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了解演示 Azure AI 搜索解决方案的功能和工作流的 Python 代码示例。 这些示例将 Azure AI 搜索客户端库用于 Azure SDK for Python，你可以通过以下链接浏览它们。
SDK 示例
Azure SDK 开发团队中的代码示例演示 API 用法。 可在 GitHub 上的 azure-sdk-for-python/tree/main/sdk/search/azure-search-documents/samples 中找到这些示例。
Doc 示例
Azure AI 搜索团队中的代码示例演示功能和工作流。 其中许多示例引自教程、快速入门和操作指南文章。 可在 GitHub 的 Azure-Samples/azure-search-python-samples 中找到这些示例。
| Samples | Article |
|---|---|
| Quickstart | 《快速入门：全文搜索》的 Python 部分源代码。 本示例介绍使用示例数据创建、加载和查询搜索索引的基本工作流。 |
| Quickstart-Agentic-Retrieval | 快速入门：在 Azure AI 搜索中运行代理检索 Python 部分的源代码。 |
| Quickstart-RAG | 快速入门：使用 Azure AI 搜索中的根基性数据进行生成式搜索 (RAG) 的 Python 部分的源代码。 |
| Quickstart-Semantic-Search | 快速入门 Python 部分的源代码 ：语义排名。 此示例显示调用语义排名器的索引架构和查询请求。 |
| Quickstart-Vector-Search | 快速入门的 Python 部分的源代码 ：矢量搜索。 介绍用于索引和查询矢量数据的基本工作流。 |
| Tutorial-RAG | 如何使用 Azure AI 搜索生成 RAG 解决方案的 Python 部分的源代码。 |
| agentic-retrieval-pipeline-example | 使用 Azure AI 搜索生成代理到代理检索解决方案的 Python 部分的源代码。 与 快速入门：在 Azure AI 搜索中运行代理检索 不同，此示例包含 Azure AI 代理，用于请求编排。 |
| azure-function-search | 将查询发送到搜索服务的 Azure 函数的 Python 示例的源代码。 可以替换api C# 示例中使用的此 Python 版本 代码。 |
| bulk-insert | 演示如何使用推送 API上传文档和编制文档索引的 Python 示例的源代码。 |
Demos
GitHub 上的azure-search-vector-samples 为矢量搜索方案提供了全面的示例集合（按方案或技术组织）。
azure-search-openai-demo 是使用 Azure OpenAI Python 代码的企业数据上的类似 ChatGPT 的体验，展示了如何通过 Azure OpenAI 中的大语言模型使用 Azure AI 搜索。 有关背景信息，请参阅此 技术社区博客文章。
aisearch-openai-rag-audio 是“语音转 RAG”。 此示例演示了基于语音的生成式 AI 应用程序的简单体系结构，可在实时音频 API 的基础上启用 Azure AI 搜索 RAG，从客户端设备进行全双工音频流，同时安全地处理对模型和检索系统的访问。 后端代码是用 Python 编写的，而前端代码是用 JavaScript 编写的。 有关简介，请观看此视频。
Accelerators
加速器是一种端到端解决方案，其中包括你可以根据自己的特定方案实施进行调整的代码和文档。
| Repository | Description |
|---|---|
| RAG 试验加速器 | 使用 Azure AI 搜索和 RAG 模式进行试验和评估。 此加速器包含用于加载多个数据源、使用各种模型以及创建各种搜索索引和查询的代码。 |
其他示例
以下示例也由 Azure AI 搜索团队发布，但未在文档中引用。 相关的自述文件提供了使用说明。
| Repository | Description |
|---|---|
| index-backup-and-restore.ipynb | 使用用于 Python 的 Azure SDK 中的 azure.search.documents 库创建搜索索引的可检索字段的本地副本，然后将这些字段推送到新的搜索索引。 |
| resumable-index-backup-restore | 此示例容纳超过 100,000 个文档的较大索引。 |
Tip
请尝试使用示例浏览器来搜索 GitHub 中的 Microsoft 代码示例（按产品、服务和语言进行筛选）。