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Azure AI Search

Azure AI Search, anteriormente conocido como Azure Cognitive Search, permite a las empresas construir agentes de IA con recuperación de conocimiento segura y escalable. Mejora el acceso a los datos y el cumplimiento, lo que lo hace ideal para organizaciones que buscan una gestión eficiente de la información.

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Captura de pantalla de Azure AI Search
Captura de pantalla de Azure AI Search

Azure AI Search, anteriormente conocido como Azure Cognitive Search, es una herramienta poderosa diseñada para mejorar la recuperación de conocimiento para las empresas. Permite a las organizaciones construir agentes de IA que pueden acceder y utilizar un contexto empresarial unificado de manera efectiva. Con Azure AI Search, las empresas pueden entregar agentes más rápido utilizando bases de conocimiento de apuntar y hacer clic que son reutilizables en diferentes agentes. Esta capacidad agiliza el proceso de creación de soluciones impulsadas por IA que pueden responder a consultas con datos relevantes de forma automática.

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Una de las características destacadas de Azure AI Search es su sistema de recuperación agentica, que asegura que cada respuesta proporcionada respete las políticas de seguridad, identidad y cumplimiento de la organización. Este marco de seguridad y cumplimiento integrado es crucial para las empresas que manejan información sensible, ya que garantiza que la protección de datos se mantenga durante todo el proceso de recuperación.

Azure AI Search está diseñado para alimentar a los agentes con conocimiento a nivel empresarial de diversas fuentes, permitiendo a las organizaciones reutilizar el conocimiento en diferentes aplicaciones y agentes. Esto no solo mejora la eficiencia de la recuperación de información, sino que también permite la automatización de procesos de transformación de datos. La plataforma soporta capacidades de búsqueda híbrida, ejecutando consultas tanto para búsquedas de texto como de vectores en una sola solicitud, lo que es particularmente útil para escenarios de generación aumentada por recuperación (RAG).

La tecnología detrás de Azure AI Search emplea algoritmos avanzados como vecinos más cercanos exhaustivos (KNN) y Mundo Pequeño Navegable Jerárquico (HNSW) para búsquedas de vecinos más cercanos aproximados (ANN). Esto asegura que los usuarios puedan encontrar información semánticamente similar de manera rápida y precisa. Además, la plataforma soporta diversas fuentes de datos, incluyendo Azure Cosmos DB, Azure SQL Database y Azure Blob Storage, lo que la hace versátil para diferentes necesidades empresariales.

Azure AI Search está disponible en más de 30 países y regiones, con actualizaciones y mejoras continuas en sus capacidades. Las organizaciones que buscan innovar y mejorar sus procesos de recuperación de datos pueden aprovechar Azure AI Search para crear soluciones RAG personalizadas adaptadas a sus requisitos específicos. Al integrar Azure AI Search con otros servicios de Azure, las empresas pueden mejorar su eficiencia operativa y ofrecer un contexto superior en sus aplicaciones de IA.

  • CategoríaBases de datos vectoriales y recuperación
  • Modelo de preciosPago por uso
  • ImplementaciónNube
  • PlataformasAzure

  • Recuperación agentica

  • Capacidades de búsqueda híbrida

  • Seguridad y cumplimiento integrados

  • Bases de conocimiento de apuntar y hacer clic

  • Soporta múltiples fuentes de datos

  • Algoritmos avanzados para búsqueda

  • Conocimiento reutilizable en aplicaciones

  • Transformación de datos automatizada

  1. Configurar: Configura tu cuenta de Azure y accede a Azure AI Search.

  2. Integrar: Conecta tus fuentes de datos como Azure SQL Database o Blob Storage.

  3. Construir: Crea bases de conocimiento utilizando la interfaz de apuntar y hacer clic.

  4. Desplegar: Lanza tus agentes de IA impulsados por Azure AI Search.

  5. Optimizar: Monitorea el rendimiento y refina las capacidades de búsqueda según sea necesario.

  • Recuperación de Documentos de Salud
  • Gestión del Conocimiento Empresarial
  • Automatización del Soporte al Cliente
  • Automatización de la Transformación de Datos
  • Investigación y Desarrollo

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