Практычныя прытамулкі: Сэмантычны пошук протыва вектарнага пошуку: у чаму ёсць разлік, і
Практычныя прыказкі: Сэмантычны пошук протыва вектарнага пошуку: у чаму ёсць разлік, а таксама кантракты, перакрыццяі та слоты для коду для команд, якія викорыстоўваюць гэты патэрн.
У гэтым карыце парадоксу перакладзеныя ад сыр'ём да рабочай системы для тэмы: Семантычны пошук протыў Вектарнага пошуку: у чаму розніця, і якія ў ўзаеце RAG?. Акцэнт ставіцца на практычныя крокі, чыстае перакананне і код, які можна проста дадаць у репазітарый, не прабуючы здогадвацца пра намеры. У стадіўцы Апгляду неабходна з'явіць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння прычымо перад зменай коду. Аператары должны магчымае перадзягнуць крок з вядомага пункта контролю, не прабуючы здогадвацца пра схованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшоў, прычына нехацкага рэзультата паказвае адно конкретнае завада, а не заплутаны ланцюг задач.
1. Пачніце з самага простага ментальнага модэлю
Калі працюеце над стадзіяй «1. Пачніце з…», спачатку запісайце кантракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Спрэцьвуйце да гэтай стадзіяй як да кантракта межа данымі і перакананымі выходамі. Дайце назву артыфактам, задаце правілы пераканання успеху і адмовіцеся ад тыхоўага частковага завершэння. Зберагачвайце у кешы стабільныя інструкцыі системы і схемы інструментаў. Перадача таго ж прамэра ёсць частым выклікам зношвання ресурсаў.
Пошук за ключавымі словамі
Калі працюеце на стадыі пошуку за ключоўкамі, спачатку запісайце умовы контракту: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі список пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў праза функцыйнае рэзультат. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя сераўы. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычым регулюванні прапаза. Частая змена прапаза рэдка калі-небудзь выправляе слабыя рэзультаты пошуку.
Пошук вектараў
Калі працюеце над стадзіяй Vector Search, спачатку запісайце умовы варакту: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выканаецца пад частковым нявыполненнем. Такі список контролю дапамагае заліцьваваць чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Храніце настройкі параду ўнутры кодзы прыемленае. Файлы сераўіса, хранальнікі секрэтных дадзеных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаюць адбавіць аудыт без неабяжлівага чытання всей структуры. Замеряйце рэкалі на фіксаваным наборы запытанняў прычым падлашоўванні запытанняў. Частае змяненне запытанняў рэдка калі вядомае слабую эфектыўнасць пошуку. Калі працюеце над стадзіяй Vector Search, спачатку запісайце умовы варакту: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выканаецца пад частковым нявыполненнем. Такі список контролю дапамагае заліцьваваць чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, адказ за гэта должен вядомаць аб адной адпаведальнасці, а не пра заплутаны процес.
Семантычны пошук
Этап семантычнага пошуку працюе наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую структуру. Зафіксавайце адны ідеальны прыклад, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расширваць сферу дзеяння. Спрыяйце цэму этапу як кантракту межа вхіднымі даннымі і паверыжанымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаць критэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхняй частковай роботы без паведамлення. Раздзеліце правілы часткавага апрантавання данных і правілы ўзяць іх. Змена адных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцыся паказнікі якосці.
Keyword Search
↓
Match words
Vector Search
↓
Match embedding similaritySemantic Search
↓
Match meaning / relevance
2. Што такое пошук за ключовымі словамі?
Этап «Што такое ключавая фраза» працюе найкраща, калі яго розглядаць як вимероўваную величыну. Зафіксавайце адна ідеальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расширваць масштабы. Запісвайце часы выканання і кост токеноў або запита праза функцыональныя рэзултаты. Відразувая візуабельнасць костаў запобегае неспакойным рахункам, калі процес пераходзіць з дэмовай среды ў спяльнаныя сераўы. Раздзеляйце правілы часткавання дадзеных і правілы ўзяць дадзеныя. Змена аднаго з іх не должна вымагаць перапісвы другога, калі зменяюцца паказнікі якосці.
