五分钟——用ML Studio创建基于FAISS的RAG聊天
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原文中文，约6100字，阅读约需15分钟。
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内容提要
本文介绍了在Azure ML工作室中使用FAISS创建矢量索引的过程，与之前的ACS矢量索引生成的代码相同。同时，还介绍了如何同时使用离线和在线RAG，并在生成的回复中标注内部或外部引用。最后，提供了FAISS和Azure认知搜索的适用场景比较和相关文档链接。
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关键要点
- 在Azure ML工作室中可以使用FAISS创建矢量索引。
- 创建FAISS矢量索引的过程与创建Azure认知搜索的过程相似。
- 创建FAISS矢量索引时需要Azure OpenAI连接来完成嵌入工作。
- 基于FAISS的矢量索引可以通过自动创建的提示流进行测试。
- FAISS和Azure认知搜索的适用场景不同，FAISS适合简单的矢量搜索需求。
- Azure认知搜索支持更复杂的搜索功能，但需要月度订阅费用。
- FAISS支持本地运行，适合低成本的矢量搜索。
- 可以同时使用离线和在线RAG，通过提示流实现互联网和本地文件的搜索。
- 需要修改提示流以处理内部和外部引用，并在生成的内容中标注来源。
- 使用提示工程的方法可以简化引用标注的实现过程。
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