Azure 认知搜索索引复用:能否实现类似 Azure 市场的功能?
2025-03-12 15:49:52
Azure 认知搜索索引复用探讨:能否实现类似 Azure 市场的功能?
最近看到一个关于 RAG 优化的视频,讲的是如何减小 Microsoft Azure 文档站点的索引大小。巧了,我们项目也需要对 Azure 文档进行索引。我就想啊,微软能不能考虑搞个索引市场,让订阅者直接用现成的索引呢?
咱们先不急着下结论,先来仔细分析分析这个需求,以及看看有没有什么可行的办法。
问题产生的根源
简单说,问题就出在索引这步。如果你要用 Azure 认知搜索做基于文档的问答系统,或者其他类似应用,第一步通常就是创建索引。这索引可不是随便搞搞的,它直接关系到搜索的准确性和效率。
对于像 Microsoft Azure 文档这样庞大、复杂、还经常更新的内容,创建和维护索引是个大工程:
- 数据抓取: 你得想办法把 Azure 文档的所有页面都抓下来,还不能漏,HTML、Markdown、PDF...各种格式都得处理。
- 内容提取: 抓下来的原始数据不能直接用,还得从中提取出有用的文本、标题、链接等等。
- 分块: 提取出来的文本通常很大,为了提高搜索效率,需要把它分成大小合适的块(chunk)。
- 向量化: 现在很多应用都用向量搜索,所以你还得把这些文本块转换成向量,这就需要用到 Embedding 模型。
- 索引构建: 最后,把这些文本块和向量存到 Azure 认知搜索里,构建出索引。
每次从头做一遍这个流程,费时费力。更别提 Azure 文档还在不断更新,你还得定期更新索引,维护起来更麻烦。要是微软能提供一个现成的、持续更新的 Azure 文档索引,岂不美哉?
可行方案
那有没有什么办法可以解决这个问题,或者实现类似“索引市场”的效果呢? 咱们来盘点几个方案:
1. 直接使用微软官方的搜索 API
严格来说,这不算“索引复用”,但它可以达到类似的效果。微软官方其实提供了各种搜索 API,例如:
- Microsoft Graph Search API: 如果你只需要搜索 Microsoft 365 相关的内容,可以用这个 API。
- Azure Search REST API: 这个更通用,可以搜索 Azure 中的各种资源,但可能需要你对 API 调用比较熟悉。
- Bing Custom Search : 如果Azure文档都已被Bing爬取,Bing Custom Search API允许用户创建自定义的搜索引擎,可以限制只搜索特定网站或域,包括
docs.microsoft.com
。你可以使用此API来构建自己的搜索体验,而无需自行抓取和索引内容。
原理: 这些 API 背后是微软自己维护的索引和搜索服务。
代码示例(Python + Azure Search REST API):
import requests
import json
# 你的 Azure 搜索服务终结点和 API 密钥
search_endpoint = "https://<your-search-service-name>.search.windows.net"
api_key = "<your-api-key>"
api_version = "2023-11-01"
# 搜索查询
query = "Azure Kubernetes Service"
# 构造请求 URL
url = f"{search_endpoint}/indexes/<your-index-name>/docs?api-version={api_version}&search={query}"
# 发送请求
headers = {"Content-Type": "application/json", "api-key": api_key}
response = requests.get(url, headers=headers)
# 处理响应
if response.status_code == 200:
results = response.json()["value"]
for result in results:
print(result["title"])
print(result["url"])
else:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
操作步骤:
- 在 Azure 门户中找到你的搜索服务,获取终结点和 API 密钥。
- 替换代码中的占位符。
- 运行代码。
安全建议:
- 永远不要把 API 密钥直接写在代码里!用环境变量或密钥管理服务(如 Azure Key Vault)来存储。
进阶使用:
利用search,filter等更高级搜索参数进行高级组合搜索。
2. 利用公开的 Azure 文档数据集
有些第三方机构或个人可能会整理、发布一些 Azure 文档数据集。虽然这些数据集可能不如官方索引那么全面、及时,但也能在一定程度上解决问题。
原理: 通过网络爬虫或其他方式收集、整理数据,可能经过清洗和预处理。
操作步骤:
- 在 GitHub、Kaggle 等平台搜索公开的 Azure 文档数据集。
- 下载数据集。
- 根据你的需求,使用 Azure 认知搜索的导入功能,把数据集导入到你的搜索服务中。
**示例: ** 很难找到完全符合的开箱即用的数据集。 常见的做法还是使用Azure官方文档, 通过自己的方式提取数据。
安全建议:
- 仔细检查数据集的来源和质量,确保数据来源可靠、没有安全风险。
3. 自建索引 + 定期同步
这个方案比较“硬核”,但能最大程度地控制索引的质量和更新频率。你需要自己编写爬虫、解析器、向量化工具,并搭建一个自动化的流程:
原理: 自己动手,从头构建索引。
代码示例(Python + Scrapy 爬虫框架 + Azure 认知搜索 SDK):
# scrapy_spider.py (爬虫部分,省略具体实现)
import scrapy
class AzureDocsSpider(scrapy.Spider):
name = "azure_docs"
start_urls = ["https://docs.microsoft.com/azure/"]
def parse(self, response):
# ... (提取文本、链接等)
# 将提取到的数据传递给 pipeline
yield {
"title": title,
