azure-search-vector-samples
照着 Notebook 跑一遍，就能在 Azure 上搭起向量搜索
这是微软官方维护的 Azure AI Search 向量搜索能力示例代码库，用 Jupyter Notebook 集中演示如何在 Azure 认知搜索中构建向量检索与混合检索。它解决的问题是：开发者想用 Azure 做 RAG、语义搜索或推荐时，往往不清楚向量字段怎么建、嵌入怎么生成、查询怎么发、过滤与排序怎么组合。仓库按场景拆分多个 notebook，覆盖向量索引创建、文档上传、纯向量查询、向量+关键词混合查询、多向量与筛选、集成 OpenAI 嵌入模型等，还包含 Python 与 REST 两种调用方式。核心能力是把 Azure AI Search 的向量特性从概念落到可运行代码，帮助团队快速验证方案、少踩 API 细节的坑。
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使用教程
核心亮点
- 官方出品，与 Azure AI Search 最新向量 API 保持同步，示例可直接运行
- 按场景拆分多个 Notebook，覆盖索引创建、嵌入生成、纯向量与混合查询等完整链路
- 同时提供 Python SDK 和 REST 两种写法，方便不同技术栈的团队参考
不足之处
- 强绑定 Azure 云服务，需要订阅、密钥和额度，无法本地离线复现
- 以 Notebook 演示为主，缺少生产级工程化封装与部署示例
适用场景
- 为 Azure 上的 RAG 应用搭建向量检索层
- 评估 Azure AI Search 混合检索效果时快速做原型验证
- 团队内部培训向量搜索与嵌入模型接入流程
替代项目
langchain、weaviate、qdrant
项目介绍
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