Azure-Samples/chat-with-your-data-solution-accelerator

解決的問題

組織經常難以在大量非結構化知識（例如合約、政策和產品手冊）中搜尋特定答案。此專案提供了一個對話式助理，可索引這些文件，讓使用者以自然語言提問，並獲得有根據的回應，同時附上內嵌的來源引用。

運作方式

系統使用部署在 Azure Container Apps 上的 RAG（檢索增強生成）流程。它包含一個 React 前端、一個 FastAPI 後端，以及一個 Azure Functions 資料攝取工作進程。

1. 攝取：文件或網頁會被解析、切塊、嵌入並儲存在檢索索引中（可選擇 Azure AI Search 搭配 Cosmos DB，或 PostgreSQL 搭配 pgvector）。
2. 檢索：當使用者提出問題時，後端會從索引中擷取最相關的段落。
3. 生成：語言模型會根據此上下文生成回應，並以串流方式傳送到使用者，同時附上引用來源。

適用對象

此解決方案專為需要自動化知識檢索的組織設計，適用於法律專業人員（合約審查）、人力資源專業人員（政策支援）以及客戶成功經理（客戶洞察）等角色。

主要特色

• 彈性儲存：支援 Azure AI Search 搭配 Cosmos DB，或 PostgreSQL 搭配 pgvector 作為檢索引擎。
• 可交換的 orchestrator：部署時可選擇 Agent Framework 或 LangGraph。
• 管理員體驗：提供 UI 用於資料攝取與提示設定，無需撰寫程式碼。
• 安全性：使用單一使用者指派的受控身分與 Azure RBAC 進行授權，無需應用程式密碼。
• 可及性：支援語音輸入（語音轉文字）與推理面板，可顯示模型的中間推理步驟。