Exploitez tout votre potentiel avec Azure Cognitive Search

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Exploitez tout votre potentiel avec Azure Cognitive Search

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Azure Search: Leveraging Hosted AI for Knowledge Mining
  3. Azure Search Capabilities for Unstructured Data Indexing
    • Supported Formats for Indexing
    • Custom AI Models and Classifiers
  4. The Importance of Azure Search for Organizations
    • Unstructured Data in Organizations
    • Challenges in Discovering and Manipulating Unstructured Data
  5. Understanding Azure Search
    • Azure Search vs. SharePoint
    • Azure Search as a Platform as a Service (PaaS) Solution
    • Integrating Search within Line of Business Applications
  6. Ingesting and Enriching Data with Azure Search
    • Data Sources for Azure Search
    • Enriching Data with Cognitive Skills
  7. Prebuilt Cognitive Skills for Azure Search
    • Vision AI Models
    • Language AI Models
    • Speech AI Models
    • Chaining Cognitive Skills for Enhanced Search
  8. Language Detection and Search Results
    • Universal Search Parameters
    • Multilingual Search Results
  9. Customization and Extensibility in Azure Search
    • Building Custom Skills using Azure Functions
    • Building Custom Skills with Machine Learning Models
  10. Integrating Azure Search into Applications and Websites
    • Exploring Search Index in Websites, Chatbots, and Mobile Apps
    • Configuring and Publishing Web Applications
  11. Conclusion
  12. Resources

Azure Search: Leveraging Hosted AI for Knowledge Mining

Azure Search has emerged as a powerful tool that combines the capabilities of hosted AI services with advanced search functionalities. This enables organizations to efficiently index unstructured data in any format, enabling them to effectively knowledge mine untapped information within their organization. In this article, we will explore the various capabilities of Azure Search and demonstrate how it can transform previously idle data into a fully searchable repository of knowledge. We will also discuss the advantages of Azure Search for organizations and Delve into its integration and customization features.

1. Introduction

Introduction to the concept of Azure Search and its role in leveraging hosted AI services for knowledge mining.

2. Azure Search: Leveraging Hosted AI for Knowledge Mining

Understanding how Azure Search utilizes AI capabilities to enable efficient indexing and knowledge mining of unstructured data.

3. Azure Search Capabilities for Unstructured Data Indexing

Exploring the different capabilities of Azure Search for indexing unstructured data, including support for various formats and the integration of custom AI models and classifiers.

Supported Formats for Indexing

Examining the types of data formats that can be indexed using Azure Search, including documents, images, and JSON files.

Custom AI Models and Classifiers

Highlighting the ability to incorporate custom AI models and classifiers into Azure Search for enhanced search capabilities and better extraction of information.

4. The Importance of Azure Search for Organizations

Understanding the significance of Azure Search in organizations and the challenges associated with managing unstructured data.

Unstructured Data in Organizations

Discussing the prevalence of unstructured data in organizations and the potential insights and valuable information it contains.

Challenges in Discovering and Manipulating Unstructured Data

Exploring the difficulties organizations face when trying to discover and manipulate the information Hidden within unstructured data, and how Azure Search addresses these challenges.

5. Understanding Azure Search

Differentiating Azure Search from traditional content management systems like SharePoint and providing an overview of its features.

Azure Search vs. SharePoint

Comparing Azure Search to SharePoint and highlighting the unique advantages provided by Azure Search in terms of search functionality and integration capabilities.

Azure Search as a Platform as a Service (PaaS) Solution

Explaining the concept of Azure Search as a PaaS solution and its ability to seamlessly integrate search functionalities within line of business applications.

Integrating Search within Line of Business Applications

Presenting real-life examples of how Azure Search can be easily integrated into various line of business applications to enhance search capabilities and improve data discovery.

6. Ingesting and Enriching Data with Azure Search

Exploring the process of ingesting and enriching data with Azure Search, utilizing various data sources and cognitive skills.

Data Sources for Azure Search

Detailing the different data sources that can be used with Azure Search, including Azure data stores, cloud storage locations, and the Azure push API.

Enriching Data with Cognitive Skills

Describing the concept of enriching data using cognitive skills and how prebuilt cognitive skills can be applied to extract valuable metadata.

7. Prebuilt Cognitive Skills for Azure Search

Highlighting the prebuilt cognitive skills available in Azure Search across vision, language, and speech to enhance search capabilities.

Vision AI Models

Exploring the vision AI models available in Azure Search and how they enable features like image tagging and OCR.

Language AI Models

Delving into the language AI models provided by Azure Search, such as language detection and key phrase extraction, and their impact on search results.

