Conserver les informations extraites dans une base de connaissances
Conseil / Astuce
Pour plus d’informations, consultez l’onglet Texte et images !
Si l’index peut être considéré comme la sortie principale d’un processus d’indexation, les données enrichies qu’il contient peuvent également être utiles à d’autres fins. Par exemple:
- Étant donné que l’index est essentiellement une collection d’objets JSON, chacun représentant un enregistrement indexé, il peut être utile d’exporter les objets en tant que fichiers JSON pour l’intégration dans un processus d’orchestration de données pour les opérations d’extraction, de transformation et de chargement (ETL).
- Vous pouvez normaliser les enregistrements d’index dans un schéma relationnel de tables pour l’analyse et la création de rapports.
- Si vous avez extrait des images incorporées de documents pendant le processus d’indexation, vous souhaiterez peut-être enregistrer ces images en tant que fichiers.
Recherche Azure AI prend en charge ces scénarios en vous permettant de définir un magasin de connaissances au sein du jeu de compétences qui encapsule votre pipeline d’enrichissement. La base de connaissances comprend des projections des données enrichies, qui peuvent être des objets JSON, des tables ou des fichiers image. Lorsqu’un indexeur exécute le pipeline pour créer ou mettre à jour un index, les projections sont générées et conservées dans la base de connaissances.
Conseil / Astuce
Pour en savoir plus sur l’utilisation d’une base de connaissances, consultez La base de connaissances dans Recherche IA Azure dans la documentation Recherche d’IA Azure.