Azure Yapay Zeka Arama nedir?

Azure Yapay Zeka Arama, verilerinizi yapay zekaya bağlayan, tam olarak yönetilen, bulutta barındırılan bir hizmettir. Hizmet, aracıların ve büyük dil modellerinin (LLM) güvenilir, temelli yanıtlar üretmek için bağlam, sohbet geçmişi ve çok kaynaklı sinyalleri kullanabilmesi için kurumsal ve web içeriğine erişimi birleştirebilir.

Yaygın kullanım senaryoları arasında klasik arama ve servisin sorgu planlamasını, erişimi ve yanıt oluşturmayı koordine ettiği aracılı erişim kullanan erişimle zenginleştirilmiş üretim (RAG) yer alır. Bu özellikler, geleneksel arama deneyimlerinden yapay zeka destekli aracılara ve hem kurumsal hem de tüketici senaryolarına uygun sohbet uygulamalarına kadar çeşitli senaryoları destekler.

Bir arama hizmeti oluşturduğunuzda aşağıdaki özellikler dahil edilir:

• İki altyapı: Tek istekler için klasik arama ve paralel, yinelemeli, LLM destekli arama için etmen temelli alma.
• Yerel (dizinli) ve uzak içerik üzerinde tam metin, vektör, karma ve çok modüllü sorgular.
• Ham içeriği öbekleme, vektörleştirme ve başka şekilde aranabilir hale getirmek için yapay zeka zenginleştirmesi.
• Amaç eşleştirmeyi ve sonuç kalitesini geliştirmek için alaka ayarlaması.
• Azure ölçeklendirme, güvenlik, izleme ve uyumluluk.
• Azure, desteklenen veri platformları, Azure OpenAI ve Microsoft Foundry ile entegrasyonlar.

neden Azure Yapay Zeka Arama kullanmalısınız?

• Doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar elde etmek için temsilciler ve sohbet botları, özel, kurumsal veya web verilerinde konumlandırılmaktadır.

• Azure Blob Depolama, Azure Cosmos DB, Microsoft SharePoint, Microsoft OneLake ve desteklenen diğer veri kaynaklarından verilere erişin. Yenilik, gecikme süresi ve uyumluluk gereksinimlerinize göre dizine alınan veya uzaktan erişimi seçin.

• Öbekleme, gömme ve LLM destekli dönüşümler yapan becerilerle dizinde veya sorgu zamanında içeriği zenginleştirme ve yapılandırma.

• Duyarlık ve yakalamayı dengelemek için tam metin aramasını vektör araması (karma arama) ile birleştirin.

• Tek bir çok modüllü işlem hattında hem metin hem de görüntü içeren içeriği sorgulayın.

• Aramayla ilgili özellikleri kolayca uygulayın: ilgi ayarlama, yönlü gezinti, filtreler (coğrafi uzamsal arama dahil), eş anlamlı eşleme ve otomatik tamamlama.

• Microsoft Entra ID, Azure Özel Bağlantı, belge düzeyinde erişim denetimi ve rol tabanlı erişim aracılığıyla kurumsal güvenlik, erişim denetimi ve uyumluluk sağlayın.

• Azure güvenilirlik, izleme ve tanılama (günlükler, ölçümler ve uyarılar) ve otomasyon için REST API veya SDK araçlarıyla üretimde ölçeklendirin ve çalıştırın.

Belirli işlevler hakkında daha fazla bilgi için Azure Yapay Zeka Arama Özellikleri sayfasına bakınız.

Klasik arama nedir?

Klasik arama, tahmin edilebilir, düşük gecikme süreli sorgular için dizin öncelikli bir alma modelidir. Her sorgu, önceden tanımlanmış tek bir arama dizinini hedefler ve tek bir istek-yanıt döngüsünde dereceli belgeler döndürür. Alma sırasında LLM destekli planlama, yineleme veya sentez gerçekleşmez.

Bu mimaride, arama hizmetiniz işlenmemiş içeriğinizi içeren veri depoları ile istemci uygulamanız arasında yer alır. Uygulama, arama hizmetinize sorgu istekleri göndermek ve yanıtı işlemekle sorumludur.

Bu mimarinin iki birincil iş yükü vardır:

Klasik arama için Azure Yapay Zeka Arama mimarisinin diyagramı.

Aracılık alma nedir?

Aracısal alma , karmaşık aracıdan aracıya iş akışları için tasarlanmış çok sorgulu bir işlem hattıdır. Her sorgu, eksiksiz bir bilgi etki alanını temsil eden bir bilgi bankasını hedefler. Temsilciniz neye dayanacağını belirlemek için bilgi bankasına başvururken, bilgi bankası temel alma işleminin nasıl yapılacağını üstlenir.

