コース: Microsoft Azure AIの基礎知識：Azureでのワークロードと機械学習
Azure AI Searchとは
Azure AI Search は、 構造化データ、反構造化データ、 および非構造化データを含む、 様々なドキュメントタイプで 検索ソリューションを構築するための インフラストラクチャーと ツールを提供します。 主な機能には、 Azure Storage 内の非構造化ファイル Azure SQI データベースの表形式のデータ Azure Cosmo DB の半構造化データに 接続できる複数のデータソースがあります。 スキルセットはデータから洞察を抽出する AI 駆動のプロセスで構成されます。 例えば、文章の言語を特定する言語検出、 主要なテーマやトピックを抽出する キーフレーズ抽出、 感情のポジティブまたはネガティブを 評価する感情分析、 特定の場所、人、組織、 またはランドマークを見つける エンティティ抽出、 OCR を使用して、 画像やテキストから説明を生成する 画像キャプションがあります。 特定のニーズに対応する 独自のカスタムスキルを 作成することも可能です。 Azure AI Search には、 検索機能のためのデータレポジトリとして、 インデックスも含まれてます。 またドキュメントの処理、 AI によるエンリッチメント拡充、 およびインデックス作成を自動化する インデクサーも備えてます。 インデクサーをスケジュール設定して、 新しいデータでインデックスを 定期的に更新することができます。 Azure AI Search はまた、 キーワード検索、ベクトル検索、 セマンティック検索など、 LLM を活用する検索タイプをサポートし フィルター検索および、 ジオスペーシャルの検索も可能です。 またデータを複雑なコードなしで、 わずか数クリックでベクトルに変換する 埋め込みベクトル化機能を備えています。 最後に検索中に ユーザーに提案結果を提供する オートコンプリートの機能もあります。 Azure AI Search について、 更に詳しく知りたい場合は Microsoft Learn の ドキュメンテーションをご覧ください。
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