Classement sémantique et réordonnancement de recherche dans Azure AI Search

La recherche standard par mots-clés échoue souvent à capturer l'intention réelle derrière les requêtes des utilisateurs, entraînant des résultats non pertinents et une mauvaise expérience utilisateur. Ce cours basé sur le texte vous guide dans la configuration du classement sémantique pour afficher les documents les plus pertinents contextuellement en haut de vos résultats de recherche. Vous passerez de l'indexation de mots-clés de base à la mise en œuvre du réordonnancement sémantique avancé, améliorant considérablement la précision de la récupération pour vos applications. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de la recherche sémantique, des plongements vectoriels et des modèles de récupération hybride. - Configurer les classeurs sémantiques et définir les configurations sémantiques dans Azure AI Search. - Analyser et optimiser la pertinence de la recherche à l'aide de légendes sémantiques, de faits saillants et de réponses. - Mettre en œuvre des modèles de recherche hybrides qui combinent la correspondance de mots-clés avec la recherche vectorielle. - Appliquer le réordonnancement de la recherche pour améliorer les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG). - Dépanner et affiner les requêtes de recherche pour une précision et un rappel maximum. Ce cours commence par la terminologie essentielle de la recherche et les concepts fondamentaux avant de vous guider à travers des exemples de configuration étape par étape et des stratégies d'ajustement des requêtes. Il est conçu pour les développeurs et les professionnels des données nouveaux dans la technologie de recherche, ne nécessitant que des concepts de programmation de base pour commencer. Continuez à lire pour améliorer vos applications de recherche avec des capacités sémantiques modernes.