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
}