Speech AI Models

Discussing the speech AI models offered by Azure Search, including speech recognition and sentiment analysis, and their applications in search functionalities.

Chaining Cognitive Skills for Enhanced Search

Demonstrating the power of chaining cognitive skills to accomplish complex tasks, such as extracting text from images and performing language detection across multiple languages.

8. Language Detection and Search Results

Examining the language detection capabilities of Azure Search and how it enables universal search parameters and multilingual search results.

Universal Search Parameters

Explaining how Azure Search's language detection feature allows for the detection of key phrases across different languages, enhancing the search experience.

Multilingual Search Results

Discussing how Azure Search can return Relevant search results in multiple languages, enabling users to search and discover information in their preferred language.

9. Customization and Extensibility in Azure Search

Exploring the customization and extensibility options in Azure Search for building custom skills and integrating custom machine learning models.

Building Custom Skills using Azure Functions

Highlighting the use of Azure Functions for quickly building custom skills in Azure Search, providing examples of domain-specific term extraction and document classification.

Building Custom Skills with Machine Learning Models

Demonstrating how Azure Search allows the creation of custom machine learning models to enhance search functionalities, such as industry-specific entity recognition models.

10. Integrating Azure Search into Applications and Websites

Exploring the different ways in which Azure Search can be integrated into applications, websites, chatbots, and mobile apps to provide an enhanced search experience.

Exploring Search Index in Websites, Chatbots, and Mobile Apps

Demonstrating how Azure Search can be embedded in websites, chatbots, and mobile apps to enable users to explore search indexes and discover relevant information.

Configuring and Publishing Web Applications

Providing a step-by-step guide for configuring and publishing web applications that are integrated with Azure Search and showcasing the search functionality within the web interface.

11. Conclusion

Summarizing the key features and benefits of Azure Search and highlighting its significance in enabling efficient knowledge mining and search capabilities.

12. Resources

Providing additional resources and references for further exploration of Azure Search, including documentation, code samples, and GitHub repositories.

Azure Search: Leveraging Hosted AI for Knowledge Mining

Azure Search a émergé comme un outil puissant qui combine les capacités des services d'IA hébergés avec des fonctionnalités de recherche avancées. Cela permet aux organisations d'indexer efficacement des données non structurées dans n'importe quel format, leur permettant ainsi d'extraire des connaissances à partir d'informations inexploitées au sein de leur organisation. Dans cet article, nous explorerons les différentes capacités d'Azure Search et démontrerons comment il peut transformer des données inactives en un référentiel de connaissances entièrement interrogeable. Nous aborderons également les avantages d'Azure Search pour les organisations et nous plongerons dans ses fonctionnalités d'intégration et de personnalisation.

1. Introduction

Introduction au concept d'Azure Search et à son rôle dans l'exploitation des services d'IA hébergés pour l'extraction de connaissances.

2. Azure Search: Exploiter l'IA hébergée pour l'extraction de connaissances

Comprendre comment Azure Search utilise les capacités de l'IA pour permettre l'indexation efficace et l'extraction de connaissances à partir de données non structurées.

3. Capacités d'Azure Search pour l'indexation de données non structurées

Explorer les différentes capacités d'Azure Search pour l'indexation de données non structurées, y compris le support de différents formats et l'intégration de modèles et de classificateurs d'IA personnalisés.

Formats pris en charge pour l'indexation

Examiner les types de formats de données pouvant être indexés à l'Aide d'Azure Search, y compris les documents, les images et les fichiers JSON.

Modèles et classificateurs d'IA personnalisés

Mettre en évidence la possibilité d'intégrer des modèles et des classificateurs d'IA personnalisés dans Azure Search pour améliorer les fonctionnalités de recherche et faciliter l'extraction d'informations.

4. L'importance d'Azure Search pour les organisations

Comprendre l'importance d'Azure Search dans les organisations et les défis liés à la gestion des données non structurées.

Données non structurées dans les organisations

Discuter de la prévalence des données non structurées dans les organisations et des connaissances et informations précieuses qu'elles contiennent.

Les défis de la découverte et de la manipulation des données non structurées

Explorer les difficultés auxquelles sont confrontées les organisations lorsqu'elles essaient de découvrir et de manipuler les informations cachées dans les données non structurées, et comment Azure Search permet de relever ces défis.

5. Comprendre Azure Search

Différencier Azure Search des systèmes traditionnels de gestion de contenu tels que SharePoint et donner un aperçu de ses fonctionnalités.

Azure Search vs. SharePoint

Comparer Azure Search à SharePoint et mettre en évidence les avantages uniques offerts par Azure Search en termes de fonctionnalités de recherche et de capacités d'intégration.

