Создание хранилищ знаний с помощью поиска Azure AI

Организации заполнены неструктурированными данными, такими как PDF-файлы, изображения и документы, в результате чего ценные данные остаются заблокированными. Обучение извлечению, обогащению и хранению этой информации является ключом к созданию интеллектуальных поисковых приложений и конвейеров данных. Этот только текстовый курс ведет вас через полный процесс устанавливать лазурный поиск ИИ для того чтобы извлечь глубокие вгляды и сохранить их в постоянное хранилище знания. Вы научитесь определять источники данных, настраивать когнитивные навыки обогащения и сопоставлять выходные данные со структурированными таблицами и файлами для анализа или интеграции с современными шаблонами ИИ. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций поиска Azure AI и архитектуры хранилища знаний. 2. Настройка когнитивных навыков для обработки изображений, извлечения ключевых фраз и распознавания объектов. 3. Определите сопоставления проекции для сохранения обогащенных данных в хранилище Azure Table и Blob. 4. Изучение современных моделей интеграции, включая подготовку данных для генерации на основе поиска и дополнения (РАГ). 5. Проведение запросов и анализа прогнозов постоянного хранилища знаний с использованием стандартных инструментов. Вы начнете с основных определений и архитектурных концепций, а затем пройдете пошаговую настройку источников данных, определение навыков и проектирование данных. Курс завершается практическими сценариями использования ваших знаний в дальнейших приложениях. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, разработчиков облачных технологий и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят узнать обогащение данных без предварительного опыта работы с поиском Azure AI. Начните читать сегодня, чтобы разблокировать скрытую ценность в ваших неструктурированных документах.