本記事は OpenAI活用法 Advent Calendar 2023 by ナレコム の10日目の記事です。 OpenAI活用法 Advent Calendar 2023 by ナレコム ではGPTsを含めた最新のOpenAIの活用法について紹介します。 はじめに クラウド上での検索エンジンの最適化は、データの扱いや検索の効率性を大きく向上させることができます。Azure AI Searchは、その中でも特に強力な検索機能とカスタマイズ性を提供しており、さまざまな言語と文化的背景を持つデータに対応することができます。特に、日本語のように独特な文法構造を持つ言語では、適切な検索エンジンの選択と設定が重要です。 この記事では、Azure AI Searchの検索分析エンジン「標準 - Lucene」、「日本語 - Lucene」、「日本語 - Microsoft」の違いと、それらのエンジンを

"言語アナライザー" は、テキスト アナライザーの固有の種類であり、対象言語の言語規則を使用して字句解析を実行します。 すべての検索可能文字列フィールドには、analyzer プロパティがあります。 翻訳された文字列でコンテンツが構成されている場合 (英語と中国語のテキストが別のフィールドの場合など)、各フィールドで言語アナライザーを指定して、これらのアナライザーの豊富な言語機能にアクセスできます。 言語アナライザーを使用する場合 単語または文の構造を認識することでテキスト解析の価値が高まる場合は、言語アナライザーを検討してください。 一般的な例としては、不規則な動詞の形 ("bring" と "brought") や複数名詞 ("mice" と mouse") の関連付けなどがあります。 言語認識なしでは、これらの文字列は物理的な特性だけで解析され、つながりを見つけることができません。

Queue storage トリガーは、メッセージが Azure Queue storage に追加されると関数を実行します。 従量課金プランと Premium プランに対する Azure Queue Storage のスケーリングの決定は、ターゲット ベースのスケーリングによって行われます。 詳しくは、「ターゲット ベースのスケーリング」をご覧ください。 重要 この記事では、タブを使用して、Node.js プログラミング モデルの複数のバージョンに対応しています。 v4 モデルは一般提供されており、JavaScript と TypeScript の開発者にとって、より柔軟で直感的なエクスペリエンスが得られるように設計されています。 v4 モデルの動作の詳細については、Azure Functions Node.js 開発者ガイドを参照してください。 v3 と v4 の違いの詳細については、