微软Azure数据增强生成示例教程

微软Azure数据增强生成示例教程

AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples Samples to demonstrate pathways for Retrieval Augmented Generation (RAG) for Azure Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples

---

项目介绍

本项目由微软提供，名为AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples，旨在演示如何使用检索增强生成（RAG）处理Azure数据。通过结合Azure SQL数据库、OpenAI等服务，本示例展示了构建高级自然语言处理模型的方法，特别是session推荐器的实现，它利用了Jamstack和事件驱动架构。项目采用了MIT许可证，为开发者提供了强大的工具集，以实现基于检索增强的智能应答系统。

项目快速启动

要迅速开始使用此项目，您需要遵循以下步骤：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/microsoft/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples.git
   

2. 环境准备： 确保您的开发环境已配置好Azure SDK，拥有Azure账号，并且安装了必要的依赖，如Python或.NET Core等，具体依据您选择的编程语言和组件。

3. 配置Azure资源： 在Azure门户中创建所需的资源，包括Azure SQL Database、Azure Functions、Azure Static Web Apps以及Azure OpenAI服务。记得配置访问密钥和连接字符串。

4. 部署和配置样例应用： 根据仓库中的文档调整配置文件，确保正确指向您的Azure资源。

5. 运行代码： 对于特定的编程语言环境，运行相应的启动命令。例如，如果是基于Node.js或者.NET项目，则按相应指南执行命令来启动服务。

# 假设是Node.js项目
npm install
npm start

# 若是.NET项目
dotnet restore
dotnet run

请注意，实际操作时需参照项目内提供的详细指南进行。

应用案例和最佳实践

• Session Recommender：通过将用户的查询与存储在Azure SQL DB中的向量嵌入进行匹配，本项目展示了一个高效会话推荐系统的构建方法，极大地提升了用户交互体验。
• 集成OpenAI：利用OpenAI的服务，项目增强了问答能力，能够对用户查询进行上下文理解并生成更自然的回复。
• 事件驱动与静态网页应用：通过Azure Functions和Azure Static Web Apps，项目实现了低成本高效率的服务部署方案，适合现代Web应用需求。

典型生态项目

在微软的生态系统中，该项目是基于Azure平台智能化解决方案的一部分，可以与其他服务结合，比如Azure Cognitive Services，进一步提升应用程序的智能水平。对于希望实施个性化推荐、知识库搜索或其他基于NLP的任务的开发者来说，这是个宝贵的参考点。此外，探索如何构建一个session推荐器以及其他相关文章，可以帮助深入理解其在实际应用中的运作方式。

---

以上就是关于【微软Azure数据增强生成示例】的简明教程，从基本的介绍到快速入手，再到应用实践，每个环节都至关重要。请根据最新的项目文档和指引进行操作，以获得最佳效果。

AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples Samples to demonstrate pathways for Retrieval Augmented Generation (RAG) for Azure Data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/az/AzureDataRetrievalAugmentedGenerationSamples