Ứng dụng tìm kiếm vectơ trong Azure AI Search

Kinh nghiệm tìm kiếm hiện đại đòi hỏi nhiều hơn là đơn giản là tìm kiểu từ khóa; họ cần hiểu ý nghĩa ngữ nghĩa đằng sau truy vấn người dùng. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của tìm kiếm vector và cách thực hiện nó bằng cách sử dụng Azure AI Search để cung cấp khả năng lấy lại thông tin thế hệ tiếp theo.\n\nBạn sẽ chuyển từ tìm kiểm từ khóa truyền thống sang xây dựng các hệ thống tìm kiểu phức tạp sử dụng vector embeddings. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và phân tích các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách tạo chỉ mục, truy vấn và xếp hạng dữ liệu để cung cấp kết quả tìm kiếm có liên quan cao cho các ứng dụng AI hiện đại.\n\nBạn sẽ học:\n- Hiểu được các nền tảng của các vector nhúng, các thước đo khoảng cách và cơ sở dữ kiện vector\n- Cấu hình các trường vector và chỉ mục schemas trong Azure AI Search\n- Tạo các lồng ghép và hấp thu dữ liệu vector bằng cách sử dụng các mô hình tích hợp hiện đại\n - Thực hiện các truy vấn vector và điều chỉnh kết quả tìm kiếm bằng cách dùng các chỉ số tương tự\n – Thực thi các chiến lược tìm kiểm lai kết hợp tra cứu từ khóa và vector\n– Ứng dụng xếp hạng ngữ nghĩa để cải thiện đáng kể tính tương quan của tìm kiểu outputs\n- Hợp nhất truy cập tìm kiếm với mô hình ngôn ngữ lớn cho các mô hình Retrieval-Augmented Generation (RAG)\n\nChương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản của tìm kiểm vector và mô hình nhúng trước khi chuyển sang cấu hình từng bước của chỉ mục tìm kiểu. Sau đó bạn sẽ tiến hành thực hiện truy vấn lai và tối ưu hóa tương quan bằng cách sử dụng các ranker ngữ nghĩa.\n\nChương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, quản trị viên cơ sở dữ liệu, và các chuyên gia đám mây mới đến cơ sở data vector và muốn học cách thực hiện tìm kiếm thông minh. Không cần kinh nghiệm trước với tìm kiếm vectơ.\n\nBắt đầu đọc hôm nay để giải phóng sức mạnh của tìm kiểm ngữ nghĩa trong các ứng dụng của bạn.