованием Foundry, Azure AI Search и Cosmos DB, контейнеризированного с помощью Docker и наблюдаемого с помощью Grafana
Почему "Поиск" больше не достаточенПростой RAG-пайплайн — встраивание запроса, обращение к векторному индексу, помещение топ-k фрагментов в промпт — отлично подходит для одноразового FAQ-бота. Он разваливается в тот момент, когда вам нужно:Многоходовая память ("а что насчет прошлого квартала?" требует понимания, к чему относится "прошлый квартал")
Решение о том, нужно ли вообще искать (некоторые вопросы требуют структурированного поиска, а не извлечения документов)
Ссылки, которые вызывающий абонент может проверитьВ этой статье мы создадим небольшой, но полноценный агент с обоснованным поиском: Azure OpenAI (через Microsoft Foundry) решает, когда использовать инструмент поиска, а когда — инструмент структурированных данных, Azure AI Search обрабатывает извлечение и семантическое ранжирование по неструктурированным документам, а Azure Cosmos DB хранит состояние разговора и структурированные метаданные заказов/клиентов. Агент использует функцию вызова OpenAI для маршрутизации между двумя источниками данных и всегда возвращает ссылки.