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

Cours AI-3022 : Implémenter le minage de connaissances avec Azure AI Search

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

Avez-vous des informations bloquées dans des sources de données structurées et non structurées ? Avec ce cours, vous apprendrez 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

• Ingénieurs en intelligence artificielle
• Développeurs de solutions cloud
• Architectes de données
• Professionnels de la recherche d'entreprise
• Analystes de données travaillant avec de grands volumes d'informations non structurées
• Équipes techniques souhaitant implémenter des solutions de recherche intelligente dans leurs organisations

Objectifs de la formation AI-3022 : Azure AI Search

• Créer des solutions de recherche avec Azure AI Search : Apprendre à configurer des index, gérer la capacité et appliquer des filtres, des tris et des profils de notation pour améliorer la pertinence des résultats.
• Développer des compétences personnalisées (custom skills) : Implémenter 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 Knowledge Store : Définir des projections et stocker des données enrichies pour une analyse ultérieure.
• Appliquer des fonctions de recherche avancées : Améliorer l'expérience de recherche avec l'analyse sémantique, la recherche vectorielle, le multilinguisme et le tri par proximité géographique.
• Indexer des données externes : Utiliser 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 implémentées.
• Implémenter la recherche sémantique et vectorielle : Configurer le classement sémantique et la recherche vectorielle pour améliorer la précision et la pertinence des résultats.

Contenu du cours AI-3022 : Implémentation du minage de connaissances avec Azure AI Search

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

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

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

• Introduction
• Définition du schéma de compétence personnalisé
• Intégration d'une compétence personnalisée
• Compétence de classification de texte personnalisée
• Compétence d'apprentissage automatique personnalisée
• Exercice : Création d'une compétence personnalisée pour Azure AI Search

Module 3 : Création d'un magasin de connaissances avec Azure AI Search

• Introduction
• Définition des projections
• Définition d'un magasin de connaissances
• Exercice : Création d'un magasin de connaissances

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

• Introduction
• Amélioration du classement d'un document avec la priorisation des termes
• Amélioration de la pertinence des résultats en ajoutant des profils de score
• Amélioration d'un index en utilisant des analyseurs et des termes tokenisés
• Amélioration d'un index pour inclure plusieurs langues
• Amélioration de l'expérience de recherche en triant les résultats par distance par rapport à un point de référence donné
• Exercice : Implémentation d'améliorations dans les 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 de données à l'aide de l'API Push d'Azure AI Search
• Exercice : Ajout à un index à l'aide de l'API Push

Module 6 : Maintenir une solution Azure AI Search

• Introduction
• Gestion de la sécurité d'une solution Azure AI Search
• Optimisation des performances d'une solution Azure AI Search
• Gestion des coûts des solutions Azure AI Search
• Amélioration de la fiabilité d'une solution Azure AI Search
• Supervision d'une solution Azure AI Search
• Débogage des problèmes de recherche à l'aide du portail Azure
• Exercice : Résolution des problèmes de recherche

Module 7 : Reclassement des recherches avec le classement sémantique dans Azure AI Search

• Introduction
• Qu'est-ce que le classement sémantique ?
• Configuration du classement sémantique
• Exercice : Utilisation du classement sémantique dans un index

Module 8 : Effectuer la recherche et la 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 recherche vectorielle

Prérequis

• Familiarité avec Microsoft Azure
• Expérience du développement d'applications avec C# ou Python

Langue

• Cours : Anglais / Espagnol

Compétences appliquées de Microsoft

Ce cours fait partie des accréditations de compétences appliquées de Microsoft.

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