Azure-Samples / Azure-Samples/azure-search-python-samples
AI Search Index with large number of fields
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 178
- Forks
- 310
- Merge medio
- 6 d 11 h
- PR fusionados (30 d)
- 2
Descripción
I’m currently working with a very complex product catalog and extensive requirements around faceting and filtering. As it stands, they will hit the technical limitation with the 1,000 fields per index cap, which makes it difficult to fit everything into a single AI Search index. I’d love to get your insights on how to approach scalable AI Search index design in this kind of scenario. In addition, the product catalog exists in 200 different languages. Specifically, I’m curious about:
- Strategies for working with indices with a lot of fields
- Experience with merging and re-ranking the results in case there are multiple indexes
- Performance implications
- Lessons learned and best practices from similar projects
Thanks!
Guía de contribución
Línea de trabajo
El issue no indica ningún archivo, prueba ni punto de entrada que inspeccionar. Solicita orientación arquitectónica sobre los límites de los campos, la combinación de resultados de múltiples índices, el ranking, el rendimiento y los catálogos multilingües, por lo que sería necesario definir un alcance concreto de documentación o ejemplos antes de poder comenzar la implementación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- azure, python
- Área
- cloud, search
- Tipo de issue
- Documentación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 15/100