Azure AI Search构建RAG的优化点

Azure AI Search 实战指南：从文档解析到语义重排序的七个关键技术点

Azure AI Search 是构建企业级智能搜索平台的利器，尤其在处理复杂文档结构、提升搜索相关性、实现语义理解方面表现出色。本文将围绕以下七个关键技术点展开，结合实际应用场景，深入解析其使用方法与注意事项：

1️⃣ JSON 查询：灵活构建复杂检索逻辑

Azure Search 支持通过 REST API 使用 JSON 格式构建查询请求，适用于高级检索需求：

• 支持多字段匹配、过滤、排序、分页，可组合使用 search, filter, orderby, top, skip 等参数。
• 嵌套查询结构：适合构建复杂的布尔逻辑，如 (title:AI OR content:agent) AND tags:LangChain。
• 注意事项：
  • 查询字段必须在索引 schema 中标记为 searchable。
  • filter 与 search 的语法不同，容易混淆。
  • 查询性能受限于索引字段数量与数据量，建议分页控制在合理范围。

在AZURE的网页界面中，Azure AI Search提供了图形界面的搜索方式便于快速调试。

2️⃣ 同义词处理：提升搜索召回率

通过配置同义词映射，可以显著提升搜索的语义覆盖能力：

• 两种方式：
  • 在索引 schema 中定义 synonymMaps