Un guide pour configurer une recherche multimodale dans Azure AI Search en utilisant la vectorisation de texte et d'images. Décrit les étapes de création d'un index, du choix des modèles (par exemple CLIP), des méthodes de génération d'embeddings et de l'exécution de requêtes hybrides afin d'améliorer la pertinence.
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Explorez les principes de la recherche sémantique, sa dépendance aux plongements (embeddings) et les raisons pour lesquelles un texte qui semble similaire peut ne pas fournir la réponse souhaitée. Découvrez la recherche vectorielle, la recherche hybride et leurs applications dans la récupération d'informations.
semantic search / vector search / embeddings / AI / information retrieval / natural language processing / hybrid search / Azure AI Search