大语言模型（LLM）已经让我们意识到了通用人工智能的威力，但是在经历过最初的那一拨狂热之后，人们更多的还是在思考如何把私有知识库与这些模型结合，以便实现更加强大的能力。针对这个领域，短短几个月内，就有很多不同的实现方式，其基本思路是对私有知识库进行向量化，通过全新的索引和搜索来先做第一轮的处理，最后将这个搜索结果作为上下文传递给LLM进行进一步的处理。毫无疑问，这个领域会有广阔的前景。.
我会分几篇文章来展开这种类型的解决方案。今天第一篇介绍如何用Azure Semantic search来对私有知识库进行索引和搜索。
第一步：创建Azure Cogitive Search 资源。请注意，如果需要使用语义查询，你需要选择S或以上级别的服务。
第二步，启用语义查询支持。如果是开发测试阶段，选择Free足矣。
第三步，准备企业知识库。Cognitive Search其实支持很多数据源，例如如下这些类型。
为了简单起见，我这里演示如何用Azure Blob Storage来实现。
第四步，创建Blob存储并上传你的资料。我下面是把一批跟M365网络规划和优化有关的网页下载下来，然后上传。关于如何批量下载网页内容，我这里用Github Copilot写好了一个python脚本，如果需要，请私信留言 网页下载代码，别担心，我不会守在电脑旁边等你来问的，你会收到自动回复的。
第五步，建立索引。你可以直接在storage account中开始创建索引，这个确实很方便了。
输入名称和你的容器名称。
按照步骤完成，并且等待索引完成（一般都很快）。
第六步，进行搜索测试。请进入Search explorer.
选择对应的索引，然后输入你的查询。请注意，这里的查询可以完全是自然语言的。
不要激动，这还只是基本的查询，我们接下来要领略一下语义搜索的威力了。
第七步，使用语义搜索（Semantic Search）。
你可以在搜索时启用语义搜索，但需要先创建一个配置文件。
它的返回结果是略有不同的，理解更加精准，另外有一个rerankerScore来表示信心。
当然，除了在界面上测试之外，你也可以直接通过 url来调用，前提是你有合法的密钥哦。
https://chenxizhang-azure-search.search.windows.net/indexes/network-docs-index/docs?api-version=2021-04-30-Preview&search=our%20users%20report%20the%20network%20is%20slow%2C%20How%20can%20I%20do&queryLanguage=en-US&queryType=semantic&captions=extractive&answers=extractive%7Ccount-3&semanticConfiguration=semantic%20search
敬请关注下一篇，如何在自定义应用中结合Semantic search和GPT实现私有知识库的利用。
