要解决在运行 AzureAISearchVectorStore 与 use_async=True 的版本 0.10.67.post1 中出现的 "Async Search client not initialized" 错误，请确保提供的 search_or_index_client 是类型为 AsyncSearchClient 或 AsyncSearchIndexClient。此错误发生是因为异步客户端没有正确初始化。
以下是一段代码片段，用于演示如何使用异步客户端初始化 AzureAISearchVectorStore:

from azure.search.documents.aio import SearchClient as AsyncSearchClient
from azure.search.documents.indexes.aio import SearchIndexClient as AsyncSearchIndexClient

Initialize the async search client

async_search_client = AsyncSearchClient(endpoint, index_name, credential)

or

async_index_client = AsyncSearchIndexClient(endpoint, credential)

Create the AzureAISearchVectorStore with the async client

vector_store = AzureAISearchVectorStore(
search_or_index_client=async_search_client, # or async_index_client
id_field_key="id",
chunk_field_key="chunk",
embedding_field_key="embedding",
metadata_string_field_key="metadata",
doc_id_field_key="doc_id",
use_async=True
)

确保将正确的 `search_or_index_client` 作为 `AsyncSearchClient` 或 `AsyncSearchIndexClient` 的示例传递，以避免初始化错误。此外，如果您正在使用 `AsyncSearchIndexClient`,请确保提供 `index_name`,因为它是正确初始化的必要条件。

* 要继续与 [Dosu](https://dosu.dev) 进行对话，请提及 @dosu.*

看起来Azure矢量存储仅支持传入同步客户端或异步客户端。
可能应该更新以接受两者？但是，您也可以尝试传入一个异步客户端

你好，@logan-markewich ,感谢你的回复。我尝试在创建问题之前使用AsyncSearchClient,但没有成功。我会回来提供更多的跟踪信息...
有趣的是，它之前是可以工作的，但我忘记在我的环境中添加llama_index版本了。但是代码在不导入.aio的情况下是可以正常工作的，所以我猜一些更新实现了更好的异步使用，但我已经丢失了工作环境...

我已经尝试使用.aio模块，现在它可以正常工作。我想知道是否我的环境设置中有一些小问题，因为第一次尝试运行时没有运行。
然而，我遇到了这个未关闭客户端会话的警告，我不知道如何正确处理：
@dosu
未关闭的客户端会话
client_session: <aiohttp.client.ClientSession object at 0x172c65e50>
未关闭的连接器
connections: ['[(<aiohttp.client_proto.ResponseHandler object at 0x172c10d70>, 160881.12069375)]']
connector: <aiohttp.connector.TCPConnector object at 0x172c88810>
未关闭的客户端会话
client_session: <aiohttp.client.ClientSession object at 0x172c3f410>
未关闭的连接器
connections: ['[(<aiohttp.client_proto.ResponseHandler object at 0x172c103d0>, 160881.764186583)]']
connector: <aiohttp.connector.TCPConnector object at 0x172c3fe10>

要处理在使用.aio模块与AsyncSearchClient时未关闭的客户端会话和连接器的警告，请确保在使用后正确关闭异步客户端。可以使用async with语句来管理异步客户端的生命周期。
以下是一个示例：

from azure.search.documents.aio import SearchClient as AsyncSearchClient

async def perform_search():
    async with AsyncSearchClient(endpoint, index_name, credential) as client:
        results = await client.search(search_text="example")
        # Process results

通过使用async with语句，当块退出时，客户端将被正确关闭，确保没有未关闭的客户端会话或连接器1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-azureaisearch/llama_index/vector_stores/azureaisearch/base.py)。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

要处理在使用.aio模块与AsyncSearchClient时未关闭客户端会话和连接器的警告，请确保在使用后正确关闭异步客户端。可以使用async with语句来管理异步客户端的生命周期。
以下是一个示例：

from azure.search.documents.aio import SearchClient as AsyncSearchClient

async def perform_search():
    async with AsyncSearchClient(endpoint, index_name, credential) as client:
        results = await client.search(search_text="example")
        # Process results

通过使用async with语句，当块退出时，客户端将被正确关闭，确保没有未关闭的客户端会话或连接器。

• 要继续与Dosu交谈，请提及@dosu。*

@Docu 这是我运行索引所用的代码，请建议我如何更新我的代码以使用您提供的逻辑？

async_index_client = AsyncSearchIndexClient(
        endpoint=search_service_endpoint,
        credential=search_service_credential,
        api_version=search_service_api_version
    )

    vector_store = AzureAISearchVectorStore(
        search_or_index_client=async_index_client,
        index_name=index_name,
        index_management=IndexManagement.CREATE_IF_NOT_EXISTS,
        id_field_key="id",
        chunk_field_key="chunk",
        embedding_field_key="embedding",
        embedding_dimensionality=EMBED_SIZE,
        metadata_string_field_key="metadata",
        doc_id_field_key="doc_id",
        language_analyzer="en.lucene",
        vector_algorithm_type="exhaustiveKnn",
    )

for document in tqdm(documents, total=len(documents), desc="Processing files"):
    try:
        VectorStoreIndex.from_documents(
            [document],
            storage_context=storage_context,
            use_async=True
        )