Søge- og hentemønstre

Moderne agenter har brug for sofistikerede søge- og hentningsmuligheder for effektivt at kunne tilgå og behandle information fra forskellige datakilder. Denne artikel undersøger fire primære mønstre for implementering af søgning og hentning i agentarkitekturer: Microsofts indbyggede søgefunktioner, strukturerede databaseforespørgsler, skræddersyet semantisk indeksering og hybride multistep-tilgange.

Hvert mønster tilbyder tydelige fordele og kompromiser med hensyn til udviklerindsats, kontrolgranularitet og ydeevneegenskaber. Forståelse af disse mønstre hjælper løsningsarkitekter med at vælge den optimale tilgang baseret på deres specifikke anvendelsestilfælde, eksisterende infrastruktur og ydelseskrav.

Vigtige overvejelser:

• Microsofts indbyggede søgefunktioner: Minimal udviklingsindsats med platformbegrænsninger
• Strukturerede forespørgsler: Direkte databaseadgang for beregnede og afledte værdier
• Brugerdefineret indeksering: Maksimal kontrol med øget implementeringskompleksitet
• Hybride tilgange: Omfattende analyse med præstationsafvejninger

De følgende afsnit beskriver hvert mønsters arkitektur, implementeringsovervejelser og optimale anvendelsesscenarier for at guide dine beslutninger om søge- og hentningsstrategi.

Indbyggede søgefunktioner

Microsofts indbyggede søgefunktioner giver den laveste tilgang til udviklerindsats ved hjælp af færdigbyggede indekser, der vedligeholdes af den Microsoft 365 infrastruktur. Disse funktioner omfatter Copilot connectors, SharePoint vidensbaser og websøgningsfunktioner.

Denne model giver problemfri integration med Microsoft 365 økosystemer, men begrænser kontrollen over indekserede egenskaber, indekseringsintervaller og understøttede filtyper til platform tilbudte egenskaber. Rækkefølgen og rangeringen af søgninger forbliver uden for udviklerens kontrol, hvilket gør denne tilgang velegnet til generelle søgescenarier, men potentielt begrænsende for specialiserede krav.

Strukturerede databaseforespørgsler

Strukturerede forespørgselsarkitekturer bruger sprogmodellernes evne til at generere forespørgselssprogstrenge til udførelse mod eksisterende databasesystemer. Denne tilgang optimerer arbejdsgange, der kræver beregnede eller afledte værdier, der allerede er løst i databaselagringssystemer.

Denne model udmærker sig, når agenter har brug for adgang til strukturerede data gennem etablerede forespørgselssprog, herunder SQL, KQL og DAX (Data Analysis Expressions). Optimerede databasevisninger kan yderligere forbedre ydeevnen ved at forudberegne almindelige forespørgselsmønstre og forenkle dataadgangen for sprogmodeller.

Tilpasset semantisk indeksering

Tilpasset semantisk indeksering kræver, at udviklere opretter eksternt hostede indekser med brugerdefineret parsing, rangering, ordbog og udsnitstørrelse. Denne tilgang giver finjusteret kontrol over søgeresultater og muliggør specialiseret optimering for specifikke indholdstyper og anvendelsestilfælde.

Da brugerdefinerede semantiske indekser findes som eksterne værktøjer til at Microsoft 365 hostede agenter, aktiverer de iterative ræsonneringsløkker og komplekse søgehandlinger med flere trin. Denne fleksibilitet understøtter sofistikerede søgescenarier, der kræver domænespecifik optimering eller specialiseret indholdsbehandling.

Hybride flerfasetilgange

Hybride tilgange kombinerer struktureret eller semantisk søgning for initial filidentifikation med fler-runde-flows for omfattende indholdsanalyse. Dette mønster giver dybere ræsonnering over fuldt filindhold, samtidig med at det håndterer performance-implikationerne ved omfattende analyser.

Næste trin

Beslut hvordan din agent interagerer med eksterne systemer og udfører handlinger ud over simpel informationssøgning.