技能 azure-search-documents-ts
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azure-search-documents-ts

安全

建構 Azure AI 搜尋應用程式

使用 Azure AI Search SDK 實作強大的搜尋功能。建立向量索引、混合搜尋和語意排序，以實現智慧型文件檢索。

支援: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 青銅
1

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2

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3

開啟並開始使用

測試它

正在使用「azure-search-documents-ts」。 搜尋符合 'wireless headphones' 的產品，並套用類別篩選

預期結果:

傳回具有相關性分數的排名產品結果，按電子產品類別篩選，包含標題、價格和描述片段

正在使用「azure-search-documents-ts」。 對與查詢嵌入向量相似的文件進行向量搜尋

預期結果:

傳回按向量距離排序的語意相似文件，即使沒有精確的關鍵字比對

安全審計

安全
v1 • 2/25/2026

This skill contains documentation for Azure AI Search SDK with TypeScript code examples. All static analyzer findings are false positives caused by misinterpreting markdown code fences. The skill reads environment variables for configuration, which is standard practice for Azure SDK authentication.

1
已掃描檔案
272
分析行數
0
發現項
1
審計總數
未發現安全問題
審計者: claude

品質評分

38
架構
100
可維護性
87
內容
50
社群
100
安全
91
規範符合性

你能建構什麼

具有語意排序的產品搜尋

建構電子商務搜尋，將文字比對與向量相似度相結合，以發現相關產品。

文件檢索系統

建立具有混合搜尋的知識庫搜尋，透過含義和關鍵字找到相關文件。

自動完成和建議

使用 Azure Search 建議器實作隨輸入即搜尋的功能，以改善使用者體驗。

試試這些提示

基本索引設定 
為產品目錄建立 Azure Search 索引，包含 id、title、description、category 和 price 欄位。讓 title 和 description 可搜尋。
向量搜尋實作 
為我的 Azure Search 索引新增向量搜尋。我有來自 Azure OpenAI 的 1536 維嵌入向量。向我展示如何設定向量欄位並執行相似度搜尋。
混合搜尋配置 
實作結合關鍵字比對與向量相似度的混合搜尋。向我展示如何調整結果並按相關性排序。
具有答案的語意搜尋 
在我的 Azure Search 索引上設定語意搜尋，以傳回擷取式答案和標題。說明所需的語意配置和查詢選項。

最佳實務

  • 使用結合文字和向量的混合搜尋，以在各種查詢類型中獲得最佳相關性
  • 啟用語意排序以改善自然語言查詢的結果
  • 使用 uploadDocuments 進行批次文件作業，而非單一文件呼叫

避免

  • 不要一次上傳一個文件 - 使用批次作業以提高效率
  • 避免在生產環境查詢中使用 includeTotalCount，因為它會影響效能
  • 不要跳過索引欄位配置 - 正確標記可搜尋、可篩選和可面向的欄位

常見問題

向量搜尋需要什麼 Azure Search 層級？
向量搜尋需要 Azure Search Basic 層或更高版本。語意搜尋需要 Standard 層或更高版本。
如何對 Azure Search 進行驗證？
生產環境使用具有受控識別的 DefaultAzureCredential，或使用開發用的管理/查詢 API 金鑰。將認證儲存在環境變數中。
哪些嵌入模型可以與 Azure Search 向量欄位搭配使用？
任何產生數值向量的嵌入模型。Azure OpenAI 嵌入（text-embedding-ada-002）產生 1536 維向量，通常與 Azure Search 搭配使用。
如何更新索引中的現有文件？
使用具有文件金鑰的 mergeOrUploadDocuments。Azure Search 會合併您提供的欄位，並保留未指定欄位的現有值。
可以篩選向量搜尋結果嗎？
可以，將 vectorSearchOptions 與篩選參數結合。篩選會在向量搜尋之前執行，以減少相似度比對的候選集。
語意搜尋和向量搜尋有什麼區別？
向量搜尋使用嵌入向量找到相似內容。語意搜尋使用 AI 理解查詢意圖、擷取答案並提供標題。兩者可以一起使用以獲得最佳結果。

開發者詳情

作者

sickn33

授權

MIT

儲存庫

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-search-documents-ts

引用

main

檔案結構

📄 SKILL.md