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Exploiter la génération augmentée par récupération avec Azure AI Search pour des réponses AI améliorées

Discussion approfondie
Technique
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Cet article explore l'architecture de la génération augmentée par récupération (RAG) utilisant Azure AI Search, détaillant comment elle améliore les modèles de langage de grande taille (LLM) en intégrant des systèmes de récupération d'informations. Il discute des composants critiques, des approches et des mises en œuvre pratiques pour construire des solutions RAG, ainsi que des exemples de code et des meilleures pratiques pour maximiser la pertinence et le rappel dans les requêtes de recherche.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Vue d'ensemble complète de l'architecture RAG et de son intégration avec Azure AI Search
    • 2
      Guide pratique détaillé avec des exemples de code pour mettre en œuvre des solutions RAG
    • 3
      Discussion approfondie des stratégies d'indexation et des capacités de requête pour optimiser les résultats de recherche

  • • perspectives uniques

    • 1
      L'importance des requêtes hybrides combinant recherche par mots-clés et recherche vectorielle pour une pertinence améliorée
    • 2
      Stratégies pour maximiser le rappel et l'ajustement de la pertinence dans des scénarios complexes de récupération de données

  • • applications pratiques

    • L'article fournit des informations exploitables et des exemples de code qui peuvent être directement appliqués pour construire des solutions RAG efficaces dans Azure, ce qui le rend très précieux pour les développeurs et les data scientists.

  • • sujets clés

    • 1
      Génération augmentée par récupération (RAG)
    • 2
      Capacités d'Azure AI Search
    • 3
      Techniques de recherche hybride

  • • idées clés

    • 1
      Intégration des LLM avec Azure AI Search pour des applications AI génératives améliorées
    • 2
      Exploration détaillée des modèles RAG personnalisés et de leur mise en œuvre
    • 3
      Exemples pratiques et modèles pour un développement rapide de solutions RAG

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Compréhension de l'architecture et des composants des solutions RAG
    • 2
      Capacité à mettre en œuvre Azure AI Search dans un contexte RAG
    • 3
      Connaissance des meilleures pratiques pour maximiser la pertinence et le rappel des recherches
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction à la génération augmentée par récupération

Azure AI Search est un outil puissant pour mettre en œuvre l'architecture RAG. Il offre des capacités d'indexation et de requête robustes, garantissant que le système de récupération d'informations peut gérer efficacement de grands volumes de données. En tirant parti de l'infrastructure cloud d'Azure, les organisations peuvent assurer la sécurité et la fiabilité de leurs opérations de données tout en s'intégrant parfaitement aux LLM pour des applications AI génératives améliorées.

“ Caractéristiques clés d'Azure AI Search

Créer une solution RAG personnalisée avec Azure AI Search implique plusieurs étapes : 1. Définir l'invite ou la question de l'utilisateur. 2. Utiliser Azure AI Search pour récupérer des informations pertinentes. 3. Alimenter les résultats les mieux classés à un LLM pour la génération de réponses. Cette architecture permet des réponses flexibles et adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise.

“ Optimiser la récupération d'informations

Un exemple de flux de travail pour mettre en œuvre RAG avec Azure AI Search comprend : 1. Configurer les clients Azure AI Search et OpenAI. 2. Définir une invite ancrée qui indique au LLM comment utiliser les données récupérées. 3. Exécuter une requête de recherche et formater les résultats pour le LLM. 4. Générer une réponse basée sur les informations récupérées.

“ Commencer avec Azure AI Search

La génération augmentée par récupération représente une avancée significative dans les capacités des LLM, en particulier lorsqu'elle est combinée avec des systèmes de récupération d'informations robustes comme Azure AI Search. En tirant parti de ces technologies, les entreprises peuvent améliorer leurs applications AI, garantissant des réponses plus précises et contextuellement pertinentes qui répondent à leurs besoins spécifiques.

 Lien original : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview

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