Azure AI 검색
에이전트가 엔터프라이즈 데이터에 연결하는 방법을 간소화하세요. 에이전트 검색 증강 생성(RAG) 워크플로우를 위한 하나의 중앙 집중식 솔루션으로 영향력이 큰 AI 앱을 구축하세요.
기능
AI 검색을 통해 관련 응답 제공
간소화된 데이터 수집
지원되는 다양한 Azure 및 타사 원본에서 데이터를 자동으로 업로드합니다.
간소화된 데이터 준비, 인덱싱, 비정형 데이터 쿼리
기본 제공 구문 분석, 청크, 보강, 포함을 모두 하나의 흐름에서 사용하여 RAG 파이프라인을 간소화하세요.
기능이 풍부한 벡터 데이터베이스
다중 벡터, 하이브리드, 다국어, 메타데이터 필터링에 대한 지원을 받으세요.
최첨단 검색 및 검색
순위 재지정, 쿼리 계획, 쿼리 변환, 자동 완성을 통해 단순한 RAG를 뛰어넘으세요.
데이터 및 사용자 보호
암호화, 보안 인증 및 네트워크 격리를 비롯한 기본 제공 기능을 사용하여 데이터를 제어합니다.
원활한 플랫폼 및 프레임워크 통합
SDK, Azure AI 파운드리, Copilot Studio 또는 OSS 프레임워크를 통해 Azure AI 검색을 구축하고 그에 액세스합니다.
사용 사례
시작을 위한 일반적인 적용 사례 살펴보기
실시간 오디오를 사용하는 생성형 AI 앱
Azure OpenAI gpt-4o 실시간 미리 보기 모델과의 음성 간 상호 작용을 위한 VoiceRAG 애플리케이션을 구축하세요.
벡터 검색
텍스트를 넘어 이미지, PDF 및 오디오에 대한 이미지 검색 엔진과 멀티모달 경험을 만들 수 있습니다.
AI 도우미
질문에 빠르게 답변할 수 있도록 관련 정보를 제공하는 에이전트를 통해 더 나은 분석을 얻고 지원을 개선하세요.
RAG(검색 증강 생성)
독점 데이터로 생성형 AI 애플리케이션의 기반을 마련하세요.
보안
기본으로 제공되는 보안 및 규정 준수
Microsoft는 5년 동안 USD$200억을 사이버 보안에 투자하기로 약속했습니다.
77개국에 걸쳐 8,500명 이상의 보안 및 위협 인텔리전스 전문가를 고용합니다.
Azure는 업계에서 가장 규모가 큰 규정 준수 인증 포트폴리오에 속하는 포트폴리오를 제공합니다.
가격 책정
Azure AI 검색 가격 책정
Azure AI 검색에는 대규모 RAG 애플리케이션의 스토리지 및 처리량 요구 사항에 맞게 확장되는 가격 책정 계층이 있습니다.
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개발자와 데이터 과학자를 위해 설계된 AI 서비스 및 기계 학습 모델의 포트폴리오인 Azure AI를 살펴봅니다.
고객 스토리
고객이 Azure AI 검색로 혁신하는 방법 알아보기
리소스
최신 Azure AI 검색 뉴스 및 리소스 검색
FAQ
자주 하는 질문
- Azure AI 검색은 정교한 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션 및 엔터프라이즈 검색 엔진을 구동하는 엔터프라이즈 지식 검색 시스템입니다. Azure AI 검색은 고급 AI 및 검색 기술과 원활한 플랫폼 통합을 통해 앱 우수성, 엔터프라이즈 준비성, 시장 출시 속도를 위해 구축된 엔드투엔드 RAG 시스템을 제공합니다.
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- RAG 우수성: 엄격하게 테스트된 최신 AI 기술로 시장보다 앞서 앱 우수성의 기준을 설정하세요.
- 개발속도: 엔드투엔드 RAG 개발을 위해 구축되었으며, 툴체인 전반에 걸친 통합 및 기능을 통해 아이디어에서 제작까지 빠르게 진행됩니다.
- 엔터프라이즈 규모: 규모나 비용 저하 없이 고성능 RAG 애플리케이션을 제공합니다.
- Azure AI 검색의 하이브리드 검색은 한 요청에서 텍스트 검색(또는 키워드 검색) 및 벡터 검색 모두에 대한 쿼리를 실행합니다. 그런 다음 결과는 RRF(상호 순위 융합)를 사용하여 함께 병합됩니다. 하이브리드 검색은 RAG 시나리오에 유용합니다. 벡터 검색은 자연어로 작성된 쿼리에서 정보를 찾는 데 효과적이며, 전체 텍스트 검색은 사람 이름이나 제품 코드와 같은 특정 데이터를 찾을 수 있습니다.
