AI-3022 : Mettre en œuvre l'exploration des connaissances avec Azure AI Search

Cours AI-3022 : Implémenter l'exploration de connaissances avec Azure AI Search

Pour obtenir cette certification Microsoft Applied Skills , les étudiants doivent démontrer leur capacité à créer des solutions Azure AI Search , à mettre en œuvre des ensembles de compétences personnalisés et à ajouter un enrichissement de compétences à un index pour optimiser les solutions de recherche.

Disposez-vous d'informations stockées dans des sources de données structurées et non structurées ? Dans ce cours, vous découvrirez comment, grâce à Azure AI Search , vous pouvez extraire des informations clés de ces données et permettre aux applications de les rechercher et de les analyser.

Niveau : Intermédiaire - Rôle : Ingénieur IA, Développeur, Architecte de solutions, Étudiant - Produit : Azure, Azure AI Search - Sujet : Intelligence artificielle

Cours destiné à

Ce cours s'adresse à :

• Ingénieurs en intelligence artificielle
  
• Développeurs de solutions cloud
  
• Architectes de données
  
• Professionnels de la recherche d'entreprises
  
• Analystes de données qui travaillent avec de grands volumes de données non structurées
  
• Les équipes techniques qui cherchent à mettre en œuvre des solutions de recherche intelligentes dans leurs organisations

AI-3022 : Objectifs de la formation Azure AI Search

• Créez des solutions de recherche avec Azure AI Search : découvrez comment configurer des index, gérer la capacité et appliquer des filtres, des tris et des profils de notation pour améliorer la pertinence de vos résultats.
• Développer des compétences personnalisées : implémentez des compétences personnalisées telles que la classification de texte ou des modèles d'apprentissage automatique pour enrichir les données pendant le processus d'indexation.
• Créer un magasin de connaissances : définir des projections et stocker des données enrichies pour une analyse ultérieure
• Appliquez des fonctionnalités de recherche avancées : améliorez l'expérience de recherche avec l'analyse sémantique, la recherche vectorielle, plusieurs langues et le tri par proximité géographique.
• Indexer des données externes : utilisez Azure Data Factory ou l'API Azure AI Search pour indexer des données provenant de sources externes
• Maintenir et optimiser les solutions de recherche : gérer la sécurité, les performances, les coûts et la fiabilité des solutions déployées
• Mettre en œuvre la recherche sémantique et vectorielle : Configurez le classement sémantique et la recherche vectorielle pour améliorer la précision et la pertinence des résultats.

Contenu du cours AI-3022 : Mise en œuvre de l'exploration de connaissances avec Azure AI Search

Module 1 : Création d'une solution de recherche Azure AI

• Introduction
• Gestion des capacités
  
• Comprendre les composants de recherche
  
• Description du processus d'indexation
  
• Recherche d'un index
  
• Filtrage et tri des données
  
• Amélioration de l'indice
  
• Exercice : Créer une solution de recherche

Module 2 : Création d'une fonctionnalité personnalisée pour Azure AI Search

• Introduction
  
• Définition de l'ensemble de compétences personnalisées
  
• Ajouter une compétence personnalisée
  
• Capacité de classification de texte personnalisée
  
• Compétence d'apprentissage automatique personnalisée
  
• Exercice : Création d'une compétence personnalisée pour Azure AI Search

Module 3 : Création d'une base de connaissances avec Azure AI Search

• Introduction
  
• Définition des projections
  
• Définition d'un entrepôt de connaissances
  
• Exercice : Créer un entrepôt de connaissances

Module 4 : Implémenter des fonctionnalités de recherche avancées dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Améliorer la classification des documents grâce à la priorisation des termes
  
• Améliorer la pertinence des résultats en ajoutant des profils de notation
  
• Améliorer un index à l'aide d'analyseurs et de termes tokenisés
  
• Améliorer un index pour inclure plusieurs langues
  
• Expérience de recherche améliorée en triant les résultats par distance par rapport à un point de repère donné
  
• Exercice : Mise en œuvre d’améliorations aux résultats de recherche

Module 5 : Rechercher des données en dehors de la plateforme Azure dans Azure AI Search à l'aide d'Azure Data Factory

• Introduction
  
• Indexation de données provenant de sources de données externes à l'aide d'Azure Data Factory
  
• Indexation des données à l'aide de l'API Azure AI Search Insert
  
• Exercice : Ajout à un index à l'aide de l'API d'insertion

Module 6 : Maintenir une solution de recherche Azure AI

• Introduction
  
• Gestion de la sécurité d'une solution Azure AI Search
  
• Optimiser les performances d'une solution Azure AI Search
  
• Gestion des coûts pour les solutions de recherche Azure AI
  
• Améliorer la fiabilité d'une solution Azure AI Search
  
• Surveillance d'une solution de recherche Azure AI
  
• Débogage des problèmes de recherche à l'aide du portail Azure
  
• Exercice : Résolution de problèmes de recherche

Module 7 : Reclasser les recherches avec la classification sémantique dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Qu'est-ce que la classification sémantique ?
  
• Mise en place d'une classification sémantique
  
• Exercice : Utilisation de la classification sémantique dans un index

Module 8 : Recherche et récupération de vecteurs dans Azure AI Search

• Introduction
  
• Qu'est-ce que la recherche vectorielle ?
  
• Préparation de la recherche
  
• Informations sur l'insertion
  
• Exercice : Utilisation de l'API REST pour exécuter des requêtes de vecteur de recherche

Prérequis

Pour compléter cette formation, il est recommandé :

• Familiarisez-vous avec Microsoft Azure
• Vous avez de l'expérience dans le développement d'applications avec C# ou Python

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol
  

Compétences appliquées Microsoft

Ce cours fait partie des certifications Microsoft Applied Skills.

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