E-ticaret için akıllı ürün arama motoru

Azure Yapay Zeka Bot Hizmeti

Azure Yapay Zeka Arama

Azure Yapay Zeka Hizmetleri

Azure SQL Veritabanı

Azure App Service

Bu örnek senaryo, ayrılmış bir arama hizmetinin kullanılmasının e-ticaret müşterileriniz için arama sonuçlarının ilgi düzeyini önemli ölçüde artırabileceğini gösterir.

Mimarlık

Bu mimarinin Visio dosyasını indirin.

İş Akışı

Bu senaryo, müşterilerin ürün kataloğunda arama yapabilecekleri bir e-ticaret çözümünü kapsar.

1. Müşteriler herhangi bir cihazdan e-ticaret web uygulaması gider.
2. Ürün kataloğu, işlemsel işleme için bir Azure SQL veritabanı tutulur.
3. Azure AI Search, tümleşik değişiklik izleme aracılığıyla arama dizinini otomatik olarak güncel tutmak için arama dizin oluşturucu kullanır.
4. Müşterinin arama sorguları, sorguyu işleyen ve en uygun sonuçları döndüren AI Search hizmetine yüklenir.
5. Web tabanlı arama deneyimine alternatif olarak müşteriler, ürünleri aramak ve arama sorgularını ve sonuçlarını artımlı olarak iyileştirmek için sosyal medyada veya doğrudan dijital yardımcılardan konuşma botu da kullanabilir.
6. İsteğe bağlı olarak, müşteriler daha akıllı işleme için yapay zeka uygulamak için beceri kümesi özelliğini kullanabilir.

Bileşen

• Azure App Service - Web Apps, altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan otomatik ölçeklendirme ve yüksek kullanılabilirlik sağlayan web uygulamalarını barındırıyor.
• Azure SQL Veritabanı, Microsoft Azure'da ilişkisel veriler, JSON, uzamsal ve XML gibi yapıları destekleyen genel amaçlı ilişkisel veritabanı tarafından yönetilen bir hizmettir.
• AI Search, web, mobil ve kurumsal uygulamalarda özel, heterojen içerik üzerinde zengin bir arama deneyimi sağlayan bir bulut çözümüdür.
• Azure AI Bot Hizmeti akıllı botları derlemek, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için araçlar sağlar.
• azure yapay zeka hizmetleri , doğal iletişim yöntemleriyle kullanıcı gereksinimlerinizi görmek, duymak, konuşmak, anlamak ve yorumlamak için akıllı algoritmalar kullanmanıza olanak tanır.

Alternatif

• Örneğin SQL Server tam metin araması aracılığıyla veritabanı içi arama özelliklerini kullanabilirsiniz, ancak işlem deponuz sorguları da işler (işlem gücü gereksinimini artırır) ve veritabanı içindeki arama özellikleri daha sınırlıdır.
• Azure Sanal Makineler'de Apache Lucene (yapay zeka aramasının oluşturulduğu) açık kaynak barındırabilirsiniz, ancak hizmet olarak altyapıyı (IaaS) yönetmeye geri dönersiniz ve AI Search'ün Lucene'nin üzerinde sağladığı birçok özellikten yararlanamazsınız.
• Bir üçüncü taraf satıcının alternatif ve yetenekli arama ürünü olan Azure Market'ten Elasticsearch dağıtmayı da düşünebilirsiniz, ancak bu durumda bir IaaS iş yükü çalıştırıyorsunuz.

Veri katmanı için diğer seçenekler şunlardır:

• Azure Cosmos DB: Microsoft'un genel olarak dağıtılmış çok modelli veritabanı. Azure Cosmos DB MongoDB, Cassandra, Graph verileri veya basit tablo depolama gibi diğer veri modellerini çalıştırmak için bir platform sağlar. AI Search, Azure Cosmos DB'den verilerin doğrudan dizine alınıp dizine alınmalarını da destekler.

Senaryo ayrıntıları

Arama, müşterilerin ürünleri bulup nihai olarak satın aldığı birincil mekanizmadır ve arama sonuçlarının arama sorgusunun amacına uygun olmasını ve uçtan uca arama deneyiminin neredeyse anlık sonuçlar, dil analizi, coğrafi konum eşleştirme, filtreleme, yüz tanıma, otomatik tamamlama ve isabet vurgulama sağlayarak arama devlerininkiyle eşleşmesini temel alır.

