Optimisation de la récupération de données numériques dans Azure AI Studio avec SQL Database

L'intégration de données numériques dans les flux de travail d'Azure AI Studio présente des défis uniques, en particulier lorsqu'il s'agit de recherche vectorielle et de bases de données SQL. Cet article explore un problème courant rencontré par les utilisateurs : comment récupérer et trier avec précision les champs numériques lorsque le champ de contenu principal n'accepte que des valeurs de chaîne. Nous examinerons les solutions potentielles, les implémentations pratiques et les meilleures pratiques pour optimiser votre expérience Azure AI Studio.

Le champ 'Contenu' d'Azure AI Studio, conçu pour gérer des données textuelles, devient souvent un goulot d'étranglement lorsque des valeurs numériques doivent être incorporées. Le problème principal survient parce que les données numériques, telles que 'Max Units', ne peuvent pas être directement indexées ou recherchées dans ce champ basé sur des chaînes. Cette limitation affecte la précision des résultats de recherche, en particulier lors du tri ou du filtrage selon des critères numériques. La concaténation de données numériques dans une colonne de texte combinée est une solution de contournement courante, mais elle introduit des complexités dans le tri et la compréhension sémantique.

Pour surmonter les limitations des champs de contenu basés sur des chaînes, deux solutions principales émergent : une approche de recherche hybride et la mise en œuvre de compétences personnalisées. Une recherche hybride combine la recherche vectorielle pour les données textuelles avec des requêtes SQL traditionnelles pour les données numériques, en tirant parti des forces des deux méthodes. Les compétences personnalisées, quant à elles, permettent le traitement et l'indexation séparés des champs numériques, garantissant une récupération et un tri précis. Les deux approches visent à combler le fossé entre les données textuelles et numériques au sein de l'environnement Azure AI Studio.

La création d'une compétence personnalisée dans Azure Cognitive Search peut améliorer considérablement la gestion des données numériques. Cette compétence peut extraire les champs numériques, les stocker dans un format structuré et permettre une récupération et un tri précis. La compétence personnalisée peut être conçue pour traiter les données numériques séparément du contenu textuel, garantissant que les valeurs numériques sont correctement interprétées et utilisées dans les requêtes de recherche. En définissant une logique personnalisée, vous pouvez adapter la compétence pour répondre aux exigences spécifiques de vos données et scénarios de recherche.

Une stratégie de recherche hybride implique l'utilisation de la recherche vectorielle pour identifier les documents pertinents en fonction du contenu textuel, puis l'utilisation de requêtes SQL pour filtrer ou trier ces résultats en fonction de champs numériques. Cette approche exploite la compréhension sémantique de la recherche vectorielle tout en maintenant la précision des requêtes SQL pour les données numériques. Par exemple, vous pouvez utiliser la recherche vectorielle pour trouver des documents liés à la 'disponibilité des produits', puis utiliser des requêtes SQL pour trier les résultats par 'Max Units' ou filtrer par 'Cost Per Unit'. Cette combinaison offre une expérience de recherche complète et précise.

Une mise en œuvre pratique consiste à modifier le nœud 'ChunkDocuments' dans le flux de requêtes pour concaténer les champs numériques au champ de contenu. Cela peut être réalisé en ajoutant du code pour extraire les valeurs numériques (par exemple, 'MinUnits', 'MaxUnits', 'CostPerUnit') des 'additional_fields' et les ajouter au champ 'text'. Bien que cette approche permette d'inclure des données numériques dans les résultats de recherche, il est crucial de résoudre les problèmes de tri qui peuvent survenir. Le code Python fourni montre comment implémenter cette modification, garantissant que les données numériques sont incorporées dans le contenu utilisé pour la génération de réponses.

Un défi courant lors de l'incorporation de données numériques est d'assurer un tri précis. Le nœud 'QuerySearchResource' dans le flux de requêtes joue un rôle essentiel dans la recherche et le tri de l'index. Si le tri ne fonctionne pas comme prévu, il est essentiel d'examiner la requête de sortie du nœud 'extractSearchIntent'. S'assurer que la requête est correctement formatée pour inclure les paramètres de tri numérique est crucial pour des résultats précis. Le débogage de la requête et la vérification qu'elle correspond aux critères de tri souhaités peuvent résoudre de nombreux problèmes de tri.

Une résolution réussie implique de convertir la requête de l'utilisateur en une chaîne OData, d'envoyer une requête API REST pour la requête OData, de concaténer les champs numériques dans la sortie au champ CombinedText, et de l'utiliser dans le nœud generateReply LLM pour récupérer la réponse. Cette approche garantit que les données numériques sont correctement traitées et intégrées dans les résultats de recherche. En utilisant les requêtes OData, vous pouvez spécifier précisément les critères de tri et de filtrage, garantissant que les résultats reflètent fidèlement l'intention de l'utilisateur.

La récupération précise de données numériques dans Azure AI Studio nécessite une approche stratégique qui combine des techniques de recherche hybride, des compétences personnalisées et un formatage précis des requêtes. En comprenant les limitations des champs de contenu basés sur des chaînes et en mettant en œuvre les solutions appropriées, vous pouvez optimiser vos flux de travail Azure AI Studio pour des résultats de recherche précis et complets. Que ce soit par le biais de compétences personnalisées, de recherche hybride ou de requêtes OData, la clé est de s'assurer que les données numériques sont correctement traitées, indexées et utilisées dans le processus de recherche. Cette approche globale garantit que vos applications Azure AI Studio fournissent des informations précises et pertinentes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale.