Implementazione della ricerca vettoriale in Azure AI Search

Le moderne esperienze di ricerca richiedono più di una semplice corrispondenza di parole chiave; devono comprendere il significato semantico dietro le query degli utenti. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali della ricerca vettoriale e come implementarla usando Azure AI Search per alimentare il recupero di informazioni di nuova generazione. Passerai dalla ricerca tradizionale basata su parole chiave alla costruzione di sistemi di ricerca sofisticati che utilizzano gli embedding vettoriali. Leggendo spiegazioni dettagliate e analizzando esempi di codice pratici, imparerai come indicizzare, interrogare e classificare i dati per fornire risultati di ricerca altamente pertinenti per le moderne applicazioni AI. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti degli embedding vettoriali, delle metriche di distanza e dei database vettoriali - Configurare campi vettoriali e schemi di indice all'interno di Azure AI Search - Generare embedding e ingerire dati vettoriali usando moderni pattern di integrazione - Eseguire query vettoriali e ottimizzare i risultati di ricerca usando metriche di similarità - Implementare strategie di ricerca ibrida che combinano il recupero di parole chiave e vettoriale - Applicare il ranking semantico per migliorare significativamente la pertinenza degli output di ricerca - Integrare il recupero della ricerca con Large Language Models per i pattern di Retrieval-Augmented Generation (RAG) Il corso inizia con i concetti fondamentali della ricerca vettoriale e dei modelli di embedding prima di passare alla configurazione passo-passo degli indici di ricerca. Successivamente, progredirai nell'esecuzione di query ibride e nell'ottimizzazione della pertinenza usando i ranker semantici. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, amministratori di database e professionisti del cloud che sono nuovi ai database vettoriali e vogliono imparare come implementare la ricerca intelligente. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la ricerca vettoriale. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere della ricerca semantica nelle tue applicazioni.