SQL Server veya SQL Veritabanı gibi ilişkisel bir veritabanında depolanan ürün verileriyle tipik bir e-ticaret web uygulaması düşünün. Arama sorguları genellikle sorgular kullanılarak veya tam metin arama özellikleri veritabanı içinde işlenir. Bunun yerine Yapay Zeka Arama kullanarak işlemsel veritabanınızı sorgu işlemeden serbest bırakın ve müşterilerinize mümkün olan en iyi arama deneyimini sunan bu uygulanması zor özelliklerden kolayca yararlanmaya başlayabilirsiniz. Ayrıca AI Search bir hizmet olarak platform (PaaS) bileşeni olduğundan altyapıyı yönetme veya arama uzmanı olma konusunda endişelenmeniz gerekmez.

Olası kullanım örnekleri

Bu çözüm perakende sektörü için optimize edilmiştir.

Diğer ilgili kullanım örnekleri şunlardır:

• Kullanıcının fiziksel konumuna yakın emlak listelerini veya mağazaları bulma (tesisler ve emlak sektörü için).
• Bir haber sitesinde makale arama veya spor sonuçları arama, daha son bilgileri (spor, medya ve eğlence sektörleri için) için daha yüksek bir tercihtir.
• İlke oluşturucular ve noterler gibi belge merkezli kuruluşları için büyük depolarda arama yapma.

Sonuç olarak, bir tür arama işlevine sahip herhangi bir uygulaması ayrılmış bir arama hizmetinden yararlanabilir.

Husus -lar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure Well-Architected Framework'ün yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Ölçeklenebilirlik

AI Search hizmetinin fiyatlandırma katmanı, en fazla depolama alanı ve sağlayabileceğiniz bölüm ve çoğaltma sayısını tanımladığından kapasite planlama için kullanılır. Bölümleri daha fazla belgeyi dizinlemenize ve daha yüksek yazma aktarım hızı elde etmenize olanak sağlarken, çoğaltmalar saniyede daha fazla sorgu (QPS) ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.

Bölüm ve çoğaltma sayısını dinamik olarak değiştirebilirsiniz, ancak fiyatlandırma katmanını değiştirmek mümkün değildir. Bu nedenle, hedef iş yükünüz için doğru katmanı dikkatle değerlendirmeniz gerekir. Katmanı yine de değiştirmeniz gerekiyorsa, yan yana yeni bir hizmet sağlamanız ve dizinlerinizi orada yeniden yüklemeniz gerekir; bu noktada uygulamalarınızı yeni hizmete işaret edebilirsiniz.

Kullanılabilirlik

AI Search, için 99,9% kullanılabilirlik hizmet düzeyi sözleşmesi (SLA) en az iki çoğaltmanız varsa (sorgulama) ve en az üç çoğaltmanız varsa güncelleştirme (arama dizinlerini güncelleştirme) sağlar. Bu nedenle, müşterilerinizin arama güvenilir bir şekilde istiyorsanız en az iki çoğaltma ve dizin yapılan gerçek değişikliklerinin yüksek kullanılabilirlik işlemleri olarak da kabul edilmesi gerekiyorsa üç çoğaltma sağlamalısınız.

Kesinti süresi olmadan dizinde hataya neden olan değişiklikler yapmanız gerekiyorsa (örneğin, veri türlerini değiştirme, alanları silme veya yeniden adlandırma), dizinin yeniden oluşturulması gerekir. Hizmet katmanını değiştirmeye benzer şekilde, bu da yeni bir dizin oluşturma, verileri yeniden doldurma ve ardından uygulamalarınızı yeni dizine işaret eden şekilde güncelleştirme anlamına gelir.

Güvenlik

AI Search,birçok güvenlik ve veri gizliliği standardıyla uyumludur, bu nedenle çoğu sektörde kullanabilirsiniz.

Hizmete erişimin güvenliğini sağlamak için azure rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) kullanabilir veyaAPI anahtarlarıyla bağlanabilirsiniz.

Microsoft Entra ID ile tümleşen Azure rollerini kullandığından Azure RBAC kullanmanızı öneririz. Azure rollerini kullandığınızda,Azure kaynakları için yönetilen kimlikler gibi parolasız kimlik doğrulama yöntemlerini de kullanabilirsiniz.

