Was ist Azure AI Search?
Azure AI Search ist ein vollständig verwalteter Such-Service, der Volltextsuche mit semantischem Ranking, Vektorsuche und KI-Anreicherung kombiniert. Der Service bildet die Grundlage für intelligente Suchanwendungen und ist die empfohlene Retrieval-Komponente für RAG-Architekturen.
Kernfunktionen
- Semantische Suche: Versteht die Bedeutung von Suchanfragen und rankt Ergebnisse nach Relevanz
- Vektorsuche: Similarity Search basierend auf Embeddings für konzeptuelle Suche
- Hybride Suche: Kombiniert Keyword-Suche und Vektorsuche für beste Ergebnisse
- AI Enrichment: Extrahiert automatisch Text aus Bildern, erkennt Entitäten und übersetzt Inhalte
- Facetten und Filter: Strukturierte Navigation und Filterung über große Datenmengen
- Geo-Suche: Standortbasierte Suche mit Entfernungsberechnung
Typische Anwendungsfälle
RAG für LLM-Anwendungen: Azure AI Search liefert relevante Dokumente als Kontext für Azure OpenAI. Die Kombination aus semantischer Suche und LLM ermöglicht präzise Antworten auf natürlichsprachliche Fragen.
Enterprise Search: Mitarbeiter durchsuchen SharePoint, Confluence und Dateiablagen über eine einheitliche Suchoberfläche. AI Enrichment extrahiert Text aus PDFs und Bildern automatisch.
E-Commerce-Produktsuche: Kunden finden Produkte auch bei ungenauen Suchanfragen. Semantisches Ranking versteht Synonyme und Produktbeschreibungen für relevante Treffer.
Vorteile
- Kombiniert das Beste aus klassischer Suche und KI
- Skaliert auf Milliarden von Dokumenten
- Native Integration mit Azure OpenAI für RAG
- Managed Service ohne Infrastruktur-Aufwand
Integration mit innFactory
Als Microsoft Solutions Partner unterstützt innFactory Sie bei Azure AI Search: Wir implementieren RAG-Architekturen für Ihre Wissensdatenbank, bauen intelligente Produktsuchen für E-Commerce und integrieren Enterprise Search in bestehende Portale.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Azure AI Search und klassischer Volltextsuche?
Azure AI Search kombiniert klassische Volltextsuche mit semantischem Ranking und Vektorsuche. Das semantische Ranking versteht die Bedeutung von Suchanfragen und liefert relevantere Ergebnisse.
Wie funktioniert Vektorsuche in Azure AI Search?
Texte werden in Vektoren (Embeddings) umgewandelt und nach Ähnlichkeit durchsucht. Das ermöglicht Suche nach Bedeutung statt nur nach Schlüsselwörtern.
Kann Azure AI Search für RAG verwendet werden?
Ja, Azure AI Search ist die empfohlene Retrieval-Komponente für RAG-Architekturen mit Azure OpenAI. Der Service liefert relevante Dokumente als Kontext für LLM-Antworten.
Welche Datenquellen werden unterstützt?
Indexer verbinden sich mit Azure Blob Storage, SQL Database, Cosmos DB, SharePoint und weiteren Quellen. Daten können auch per REST API indexiert werden.
Wie wird Azure AI Search abgerechnet?
Abrechnung erfolgt nach Service-Tier (Basic, Standard, Storage Optimized) plus optionale semantische Suche. Jedes Tier hat Limits für Indizes, Dokumente und Replikas.
