Outils et accélérateurs de productivité pour Recherche d’IA Azure

Note

Recherche Azure AI est disponible via le portail Azure, les API REST et les SDK Azure. Il sous-tend également Foundry IQ, la couche de connaissances managée qui transforme le contenu d’entreprise en bases de connaissances réutilisables et prenant en charge les autorisations pour les agents dans le portail Microsoft Foundry.

Les ingénieurs Microsoft créent des outils de productivité qui ne font pas partie du service Recherche d’IA Azure et ne sont pas couverts par des contrats de niveau de service (SLA). Vous pouvez télécharger, modifier et créer ces outils pour créer une application qui vous aide à développer ou à gérer une solution de recherche.

Accelerators

Accelerator Description
accélérateur d’expérience RAG Effectuez des expériences et des évaluations à l’aide d’Recherche Azure AI et du modèle RAG. Cet accélérateur a du code pour le chargement de plusieurs sources de données, à l’aide de différents modèles et la création d’un large éventail d’index et de requêtes de recherche.
Créez votre propre accélérateur de solutions Copilot Code et documentation pour créer un copilote pour des cas d’utilisation spécifiques.
Accélérateur de solution « Chat avec vos données » Code et documentations pour créer une solution de recherche interactive dans des environnements de production.
Accélérateur de solution d’exploration des connaissances documentaires Code et documents basés sur Azure OpenAI dans les modèles Foundry et Azure Document Intelligence dans Foundry Tools. Il traite et extrait des résumés, des entités et des métadonnées à partir de documents modals non structurés pour permettre la recherche et la conversation sur ces données.

Tools

Nom de l’outil Description
Laboratoire de recherche Azure AI Laboratoire d’apprentissage et d’expérimentation pour tester des scénarios de recherche basés sur l’IA dans Azure. Il fournit un front-end d’application web qui utilise Recherche Azure AI et Azure OpenAI pour exécuter des recherches avec différentes options. Ces options vont de la recherche par mot clé simple au classement sémantique, au vecteur et à la recherche hybride, et à l’utilisation de l’IA générative pour répondre aux requêtes de recherche.
Sauvegarder et restaurer (C#) Téléchargez les champs récupérables d’un index sur votre appareil local, puis chargez l’index et son contenu dans un nouveau service de recherche.
Sauvegarder et restaurer (Python) Téléchargez les champs récupérables d’un index sur votre appareil local, puis chargez l’index et son contenu dans un nouveau service de recherche.
Solution de test de performances Cette solution vous aide à effectuer des tests de charge sur Recherche Azure AI. Il utilise Apache JMeter comme outil de test open source de charge/performance et Terraform pour provisionner et détruire dynamiquement l’infrastructure requise sur Azure.
extension de Visual Studio Code Bien que l’extension ne soit plus disponible sur Visual Studio Code Marketplace, le code est open source. Vous pouvez cloner ou modifier l’outil pour votre propre utilisation.
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