API anahtarları, tüm içerik işlemleri için tam erişim sağlayanyönetici anahtarlarını ve arama dizininin belge koleksiyonuna salt okunur erişim sağlayansorgu anahtarlarını içerir. Dizini güncelleştirmesi gerekmeyen uygulamaları, özellikle de web tarayıcısında çalışan bir betik gibi bir son kullanıcı cihazı aramayı gerçekleştiriyorsa yönetici anahtarı değil sorgu anahtarı kullanacak şekilde ayarlamanız gerekir.

Ayrıca ağ düzeyinde yapay zeka arama hizmetine erişimin güvenliğini sağlamak için özel uç nokta.

Aramayla ilgili ilgi

E-ticaret uygulamanızın ne kadar başarılı olduğu büyük ölçüde arama sonuçlarının müşterilerinizle ilgisine bağlıdır. Kullanıcı araştırmalarına dayalı olarak en iyi sonuçları sağlamak için arama hizmetinizi dikkatle ayarlama veya müşterinizin arama desenlerini anlamak için arama trafiği analizi güvenmek verilere dayalı kararlar vermenize olanak tanır.

Arama hizmetinizi ayarlamanın tipik yolları şunlardır:

• puanlama profillerini kullanmak, arama sonuçlarının ilgi düzeyini etkilemek için, örneğin sorguyla eşleşen alana, verilerin ne kadar güncel olduğuna ve kullanıcıya coğrafi uzaklığı temel alır.
• Microsoft tarafından sağlanan dil çözümleyicilerini kullanarak, sorguları daha iyi yorumlamak için gelişmiş bir doğal dil işleme yığını kullanan.
• özel çözümleyicileri kullanmak, özellikle de bir ürünün modeli gibi dil tabanlı olmayan bilgiler üzerinde arama yapmak istiyorsanız, ürünlerinizin doğru şekilde bulunmasını sağlamak için.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz. Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

Bu senaryoyu çalıştırmanın maliyetini keşfetmek için, daha önce bahsedilen tüm hizmetler maliyet hesaplayıcısında önceden yapılandırılmıştır. Fiyatlandırmanın belirli bir kullanım örneğinde nasıl değişeceğini görmek için, uygun değişkenleri beklenen kullanımınızla eşleşecek şekilde değiştirin.

İşlemeyi beklediğiniz trafik miktarına göre bu örnek maliyet profillerini göz önünde bulundurun:

• Küçük: Bu profil, web sitesini, Azure AI Bot Hizmeti'nin Ücretsiz katmanını, tek bir Standard S1 arama hizmetini ve Basic SQL Veritabanı'nı barındırmak için tek bir Standard S2 web uygulaması kullanır.
• Orta: Bu profil web uygulamasını Standard S3 katmanının iki örneğine ölçeklendirir, arama hizmetini Standard S1 bir katmana yükselter ve Standard S6 bir SQL Veritabanı kullanır.
• Büyük: Bu profil Premium P2V2 bir web uygulamasının dört örneğini kullanır, Azure AI Bot Hizmeti'ni Standard S1 katmanına yükselter (Premium kanallarda 1.000.000 iletiyle) ve Standard S3 arama hizmetinin iki birimini ve Premium P6 SQL Veritabanı'nı kullanır.

Bu senaryoya dağıtın

Bu senaryonun bir sürümünü dağıtmak için, iş arama web sitesi çalıştıran bir .NET örnek uygulaması sağlayan bu adım adım öğretici izleyebilirsiniz. Şimdiye kadar ele alınan yapay zeka arama özelliklerinin çoğunu gösterir.

Katkıda bulunan

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

• Jelle Druyts | Baş Müşteri Mühendisi

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar

AI Search hakkında daha fazla bilgi edinmek için belge merkezini ziyaret edin veyaörneklerine göz atın.

Diğer Azure bileşenleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu kaynaklara bakın:

• Azure SQL Veritabanı nedir?
• App Service'e genel bakış
• Azure AI Bot Hizmeti belgeleri
• Azure AI hizmetleri nedir?

İlgili kaynaklar

• İçerik tabanlı öneri sistemi oluşturma

Bu örnek senaryo, ayrılmış bir arama hizmetinin kullanılmasının e-ticaret müşterileriniz için arama sonuçlarının ilgi düzeyini önemli ölçüde artırabileceğini gösterir.

