Azure Cognitive Search

Azure Cognitive Search — это облачный сервис поиска на основе искусственного интеллекта, предоставляемый корпорацией Microsoft в составе платформы Microsoft Azure. Сервис предназначен для индексации, обогащения и поиска разнородных данных, хранящихся как в самом Azure, так и в сторонних системах. Azure Cognitive Search позволяет разработчикам встраивать полноценные поисковые возможности в веб-приложения, мобильные приложения и корпоративные порталы, используя встроенные алгоритмы машинного обучения для анализа текста, изображений и других типов контента.

История

Первая публичная предварительная версия сервиса, изначально называвшегося Azure Search, была выпущена корпорацией Microsoft в 2014 году. В 2015 году продукт стал общедоступным (GA). Основной целью было предоставление управляемого поискового решения, аналогичного по функциональности локальным продуктам, таким как Elasticsearch, но без необходимости управления инфраструктурой.

В 2019 году, в рамках стратегической переориентации Microsoft на внедрение искусственного интеллекта во все свои продукты, сервис был переименован в Azure Cognitive Search. Это отразило добавление новых возможностей, таких как когнитивные навыки (навыки ИИ) для обогащения данных, семантический поиск и интеграция с другими сервисами Azure AI (например, Azure Cognitive Services). В 2021 году были представлены семантические релевантные ранжирования, а в 2023 году — векторный поиск, позволяющий находить данные по смыслу, а не только по точному совпадению ключевых слов.

Архитектура и основные компоненты

Azure Cognitive Search работает по модели индексатора-индекса-запроса. Данные не хранятся в сервисе постоянно; сервис подключается к внешним источникам, извлекает оттуда данные, обрабатывает их и помещает в собственный индекс.

Индексаторы (Indexers)

Индексаторы — это автоматизированные конвейеры, которые подключаются к поддерживаемым источникам данных, извлекают из них содержимое и передают его в индекс. Поддерживаемые источники включают:

• Базы данных: Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, SQL Server на виртуальных машинах.
• Хранилища: Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Table Storage.
• Другие: SharePoint Online, файловые ресурсы, веб-сайты (через сканирование).

Индексаторы могут выполняться по расписанию (например, каждые 15 минут) или запускаться вручную.

Индекс (Index)

Индекс — это структура данных, оптимизированная для быстрого поиска. Он состоит из полей, каждое из которых имеет тип (строка, число, геоточка, коллекция и т.д.) и атрибуты (фильтруемый, сортируемый, доступный для поиска). Индекс можно создать вручную, определив его схему, или автоматически с помощью индексатора, который выводит схему из источника данных.

Когнитивные навыки (Cognitive Skills)

Это ключевое расширение, отличающее Azure Cognitive Search от простых поисковых систем. Навыки — это модули ИИ, которые применяются к данным во время индексации. Они позволяют:

• Извлекать информацию из текста: распознавание сущностей (люди, организации, местоположения), извлечение ключевых фраз, определение тональности, распознавание языка.
• Анализировать изображения: распознавание текста на изображениях (OCR), описание содержимого изображений, распознавание лиц и объектов.
• Обрабатывать документы: извлечение текста из PDF, Word, PowerPoint и других форматов.

Навыки объединяются в наборы навыков (Skillsets), которые представляют собой конвейер обработки. Например, навык OCR может сначала извлечь текст из изображения, а затем навык распознавания сущностей — найти в этом тексте имена людей.

Векторный поиск (Vector Search)

С 2023 года Azure Cognitive Search поддерживает векторный поиск. Вместо поиска по точному совпадению слов, векторный поиск преобразует текст (и другие данные) в числовые векторы (эмбеддинги) с помощью моделей машинного обучения. Поиск осуществляется по косинусному сходству или другим метрикам расстояния между векторами. Это позволяет находить документы, семантически близкие к запросу, даже если в них нет ни одного общего слова. Векторный поиск может использоваться как самостоятельно, так и в гибридном режиме с традиционным полнотекстовым поиском.

Классификация и возможности

Azure Cognitive Search можно классифицировать по нескольким признакам:

• По типу поиска:
• Полнотекстовый поиск (Full-text search): основан на Lucene-подобном анализаторе, поддерживает поиск по фразам, нечеткий поиск, подстановочные символы, регулярные выражения.
• Семантический поиск (Semantic search): использует модели глубокого обучения для понимания намерения запроса и релевантности результатов. Включает семантическое ранжирование, извлечение ответов (капсулы) и выделение заголовков.
• Векторный поиск (Vector search): поиск по смыслу на основе эмбеддингов.
• По способу индексации:
• Автоматическая (через индексаторы): для поддерживаемых источников данных.
• Ручная (через REST API или SDK): для любых данных, которые разработчик хочет загрузить.
• По месту развертывания:
• Облачный сервис (SaaS): стандартный вариант в публичном облаке Microsoft Azure.
• Azure Stack Hub: для локального развертывания в гибридных средах.

