Améliorer les résultats de la recherche Azure AI avec la recherche sémantique

Dans Azure AI Search, le classement sémantique améliore nos recherches en utilisant la compréhension du langage pour reclasser les résultats de recherche. La recherche sémantique est un ensemble de fonctionnalités de requête qui améliorent la qualité des résultats de recherche à l'aide de requêtes textuelles. Grâce à la recherche sémantique, nous pouvons :

• Améliorez les résultats de recherche en ajoutant un classement par rapport aux résultats de recherche initiaux à l'aide d'algorithmes avancés qui prennent en compte le contexte et la signification de la requête, ce qui donne lieu à des résultats de recherche plus pertinents.
• Fournit des informations supplémentaires en extrayant et en affichant les légendes et les réponses des résultats de recherche, qui peuvent être utilisées pour améliorer l'expérience de recherche de l'utilisateur.

Dans cet article, nous parlerons un peu de la recherche sémantique dans Azure AI Search, de ses avantages et de ses limites, de la manière de la configurer dans la recherche Azure AI et de la manière dont nous pouvons effectuer des recherches sémantiques à l'aide de C#.

Qu’est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est une fonctionnalité d’Azure AI Search qui vise à améliorer le classement des résultats de recherche. La recherche sémantique améliore le classement des résultats de recherche en utilisant la compréhension du langage pour correspondre au contexte de la requête d'origine.

AI Search utilise le classement BM25, qui est une fonction qui classe les résultats de recherche en fonction de la fréquence à laquelle le terme de recherche apparaît dans un document. Ceci est généralement très efficace, car les documents qui incluent des termes de recherche particuliers sont souvent les plus pertinents, mais ce n'est pas toujours le cas. Les fonctions de classement du BM25 n'accordent aucune importance à la sémantique de la requête et le classement peut parfois être amélioré en ajoutant la compréhension du langage.

La recherche sémantique a 2 fonctions :

1. Il améliore le classement des résultats de la requête en fonction de la compréhension de la langue.
2. Il améliore la réponse à la requête en fournissant des légendes et des réponses dans les résultats.

Le classement sémantique utilise le classement BM25 et calcule un nouveau score de pertinence en utilisant le classement BM25 d'origine combiné aux modèles de compréhension du langage pour extraire le contexte et la signification de la requête.

Les légendes et réponses sémantiques fournissent des résultats supplémentaires à côté de vos résultats de recherche classés que vous pouvez afficher pour améliorer la compréhension des résultats par vos utilisateurs.

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