Mimarlık

Bu mimarinin Visio dosyasını indirin.

İş Akışı

Bu senaryo, müşterilerin ürün kataloğunda arama yapabilecekleri bir e-ticaret çözümünü kapsar.

1. Müşteriler herhangi bir cihazdan e-ticaret web uygulaması gider.
2. Ürün kataloğu, işlemsel işleme için bir Azure SQL veritabanı tutulur.
3. Azure AI Search, tümleşik değişiklik izleme aracılığıyla arama dizinini otomatik olarak güncel tutmak için arama dizin oluşturucu kullanır.
4. Müşterinin arama sorguları, sorguyu işleyen ve en uygun sonuçları döndüren AI Search hizmetine yüklenir.
5. Web tabanlı arama deneyimine alternatif olarak müşteriler, ürünleri aramak ve arama sorgularını ve sonuçlarını artımlı olarak iyileştirmek için sosyal medyada veya doğrudan dijital yardımcılardan konuşma botu da kullanabilir.
6. İsteğe bağlı olarak, müşteriler daha akıllı işleme için yapay zeka uygulamak için beceri kümesi özelliğini kullanabilir.

Bileşen

• Azure App Service - Web Apps, altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan otomatik ölçeklendirme ve yüksek kullanılabilirlik sağlayan web uygulamalarını barındırıyor.
• Azure SQL Veritabanı, Microsoft Azure'da ilişkisel veriler, JSON, uzamsal ve XML gibi yapıları destekleyen genel amaçlı ilişkisel veritabanı tarafından yönetilen bir hizmettir.
• AI Search, web, mobil ve kurumsal uygulamalarda özel, heterojen içerik üzerinde zengin bir arama deneyimi sağlayan bir bulut çözümüdür.
• Azure AI Bot Hizmeti akıllı botları derlemek, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için araçlar sağlar.
• azure yapay zeka hizmetleri , doğal iletişim yöntemleriyle kullanıcı gereksinimlerinizi görmek, duymak, konuşmak, anlamak ve yorumlamak için akıllı algoritmalar kullanmanıza olanak tanır.

Alternatif

• Örneğin SQL Server tam metin araması aracılığıyla veritabanı içi arama özelliklerini kullanabilirsiniz, ancak işlem deponuz sorguları da işler (işlem gücü gereksinimini artırır) ve veritabanı içindeki arama özellikleri daha sınırlıdır.
• Azure Sanal Makineler'de Apache Lucene (yapay zeka aramasının oluşturulduğu) açık kaynak barındırabilirsiniz, ancak hizmet olarak altyapıyı (IaaS) yönetmeye geri dönersiniz ve AI Search'ün Lucene'nin üzerinde sağladığı birçok özellikten yararlanamazsınız.
• Bir üçüncü taraf satıcının alternatif ve yetenekli arama ürünü olan Azure Market'ten Elasticsearch dağıtmayı da düşünebilirsiniz, ancak bu durumda bir IaaS iş yükü çalıştırıyorsunuz.

Veri katmanı için diğer seçenekler şunlardır:

• Azure Cosmos DB: Microsoft'un genel olarak dağıtılmış çok modelli veritabanı. Azure Cosmos DB MongoDB, Cassandra, Graph verileri veya basit tablo depolama gibi diğer veri modellerini çalıştırmak için bir platform sağlar. AI Search, Azure Cosmos DB'den verilerin doğrudan dizine alınıp dizine alınmalarını da destekler.

Senaryo ayrıntıları

Arama, müşterilerin ürünleri bulup nihai olarak satın aldığı birincil mekanizmadır ve arama sonuçlarının arama sorgusunun amacına uygun olmasını ve uçtan uca arama deneyiminin neredeyse anlık sonuçlar, dil analizi, coğrafi konum eşleştirme, filtreleme, yüz tanıma, otomatik tamamlama ve isabet vurgulama sağlayarak arama devlerininkiyle eşleşmesini temel alır.

