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Produktivitätstools und Beschleuniger für Azure AI Search

Microsoft-Techniker erstellen Produktivitätstools, die nicht Teil des Azure AI Search-Diensts sind und nicht von Vereinbarungen auf Servicelevel (Service Level Agreements, SLAs) abgedeckt sind. Sie können diese Tools herunterladen, ändern und erstellen, um eine App zu erstellen, mit der Sie eine Suchlösung entwickeln oder verwalten können.

Accelerators

Accelerator Description
RAG Experiment Accelerator Führen Sie Experimente und Auswertungen mit Azure AI Search und dem RAG-Muster durch. Dieser Beschleuniger enthält Code zum Laden mehrerer Datenquellen unter Verwendung verschiedenster Modelle und erstellt verschiedene Suchindizes und Abfragen.
Erstellen Ihres eigenen Solution Accelerator für Copilot Code und Dokumente zum Erstellen eines Copilot für bestimmte Anwendungsfälle.
Chat mit Ihrem Datenlösungsbeschleuniger Code und Dokumente zum Erstellen einer interaktiven Suchlösung in Produktionsumgebungen.
Accelerator-Lösung für Knowledge Mining für Dokument Code und Dokumente, die auf Azure OpenAI in Azure AI Foundry Models und Azure AI Document Intelligence basieren. Es verarbeitet und extrahiert Zusammenfassungen, Entitäten und Metadaten aus unstrukturierten, multimodalen Dokumenten, um das Suchen und Chatten über diese Daten zu ermöglichen.

Tools

Tool name Description
Lab für Azure KI-Suche Lern- und Experimentierlabor, um KI-fähige Suchszenarien in Azure auszuprobieren. Es stellt ein Webanwendungs-Front-End bereit, das Azure AI Search und Azure OpenAI verwendet, um Suchvorgänge mit verschiedenen Optionen auszuführen. Diese Optionen reichen von einfacher Schlüsselwortsuche bis hin zur semantischen Rangfolge, Vektor- und Hybridsuche und der Verwendung von generativer KI zur Beantwortung von Suchabfragen.
Sichern und Wiederherstellen (C#) Laden Sie die abrufbaren Felder eines Indexes auf Ihr lokales Gerät herunter, und laden Sie dann den Index und dessen Inhalt in einen neuen Suchdienst hoch.
Sichern und Wiederherstellen (Python) Laden Sie die abrufbaren Felder eines Indexes auf Ihr lokales Gerät herunter, und laden Sie dann den Index und dessen Inhalt in einen neuen Suchdienst hoch.
Lösung für Leistungstests Diese Lösung hilft Ihnen bei Lasttests von Azure AI Search. Sie verwendet Apache JMeter als Open-Source-Tool für die Auslastungs-/Leistungstests und Terraform, um die erforderliche Infrastruktur in Azure dynamisch bereitzustellen und zu bereinigen.
Visual Studio Code-Erweiterung Obwohl die Erweiterung nicht mehr auf dem Visual Studio Code Marketplace verfügbar ist, ist der Code open source. Sie können das Tool für Ihre eigenen Zwecke klonen und anpassen.