annual
leave
days
employees
Дзе пошук за ключавымі фразамі працюе адзінакова добра
Пошук за ключавым словам «Where» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідеальны прыклад роботы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расширваць сферу застосоўвання. Храніце настройкі парадульна ад коду прыемліка. Файлы сераўнавання, базы секрэтных дадзеных і пазнакі функцый крануцца ў адным месцы, дзе аператары можаць аудытаваць іх без неабяжнага чытання всіх элементаў системы. Раздзеляйце правілы часткавага обробкі дадзеных ад правіл абрання дадзеных. Змена ў одных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцца паказнікі якосці. Пошук за ключавым словам «Where» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідеальны прыклад роботы, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расширваць сферу застосоўвання. Вядомае кращыя маленькія, тэставаныя елементы чым велікія скрыпты. Калі якісь крок не выйшае, неудача павінна вказываць на адную конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцужок операцый.
INC-10996
PROD-12345
LAPTOP-XPS-15
HTTP 401
API-OrderService
3. Абмежэння пошуку за ключавымі словамі
Для трэцьяго ўрагу «Абмежчэння» неабходна пазначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння пры перадзеіснавленні коду. Аператары должны магчымае запускаваць крок з вядомай точкі контролю, не прабуючы спадарожваць схованы стан. Спрыяйце цэму ўрагу як даговору межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даўце назвы артыфактам, пазначыце критэрыя успеху і не прымайце часткова завершаныя рэзультаты без паведамлення. Цітуйце тыя часткі, якія фактычна лежалі в основе адпаведнай адказы. Без цітаў аператары не зможуць разлічыць галюцинацію ад працэсу індексавання.
annual leave
vacation time
4. Што такое векторны пошук?
Для стадіі „4. Чым яўляецца вектар“ неабходна перад зменой коду адзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за этап і крэтыяры завершэння. Аператары должны магчыма было перзапускаць этап з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выконання і вартасць токеноў або запытак паляглі разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівае паказанне вартасцей запобегае неспадзяваным рахункам, калі процес пераходзіць з дэмовай среды ў спяльнаныя сераўеры. Указваць тые часткі тексту, якія фактычна ляглі в основу адпаведнай адказы. Без цых цітатаў аператары не можуць розразліць галюцинацію ад прычын, зв’язаных з недастаткам індэксацыі.
"Employees are entitled to 20 days of annual leave."
↓
Embedding Model
↓
[0.12, -0.43, 0.78, 0.21, ...]
"How much vacation time can I take?"
↓
Embedding Model
↓
[0.15, -0.39, 0.75, 0.24, ...]
User Query
↓
Embedding
↓
Vector
↓
Compare with stored vectors
↓
Nearest / most similar vectors
↓
Relevant documents
annual leave
≈
vacation time
5. Чы ўектарная пашуковая сістэма — гэта семантычны пашук?
Для стадіі 5 So Is Vector неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Конфігурацыю трэба знаходзіць за межамі коду прыемленае. Файлы сераўіса, хранальнікі секрэтных данных і флагі функцый належаць у аднам месца, якое працавнікі можуць пераглядаць, не чытаючы весь ланцуг задач. Паказваць трэба тыя часткі тексту, якія фактычна лежаць у падставе адпаведнай адказы. Без ціх цитатаў працавнікі не можуць адразліць галюцинацыю ад працягу індэксавання. Для стадіі 5 So Is Vector неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выканаецца, прычына неудачы павінна вказваць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
Не зовсім.
Калі чыніцеся на стадзію «Не зовсім», спачатку запішыце кантракт: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконтроўвае чыстасць пазнейшых змян у кодзе. Спрыятліваце гэтую стадзію як кантракт межа даннімі і перакананымі выходамі. Дайце назвы элементам, задаце критэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхоўскага частковага завершэння. Замерыўце ступень запамятовання на фіксаванай сэтцы пытанняў прычым регулюванні запрошэнняў. Частае змены запрошэнняў рэдка калі вялікі эфект на слабую систему аднаходжэння інформацыі.
Semantic Search
│
├── Vector similarity
├── Query understanding
├── Semantic relevance
├── Ranking
└── Other relevance signals
6. Пошук вектораў проты семантычнага ранжыравання
Калі працюеце над 6 стадзямі аналізу Vector Search, спачатку запісайце умовы: неабяжлівыя даннэ, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список дапамагае заліцьварыцца пад змяны коду пазнейша. Запісвайце час выканання і кост токеноў або запытаў разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі працэс пераходзіць з дэмавайнага режыма ў спакульнае сераўерное сэрвіса. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычымо да налаштавання прамптов. Частыя змены прамптов рэдка калі вядуць да павышэння якасці пошуку.
