Integración de Datos No Estructurados con Azure AI Search

Chatea con tus datos

Uno de los escenarios en dónde los modelos de IA generativa pueden tener un alto impacto es aquellos en dónde los asistentes virtuales puedan ayudar a los usuarios a entender los datos, los cuales pueden venir desde fuentes estructuradas o no estructuradas. Por ejemplo, las organizaciones usualmente generan grandes volúmenes de datos que están en fuentes no estructuradas y que por lo general no son procesadas debido a la complejidad de sus formatos, sin embargo, este tipo de datos podrían generar valor cuando hablamos de escenarios en dónde se tienen documentos de tipo reportes o presentación de resultados. En este escenario, los asistentes virtuales podrían ayudar a responder preguntas sobre la información contenida en los documentos.

Agregar fuente de datos

En el chat playground vamos a tener un mecanismo que nos permitirá agregar fuentes de datos no estructuradas e indexarlas a través de Azure AI Search.

Con AI Search tendremos la capacidad de implementar la búsqueda híbrida, de tal manera que usemos un modelo de Azure OpenAI para generar embeddings a partir de los datos no estructurados y posteriormente soportar consultas que usen estos embeddings para implementar una búsqueda híbrida.

Una vez hemos integrado nuestros datos al asistente virtual, podemos desplegar en cuestión de minutos una aplicación web que soporta autenticación y ofrece una interfaz para hacer consultas que serán resueltas por los modelos de IA generativa utilizando nuestros datos.

Ahora que ya sabes integrar tus datos para que interactúen con los modelos de IA generativa, desarrolla una aplicación en la que uses datos corporativos y aprovecha todas las características empresariales que te brinda el ecosistema Azure cuando usas Azure Open AI Service.