通过利用 Azure Cosmos DB AI Graph，RAG 模型可以有效地检索信息。例如，公司的常见问题解答数据库和技术文档可以存储为知识图谱，使用户可以立即搜索与他们的查询最相关的信息。与传统关系数据库相比，这些数据采用更直观的图形结构进行管理，从而实现更快的搜索。
由自然语言处理 (NLP) 提供支持的搜索功能
Azure Cosmos DB AI Graph 与自然语言处理 (NLP) 技术相结合，可以提供传统搜索引擎难以实现的上下文理解。例如，通过进行考虑语义 rcs数据 相似性的搜索而不是简单的关键字搜索，可以获得更多相关信息。这提高了 RAG 模型答案的准确性并改善了用户体验。
实施和操作 RAG 模型的最佳实践
将 RAG 模型与 Azure Cosmos DB AI Graph 集成时，规范化数据、统一实体和实现实时更新机制是最佳实践。特别是需要定期更新数据，让AI学习数据保持最新。分析过去的搜索历史并实施更合适的搜索算法也将是有效的。
实施过程中需要考虑的性能优化点
在实现 RAG 模型时，性能优化非常重要。有必要利用Azure Cosmos DB AI Graph的分布式处理能力来提高查询响应速度。您还可以通过 具有网络研讨会功能的白板软件平台 正确索引数据和缓存常用查询来进一步提高搜索速度。这使我们能够实时获取信息并提供高质量的答案。
如何将向量搜索与知识图谱结合起来，有什么好处？
Azure Cosmos DB AI Graph 将向量搜索与知识图谱相结合，实现比传统关键字搜索更高级的搜索。在搜索中需要考虑语义相似性的场景中，向量搜索是一种特别强大的工具。在本章中，我们将仔细研究如何将向量搜索与知识图谱相结合以及它提供的好处。
向量搜索的基本概念和机制
向量搜索是将文本、图像、音频等数据 柬埔寨号码 转换为数值向量，并根据其相似性进行搜索的技术。 Azure Cosmos DB AI Graph 利用此向量搜索来检索传统基于关键字的搜索无法检索到的具有类似含义的信息。这将提高人工智能聊天机器人和推荐系统的准确性。
知识图谱的作用及其与 AI Graph 的集成
知识图谱是一种具有实体（节点）和关系（边）的数据结构，用于阐明信息的相关性。与 Azure Cosmos DB AI Graph 集成可实现语义搜索。例如，当您搜索“Azure 数据库服务”时，您不仅可以获得有关 Cosmos DB 的信息，还可以获得有关 Azure SQL 数据库和数据湖的信息。