Azure AI Search는 데이터를 AI에 연결하는 완전히 관리되는 클라우드 호스팅 서비스입니다. 이 서비스는 엔터프라이즈 및 웹 콘텐츠에 대한 액세스를 통합하므로 에이전트와 LLM은 컨텍스트, 채팅 기록 및 다중 소스 신호를 사용하여 신뢰할 수 있는 기본 답변을 생성할 수 있습니다.
일반적인 사용 사례에는 에이전트 검색을 통한 클래식 검색 및 RAG(최신 검색 보강 생성) 가 포함됩니다. 따라서 Azure AI Search는 웹 사이트, 앱, 에이전트 또는 챗봇에 검색 기능을 추가하는지 여부에 관계없이 엔터프라이즈 및 소비자 시나리오 모두에 적합합니다.
검색 서비스를 만들 때 다음 기능의 잠금을 해제합니다.
- 두 가지 엔진: 단일 요청에 대한 클래식 검색 및 병렬, 반복적인 LLM 지원 검색을 위한 에이전트 검색.
- 로컬(인덱싱됨) 및 원격 콘텐츠에 대한 전체 텍스트, 벡터, 하이브리드 및 다중 모드 쿼리입니다.
- AI가 데이터를 청크하고 벡터화하여 원시 콘텐츠를 검색할 수 있도록 보강합니다.
- 의도 일치 및 결과 품질을 개선하기 위한 관련성 튜닝
- Azure 규모, 보안, 모니터링 및 규정 준수.
- 지원되는 데이터 플랫폼, Azure OpenAI 및 Microsoft Foundry와 Azure 통합
Azure AI 검색을 사용하는 이유
정확한 컨텍스트 인식 응답을 제공하기 위해 독점, 기업 또는 웹 데이터를 기반으로 에이전트 및 챗봇을 운영합니다.
Azure Blob Storage, Azure Cosmos DB, Microsoft SharePoint, Microsoft OneLake 및 기타 지원되는 데이터 원본에서 데이터에 액세스합니다. 새로 고침, 대기 시간 및 규정 준수 요구 사항에 따라 인덱싱된 액세스 또는 원격 액세스를 선택합니다.
인덱싱 또는 쿼리 시 콘텐츠를 청크 분할, 임베딩, LLM 지원 변환을 통해 강화하고 구조화하는 기술을 활용합니다.
전체 텍스트 검색을 벡터 검색(하이브리드 검색)과 결합하여 정밀도와 재현율의 균형을 조정합니다.
단일 멀티모달 파이프라인에서 텍스트와 이미지를 모두 포함하는 콘텐츠를 쿼리합니다.
관련성 튜닝, 패싯 탐색, 필터(지리 공간 검색 포함), 동의어 매핑 및 자동 완성과 같은 관련 기능을 쉽게 구현합니다.
Microsoft Entra, Azure Private Link, 문서 수준 액세스 제어 및 역할 기반 액세스를 통해 엔터프라이즈 보안, 액세스 제어 및 규정 준수를 제공합니다.
자동화를 위한 Azure 안정성, 모니터링 및 진단(로그, 메트릭 및 경고) 및 REST API 또는 SDK 도구를 사용하여 프로덕션 환경에서 확장 및 작동합니다.
특정 기능에 대한 자세한 내용은 Azure AI Search의 기능을 참조하세요.
클래식 검색이란?
클래식 검색은 예측 가능하고 짧은 대기 시간 쿼리를 위한 인덱스 우선 검색 모델입니다. 각 쿼리는 미리 정의된 단일 검색 인덱스를 대상으로 하며 순위가 지정된 문서를 하나의 요청-응답 주기로 반환합니다. 검색하는 동안 LLM 지원 계획, 반복 또는 합성이 발생하지 않습니다.
이 아키텍처에서 검색 서비스는 처리되지 않은 콘텐츠가 포함된 데이터 저장소와 클라이언트 앱 사이에 있습니다. 앱은 검색 서비스에 쿼리 요청을 보내고 응답을 처리해야 합니다.
이 아키텍처에는 두 가지 기본 워크로드가 있습니다.
인덱싱은 인덱 스에 콘텐츠를 로드하고 검색할 수 있게 합니다. 내부적으로 인바운드 텍스트는 토큰화되고 반전된 인덱스에 저장되고 인바운드 벡터는 벡터 인덱스에 저장됩니다. Azure AI Search는 JSON 문서만 인덱싱할 수 있습니다. 푸시 메서드를 사용하여 JSON 문서를 직접 업로드하거나 끌어오기 메서드(인덱서 또는 논리 앱 워크플로)를 사용하여 데이터를 검색하고 JSON으로 serialize할 수 있습니다.
인덱싱하는 동안 AI 보강 을 사용하여 텍스트를 청크하고, 벡터를 생성하고, 구조와 콘텐츠를 만드는 다른 변환을 적용할 수 있습니다. 그런 다음, Azure AI Search는 보강된 출력을 JSON 문서로 직렬화하고 인덱스에 수집합니다.
비고
이 다이어그램은 명확성을 위해 인덱싱 및 쿼리 엔진을 구분하지만 Azure AI Search에서는 읽기/쓰기 및 읽기 전용 모드에서 작동하는 동일한 구성 요소입니다.
