在 Azure Cosmos DB AI Graph 中，索引对于搜索优化非常重要。特别是在利用向量搜索时，需要选择合适的数据结构来加快相似度计算。例如，通过利用HNSW（Hierarchical Navigable Small World，分层可导航小世界）等算法，可以显著提高矢量搜索的性能。
Azure Cosmos DB AI Graph 中的搜索优化
处理大量数据时，优化查询、利用缓 office 365 数据 存和引入并行处理非常重要。 Azure Cosmos DB AI Graph 可以利用分区高效地处理大量数据。您还可以通过缓存经常访问的数据来提高搜索速度。
提高搜索准确率的调整方法
数据清理和预处理对于提高搜索准确性至关重要。例如，对于文本数据，删除停用词和词干提取可以得到更准确的搜索结果。我们还使用机 什么是风帆冲浪？基本概念和应用解释 器学习模型重新排列搜索查询，以帮助提供最佳的搜索结果。
Azure Cosmos DB AI Graph 用例和应用领域介绍
Azure Cosmos DB AI Graph 是一个将图形数据库的高级数据管理功能与 AI 的强大分析功能相结合的平台。它的应用多种多样，正在被越来越多地应用于各种行业，包括电子商务推荐引擎、金融行业的欺诈检测、医疗领域的诊断支持、智慧城市的数据分析等。本章对具体用例进行了详细的解释。
应用于电子商务中的推荐系统
Azure Cosmos DB AI Graph 特别适用于电子商 柬埔寨号码 务行业。用户的购买历史、浏览历史、偏好趋势等都可以结构化为图形数据，利用AI实时给出推荐。例如，当用户查看特定产品时，立即推荐相关产品或其他用户购买的商品可以帮助提高转化率。
金融行业的风险分析与欺诈检测
金融行业使用 Azure Cosmos DB AI Graph 来检测欺诈交易并管理风险。实时分析交易数据以检测异常模式，从而实现快速响应。例如，通过建立一个分析信用卡使用历史并在发生异常交易时发出警报的系统，可以预防欺诈行为的发生。
管理医疗数据并利用其进行高级分析
在医疗领域，Azure Cosmos DB AI Graph 正在用于开发整合患者诊断数据和治疗历史的系统，以协助更准确的诊断。例如，可以以图形结构来管理遗传信息和病史数据，并自动分析类似病例以支持医生的诊断。这使我们能够为患者推荐最佳的治疗方案。