Kladde.Verlauf speichert im Container knowledge die Textabschnitte der Ausschreibungen, je Abschnitt den Text und einen Vektor mit 1.536 Dimensionen (F-03, F-06). Zwei Arten von Fragen treffen darauf. „Wer wartet den Fahrstuhl?“ meint „Wartung der Aufzugsanlagen“, ohne dass ein Wort gleich ist: ein Fall für die Vektorsuche. „CPV 50750000“ meint genau diese Nummer: ein Fall für die Volltextsuche. Diese Lektion baut beide in den Container, die nächste verbindet sie.
Die drei Indexarten mit ihren Dimensionsgrenzen und VectorDistance stehen in „K3, Lektion 3.6.4“ und werden nicht wiederholt. Die Beispiele laufen mit Microsoft.Azure.Cosmos 3.64.0 und Newtonsoft.Json 13.0.4, das das SDK verlangt. Nicht gegen Azure ausgeführt: Alles ist übersetzt, und was ohne Konto läuft, wurde lokal ausgeführt; kein Befehl ging an einen Cosmos-DB-Dienst. Diese Lektion ändert keine der Tatsachen F-01 bis F-08.
Konto und Reihenfolge
Vektor- und Volltextsuche sind Funktionen des Kontos. Laut Learn schalten Sie die Vektorsuche im Portal unter „Features“ oder mit der Fähigkeit EnableNoSQLVectorSearch ein (bis etwa 15 Minuten Wartezeit). Für die Volltextsuche verlangt Learn eine Anmeldung zur Funktion „Full Text Search“; ihr Name in Bicep oder CLI steht auf den gelesenen Seiten nicht (offen). Das gehört in ein Skript mit -WhatIf.
Die Richtlinien legen Sie beim Anlegen des Containers fest. Vektorrichtlinie und Vektorindex sind laut Learn unveränderlich: Pfade kommen hinzu oder fallen weg, ihre Einstellungen ändern sich nicht. Auf Konten mit geteiltem Durchsatz geht die Vektorsuche nicht.