Praktische Anleitungen zu KI, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP und mathematischen Modellen mit Erklärungen, Codebeispielen, Quellen und Grenzen.
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Index, Generierung von Embeddings und Durchführung von Hybridabfragen, die Volltext- und Vektorsuche kombinieren, mithilfe von Azure AI Search.
Erkunden Sie die Prinzipien der semantischen Suche, ihre Abhängigkeit von Embeddings und die Gründe, warum Text, der ähnlich erscheint, möglicherweise nicht die gewünschte Antwort liefert. Erfahren Sie mehr über Vektorsuche, hybride Suche und ihre Anwendungen bei der Informationsbeschaffung.
Erfahren Sie, wie Sie die Präzision und Trefferquote von KI-Modellen effektiv bewerten, insbesondere bei der Arbeit mit kleinen Frage-Datensätzen. Dieser Leitfaden behandelt die Konzepte, Berechnungsmethoden und praktischen Überlegungen unter Verwendung von scikit-learn.