에이전트 주도 검색이란?
에이전트 검색 은 복잡한 에이전트-에이전트 워크플로를 위해 설계된 다중 쿼리 파이프라인입니다. 각 쿼리는 전체 지식 도메인을 나타내는 기술 자료를 대상으로 합니다. 에이전트는 지식 기반에서 무엇을 기반으로 할지 참조하며, 지식 기반은 어떻게 기반을 수행할지 처리합니다.
기술 자료는 하나 이상의 기술 자료, 쿼리 계획 및 응답 합성을 위한 선택적 LLM 및 검색 동작을 제어하는 매개 변수로 구성됩니다. 각 쿼리는 계획, 집중된 하위 쿼리로 분해, 기술 소스에서 병렬 검색, 의미 체계 재전송 및 결과 병합을 거칩니다. 세 갈래로 구성된 응답은 에이전트의 효율적인 사용을 위해 최적화되어 있습니다.
내부적으로 에이전트 검색은 다중 소스 검색을 오케스트레이션하는 컨텍스트 계층(기술 자료)을 추가하여 클래식 검색 아키텍처를 기반으로 합니다. 기술 원본을 인덱싱하거나 원격으로 만들 수 있습니다. 인덱싱된 원본은 클래식 검색과 동일한 인덱싱 및 쿼리 엔진을 사용하는 반면 원격 원본은 인덱싱을 우회하고 실시간으로 쿼리됩니다.
비교 방법
클래식 검색 및 에이전트 검색은 정보 검색의 보완 모드입니다. 둘 다 전체 텍스트, 벡터, 하이브리드 및 다중 모드 검색을 지원합니다. 그러나 콘텐츠 수집 및 쿼리 방식은 다릅니다. 다음 표에서는 주요 차이점을 요약합니다.
| 측면 | 클래식 검색 | 에이전트 검색 |
|---|---|---|
| 검색 모음 | 검색 인덱스 | 지식 원본 |
| 검색 대상 | 스키마로 정의된 인덱스 1개 | 하나 이상의 지식 원본을 가리키는 기술 자료 |
| 쿼리 계획 | 계획 없음, 요청만 | LLM 지원 또는 사용자가 제공한 계획 |
| 쿼리 요청 | 인덱스에서 문서 검색 | 지식 원본에서 검색 |
| 응답 | 스키마 기반의 평면화된 검색 결과 | LLM에서 공식화한 답변 또는 원시 원본 데이터, 활동 로그, 참조 |
| 지역 제한 사항 | 아니오 | Yes |
| 상태 | 일반적으로 이용 가능 | 공개 미리 보기 |
시작하는 방법
.NET, Java, JavaScript 및 Python용 Azure Portal, REST API 및 Azure SDK를 통해 Azure AI Search에 액세스할 수 있습니다.
포털은 기술 자료, 기술 원본, 인덱스, 인덱서, 기술 세트 및 데이터 원본을 프로토타입으로 만드는 도구를 사용하여 서비스 관리 및 콘텐츠 관리에 유용합니다. REST API 및 SDK는 프로덕션 자동화에 유용합니다.
경로 선택
시작하기 전에 다음 검사 목록을 사용하여 주요 결정을 내립니다.
검색 엔진을 선택합니다. 에이전트 또는 챗봇을 사용하지 않는 경우 클래식 검색은 LLM 통합보다 더 낮은 비용과 복잡성으로 대부분의 앱 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 지식 베이스 및 여러 지식 소스의 이점을 전체 LLM 오케스트레이션 없이 원하신다면, 최소한의 추론 노력으로 에이전트 검색을 고려하시기 바랍니다.
지역을 선택합니다. 에이전트 검색을 사용하는 경우 지원되는 지역을 선택합니다. 클래식 검색의 경우 필요한 기능과 용량을 제공하는 지역을 선택합니다.
인덱스 바인딩된 콘텐츠에 대한 수집 방법을 선택합니다 . 콘텐츠가 지원되는 데이터 원본에 있는 경우 끌어오기 메서드 를 사용하여 데이터를 검색하고 JSON으로 직렬화합니다. 지원되는 데이터 원본이 없거나 콘텐츠와 인덱스가 실시간으로 동기화되어야 하는 경우 푸시 방법이 유일한 옵션입니다.
벡터가 필요한가요? LLM 및 에이전트에는 벡터가 필요하지 않습니다. 유사성 검색이 필요하거나 벡터로 균질화할 수 있는 콘텐츠가 있는 경우에만 사용합니다. Azure AI Search는 이 작업에 대한 통합 벡터화를 제공합니다.
사용자 기반 권한 상속이 필요한가요? 원격 SharePoint는 이 시나리오를 위해 설계되었지만 Azure Blob Storage 또는 ADLS Gen2의 콘텐츠에 연결된 사용자 권한을 상속할 수도 있습니다. 다른 모든 시나리오에서는 보안 필터 해결 방법을 사용할 수 있습니다.
학습 리소스 선택
다양한 엔드투엔드 검색 시나리오에 걸쳐 있는 퀵스타트를 관리합니다.
팁
복잡하거나 사용자 지정 솔루션에 대한 도움말은 Azure AI Search의 전문 지식을 갖춘 파트너에게 문의 하세요.