SQL Server veya SQL Veritabanı gibi ilişkisel bir veritabanında depolanan ürün verileriyle tipik bir e-ticaret web uygulaması düşünün. Arama sorguları genellikle sorgular kullanılarak veya tam metin arama özellikleri veritabanı içinde işlenir. Bunun yerine Yapay Zeka Arama kullanarak işlemsel veritabanınızı sorgu işlemeden serbest bırakın ve müşterilerinize mümkün olan en iyi arama deneyimini sunan bu uygulanması zor özelliklerden kolayca yararlanmaya başlayabilirsiniz. Ayrıca AI Search bir hizmet olarak platform (PaaS) bileşeni olduğundan altyapıyı yönetme veya arama uzmanı olma konusunda endişelenmeniz gerekmez.

Olası kullanım örnekleri

Bu çözüm perakende sektörü için optimize edilmiştir.

Diğer ilgili kullanım örnekleri şunlardır:

• Kullanıcının fiziksel konumuna yakın emlak listelerini veya mağazaları bulma (tesisler ve emlak sektörü için).
• Bir haber sitesinde makale arama veya spor sonuçları arama, daha son bilgileri (spor, medya ve eğlence sektörleri için) için daha yüksek bir tercihtir.
• İlke oluşturucular ve noterler gibi belge merkezli kuruluşları için büyük depolarda arama yapma.

Sonuç olarak, bir tür arama işlevine sahip herhangi bir uygulaması ayrılmış bir arama hizmetinden yararlanabilir.

Husus -lar

Bu önemli noktalar, bir iş yükünün kalitesini artırmak için kullanılabilecek bir dizi yol gösteren ilke olan Azure Well-Architected Framework'ün yapı taşlarını uygular. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Ölçeklenebilirlik

AI Search hizmetinin fiyatlandırma katmanı, en fazla depolama alanı ve sağlayabileceğiniz bölüm ve çoğaltma sayısını tanımladığından kapasite planlama için kullanılır. Bölümleri daha fazla belgeyi dizinlemenize ve daha yüksek yazma aktarım hızı elde etmenize olanak sağlarken, çoğaltmalar saniyede daha fazla sorgu (QPS) ve yüksek kullanılabilirlik sağlar.

Bölüm ve çoğaltma sayısını dinamik olarak değiştirebilirsiniz, ancak fiyatlandırma katmanını değiştirmek mümkün değildir. Bu nedenle, hedef iş yükünüz için doğru katmanı dikkatle değerlendirmeniz gerekir. Katmanı yine de değiştirmeniz gerekiyorsa, yan yana yeni bir hizmet sağlamanız ve dizinlerinizi orada yeniden yüklemeniz gerekir; bu noktada uygulamalarınızı yeni hizmete işaret edebilirsiniz.

Kullanılabilirlik

AI Search, için 99,9% kullanılabilirlik hizmet düzeyi sözleşmesi (SLA) en az iki çoğaltmanız varsa (sorgulama) ve en az üç çoğaltmanız varsa güncelleştirme (arama dizinlerini güncelleştirme) sağlar. Bu nedenle, müşterilerinizin arama güvenilir bir şekilde istiyorsanız en az iki çoğaltma ve dizin yapılan gerçek değişikliklerinin yüksek kullanılabilirlik işlemleri olarak da kabul edilmesi gerekiyorsa üç çoğaltma sağlamalısınız.

Kesinti süresi olmadan dizinde hataya neden olan değişiklikler yapmanız gerekiyorsa (örneğin, veri türlerini değiştirme, alanları silme veya yeniden adlandırma), dizinin yeniden oluşturulması gerekir. Hizmet katmanını değiştirmeye benzer şekilde, bu da yeni bir dizin oluşturma, verileri yeniden doldurma ve ardından uygulamalarınızı yeni dizine işaret eden şekilde güncelleştirme anlamına gelir.

Güvenlik

AI Search,birçok güvenlik ve veri gizliliği standardıyla uyumludur, bu nedenle çoğu sektörde kullanabilirsiniz.

Hizmete erişimin güvenliğini sağlamak için azure rol tabanlı erişim denetimi (RBAC) kullanabilir veyaAPI anahtarlarıyla bağlanabilirsiniz.

Microsoft Entra ID ile tümleşen Azure rollerini kullandığından Azure RBAC kullanmanızı öneririz. Azure rollerini kullandığınızda,Azure kaynakları için yönetilen kimlikler gibi parolasız kimlik doğrulama yöntemlerini de kullanabilirsiniz.

