Azure AI向量搜索：POST参数与Python API的映射咨询

通用参数映射 #

• count：直接对应search方法的count参数，传入布尔值True即可返回匹配结果的总数，False则不返回
• select：与你代码中已使用的select参数完全对应，传入字段名逗号分隔的字符串即可指定返回字段

向量查询参数映射（均放入vector_queries列表的字典中） #

• value：对应字典的value键，传入向量数值组成的列表
• k：对应字典的k键，传入需要返回的匹配结果数量
• fields：对应字典的fields键，传入要搜索的向量字段名称
• kind：对应字典的kind键，可选值如"vector"（纯向量匹配）或"text"（文本自动转向量查询，需配合语义配置）
• exhaustive：对应字典的exhaustive键，传入布尔值True/False，控制是否开启暴力搜索（适合小规模数据集）

完整代码示例 #

search_client.search(
    query_type='semantic',
    semantic_configuration_name='my-semantic-config',
    search_text="which restaurant has rating of 4 or over?", 
    select='HotelName,Description,Category',
    query_caption='extractive',
    # 开启结果总数统计
    count=True,
    vector_queries=[
        {
            "value": [0.1, 0.2, 0.3, ...],  # 替换为你的向量数值
            "k": 5,  # 指定返回前5个匹配结果
            "fields": "YourVectorField",  # 替换为你的向量字段名
            "kind": "vector",
            "exhaustive": False
        }
    ]
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manu Chadha