- Azure SLA(서비스 수준 계약)를 읽어보세요.
- Azure AI 검색은 전 세계 30개 이상의 국가 및 지역에서 사용할 수 있으며 정기적으로 새로운 위치가 추가됩니다.
- 기본 제공되는 인덱서는 Azure Cosmos DB, Azure SQL Database, Azure Blob Storage 및 Azure Virtual Machines에서 호스트된 Microsoft SQL Server에서 사용할 수 있습니다. 80개가 넘는 커넥터가 포함된 Azure Data Factory를 사용하거나 Azure Logic Apps를 사용하여 데이터 원본에 연결합니다. 또는 Azure AI 검색 인덱스로 데이터를 푸시합니다(데이터 원본 유형에 제한 없음).
- Azure AI 검색은 Microsoft Word, PowerPoint 및 Excel, Adobe PDF, PNG, RTF, JSON, HTML, XML 등 널리 사용되는 형식과 함께 작동합니다.
- Azure AI 검색은 사용자 정의 앱에서 사용되는 기업 검색 및 검색 엔진으로, 인덱스된 데이터베이스에 대해 벡터, 전체 텍스트 및 하이브리드 검색을 지원합니다. Azure의 RAG 기반 애플리케이션에서 사용되며 Azure OpenAI 및 Azure AI 파운드리 모델과 통합됩니다. Microsoft Search를 사용하면 Outlook 및 SharePoint와 같은 Microsoft 365 앱을 검색할 수 있으므로 사용자가 조직 내에서 관련 정보를 찾을 수 있습니다.
- Azure AI 검색과 Azure OpenAI는 서로 다른 두 가지 서비스입니다.
Azure AI 검색은 RAG 및 기업 검색 애플리케이션을 위해 구축된 지식 기반 및 검색 시스템입니다. Azure OpenAI는 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 AI 모델 및 에이전트 개발 도구를 제공합니다. Azure AI 검색과 Azure OpenAI는 개인 기업 데이터에 의존하는 AI 에이전트에 함께 사용됩니다. - Azure AI 검색은 벡터 검색, 키워드 검색 및 하이브리드 검색을 지원하며, 동일한 검색 코퍼스에서 벡터 및 비벡터 필드를 결합합니다. 쿼리하는 데이터를 저장하여 장기 메모리, 기술 자료 또는 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 위한 접지 데이터가 필요한 애플리케이션을 위한 벡터 저장소로 작동할 수 있습니다. 이로 인해 Azure AI 검색은 필요할 때 벡터 데이터베이스로 사용할 수 있는 다재다능한 도구가 됩니다.
- Azure AI 검색은 KNN(K-가장 인접한 항목) 및 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)와 같은 고급 알고리즘을 사용하여 ANN(근사한 가장 인접한 항목) 검색을 통해 벡터 유사성 쿼리가 의미상 유사한 정보를 찾을 수 있도록 합니다. 또한 전체 텍스트 검색에 BM25 관련성 점수를 사용하여 일치 강도에 따라 검색 점수를 계산합니다.
- Azure AI 검색은 다양한 데이터 형식 및 검색 방법을 지원하는 엔터프라이즈급 기반을 기반으로 합니다. 벡터, 전체 텍스트 및 하이브리드 검색 기능을 통합하여 개발자가 다양한 데이터 형식을 통해 검색 애플리케이션을 저장, 인덱싱 및 제공할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 고급 인덱싱, JSON 문서 인덱싱 및 인지 기술을 통한 AI 강화 기능을 지원하여 의미론적 순위를 통해 검색 관련성을 향상시킵니다.
- Azure AI 검색은 기본 제공 인덱서를 통해 NoSQL 데이터베이스 및 Azure Blob Storage, ADLS Gen2 및 Azure Tables와 같은 다양한 데이터 저장소뿐만 아니라 Azure SQL Database 및 Azure SQL Managed Instance와 같은 SQL 데이터베이스를 포함한 여러 데이터베이스에 대한 네이티브 인덱싱 지원을 제공합니다. 다른 데이터 원본의 경우 Azure Logic App 커넥터를 사용하여 콘텐츠를 AI 검색 인덱스에 통합할 수 있습니다. Azure AI 검색 푸시 API는 원본에 관계없이 특정 형식으로 데이터를 푸시할 수 있도록 하여 최대한의 유연성을 허용합니다.
- 2023년 11월부터 이제 Azure Cognitive Search가 Azure AI 검색이 됩니다. 모든 기존 배포, 구성, 통합은 이전과 동일하게 계속 작동합니다. 가격 책정에는 변화가 없으며 API 또는 SDK에 대한 호환성이 손상되는 변경도 없습니다.
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