vector-search:使用Azure认知搜索（矢量搜索）进行图像，文本，视频和音频搜索

使用Azure认知搜索（矢量搜索）进行图像，文本，视频和音频搜索-[实验性] 请注意：这是一项实验功能。 目前不应将其用于生产目的。 其目标是使用启用对文本，图像，视频和音频的。 该技术的灵感来自以下，该将向量（嵌入）转换为文本，从而使Cognitive Search服务可以利用倒排索引来快速找到最相关的项目。 因此，只要将所得向量中的维数小于3000，就可以利用将对象转换为向量的任何模型。它还允许用户利用现有的预训练或微调模型。 该技术已显示出令人难以置信的有效且易于实施。 许多预训练的模型会创建大量尺寸，并且性能会随着尺寸数量的增加而降低。 配置Python环境 下面的示例利用，但是，根据需要转换为其他预训练模型或大量现有的应该相当简单。 这已经在Ubuntu和Windows上进行了测试，并且requirements.txt包括所使用的软件包版本。 conda create -