Implementieren der Vektorsuche in Azure AI Search

Moderne Sucherlebnisse erfordern mehr als nur Keyword-Matching. Sie müssen die semantische Bedeutung hinter den Nutzerabfragen verstehen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte der Vektorsuche und zeigt, wie Sie diese mithilfe von Azure AI Search implementieren, um die Informationssuche der nächsten Generation zu unterstützen.\n\nSie werden von der traditionellen Schlüsselwortsuche zum Erstellen komplexer Suchsysteme übergehen, die Vektoreinbettungen verwenden. Durch das Lesen ausführlicher Erläuterungen und die Analyse praktischer Codebeispiele lernen Sie, wie Sie Daten indizieren, abfragen und bewerten, um hoch relevante Suchergebnisse für moderne KI-Anwendungen zu liefern.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie die Grundlagen von Vektor-Einbettungen, Distanzmetriken und Vektordatenbanken\n- Konfigurieren Sie Vektorfelder und Index Schemata in Azure AI Search\n- Erstellen Sie Einbettungen und nehmen Sie Vektordaten mit modernen Integrationsmustern auf\n– Führen Sie Vektorabbrüche aus und optimieren Sie Suchergebnisse mithilfe von Ähnlichkeitsmetriken\n‑ Implementieren Sie hybride Suchstrategien, die Schlüsselwort- und Vektorabruf kombinieren\n‐ Wenden Sie semantisches Ranking an, um die Relevanz der Suche deutlich zu verbessern Ausgaben\n- Integrieren von Suchabruf mit Large Language Models für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Muster\n\nDer Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Vektorsuche und der Einbettung von Modellen, bevor er sich der schrittweisen Konfiguration von Suchindizes widmet. Sie werden dann Hybridabfragen ausführen und die Relevanz mit semantischen Rankern optimieren.\n\nDieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenbankadministratoren und Cloud-Profis, die noch nicht mit Vektordatenbanken vertraut sind und lernen möchten, wie man eine intelligente Suche implementiert. Keine Vorkenntnisse mit Vektorsuche erforderlich.\n\nLesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit der semantischen Suche in Ihren Anwendungen zu erschließen.