User Query
↓
Vector Search
↓
50 candidate documents
↓
Semantic Ranking
↓
Top 5 most relevant documents
7. Што такое гібрыдны пошук?
Калі працуеце над 7-ю стадзіяй «Што такое гібрыд», спачатку запісайце умовы вярбунка: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі список дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Зберагаюце настройкі за межамі коду прыемлі. Файлы сераўіса, хранільнікі секрэтных данных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаюць адбавіць аудыт без неабяжлівага чытання всей структуры. Перад налаштаваннем запитоў пераканайцеся ў рэкале на фіксаваным наборы запитанняў. Частае змена запитоў рэдка калі вярнайць слабкую ступеню адзысквання інформаціі. Калі працуеце над 7-ю стадзіяй «Што такое гібрыд», спачатку запісайце умовы вярбунка: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі список дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, неудача должна вказваць на адну адпаведальнасць, а не на заплутаны процес.
Keyword Search
+
Vector Search
User Query
│
┌─────────┴─────────┐
↓ ↓
Keyword Search Vector Search
│ │
└─────────┬─────────┘
↓
Combined Results
↓
Ranking / Reranking
↓
Relevant Documents
Прыродны язык
Этап працы з природным языком дае найлепшыя результаты, калі яго рассматрываць як вимерны аспект. Запісайце адна ідеальная версія транскрыпцыі, адзін прыклад неудачы і запіску па поверненню да пачатковага стану пры розширэнні масштаба. Рассматракуйце этап як кантракт между вхіднымі даннымі і пераканаленымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы всім элементам, задаце критэрыя успеху і не падзейцеся частым, непূরным викананнем задачі без адзінаго заўважэння. Раздзеліце правілы фрагментавання данных ад правіл ўзяць іх зборам. Змена адных не павінна прымусваць перапісванне іншых, калі змянююцца паказнікі якосці.
INC-10996
Customer-1234
HTTP-500
Order-98765
8. Рэальны прыклад падпрыемства
Этап 8 «Адыянтныя падпрыемства» работае наўзяй, калі яго спрацоўваюць як вимерную плошчу. Зафіксавайце адны ідеальны прыклад, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расширваць масштабы. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў па боку ад функцыйнаых рэзультатаў. Візуабельнасць костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі процес пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя среды. Раздзеліце політыку часткавага обрабоўвання дадзеных ад політыкі ўтрымання іх. Змена адной з яных не должна вымагаць перапісвання другой, калі зменяюцыся паказнікі якосці.
INC-10231
Payment gateway timeout
INC-10287
Payment service unavailableINC-10492
Database connection pool exhaustedINC-10501
Payment API latency
Пошук па ключовым слову
Этап пошуку за ключавым словам працюе найкраща, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідеальны прыклад роботы, адны прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расширваць сферу дзеяння. Храніце настройкі парадульна коду прыемлена. Файлы сяродавішняе, базы секрэтных даных і флагі функцый належаць у аднам месца, куды аператары можаць аудытуваць іх, не чытаючы весь ланцуг. Раздзеляйце правілы часткавання дадзеных і правілы ўзяць іх. Змена адных не павінна вымагаць перапісву іншых, калі зменяюцца паказателі якасці. Этап пошуку за ключавым словам працюе найкраща, калі яго розглядаць як параметр, які можна вымерыць. Зберагчыце адны ідеальны прыклад роботы, адны прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расширваць сферу дзеяння. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, неудача павінна вказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
payment
timeout
Пошук вектораў
Для стадіі вектарнага пошуку неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за выкананне крока і крэтыяры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Спрыяць гэтай стадіі як даговору межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даць назвы артыфактам, узначыць крэтыяры успеху і адмовіцца ад бяспечнага частковага завершэння. Цітаваць тыя часткі, якія фактычна лежалі в основе адпаведнай адказы. Без цітатаў аперацыйныя працавнікі не зможуць адразліць галюцинацыю ад прасоў у індэксаванні.
timeout
latency
unavailable
connection problems
Гібрыдны пошук
Для стадіі гібрантнага пошуку неабяжна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння пры перадзеі коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выконання і кост токена або запыту праза функцыйнальных рэзультатаў. Відразлівасць коста з самага пачатку запобегае неспакоўным рахункам, калі парадок пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя среды. Апісваць тые часткі тексту, якія фактычна сталі падставай для адпаведнага адказу. Без ціх апісаў аперацыйныя працавнікі не можуць разлічыць галюцинацію ад прасоўкі ў індэксаванні.
