azure-search-vector-samples

收录理由

这个仓库汇集了Azure AI Search向量检索功能最直接的实用示例，为正在Azure平台上构建应用的团队提供了一套可以端到端走通的参考实现。除了Python笔记本之外，项目还包含了.NET、Java和JavaScript等多种语言的控制台应用，完整覆盖了从源文档分块、调用Azure OpenAI对文本或图像内容做嵌入、构建向量索引，再到以RAG模式执行向量或混合查询的整个流程。其中，集成向量化示例特别值得一提——它演示了如何让分块和嵌入在搜索服务内部通过索引器和技能集自动完成，无需在业务代码中手工处理。当API从早期预览版演进到当前版本时，这个仓库同步跟踪了破坏性变更，因此也可以当作迁移参考来使用。对于正在搭建Azure知识搜索原型的开发者，量化与存储示例提供了具体可操作的思路，帮助你在确定索引结构之前，先对索引体积与实际查询效果之间的权衡有一个直观的把握。