Guide étape par étape pour créer un index, générer des embeddings et exécuter des requêtes hybrides qui combinent recherche textuelle et recherche vectorielle à l'aide d'Azure AI Search.
azure-ai-search / hybrid-search / vector-search / semantic-reranker / index-schema / embeddings
Cet article explique comment sélectionner efficacement les limites de segmentation et le chevauchement dans les systèmes RAG, en comparant les stratégies basées sur la taille fixe et la segmentation sensible à la structure du document. À travers un exemple hypothétique, il met en évidence les risques liés à la division des unités sémantiques et montre comment l'utilisation de métadonnées et de chevauchements peut préserver le contexte.
RAG / chunking / Azure AI Search / information retrieval / document processing
Un identifiant de citation prouve seulement qu'une source a été récupérée, pas qu'elle soutient l'affirmation. Cet article explique comment décomposer les réponses, localiser les passages justificatifs et séparer les vérifications de récupération des vérifications de fondement.
RAG / citation verification / groundedness / retrieval evaluation / prompt engineering / LLM evaluation
Comparez trois calculs de similarité sur de petits vecteurs et voyez quand la normalisation change le classement.
ai
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
Un guide technique expliquant pourquoi un JSON syntaxiquement correct provenant des grands modèles de langage (LLM) est insuffisant pour les systèmes de production et comment le JSON Schema fournit les garanties structurelles et de type nécessaires.
LLM / JSON / JSON Schema / Data Validation / Software Engineering / Python
Apprenez à évaluer efficacement la précision et le rappel des modèles d'IA, en particulier lorsque vous travaillez avec de petits jeux de données de questions. Ce guide couvre les concepts, les méthodes de calcul et les considérations pratiques à l'aide de scikit-learn.
ai / precision / recall / evaluation / small dataset / machine learning / scikit-learn / classification
Relier un modèle de langage aux documents sans confondre citation et preuve.
AI / RAG / Retrieval