Реализация векторного поиска в поиске Azure AI

Современный поиск требует не просто соответствия ключевых слов, а понимания семантики запросов пользователей. Этот текстовый курс проводит вас через основные концепции векторного поиска и как реализовать его с помощью поиска Azure AI для управления поиском информации следующего поколения.\n\nВы перейдете от традиционного поиска по ключевым словам к созданию сложных систем поиска, которые используют вложения векторов. Чтение подробных объяснений и анализ практических примеров кода позволит вам научиться индексировать, запрашивать и ранжировать данные для получения высокоактуальных результатов поиска для современных приложений ИИ.\n\nЧто вы узнаете:\n- Основы вложений векторов, метрики расстояний и векторных баз данных\n- Настройка векторного поля и индекса схемы в лазурном поиске ИИ\n- Создайте вложения и впитайте векторные данные используя современные образцы интеграции\n - Выполните векторный запрос и отрегулируйте результаты поиска используя метрики сходства\n – внедрите гибридные стратегии поиска которые сочетают ключевое слово и векторное извлечение\n– примените семантическое ранжирование для того чтобы значительно улучшить уместность поиска outputs\n- Интеграция поиска и извлечения с помощью моделей RAG (Large Language Models for Retrieval-Augmented Generation)\n\nКурс начинается с основных понятий векторного поиска, а затем переходит к пошаговой конфигурации поисковых индексов. Затем вы перейдете к выполнению гибридных запросов и оптимизации релевантности с помощью семантических ранкеров.\n\nЭтот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, администраторов баз данных и специалистов по облаку, которые только начинают работать с векторными базами данных, и хотят узнать, как реализовать интеллектуальный поиск. Не требуется предыдущий опыт работы с векторным поиском.\n\nНачните читать сегодня, чтобы раскрыть силу семантического поиска в ваших приложениях.