在Azure Cosmos DB中开始使用向量搜索
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内容提要
本文介绍了如何在Azure Cosmos DB中使用向量搜索功能。通过一个简单的电影数据集，用户可以根据特定标准查找相似电影。支持Python、TypeScript、.NET和Java四种语言，提供了详细的设置、数据加载和相似性搜索步骤。用户需创建Azure账户并配置向量数据库，加载数据后即可进行相似性搜索。
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关键要点
- 本文介绍了如何在Azure Cosmos DB中使用向量搜索功能。
- 使用简单的电影数据集，根据特定标准查找相似电影。
- 支持Python、TypeScript、.NET和Java四种编程语言。
- 用户需创建Azure账户并配置向量数据库。
- 加载数据后即可进行相似性搜索。
- 向量数据库用于存储和管理向量嵌入，表示高维空间中的数据特征。
- 用户需要创建Azure OpenAI服务资源，并使用text-embedding-ada-002模型。
- 配置Azure Cosmos DB中的向量数据库，包括启用向量索引和搜索功能。
- 创建数据库和容器，并配置向量嵌入策略和索引策略。
- 加载电影数据到Azure Cosmos DB，生成向量嵌入并插入数据。
- 使用不同编程语言的SDK加载数据，确保设置环境变量。
- 验证数据是否成功加载到Azure Cosmos DB。
- 使用向量距离函数进行相似性搜索，根据搜索标准查找相似电影。
- 提供了不同编程语言的搜索指令，用户可以根据需求进行搜索。
- 搜索结果包括相似度分数和电影标题、描述。
- 建议用户尝试不同的向量索引类型和距离计算度量。
- 选择合适的嵌入模型对搜索效果有重要影响。
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