Exact lexical relevance
+
Semantic relevance
9. Дзе месцуецца Azure AI Search?
Для пункта 9 «Дзе знаходзіцца стэйдж Azure» неабяжна як перад змінайом код адзначыць вхідныя даны, адпаведнага адпаведальнага за крок і критэрыі завершэння. Аператары должны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Конфігурацыю трэба залічыць пазначальна ад коду прыкладнення. Файлы сераўнавальнага сяродовішча, хранілішчы секрэтных данных і флагі функций должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць, не чытаяўшы весь ланцуг задач. Паказваць трэба тыя часткі тексту, якія фактычна лежаць у падставе адпаведнай адказы. Без ціх цитатаў аператары не можаць разлічыць галюцинацію ад працягу індэксавання. Для пункта 9 «Дзе знаходзіцца стэйдж Azure» неабяжна як перад змінайом код адзначыць вхідныя даны, адпаведнага адпаведальнага за крок і критэрыі завершэння. Аператары должны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выйшоў, прычына неудачы должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцуг задач.
Azure AI Search
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
Full-text Vector Semantic
Search Search Ranking
│ │ │
↓ ↓ ↓
Keywords Embeddings Relevance
10. Дзе паслужыць RAG?
Кал працуеце над 10 стадзіямі «Дзе паслужыць RAG», спачатку запісайте угоду: неабяжлівыя даннэ, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковага нявыполнення. Такі список контроля дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Спрыятлівае ставленне да гэтай стадзіі як да угоды межаў між вхіднымі даннэмі і перакананымі выходнымі результатамі. Дайце назвы артыфактам, задаць критэрыяі успеху і не падтрымвайце тыхі частковыя завершэння. Замерьце рэкалі на фіксаванай сэтке запытаў прычымо да налаштавання прамптам. Частае змены прамптам рэдка калі вярнуюць слабую эфектыўнасць адзысквання інформаціі.
User
↓
RAG System
↓
Azure AI Search
↓
Azure OpenAI
Retrieval
+
Augmentation
+
Generation
11. U RAG є два галоўныя этапы
Калі працюеце над 11-м стадзіям RAG Has Two, спачатку запісайце умовы кантракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцьварыцца пад пазнейшыя змены коду. Запісвайце час выканання і кост токенаў або запытаў праза функцыйнае рэзультат. Відкрытыя даны пра косцы з’являюцца раніце, таму не будзе неспакою, калі працэс перайдзе з дамовай среды ў спакульнаную. Змяроўвайце рэкалі на фіксаваным наборе запытаў прычыну налаштавання прамптам. Частае змена прамптов рэдка калі-небудзь выправляе слабую систему аднаходжэння інформацыі.
Фаза 1 — Падготовка ведамасцей
Калі працуеце над стадзіяй падготовкі знанняў 1-й фазы, спачатку запісайце «контракт»: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковым невясненнем. Такі список контроля дапамагае залічваць пазнейшыя змены коду чыстаюча.
Зберагайце настройкі праза код аплікацыі. Файлы серавэра, хранальнікі секретных данных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаць адбавіць аудыт без неабходнасці чытання всей структуры.
Перад налагоджэнням запитоў пераканайцеся ў спаможнасці системы на фіксаванай сэтке запитаў. Частыя змены запитоў рэдка калі выправляюць слабую спаможнасць адзысквання інформаціі.
Калі працуеце над стадзіяй падготовкі знанняў 1-й фазы, спачатку запісайце «контракт»: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковым невясненнем. Такі список контроля дапамагае залічваць пазнейшыя змены коду чыстаюча.
Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, невясненне должна паказваць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаную структуру працы.
