Resumen

Estás creando un sitio para reservas de alquileres vacacionales. Los resultados de búsqueda deben ser relevantes para todos los clientes, y necesita más recursos para aumentar manualmente los listados con palabras clave para propiedades que cambian con frecuencia.

Ha aprendido a utilizar la búsqueda semántica en Azure Database for PostgreSQL Flexible Server para realizar consultas mediante embeddings generados por Azure OpenAI. Ha completado esta búsqueda mediante:

• Activación de las extensiones vector y azure_ai.
• Creación de columnas vectoriales para almacenar incrustaciones.
• Generación y almacenamiento de incrustaciones.
• Consulta de la base de datos mediante un vector de consulta.

Sin búsqueda semántica, las consultas como "soleada" no coinciden con los productos denominados "luz natural brillante", aunque sea una coincidencia prevista. Aunque este problema podría resolverse agregando palabras clave de producto adicionales, este proceso crea un problema al crear nuevas listas de propiedades. El producto podría no detectarse sin una coincidencia exacta de palabras clave si no se agregan las palabras clave.

Los listados que son difíciles de encontrar son difíciles de reservar. Los resultados de búsqueda irrelevantes degradan la experiencia del usuario y el mantenimiento manual de palabras clave aumenta los costos humanos. Por otro lado, Azure OpenAI automatiza la coincidencia de sinónimos mediante la generación de vectores de inserción y Azure Database for PostgreSQL realiza el trabajo pesado de la consulta vectorial. Esta combinación proporciona una experiencia de búsqueda enriquecida y relevante sin optimización de palabras clave tediosa.