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
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