適用於 RAG 的領先資訊擷取和搜尋平台
Azure AI 搜尋是 AI 支援的資訊擷取平台,可協助開發人員建置豐富的搜尋體驗,以及結合大型語言模型與企業資料的生成式 AI 應用程式。為貴組織內的任何行動或搜尋應用程式實作搜尋功能,或做為軟體即服務 (SaaS) 應用程式的一部分
生成式 AI 搜尋讓公司能夠與自己獨特的資料聊天
工作場所搜尋可協助內部團隊探索資料庫和檔案
SaaS 搜尋可建置智慧型、最先進的、市場就緒的 SaaS 應用程式
網站搜尋可協助訪客快速且輕鬆地地找到資訊與產品
簡化搜尋解決方案的發展和傳遞
透過與 Azure 儲存體解決方案和簡單的 RESTful API 與 SDK 的整合,降低資料擷取和搜尋索引建立的複雜性。透過直覺式的使用者體驗 (例如評分、面向、建議、同義字和地理位置搜尋),部署設定完整的搜尋服務。避免偵錯索引損毀、監視服務可用性,或在流量波動期間手動調整規模所需的營運開銷。
為使用者顯示最相關的結果
利用來自 Microsoft Research 和 Bing 的進階深度學習模型,提供您應用程式中關聯式且相關的結果。採用語意搜尋功能來更加了解客戶搜尋字詞的意圖,提供大幅改善的結果,並促進更深入的客戶參與。語義搜尋也會啟用知識採礦和摘要結果,快速提供使用者資訊片段,而不需要捲動眾多結果。
使用 Azure OpenAI 服務建立新一代應用程式。
將 Azure AI 搜尋與 Azure OpenAI 服務合併,以使用自己的資料做為回應的基礎來將最進階的 AI 語言模型套用於您的搜尋解決方案。使用透過 ChatGPT 在企業資料上進行知識為主之擷取的交談語言,已在 Azure OpenAI 服務中提供
使用最先進的向量表示法
儲存、檢索及搜尋句子、映像、音訊、圖表等向量內嵌。 尋找語意上類似於搜尋查詢的資訊,即使搜尋字詞不完全相符也一樣。Azure AI 搜尋支援混合式搜尋,可提供卓越的關鍵字和向量搜尋。使用 Azure OpenAI Service 內嵌、開放原始碼模型或您自己的向量表示法來編碼向量。
使用 AI 整合來自訂搜尋功能
量身打造搜尋體驗,以滿足貴組織的獨特需求。Azure AI 搜尋提供可自訂的功能,例如關鍵片語擷取、語言偵測、光學字元辨識 (OCR)、映像分析、翻譯和角色型存取控制 (RBAC)。利用與 Azure AI 服務 (包括語音、視覺、語言和 Azure OpenAI 服務) 的整合,進一步將原始的非結構化資訊轉換為可搜尋的內容。
調整以管理大型資料集和高流量負載
無論您是小型公司或大型企業都可以輕鬆編制索引大量資料並在其中進行搜尋,以為使用者提供出色的搜尋體驗,而不必擔心管理基礎結構。Azure AI 搜尋的設計目的是處理大量資料並支援高流量負載,以確保您的搜尋解決方案可隨著組織成長而調整。
內建安全性與合規性
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我們在 77 個國家/地區僱用了 8,500 多名安全性和威脅情報專家。
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Azure 擁有業界最大的合規性認證產品組合之一。
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ISO/IEC
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CSA/CCM
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ITAR
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CJIS
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HIPAA
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IRS 1075
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以彈性的價格,取得您所需的功能、控制和自訂功能
Azure AI 服務提供組合式搜尋單位,其中包含可靠的儲存體和輸送量,可讓您以快速又符合成本效益的方式設定並調整雲端搜尋體驗的規模。新增搜尋單位以提升每秒查詢數、確保高可用性,或更快速的資料擷取。於低流量期間移除搜尋單位。
開始使用 Azure 免費帳戶
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在點數用盡後,請轉為隨用隨付以繼續利用相同的免費服務進行建置。只有當您使用超過每月免費數量時,才需支付費用。
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Azure AI 搜尋的資源
快速入門和影片
移轉工具和資源
社群與 Azure 支援
與您的資料解決方案聊天加速器
使用 Azure AI Studio 組建
有關 Azure AI 搜尋的常見問題集
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閱讀 Azure SLA。
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A搜尋可用於世界各地 30 多個國家/地區 ,新的國家/地區也會定期加入這個行列。
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Azure Cosmos DB、Azure SQL 資料庫、Azure Blob 儲存體和 Azure 虛擬機器中裝載的 Microsoft SQL Server 均提供內建索引子。使用含有 80 多個連接器的 Azure Data Factory 或 Azure Logic Apps 來連線到您的資料來源。或者,您可以將資料推送到不限資料來源類型的 Azure AI 搜尋索引中。
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Azure AI 搜尋適用多種熱門格式,包括 Microsoft Word、PowerPoint、Excel、Adobe PDF、PNG、RTF、JSON、HTML 和 XML。
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Azure AI 搜尋是一種平台即服務的功能,可協助開發人員建立自己的雲端搜尋解決方案。Microsoft 搜尋是跨所有 Microsoft 365 應用程式和服務整合的軟體即服務。
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Gartner 深入解析引擎 Magic Quadrant,2022 年 12 月 12 日,作者:Stephen Emmott、 Anthony Mullen、 David Pidsley 和 Tim Nelms。Gartner 是 Gartner, Inc. 及/或其美國和國際關係企業的註冊商標與服務商標,Quadrant 則是註冊商標;而本文已獲使用此商標的權限。著作權所有,並保留一切權利。
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