Azure Search 执行搜索操作时具备哪些认知能力？

以下功能均在搜索请求执行过程中生效，不需要在索引构建阶段提前完成处理：

• 语义匹配与语义排名：不依赖单纯的关键词重合度计算匹配度，会理解用户搜索词的实际语义意图，和索引中存储的内容做语义层面的匹配，还会基于语义相似度对结果做排名，比传统的关键词搜索结果更贴合需求。同时支持自动生成语义摘要，从匹配文档中提取和查询意图最相关的片段直接返回。
• 查询实体识别：执行搜索时自动识别查询语句中的实体（比如专有名词、产品名、人名、地名、时间等），自动关联索引中对应实体的标签做精准匹配，不会出现实体拆分匹配的无效结果。
• 拼写自动校正：搜索过程中会自动校验查询词的拼写错误，支持返回校正后的查询建议，也可以配置自动用校正后的查询词返回结果，不需要在索引阶段提前做特殊配置。
• 自然语言查询解析：可以自动解析用户输入的自然语言问题，拆解出其中的筛选条件、查询目标等要素，自动转换为对应的搜索查询逻辑，比如用户搜索「2024年发布的价格低于8000的游戏本」，系统会自动拆解出时间、价格、产品类型三个筛选条件，不需要手动编写复杂的过滤表达式。
• 同义词动态匹配：查询阶段会读取配置的同义词规则做动态匹配，不需要提前把所有同义词写入索引字段，比如配置了「笔记本电脑」和「便携计算机」为同义词，用户搜索「便携计算机」时会自动返回包含「笔记本电脑」的结果。
• 多语言语义适配：自动识别查询词的语言类型，匹配对应语言的语义规则做搜索，支持几十种常用语言的语义理解，不会出现跨语言的无效匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mr. code