Toepassen van informatieterugwinning voor agenten
AI-agents zijn afhankelijk van het ophalen van betrouwbare informatie om nuttige antwoorden, aanbevelingen en ondersteuning te geven. Naarmate gegevens toenemen, hebben ze zoekmethoden nodig die verder gaan dan eenvoudige trefwoordkoppelingen. Wanneer semantisch begrip wordt gecombineerd met schaalbare indexering, kunnen agents resultaten leveren die zowel de query als de gegevens erachter weerspiegelen. Azure Database for PostgreSQL maakt deze mogelijkheden mogelijk via functies zoals vectorzoekopdrachten, semantische operators en ophalen op basis van grafieken.
AI-agentarchitectuur die laat zien hoe agents hulpprogramma's gebruiken om informatie op te halen uit Azure Database for PostgreSQL via vectorzoekopdrachten en SQL-query's.
Vectorzoekopdrachten en de azure_ai-extensie begrijpen
Vectorzoekopdrachten matchen informatie op basis van betekenis in plaats van exacte bewoordingen. Tekst, beoordelingen of documenten worden opgeslagen als numerieke insluitingen in de database. Wanneer een query binnenkomt, vergelijkt het systeem de betekenis van de query met deze insluitingen en retourneert het de dichtstbijzijnde overeenkomsten.
Met de azure_ai extensie worden ingebouwde AI-functies toegevoegd voor PostgreSQL. U kunt insluitingen genereren, semantische analyse toepassen en zelfs grote taalmodellen rechtstreeks vanuit SQL aanroepen. Deze functies maken betere zoekresultaten, samenvattingen van inhoud en feitenextractie mogelijk zonder de database te verlaten.
Bijvoorbeeld, bij Margie's Travel, wanneer een gast vraagt 'Welke eigenschappen zijn rustig en dicht bij het stadscentrum?', gebruikt de agent vectorzoekopdrachten om de intentie van de vraag te verbinden met eigenschapsbeschrijvingen en gastbeoordelingen. Hiermee worden de meest relevante vermeldingen opgehaald, zelfs wanneer dezelfde woorden niet worden gebruikt.
Optimaliseren voor schaal en nauwkeurigheid
Grote knowledge bases vereisen efficiënte indexering om zoekopdrachten snel te houden. Azure Database for PostgreSQL ondersteunt methoden zoals DiskANN, waarmee overeenkomsten worden uitgevoerd op miljoenen vectoren, terwijl het geheugengebruik laag blijft. Deze functie zorgt ervoor dat de agent snel reageert, zelfs met een grote gegevensset.
Nauwkeurigheid is net zo belangrijk als snelheid. Met Semantische operators in de azure_ai extensie kunnen agents betere resultaten rangschikken en relevantere resultaten hoger in de lijst weergeven. GraphRAG kan vervolgens gerelateerde feiten in documenten verbinden om een vollediger antwoord te bieden.
Neem een ander Reisscenario van Margie: wanneer een gast vraagt om 'gezinsvriendelijke appartementen met geweldige beoordelingen over netheid', gebruikt de agent semantische operators om eigenschappen te filteren en rangschikken, en past vervolgens GraphRAG toe om beoordelingen en eigenschapsgegevens te koppelen. Het resultaat is een aanbeveling die zowel nauwkeurig als betrouwbaar is.
Concepten toepassen in een scenario
Stel dat een gast vraagt: "Ik ben op zoek naar een huisdiervriendelijk appartement in de buurt van het stadscentrum met positieve beoordelingen over netheid." De agent:
- Genereert een insluiting voor de query en maakt gebruik van vectorzoekopdrachten om vergelijkbare eigenschapsbeschrijvingen te vinden.
- Past semantische operators toe om te filteren op 'huisdiervriendelijk' en 'netheid', zelfs als deze termen worden geïmpliceerd.
- Maakt gebruik van DiskANN-indexering om efficiënt te zoeken in een grote gegevensset.
- Hiermee worden de resultaten opnieuw gerangschikt op basis van reviewsentiment en wordt een lijst met geselecteerde objecten geretourneerd, elk met een samenvatting van relevante feedback.
Belangrijke punten samenvatten
Met vectorzoekopdrachten, semantische operatoren en schaalbare indexering kunnen agents reageren met antwoorden die zowel snel als relevant zijn. Met deze hulpprogramma's kunnen gebruikers vinden wat ze nodig hebben terwijl de resultaten worden opgeslagen in de onderliggende gegevens.