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Formation - Implémenter l’exploration de connaissances avec Recherche Azure AI

Simplifiez l’accès à l’information avec Azure AI

  • A distance
  • Fondamental
InterIntra
A distance
Durée
7 heures
Prix 2025
950,00 €  HT
Référence
MSAI3022
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Durée
7 heures
Forfait intra - En savoir plus
2 850,00€ HT
Prix pour un groupe de 12 personnes max
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Avec Recherche Azure AI, Microsoft propose une solution puissante pour extraire des insights à partir de contenus hétérogènes. Ce parcours permet de maîtriser l’exploration de connaissances avec Azure Cognitive Search, en exploitant les phases d’ingestion, d’enrichissement sémantique et d’indexation.
Les professionnels apprennent à créer et configurer une solution de recherche intelligente, à intégrer des skillsets prédéfinis ou personnalisés, et à exploiter le knowledge store pour restituer les données enrichies. L’approche intègre aussi la recherche vectorielle et sémantique, afin d’optimiser l’expérience utilisateur.
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Pour qui ?

A qui s'adresse cette formation ?

Pour qui

  • Ingénieur IA
  • Développeur
  • Architecte de solutions

Prérequis

Programme

Le programme

1 - Créer une solution Recherche Azure AI

  • Créer une solution de recherche intelligente avec Azure AI
  • Développer une application intégrant des fonctionnalités de recherche
    • Atelier

    Créer une solution de recherche

2 - Créer une compétence personnalisée pour Recherche Azure AI

  • Implémenter une compétence personnalisée dans Azure AI Search
  • Développer une compétence personnalisée pour la classification de texte
  • Créer une compétence de machine learning sur mesure
    • Atelier

    Créer une compétence personnalisée pour Recherche Azure AI

3 - Créer une base de connaissances avec Recherche Azure AI

  • Construire une base de connaissances à partir d’un pipeline Azure AI Search
  • Afficher et structurer les données à l’aide de projections dans une base de connaissances
    • Atelier

    Créer une base de connaissances

4 - Implémenter des fonctionnalités de recherche avancées dans Recherche Azure AI

  • Optimiser le classement des documents grâce à l’ajustement des termes de recherche
  • Améliorer la pertinence des résultats à l’aide de profils de scoring personnalisés
  • Enrichir un index avec des analyseurs linguistiques et des jetons de recherche
  • Adapter un index multilingue pour la recherche en plusieurs langues
  • Améliorer l’expérience utilisateur en triant les résultats par distance à partir d’un point de référence donné
    • Atelier

    Mettre en oeuvre des optimisations pour améliorer la pertinence des résultats de recherche

5 - Rechercher dans des données dans Recherche Azure AI en utilisant Azure Data Factory

  • Copier des données dans un index Azure AI Search à l’aide d’Azure Data Factory
  • Utiliser l’API Push d’Azure AI Search pour alimenter un index à partir de sources de données externes
    • Atelier

    Ajouter à un index avec l’API push

6 - Gérer une solution Recherche Azure AI

  • Exploiter Azure Language Studio pour enrichir les index de recherche dans Azure AI Search
  • Améliorer un index de recherche avec des classes personnalisées d’enrichissement IA
    • Atelier

    Diagnostiquer et résoudre les problèmes liés aux résultats de recherche

7 - Effectuer un reclassement de recherche avec un classement sémantique dans Recherche Azure AI

  • Comprendre le fonctionnement du classement sémantique
  • Configurer le classement sémantique pour améliorer la pertinence des résultats
  • Appliquer le classement sémantique à un index de recherche
    • Atelier

    Utiliser le classement sémantique sur un index

8 - Effectuer une recherche et une récupération vectorielles dans Recherche Azure AI

  • Comprendre les principes de la recherche vectorielle
  • Le rôle des incorporations
  • Exécuter des requêtes de recherche vectorielle à l’aide de l’API REST d’Azure AI Search
    • Atelier

    Envoyer des requêtes vectorielles via l’API REST d’Azure AI Search

Evaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Objectifs

Les objectifs de la formation

  • Créer un service Azure AI Search avec index, indexeur et source de données
  • Créer un skillset avec des compétences intégrées et personnalisées
  • Utiliser un store de connaissances pour persister les documents enrichis
  • Configurer des profils de classement, des analyseurs et des synonymes
  • Ingérer des données avec Azure Data Factory ou via une API push
Evaluation

Evaluation

  • Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Points forts

Les points forts de la formation

  • L'apprentissage par la pratique : les phases théoriques sont complétées d'ateliers favorisant un ancrage durable des acquis
  • Utilisation d'environnements proches du contexte professionnel

Qualité des formations

ib Cegos est certifié Iso 9001 et Qualiopi.

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Dates

  • 950,00 € HT
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