クイック スタート ベクトル検索 - Azure AI Search
Search REST API を使用して、Azure AI 検索でクエリ ベクトルの作成、読み込み、クエリを行う方法について説明します。 Azure AI 検索において、"ベクトル ストア" には、ベクトル フィールドと非ベクトル フィールドを定義するインデックス スキーマ、埋め込み空間を作成するアルゴリズムのベクトル構成、およびクエリ要求で使用されるベクトル フィールド定義の設定が含まれています。 Create Index API によってベクトル ストアが作成されます。 Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、開始する前に 無料アカウント を作成してください。 前提条件 REST クライアントを使用する Visual Studio Code。 開始するための支援が必要な場合は、「クイック スタート: REST を使用したテキスト検索」を参照してください。 任意のリージョン
Add language analyzers to string fields - Azure AI Search
A language analyzer is a specific type of text analyzer that performs lexical analysis using the linguistic rules of the target language. Every searchable string field has an analyzer property. If your content consists of translated strings, such as separate fields for English and Chinese text, you could specify language analyzers on each field to access the rich linguistic capabilities of those a
Python 用Azure Cognitive Search クライアント ライブラリ
Azure Cognitive Search は、Web、モバイル、およびエンタープライズ アプリケーションのプライベートな異種コンテンツに対するリッチな検索機能を追加するための API とツールを開発者に提供する、サービスとしての検索クラウド ソリューションです。 Azure Cognitive Search サービスは、次のアプリケーション シナリオに適しています。 さまざまなコンテンツ タイプを 1 つの検索可能なインデックスに統合します。 インデックスを設定するには、コンテンツを含む JSON ドキュメントをプッシュするか、データが既に Azure にある場合は、データを自動的にプルするインデクサーを作成します。 スキルセットをインデクサーにアタッチして、画像や大きなテキスト ドキュメントから検索可能なコンテンツを作成します。 スキルセットは、組み込みの OCR、エンティティ認識、
Azure OpenAI Service を使用して埋め込みを生成する方法 - Azure OpenAI
埋め込みは、機械学習モデルとアルゴリズムで簡単に利用できる特別な形式のデータ表現です。 埋め込みは、テキストの意味論的意味の情報密度の高い表現です。 各埋め込みは浮動小数点数のベクトルであり、ベクトル空間内の 2 つの埋め込み間の距離は、元の形式の 2 つの入力間のセマンティック類似性と相関します。 たとえば、2 つのテキストが似ている場合、それらのベクトル表現も似ているはずです。 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore または Azure Database for PostgreSQL - フレキシブル サーバーなど、Azure データベースにパワー ベクターの類似性検索を埋め込みます。 埋め込みを取得する方法 テキストの埋め込みベクトルを取得するには、次のコード スニペットに示すように、埋め込みエンドポイントに対して要求を行います。 console Open
Azure OpenAI Service - Azure OpenAI
OpenAI の GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 モデルは、プロンプト ベースです。 プロンプト ベースのモデルでは、ユーザーはテキスト プロンプトを入力してモデルと対話し、モデルはテキスト入力候補でそれに応答します。 この入力候補は、入力テキストに対してモデルが続けたものです。 これらのモデルは非常に強力ですが、その動作もプロンプトに対して非常に敏感です。 このため、プロンプトの構築が開発のための重要なスキルになります。 プロンプトの構築は難しい場合があります。 実際には、プロンプトは目的のタスクを完了するためにモデルの重みを構成するように機能しますが、これは科学というより芸術であり、多くの場合、成功するプロンプトを作成するには経験と直感が必要になります。 この記事の目標は、この学習プロセスを開始できるようにすることです。 説明するのは、すべての GPT モデルに適用される一般的
イントラネット サイトがインターネット サイトとして識別される - Windows Client
この記事では、完全修飾ドメイン名 (FQDN) または IP アドレスを使用するときにイントラネット サイトがインターネット サイトとして識別される問題の回避策について説明します。 適用対象: Windows 10 - すべてのエディション 元の KB 番号: 303650 現象 インターネット プロトコル (IP) アドレスまたは FQDN を使用してローカル エリア ネットワーク (LAN)、イントラネット共有、またはイントラネット Web サイトにアクセスする場合、共有または Web サイトは、ローカル イントラネット ゾーンではなくインターネット ゾーンと識別される場合があります。 たとえば、この動作は、Microsoft インターネット エクスプローラーまたは Windows インターネット エクスプローラー、Microsoft Windows エクスプローラー、コマンド プロン
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Azure OpenAI Service quotas and limits - Azure AI services
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