Azure 示例：基于自有文档的 RAG 聊天应用

用途与组成

该示例展示如何在自有文档上构建类似 ChatGPT 的问答界面：前端完成对话交互，后端用 Python 编写，通过 Azure OpenAI 访问 GPT 模型，并由 Azure AI Search 负责文档索引与检索。仓库附带示例数据，围绕虚构公司 Zava 的福利、内部政策、职位描述等文档设计问答体验。另有 JavaScript、.NET、Java 版本供对照。

展示的能力

• 多轮聊天，回答中呈现引用来源与思考过程
• 界面内提供设置项，可调整行为、试验不同选项
• 索引与检索支持多种文档格式及云端数据接入
• 可选多模态模型处理图片较多的文档、语音输入输出、通过 Microsoft Entra 实现登录与访问控制
• 使用 Application Insights 做性能跟踪与监控

限制与待核实事项

该仓库明确说明代码用于展示 Azure 服务，不建议未补充安全措施便用于生产环境，并指向其生产化指南。示例 PDF 内容由语言模型生成，仅供演示。部署需要 Azure 账户及相应权限，涉及多项计费资源，具体价格随区域和用量变化，来源未给出确定成本。本地开发服务器须先完成部署才能运行。来源为英文 README，未提供可核实的发布时间。