"content": content,
"url": response.url,
}
# pipelines.py (数据处理和导入 Azure 认知搜索)
from azure.search.documents import SearchClient
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import *
class AzureSearchPipeline:
def __init__(self, search_endpoint, api_key, index_name):
self.search_client = SearchClient(endpoint=search_endpoint, index_name=index_name, credential=api_key)
self.index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=api_key)
# 定义索引结构(字段)
self.fields = [
SimpleField(name="id", type=SearchFieldDataType.String, key=True),
SimpleField(name="title", type=SearchFieldDataType.String, searchable=True),
SimpleField(name="url", type=SearchFieldDataType.String),
SearchableField(name="content", type=SearchFieldDataType.String),
#如果要加入embedding后的向量字段,需定义类型SearchFieldDataType.Collection(SearchFieldDataType.Single), 并设置is_searchable, is_filterable等
]
self.index = SearchIndex(name=index_name, fields=self.fields)
#如果index不存在就创建
if index_name not in self.index_client.list_index_names():
self.index_client.create_index(self.index)
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
search_endpoint=crawler.settings.get("AZURE_SEARCH_ENDPOINT"),
api_key=crawler.settings.get("AZURE_SEARCH_API_KEY"),
index_name=crawler.settings.get("AZURE_SEARCH_INDEX_NAME"),
)
def process_item(self, item, spider):
#数据处理逻辑
document = {
"id": str(uuid.uuid4()), # 或根据url等自定义唯一ID
"title": item["title"],
"content": item["content"],
"url": item["url"],
# "content_vector": generate_embeddings(item["content"]) # 如需向量搜索,调用 embedding 函数生成向量
}
self.search_client.upload_documents(documents=[document])
return item
# settings.py (Scrapy 配置文件)
AZURE_SEARCH_ENDPOINT = "https://<your-search-service>.search.windows.net"
AZURE_SEARCH_API_KEY = "<your-api-key>"
AZURE_SEARCH_INDEX_NAME = "<your-index-name>"
ITEM_PIPELINES = {
"scrapy_spider.pipelines.AzureSearchPipeline": 300, #启用pipeline
}
操作步骤:
- 安装 Scrapy:
pip install scrapy
- 创建 Scrapy 项目:
scrapy startproject azure_docs_indexer
- 编写爬虫、解析器、Pipeline。
- 配置 Azure 认知搜索的终结点、API 密钥、索引名称。
- 运行爬虫:
scrapy crawl azure_docs
- 设置定时任务,定期运行爬虫和 Pipeline,实现索引更新。
安全建议:
- 遵守 Azure 文档网站的 robots.txt 协议,合理设置爬取频率,避免给网站造成过大压力。
- 注意处理各种异常情况,例如网络错误、页面结构变化等。
- API Key 等敏感信息做好安全存储。
进阶使用:
- 增量更新: 只抓取和处理更新过的页面,提高效率。
- 分布式爬虫: 使用 Scrapy-Redis 等工具,实现分布式爬取,加快速度。
- 多种数据源: 除了 Azure 文档,还可以整合其他相关数据源,例如 Stack Overflow、博客等。
- Embedding模型优化: 根据任务微调embedding模型
4. 社区共享索引(设想)
这个方案更接近“索引市场”的概念,但目前还没有成熟的平台。可以设想,如果有一个社区平台,大家可以把自己创建的、经过验证的索引共享出来,供其他人使用,或者通过某种方式进行交易,那就太好了。
原理: 众包 + 共享。
操作步骤(设想):
- 在社区平台上找到需要的索引。
- 如果需要付费,完成支付。
- 获取索引的访问权限(例如,一个 API 密钥,或者一个 Azure 认知搜索的连接字符串)。
- 在你的应用中集成索引。
这个方案的挑战在于如何建立一个可信、高效的共享机制,如何保证索引的质量和更新频率,以及如何处理版权和安全问题。
总结
总的来说,直接让微软提供 Azure 文档的索引“市场”可能不太现实。 相对来说,方案1和方案3是比较可行的,具体选择哪个,取决于你的需求和技术能力。至于社区共享, 还需要相关生态建设.