Применение

Azure Cognitive Search используется в широком спектре сценариев, требующих эффективного поиска по неструктурированным или слабоструктурированным данным:

• Корпоративный поиск (Enterprise Search): создание единой поисковой системы по всем внутренним документам компании (контракты, отчеты, базы знаний, вики-страницы). Индексация SharePoint Online и файловых хранилищ.
• Поиск по каталогам товаров (E-commerce): обеспечение быстрого и релевантного поиска товаров с поддержкой фильтров, фасетов и автодополнения.
• Поиск по контенту (Content Search): поиск по статьям, блогам, документации, новостям. Включает семантическое ранжирование для улучшения релевантности.
• Анализ документов (Document Intelligence): извлечение структурированной информации из неструктурированных документов (например, извлечение дат, сумм, сторон из контрактов).
• Поиск по изображениям и видео: извлечение текста из изображений (OCR) и поиск по этому тексту, а также поиск по описанию изображений, сгенерированному ИИ.

Ограничения и критика

Несмотря на широкие возможности, Azure Cognitive Search имеет ряд ограничений:

• Зависимость от экосистемы Azure: сервис тесно интегрирован с другими продуктами Microsoft. Использование его с источниками данных вне Azure (например, с локальной базой данных MySQL) требует дополнительных усилий или использования гибридных решений.
• Стоимость: затраты могут быстро расти при использовании большого количества когнитивных навыков, особенно при обработке больших объемов данных или изображений. Ценообразование включает плату за единицы поиска (SU), объем хранимых данных и количество транзакций когнитивных сервисов.
• Сложность настройки: для достижения высокой релевантности поиска требуется тонкая настройка анализаторов, весов полей, профилей оценки и семантических конфигураций. Это требует глубоких знаний как в области поисковых технологий, так и в машинном обучении.
• Ограничения на объем индекса: в бесплатном уровне (Free tier) индекс ограничен 50 МБ или 10 000 документов. Платные уровни имеют более высокие, но все же конечные лимиты на количество индексов, индексаторов и единиц хранения.
• Отсутствие полноценной поддержки транзакций: сервис не является транзакционной базой данных. Индексация — это пакетный процесс, и изменения в источнике данных не отражаются в индексе мгновенно (задержка зависит от расписания индексатора).

Сравнение с аналогами

Azure Cognitive Search конкурирует с другими облачными и локальными поисковыми решениями:

• Elasticsearch / Elastic Cloud: наиболее популярный открытый аналог. Предоставляет большую гибкость в настройке и более широкий набор инструментов (Kibana, Logstash), но требует большего опыта в администрировании. Azure Cognitive Search предлагает более простую интеграцию с другими сервисами Azure.
• Amazon CloudSearch / Amazon Kendra: сервисы от Amazon Web Services. CloudSearch — более простой и дешевый аналог, Kendra — более продвинутый, с акцентом на семантический поиск и машинное обучение.
• Google Cloud Search / Vertex AI Search: решения от Google. Vertex AI Search (ранее Enterprise Search on Generative AI App Builder) делает ставку на генеративный ИИ и семантический поиск с использованием больших языковых моделей.
• Algolia: облачный сервис, оптимизированный для поиска в реальном времени и высокой производительности. Часто используется в E-commerce и приложениях с большим количеством пользователей. Менее гибок в обработке сложных документов и когнитивных навыках.

Интересные факты

• Azure Cognitive Search использует в своей основе Apache Lucene — ту же библиотеку полнотекстового поиска, что и Elasticsearch и Solr.
• Сервис поддерживает более 50 языков для анализа текста, включая русский, и предоставляет встроенные анализаторы для каждого из них.
• В 2023 году Microsoft объявила о поддержке векторного поиска, что позволило использовать Azure Cognitive Search в качестве базы знаний для приложений на основе больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, реализуя паттерн Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Azure Cognitive Search интегрирован с Copilot Studio (ранее Power Virtual Agents), позволяя создавать чат-ботов, которые могут отвечать на вопросы, используя проиндексированные корпоративные данные.

Источники

• Документация Microsoft Azure: «What is Azure Cognitive Search?»
• Документация Microsoft Azure: «AI enrichment in Azure Cognitive Search»
• Документация Microsoft Azure: «Vector search in Azure Cognitive Search»
• Официальный блог Microsoft Azure: объявления о выпуске и обновлениях Azure Cognitive Search (2014–2024)
• Книга: «Microsoft Azure AI: A Beginner’s Guide» (2023), раздел о когнитивном поиске.