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La búsqueda semántica usa incrustaciones de texto para determinar la relevancia del resultado. ¿Qué es un vector de inserción?
Matriz de n números que capturan el significado del texto.
Matriz de n palabras que resumen el significado del texto.
Matriz de n cadenas de texto incrustadas en el texto.
Los datos de texto de una aplicación se almacenan en un servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL. La aplicación necesita una base de datos vectorial para almacenar las incrustaciones de texto y realizar una búsqueda semántica. ¿Cuál es la opción de base de datos más sencilla?
Utilice Azure Database for PostgreSQL.
Use Base de datos vectorial en Azure Cosmos DB for MongoDB.
Use el almacén de vectores de Búsqueda de Azure AI.
Una aplicación ha almacenado vectores de inserción en una base de datos de servidor flexible de PostgreSQL y está listo para consultarlos. El usuario ha proporcionado una cadena de consulta. ¿Cuál es la manera más sencilla de ejecutar una búsqueda semántica?
La aplicación llama a una función almacenada para devolver resultados clasificados.
Use la API de inserciones de Azure OpenAI en la aplicación y use el resultado como parámetro de consulta para clasificar la distancia del coseno.
Use la vectorización integrada de Búsqueda de Azure AI para generar la inserción de consultas y usar SQL en línea.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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