Реализация поиска знаний с помощью поиска Azure AI

Организации заполнены неструктурированными данными, такими как PDF-файлы, изображения и документы, содержащие ценную информацию, заблокированную в форматах, не поддающихся поиску. Знание способов сбора, обогащения и запроса этих данных является одним из важнейших навыков современных специалистов по обработке данных и облачным технологиям. Этот письменный курс направляет вас через процесс построения интеллектуальных поисковых систем с использованием поиска Azure AI, переходя от понимания основных концепций поиска к настройке сложных конвейеров поглощения, которые извлекают, обогащают и индексируют ваши данные. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций добычи знаний, терминологии индексирования поиска и архитектуры услуг. - Настройка конвейеров приема данных для импорта неструктурированных данных из источников облачного хранения. - Создание когнитивных навыков с использованием обработки естественного языка для обогащения поискового индекса метаданными, генерируемыми искусственным интеллектом. - Применять современные методы векторного поиска и семантического ранжирования для получения высоко релевантных, контекстно-ориентированных результатов поиска. - Разработайте схемы индексов, пользовательские анализаторы и профили оценки для точной настройки релевантности поиска. - Интегрировать данные обогащенного поиска с шаблонами генерации, расширенными поиском, для последующих приложений ИИ. Вы начнете с изучения основных определений и анатомии службы поиска, а затем пройдете пошаговый процесс создания индекса, когнитивного обогащения и расширенных методов запросов. В материалах содержатся четкие письменные пояснения, концептуальные разбивки и практические примеры конфигурации. Разработанный для новичков, разработчиков и специалистов по данным, не знакомых с технологиями поиска в облаке, этот курс не требует предыдущего опыта работы с поиском Azure AI. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть скрытую ценность в неструктурированных данных вашей организации.