Introdução

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A Pesquisa de IA do Azure permite que você crie soluções de pesquisa nas quais um pipeline de habilidades de IA é usado para enriquecer dados e preencher um índice. Os enriquecimentos de dados realizados pelas habilidades no pipeline complementam os dados de origem com insights como:

• O idioma no qual um documento está escrito.
• Frases chave que podem ajudar a determinar os principais temas ou tópicos abordados em um documento.
• Uma pontuação de sentimento que quantifica o quão positivo ou negativo um documento é.
• Locais, pessoas, organizações ou pontos de referência específicos mencionados no conteúdo.
• Descrições de imagens geradas por IA ou texto de imagem extraído pelo OCR (reconhecimento óptico de caracteres).

Os dados enriquecidos no índice possibilitam criar uma solução de pesquisa abrangente que vai além da pesquisa básica de texto completo do conteúdo de origem.

Repositórios de conhecimento

Embora o índice possa ser considerado a saída primária de um processo de indexação, os dados enriquecidos que ele contém também podem ser úteis de outras maneiras. Por exemplo:

• Como o índice é essencialmente uma coleção de objetos JSON, cada um representando um registro indexado, pode ser útil exportar os objetos como arquivos JSON para integração em um processo de orquestração de dados usando ferramentas como o Azure Data Factory.
• Talvez você queira normalizar os registros de índice em um esquema relacional de tabelas para análise e relatórios com ferramentas como o Microsoft Power BI.
• Após extrair imagens incorporadas de documentos durante o processo de indexação, convém salvá-las como arquivos.

A Pesquisa de IA do Azure dá suporte a esses cenários, permitindo que você defina um repositório de conhecimento no conjunto de habilidades que encapsula o pipeline de enriquecimento. O repositório de conhecimento é composto por projeções dos dados enriquecidos, que podem ser arquivos de imagem, tabelas ou objetos JSON. Quando um indexador executa o pipeline para criar ou atualizar um índice, as projeções são geradas e persistidas no repositório de conhecimento.

Neste módulo, você implementará um repositório de conhecimento para a Margie's Travel, uma agência de viagens fictícia que usa informações em folhetos e avaliações de hotéis para ajudar os clientes a planejar viagens e você aprenderá a:

• Criar um repositório de conhecimento baseado em um pipeline da Pesquisa de IA do Azure
• Exibir dados em projeções em um repositório de conhecimento