API anahtarları, tüm içerik işlemleri için tam erişim sağlayanyönetici anahtarlarını ve arama dizininin belge koleksiyonuna salt okunur erişim sağlayansorgu anahtarlarını içerir. Dizini güncelleştirmesi gerekmeyen uygulamaları, özellikle de web tarayıcısında çalışan bir betik gibi bir son kullanıcı cihazı aramayı gerçekleştiriyorsa yönetici anahtarı değil sorgu anahtarı kullanacak şekilde ayarlamanız gerekir.

Ayrıca ağ düzeyinde yapay zeka arama hizmetine erişimin güvenliğini sağlamak için özel uç nokta.

Aramayla ilgili ilgi

E-ticaret uygulamanızın ne kadar başarılı olduğu büyük ölçüde arama sonuçlarının müşterilerinizle ilgisine bağlıdır. Kullanıcı araştırmalarına dayalı olarak en iyi sonuçları sağlamak için arama hizmetinizi dikkatle ayarlama veya müşterinizin arama desenlerini anlamak için arama trafiği analizi güvenmek verilere dayalı kararlar vermenize olanak tanır.

Arama hizmetinizi ayarlamanın tipik yolları şunlardır:

• puanlama profillerini kullanmak, arama sonuçlarının ilgi düzeyini etkilemek için, örneğin sorguyla eşleşen alana, verilerin ne kadar güncel olduğuna ve kullanıcıya coğrafi uzaklığı temel alır.
• Microsoft tarafından sağlanan dil çözümleyicilerini kullanarak, sorguları daha iyi yorumlamak için gelişmiş bir doğal dil işleme yığını kullanan.
• özel çözümleyicileri kullanmak, özellikle de bir ürünün modeli gibi dil tabanlı olmayan bilgiler üzerinde arama yapmak istiyorsanız, ürünlerinizin doğru şekilde bulunmasını sağlamak için.

Maliyet iyileştirme

Maliyet iyileştirmesi, gereksiz giderleri azaltmanın ve operasyonel verimlilikleri iyileştirmenin yollarını aramaktır. Daha fazla bilgi için bkz. Maliyet iyileştirme sütununa genel bakış.

Bu senaryoyu çalıştırmanın maliyetini keşfetmek için, daha önce bahsedilen tüm hizmetler maliyet hesaplayıcısında önceden yapılandırılmıştır. Fiyatlandırmanın belirli bir kullanım örneğinde nasıl değişeceğini görmek için, uygun değişkenleri beklenen kullanımınızla eşleşecek şekilde değiştirin.

İşlemeyi beklediğiniz trafik miktarına göre bu örnek maliyet profillerini göz önünde bulundurun:

• Küçük: Bu profil, web sitesini, Azure AI Bot Hizmeti'nin Ücretsiz katmanını, tek bir Standard S1 arama hizmetini ve Basic SQL Veritabanı'nı barındırmak için tek bir Standard S2 web uygulaması kullanır.
• Orta: Bu profil web uygulamasını Standard S3 katmanının iki örneğine ölçeklendirir, arama hizmetini Standard S1 bir katmana yükselter ve Standard S6 bir SQL Veritabanı kullanır.
• Büyük: Bu profil Premium P2V2 bir web uygulamasının dört örneğini kullanır, Azure AI Bot Hizmeti'ni Standard S1 katmanına yükselter (Premium kanallarda 1.000.000 iletiyle) ve Standard S3 arama hizmetinin iki birimini ve Premium P6 SQL Veritabanı'nı kullanır.

Bu senaryoya dağıtın

Bu senaryonun bir sürümünü dağıtmak için, iş arama web sitesi çalıştıran bir .NET örnek uygulaması sağlayan bu adım adım öğretici izleyebilirsiniz. Şimdiye kadar ele alınan yapay zeka arama özelliklerinin çoğunu gösterir.

Katkıda bulunan

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

• Jelle Druyts | Baş Müşteri Mühendisi

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar

AI Search hakkında daha fazla bilgi edinmek için belge merkezini ziyaret edin veyaörneklerine göz atın.

Diğer Azure bileşenleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu kaynaklara bakın:

• Azure SQL Veritabanı nedir?
• App Service'e genel bakış
• Azure AI Bot Hizmeti belgeleri
• Azure AI hizmetleri nedir?

İlgili kaynaklar

• İçerik tabanlı öneri sistemi oluşturma