在 Azure AI Studio 中使用 SQL 数据库优化数值数据检索
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本文讨论了用户在使用 Azure AI Studio 从 Azure SQL 数据库检索数值字段时遇到的挑战。用户描述了尝试从组合文本列创建嵌入以及在尝试检索数值数据时遇到的问题。社区成员的回复提供了将数值字段分开处理的最佳实践以及改进搜索功能的建议。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1详细描述了用户在数值数据检索方面遇到的问题。
- 2社区回复提供了实用的解决方案和最佳实践。
- 3与社区的互动增强了学习体验。
• 独特见解
- 1区分数值数据和文本数据以实现有效检索的重要性。
- 2使用混合搜索方法将向量搜索与传统查询相结合。
• 实际应用
- 本文为面临 Azure AI Studio 类似挑战的用户提供了可操作的见解和最佳实践，使其成为从业者的宝贵资源。
• 关键主题
- 1在 Azure AI Studio 中检索数值字段
- 2从 SQL 数据库创建嵌入
- 3用于数据检索的混合搜索方法
• 核心洞察
- 1社区驱动的常见技术挑战解决方案。
- 2Azure AI Studio 代码实现的实际示例。
- 3关于 AI 应用程序数据处理最佳实践的见解。
• 学习成果
- 1了解在 Azure AI Studio 中检索数值数据的最佳实践。
- 2学习如何有效地将嵌入与 SQL 数据库结合使用。
- 3深入了解用于改进数据检索的混合搜索方法。
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
| 基础知识 | 高级内容 | 实用技巧 | 最佳实践 |
目录
“ 引言：Azure AI Studio 中数值数据的挑战
将数值数据集成到 Azure AI Studio 工作流中会带来独特的挑战，尤其是在处理向量搜索和 SQL 数据库时。本文探讨了用户面临的一个常见问题：当主要内容字段仅接受字符串值时，如何准确检索和排序数值字段。我们将深入探讨潜在的解决方案、实际实现方法以及优化 Azure AI Studio 体验的最佳实践。
“ 理解问题：基于字符串的内容字段
Azure AI Studio 的“Content”字段旨在处理文本数据，但在需要整合数值时，它常常成为瓶颈。核心问题在于，像“Max Units”这样的数值数据无法在此基于字符串的字段中直接索引或搜索。此限制会影响搜索结果的准确性，尤其是在基于数值标准进行排序或过滤时。将数值数据连接到组合文本列是一种常见的解决方法，但这会给排序和语义理解带来复杂性。
“ 建议的解决方案：混合搜索和自定义技能
为了克服基于字符串的内容字段的限制，出现了两种主要解决方案：混合搜索方法和自定义技能的实现。混合搜索将文本数据的向量搜索与数值数据的传统 SQL 查询相结合，利用两者的优势。另一方面，自定义技能允许对数值字段进行单独处理和索引，确保准确检索和排序。这两种方法都旨在弥合 Azure AI Studio 环境中文本数据和数值数据之间的差距。
“ 为数值数据实现自定义技能
在 Azure Cognitive Search 中创建自定义技能可以显著增强数值数据处理能力。该技能可以提取数值字段，将它们存储在结构化格式中，并实现准确的检索和排序。自定义技能可以设计为与文本内容分开处理数值数据，确保数值被正确解释并在搜索查询中使用。通过定义自定义逻辑，您可以根据数据和搜索场景的具体要求来定制技能。
“ 混合方法：结合向量搜索和 SQL 查询
混合搜索策略涉及使用向量搜索根据文本内容识别相关文档，然后使用 SQL 查询根据数值字段过滤或排序这些结果。此方法利用向量搜索的语义理解能力，同时保持 SQL 查询在数值数据方面的精度。例如，您可以使用向量搜索查找与“产品可用性”相关的文档，然后使用 SQL 查询按“Max Units”排序结果或按“Cost Per Unit”进行过滤。这种组合提供了全面而准确的搜索体验。
“ 修改 ChunkDocuments 节点：实际示例
一种实际实现方法是修改提示流中的“ChunkDocuments”节点，将数值字段连接到内容字段。这可以通过添加代码来提取“additional_fields”中的数值（例如，“MinUnits”、“MaxUnits”、“CostPerUnit”），然后将其附加到“text”字段来实现。虽然此方法允许将数值数据包含在搜索结果中，但解决可能出现的排序问题至关重要。提供的 Python 代码演示了如何实现此修改，确保数值数据被包含在用于答案生成的文本中。
“ 解决 QuerySearchResource 中的排序问题
整合数值数据时的一个常见挑战是确保准确排序。“QuerySearchResource”节点在提示流中在搜索和排序索引方面起着至关重要的作用。如果排序未按预期工作，检查“extractSearchIntent”节点的输出查询至关重要。确保查询格式正确，包含数值排序参数，这对于获得准确的结果至关重要。调试查询并验证其是否符合所需的排序标准可以解决许多排序相关问题。
“ 解决方案：将用户查询转换为 OData 字符串
成功的解决方案包括将用户查询转换为 OData 字符串，发送 REST API 请求以执行 OData 查询，将输出中的数值字段连接到 CombinedText 字段，并将其用于 generateReply LLM 节点以检索答案。此方法确保数值数据被正确处理并集成到搜索结果中。通过利用 OData 查询，您可以精确指定排序和过滤条件，确保结果准确反映用户的意图。
“ 结论：优化 Azure AI Studio 中的数值数据检索
在 Azure AI Studio 中准确检索数值数据需要一种战略方法，该方法结合了混合搜索技术、自定义技能和精确的查询格式。通过理解基于字符串的内容字段的局限性并实施适当的解决方案，您可以优化 Azure AI Studio 工作流，以获得准确而全面的搜索结果。无论是通过自定义技能、混合搜索还是 OData 查询，关键在于确保数值数据被正确处理、索引并在搜索过程中使用。这种全面的方法可确保您的 Azure AI Studio 应用程序提供准确且相关的信息，从而增强整体用户体验。
原始链接：https://learn.microsoft.com/en-ie/answers/questions/2033946/azure-ai-studio-on-sql-data-base-problem-retrievin
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