PDFs
SharePoint
Confluence
SQL Server
Word documents
APIs
↓
Document extraction
↓
Chunking
↓
Embeddings
↓
Search / Vector Index
Document content
Embeddings
Document ID
Page number
Title
Metadata
Permissions
12. Фаза 2 — Запит корыстніка
Этап 12 Фазы 2 для корыстніка будзе працаваць наяўна, якшо яго розглядаць як вимерную площыну. Зафіксавайце адна ідеальная транскрыпцыю, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярненне да поперадньего стану перш чым расширваць масштабы. Разглядзайце гэты этап як кантракт межа вхіднымі даннымі і паверыранымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаце критэрыі успеху і не падзельвайцеся на частковыя завершэння без адпаведных запісаў. Раздзельце правілы частковай обробкі дадзеных ад правіл яўнага ўтрымання іх. Змена адных не павінна прымусваць перапісванне іншых, калі змянююцца паказнікі якосці.
User
↓
Application
↓
Retrieval
↓
Azure AI Search
↓
Relevant chunks
↓
Augmentation
↓
Azure OpenAI
↓
Answer
13. Што саме адбываецца падчас ўтрымання дадзеных?
Этап «13. Чаго саме выходзіць» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як вимероўваную паверхню. Запісаце адна ідеальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і прыметку па анулюванні змян перад расшырэнням масштаба. Запісвайце часы выконання і косты токеноў або запытак паляглыя ўжо разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Візуабілізацыя костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі процес пераходзіць з дэмовай среды ў спяльнаныя сераўы.
Keyword Search
+
Vector Search
+
Semantic Ranking
+
Filters
14. Чаго значыць «расшыранае»?
Этап «14. Чаго значыць расшыранае» працюе найэфектывней, калі яго розглядаць як вимероўваную паверхню. Запісаце адна ідеальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і прыметку па анулюванні змян перад расшырэнням масштаба.
System:
Answer using the provided company information.
Context:
Employees are entitled to 20 days of annual leave.User:
How many vacation days can I take?
15. Потым прыходзіць генераванне
Retrieved Context
+
User Question
↓
Azure OpenAI
↓
Generated Answer
16. Тады дзе самэ находзіцца RAG?
RAG
│
┌────────────┼────────────┐
↓ ↓ ↓
RETRIEVE AUGMENT GENERATE
│ │ │
↓ ↓ ↓
Azure AI Search Context Azure OpenAI
│
┌─────┼─────┐
↓ ↓ ↓
Keyword Vector Hybrid
Search Search Search
17. Чы розумныя пошукавальнікі Azure AI Search і RAG адносна тое ж?
RAG
│
├── Retrieval → Azure AI Search
│
├── Augmentation → Add retrieved context
│
└── Generation → Azure OpenAI
18. Чы Semantic Kernel — це RAG?
ASP.NET Core
↓
Semantic Kernel
│
├────→ Azure AI Search
│ ↓
│ Relevant chunks
│
└────→ Azure OpenAI
↓
Answer
19. Чы для RAG неабяжна вектарная пошукавальніка?
RAG на адміністрацыю ключоўых слоў
User
↓
Keyword Search
↓
Documents
↓
LLM
RAG на адміністрацыю вектараў
User
↓
Vector Search
↓
Documents
↓
LLM
Гібрыдны RAG
User
↓
Keyword + Vector
↓
Hybrid Search
↓
Documents
↓
LLM
20. Полная картына для падпрыемства
KNOWLEDGE SOURCES
│
┌────────────────┼─────────────────┐
↓ ↓ ↓
PDFs SQL Server SharePoint
│ │ │
└────────────────┼─────────────────┘
↓
Ingestion
↓
Chunking
↓
Embeddings
↓
┌────────────────────┐
│ Azure AI Search │
│ │
│ Text + Vectors + │
│ Metadata/Indexes │
└─────────┬──────────┘
│
INDEX IS READY
│
════════════════════════╪════════════════════════
│
USER QUERY
│
↓
ASP.NET Core API
│
↓
RAG Orchestration
│
↓
┌─────────────────┐
│ Azure AI Search │
│ │
│ Keyword │
│ Vector │
│ Hybrid │
│ Semantic Rank │
└────────┬────────┘
│
↓
Relevant Chunks
│
↓
Augmentation
│
↓
Azure OpenAI
│
↓
Answer