Azure Search Knowledge Mining 加速器教程

Azure Search Knowledge Mining 加速器教程

azure-search-knowledge-mining Azure Search Knowledge Mining Accelerator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/azure-search-knowledge-mining

1. 项目介绍

Azure Search Knowledge Mining 加速器是一个开源项目，旨在帮助开发者快速构建基于 Azure AI Search 的知识挖掘原型。该项目提供了所有必要的资源，包括部署模板、搜索索引创建工具、Web UI 模板、自定义技能模板以及 PowerBI 报告模板，以帮助开发者快速启动和迭代他们的知识挖掘解决方案。

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆项目到本地环境：

git clone https://github.com/Azure-Samples/azure-search-knowledge-mining.git
cd azure-search-knowledge-mining

2.2 资源部署

使用提供的 PowerShell 脚本或通过 Azure 门户部署所需的 Azure 资源：

.\deploy\deploy.ps1 -resourceGroupName "YourResourceGroupName" -location "YourLocation"

2.3 创建搜索索引

使用 Postman 创建搜索索引：

1. 导入 01 - Search Index Creation 文件夹中的 Postman 集合。
2. 配置 Postman 以使用 Azure AI Search 的预配置功能。
3. 创建初始搜索索引，并根据需要迭代添加自定义技能。

2.4 配置 Web UI

配置 Web UI 以查询搜索索引：

1. 打开 02 - Web UI Template 文件夹中的 WebUI 项目。
2. 按照 README 文件中的步骤，将新的搜索索引集成到 Web 应用中。

2.5 添加自定义技能（可选）

如果需要，可以添加自定义技能以满足特定用例的需求：

1. 参考 03 - Data Science & Custom Skills 文件夹中的示例和模板。
2. 开发和集成自定义技能。

2.6 生成报告（可选）

使用预构建的 PowerBI 报告监控解决方案并理解用户搜索行为：

1. 打开 04 - Reporting 文件夹中的 PowerBI 报告。
2. 根据业务需求修改报告。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

• 文档搜索与分析：通过 Azure AI Search 对大量文档进行索引和搜索，提取关键信息并进行分析。
• 图像和扫描文档处理：利用 AI 富集功能处理图像和扫描文档，提取文本并进行索引。
• 智能报告生成：使用 PowerBI 生成报告，监控搜索解决方案的性能并理解用户行为。

3.2 最佳实践

• 模块化开发：按照项目提供的模块化结构进行开发，便于迭代和扩展。
• 自定义技能开发：根据业务需求开发自定义技能，提升解决方案的针对性和效率。
• 性能监控：使用 PowerBI 报告监控解决方案的性能，及时发现和解决问题。

4. 典型生态项目

• Azure AI Search：核心搜索服务，提供强大的搜索和索引功能。
• Azure Functions：用于开发和集成自定义技能。
• PowerBI：用于生成和分析报告，监控解决方案性能。
• Visual Studio：用于开发和调试 Web UI 和自定义技能。
• Postman：用于测试和配置搜索索引。

通过以上步骤，您可以快速启动并迭代您的知识挖掘解决方案，充分利用 Azure AI Search 的强大功能。

azure-search-knowledge-mining Azure Search Knowledge Mining Accelerator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/azure-search-knowledge-mining