Azure Search en tant que solution de plateforme en tant que service (PaaS)

Expliquer le concept d'Azure Search en tant que solution PaaS et sa capacité à intégrer en toute transparence des fonctionnalités de recherche dans les applications métier.

Intégration de la recherche dans les applications métier

Présenter des exemples concrets de la manière dont Azure Search peut être facilement intégré dans diverses applications métier pour améliorer les fonctionnalités de recherche et améliorer la découverte des données.

6. Ingestion et enrichment de données avec Azure Search

Explorer le processus d'ingestion et d'enrichissement de données avec Azure Search, en utilisant différentes sources de données et des compétences cognitives.

Sources de données pour Azure Search

Détail des différentes sources de données pouvant être utilisées avec Azure Search, y compris les magasins de données Azure, les emplacements de stockage cloud et l'API de chargement Azure.

Enrichissement des données avec des compétences cognitives

Description du concept d'enrichissement des données à l'aide de compétences cognitives et de la manière dont les compétences cognitives pré-intégrées peuvent être appliquées pour extraire des métadonnées précieuses.

7. Compétences cognitives pré-intégrées pour Azure Search

Mettre en évidence les compétences cognitives pré-intégrées disponibles dans Azure Search, couvrant la vision, le langage et la parole, pour améliorer les fonctionnalités de recherche.

Modèles d'IA pour la vision

Explorer les modèles d'IA pour la vision disponibles dans Azure Search et comment ils permettent des fonctionnalités telles que l'étiquetage des images et la reconnaissance optique des caractères (OCR).

Modèles d'IA pour le langage

Approfondir les modèles d'IA pour le langage proposés par Azure Search, tels que la détection du langage et l'extraction des phrases clés, et leur impact sur les résultats de recherche.

Modèles d'IA pour la parole

Discuter des modèles d'IA pour la parole offerts par Azure Search, y compris la reconnaissance vocale et l'analyse des sentiments, et de leurs applications dans les fonctionnalités de recherche.

Chainer des compétences cognitives pour une recherche améliorée

Démonstration de la puissance de la combinaison de compétences cognitives pour accomplir des tâches complexes, telles que l'extraction de texte à partir d'images et la détection du langage dans différentes langues.

8. Détection de la langue et résultats de recherche

Examen des capacités de détection de la langue d'Azure Search et de leur utilisation pour des paramètres de recherche universels et des résultats de recherche multilingues.

Paramètres de recherche universels

Explication de la fonction de détection de la langue d'Azure Search, qui permet de détecter les phrases clés dans différentes langues et de les afficher dans les résultats de recherche.

Résultats de recherche multilingues

Discussion sur la capacité d'Azure Search à renvoyer des résultats de recherche pertinents dans plusieurs langues, permettant aux utilisateurs de rechercher et de découvrir des informations dans leur langue préférée.

9. Personnalisation et extensibilité dans Azure Search

Exploration des options de personnalisation et d'extensibilité d'Azure Search pour la création de compétences personnalisées et l'intégration de modèles d'apprentissage automatique personnalisés.

Création de compétences personnalisées à l'aide de fonctions Azure

Mise en évidence de l'utilisation des fonctions Azure pour créer rapidement des compétences personnalisées dans Azure Search, en fournissant des exemples d'extraction de termes spécifiques à un domaine et de classification de documents.

Création de compétences personnalisées avec des modèles d'apprentissage automatique

Démonstration de la façon dont Azure Search permet la création de modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour améliorer les fonctionnalités de recherche, tels que des modèles de reconnaissance d'entités spécifiques à une industrie.

10. Intégration d'Azure Search dans les applications et les sites Web

Exploration des différentes façons d'intégrer Azure Search dans des applications, des sites Web, des chatbots et des applications mobiles pour fournir une expérience de recherche améliorée.

Explorer l'index de recherche dans les sites Web, les chatbots et les applications mobiles

Démonstration de la façon dont Azure Search peut être intégré dans des sites Web, des chatbots et des applications mobiles pour permettre aux utilisateurs d'explorer les index de recherche et de découvrir des informations pertinentes.

Configuration et publication d'applications Web

Guide étape par étape pour configurer et publier des applications Web intégrées à Azure Search, en mettant en évidence la fonctionnalité de recherche dans l'interface Web.

11. Conclusion

Résumé des principales fonctionnalités et avantages d'Azure Search, ainsi que de son importance pour l'extraction efficace de connaissances et les fonctionnalités de recherche.

12. Ressources

Fourniture de ressources et de références supplémentaires pour approfondir la connaissance d'Azure Search, y compris la documentation, les exemples de code et les référentiels GitHub.

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