Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Выберите наиболее подходящий ответ на каждый из приведенных вопросов.
Семантический поиск использует внедрение текста для определения релевантности результатов. Что такое вектор внедрения?
Массив n чисел, который фиксирует значение текста.
Массив n слов, которые суммируют значение текста.
Массив строк n, внедренных в текст.
Текстовые данные приложения хранятся на гибком сервере База данных Azure для PostgreSQL. Приложению требуется векторная база данных для хранения внедренных текста и выполнения семантического поиска. Что такое самый простой выбор базы данных?
Используйте База данных Azure для PostgreSQL.
Используйте векторную базу данных в Azure Cosmos DB для MongoDB.
Используйте векторное хранилище поиска Azure ИИ.
Приложение хранит векторы внедрения в гибкой базе данных сервера PostgreSQL и готово к их запросу. Пользователь предоставил строку запроса. Что является самым простым способом запуска семантического поиска?
Приложение вызывает хранимую функцию для возврата ранжированных результатов.
Используйте API внедрения Azure OpenAI в приложении и используйте результат в качестве параметра запроса для ранжирования расстояния косинуса.
Используйте встроенную векторизацию поиска ИИ Azure для создания внедрения запросов и использования встроенного SQL.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Были ли сведения на этой странице полезными?