azure-search-openai-demo

项目介绍：azure-search-openai-demo

项目概述

azure-search-openai-demo 是一个基于贫血生成（RAG，Retrieval Augmented Generation）模式的项目，该项目通过使用 Azure OpenAI 服务和 Azure AI 搜索，将类似 ChatGPT 的聊天体验应用到用户自己的数据文档中。

这个项目的后端是用 Python 编写的，并提供了 JavaScript、.NET 和 Java 的示例代码。它结合了 Azure OpenAI 服务中的 GPT 模型（如 gpt-35-turbo）用于生成自然语言响应，和 Azure AI 搜索用于数据的索引和检索。

主要功能

• 多轮对话与问答界面：支持持续性的多轮对话以及单轮问答交流。
• 答案引用与逻辑展现：在回答中展示引用文献和思考过程。
• 界面设置支持：用户界面允许调整行为和实验选项，便于定制体验。
• 文档索引和检索集成：支持多种文档格式，并可以集成向量化功能提升索引效果。
• 可选的 GPT-4 视觉支持：处理图像密集型文档的能力。
• 语音输入输出支持：提高可及性。
• 用户登录与数据访问自动化：通过 Microsoft Entra 实现。
• 性能监控：使用 Application Insights 实现性能跟踪和监控。

应用场景与操作

该项目提供了示例数据以供端到端测试。在这个应用中，虚构的公司 Contoso Electronics 的员工可以询问关于公司福利、内部政策、职位描述和角色等问题。

架构概览

此应用由多个组件构成，包括 Azure OpenAI 服务和 Azure AI 搜索，用于构建强大的聊天机器人应用，使用户能在自己的数据基础上进行智能问答和交互。

Azure 账户需求

为了部署和运行这个示例项目，用户需要：

• 一个 Azure 账户，提供一些免费的 Azure 积分以便入门。
• Azure OpenAI 服务的访问权限。
• 必要的 Azure 账户权限来创建和管理资源。

成本估算

项目需要根据不同地区和使用情况产生不同费用。用户可以使用 Azure 价格计算器 来估算不同资源的成本。用户也可以切换到免费的 SKU 版本来降低成本，但这些版本有一定的限制。

入门指南

用户可以通过 GitHub Codespaces 或本地环境来设置这个项目。GitHub Codespaces 是最简单的入门方式，因为它会为用户设置好所有的工具。项目部署在 Azure 容器应用上，用户也可以选择其他服务进行部署。

使用指南

用户可以通过在 Azure 部署的 Web 应用或者本地 localhost:50505 来访问应用程序。可在应用中尝试不同主题讨论、设置调整以及源码探索等操作。

常见问题与解决

用户在使用项目的过程中，如果遇到如访问权限不足、超出配额、资源创建冲突等问题，可以参考常见故障排查指南来解决这些问题。

其他资源与帮助

用户可以通过阅读项目提供的完整文档和相关资源来更深入地理解如何借助 Azure 技术构建人工智能应用。另外，用户如需技术支持，可通过 GitHub Issues 提出问题，社区维护人员将尽力提供帮助。

通过这个项目，您能够将现代生成式 AI 应用的能力直接应用到企业内部的数据中，提供更智能的问答和知识管理工具。