Bilgi bankası bir veya daha fazla bilgi kaynağından, sorgu planlama ve yanıt sentezi için isteğe bağlı bir LLM'den ve alma davranışını yöneten parametrelerden oluşur. Her sorgu, planlama, parçalama, odaklanmış alt sorgular halinde dekompozisyon, bilgi kaynaklarından paralel alma, anlamsal yeniden sıralama ve sonuçları birleştirme aşamalarından geçer. Üç yönlü yanıt, ajan tüketimi için iyileştirilmiştir.

Derinlikte, etmen tabanlı veri alma, çok kaynaklı veri alma işlemini düzenleyen bir bağlam katmanı (bilgi bankası) ekleyerek klasik arama mimarisi üzerine inşa eder. Bilgi kaynakları dizine eklenebilir veya uzak olabilir: Dizine alınan kaynaklar klasik aramayla aynı dizin oluşturma ve sorgu altyapılarını kullanırken, uzak kaynaklar dizin oluşturmayı atlar ve canlı sorgulanır.

Nasıl karşılaştırırlar?

Klasik arama ve etken bilgi alma, tamamlayıcı bilgi alma modlarıdır. Her ikisi de tam metin, vektör, karma ve çok modüllü aramayı destekler. Ancak, içeriğin nasıl alınıp sorgulandığı konusunda farklılık gösterir. Aşağıdaki tabloda temel farkları özetlemektedir.

Nasıl başlarsınız?

Azure Yapay Zeka Arama'e, Azure portalı, REST API'leri ve .NET, Java, JavaScript ve Python için Azure SDK'leri kullanarak erişebilirsiniz.

Portal, bilgi bankalarınızın, bilgi kaynaklarınızın, dizinlerinizin, dizin oluşturucularınızın, beceri kümelerinizin ve veri kaynaklarınızın prototipini oluşturma araçlarıyla hizmet yönetimi ve içerik yönetimi için kullanışlıdır. REST API'ler ve SDK'lar üretim otomasyonu için kullanışlıdır.

Yolunuzu seçin

Başlamadan önce, önemli kararlar almak için bu denetim listesini kullanın:

• Fiyatlandırma modeli seçin: Ayrılmış veya Sunucusuz (önizleme ) fiyatlandırma modeli arasında seçim yapın. İhtiyaçlarınıza en uygun modeli seçme konusunda yardım için bkz. Fiyatlandırma modeli ve hizmet katmanı seçme.

• Verileri nasıl almak istediğinizi seçin: Tahmin edilebilir, düşük gecikme süreli sonuçlar için doğrudan bir arama dizininden sorgulayabilir veya bilgi bankası aracılığıyla birden çok dizinde sorgulamak için aracılı alma özelliğini kullanabilirsiniz. Aracı veya sohbet botu olmadan geleneksel bir uygulama oluşturuyorsanız, doğrudan dizin sorguları daha düşük maliyet ve karmaşıklık ile çoğu gereksinimi karşılayabilir. Birden çok bilgi kaynağı üzerinde çalışmak veya daha gelişmiş senaryoları desteklemek istiyorsanız, en az mantık yürütme çabasıyla (önizleme) aracılı alma işlemini göz önünde bulundurun.

• Bir bölge seçin: Aracılı alma kullanıyorsanız desteklenen bir bölge seçin. Klasik arama için ihtiyacınız olan özellikleri ve kapasiteyi sunan bir bölge seçin.

• Dizine bağlı içerik için bir alma yöntemi seçin: İçeriğiniz desteklenen bir veri kaynağındaysa, verileri almak ve JSON'a seri hale getirmek için çekme yöntemini kullanın. Desteklenen bir veri kaynağınız yoksa veya içeriğinizle dizininizin gerçek zamanlı olarak eşitlenmesi gerekiyorsa tek seçeneğiniz gönderme yöntemidir .

• Vektörlere mi ihtiyacınız var? LLM'ler ve aracılar vektör gerektirmez. Bunları yalnızca benzerlik aramasına ihtiyacınız varsa veya vektörler halinde homojenleştirilebilen içeriğiniz varsa kullanın. Azure Yapay Zeka Arama bu görev için entegre vektörleştirme sunar.

• Kullanıcı tabanlı izin devralma işlemine ihtiyacınız var mı? Uzak SharePoint bu senaryo için tasarlanmıştır, ancak Azure Blob Depolama veya ADLS 2. Nesil'deki içeriğe eklenen kullanıcı izinlerini de devralabilirsiniz. Diğer tüm senaryolar için güvenlik filtresi geçici çözümünü kullanabilirsiniz.

Öğrenme kaynaklarınızı seçin

Bu hızlı başlangıçlar ve örnekler, başlamanıza yardımcı olmak için kullanılabilir.