Création de compétences personnalisées pour Azure AI Search

Les moteurs de recherche standard peinent souvent avec des données commerciales hautement spécialisées ou non structurées. En étendant Azure AI Search avec des compétences personnalisées, vous pouvez extraire des informations uniques, traiter des formats de documents propriétaires et enrichir votre index de recherche avec une intelligence personnalisée. Ce cours textuel vous guide à travers le processus de conception, de codage et d'intégration de compétences personnalisées dans un pipeline d'enrichissement Azure AI Search. Vous passerez des concepts de recherche de base au déploiement d'étapes d'enrichissement robustes et définies par l'utilisateur qui s'exécutent de manière transparente. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de base des pipelines d'enrichissement et des indexeurs Azure AI Search - Concevoir des API web personnalisées pour traiter et transformer les charges utiles des documents de recherche - Créer et déployer des compétences personnalisées à l'aide d'Azure Functions pour un traitement serverless évolutif - Intégrer des modèles d'enrichissement d'IA modernes, y compris des concepts de recherche vectorielle de base et des appels d'API externes - Configurer des skillsets pour mapper correctement les entrées et les sorties dans votre index de recherche - Déboguer et tester vos compétences personnalisées localement à l'aide de guides de code écrits Vous commencerez par la terminologie de recherche fondamentale et la mécanique des pipelines avant de passer à des guides écrits étape par étape pour écrire, héberger et connecter votre première compétence personnalisée. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les ingénieurs de données et les débutants techniques désireux de personnaliser leurs solutions de recherche, sans expérience préalable d'Azure AI Search requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer tout le potentiel de vos données non structurées.