如何在Azure Cognitive Search中实现非关键词匹配的关联内容推荐？

以下是几种可行的方案，可根据业务场景选择：

1. 自定义同义词映射 #

利用Azure Cognitive Search的同义词功能，将用户搜索词与目标文章标题建立语义关联，突破单纯的关键词匹配限制：

• 在Azure Cognitive Search中创建同义词集，添加映射规则：always feeling tired, feeling tired, tired => tiredness
• 编辑现有索引，将文章标题字段和搜索内容字段配置为使用该同义词集
• 搜索时系统会自动将用户查询词映射为tiredness，从而匹配到标题为"Tiredness"的文章
• 额外设置：给标题字段配置更高的搜索权重（在索引字段的searchable属性中调整weight参数），确保该文章在结果中排名靠前

2. 自定义查询提升规则 #

维护一个搜索意图-目标文章的映射表（可存储在Azure Table Storage或SQL数据库中），提前定义类似"always feeling tired"这类查询对应的目标文章ID：

• 用户发起搜索时，先检查映射表是否匹配当前查询
• 若命中，构造包含目标文章ID的过滤查询，并通过search.scoreboost参数给该文章设置极高权重（例如search.scoreboost=10）
• 将提升后的查询结果与普通搜索结果合并，把目标文章放在返回结果的首位
• 若未命中映射表，直接返回普通搜索结果即可

3. 结合大模型做意图识别 #

利用Azure OpenAI的大模型（如GPT-3.5/4）解析用户的自然语言查询，识别核心主题：

• 将用户查询文本传入大模型，prompt设置为"分析以下用户搜索内容，输出对应的核心主题关键词：{query}"，例如输入"always feeling tired"会返回"Tiredness"
• 用识别出的主题关键词搜索索引，找到对应的文章
• 将该文章插入到普通搜索结果的第一位返回
• 优势：能处理更复杂、多样化的自然语言查询，无需手动维护映射规则

额外优化点 #

• 无论采用哪种方案，都可以在搜索结果返回后，通过代码逻辑手动调整排序，将目标文章强制放在首位
• 可在索引中新增priority字段，给需要前置推荐的文章设置更高优先级值，搜索时按priority降序+评分降序排列

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ajay Krishnan