概要

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在本模块中，您将学习如何使用azure_ai和pgvector扩展在azure_ai上构建可扩展的RAG应用程序。 设置高效的嵌入存储和相似性搜索，使用 IVFFlat、 HNSW 和 DiskANN 应用矢量索引，并使用混合搜索优化检索管道。 还可以通过 GraphRAG 集成轻型知识图以拉取关系上下文，然后应用 语义排名 来优化结果，以便答案保持精确且相关。 完整的 RAG 应用程序使用 Azure Database for PostgreSQL、 Python 和 LangChain 运行，使工作流保持简单。

这些技能可转换为更快的查询执行、提高检索准确性，以及可扩展到数百万行且延迟低且召回率较高的体系结构。 知识图层可改进域理解，并帮助解决复杂实际用例的未知问题。 当仅相似性不够时，语义排名会收紧排序。 结果是支持决策和自动化的可靠上下文感知响应。

完成本模块后，你将了解：

  • 设置具有azure_ai和pgvector扩展的 PostgreSQL 数据库，用于嵌入式存储和相似性搜索。
  • 若要优化检索速度和准确性，请创建和优化 IVFFlat、 HNSW 和 DiskANN 等矢量索引。
  • 使用 Azure Database for PostgreSQL、 Python、 LangChain 和 Azure OpenAI 生成 RAG 应用程序，以生成上下文感知答案。
  • 实现高级检索技术，包括混合搜索、语义排名和图形窄矢量搜索。
  • 为了提高多概念查询的精度，请将轻型知识图集成到 PostgreSQL 数据库中。

附加阅读材料：