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Introduccion a azure cognitive search. e integracion con sharepoint office 365 live

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Introduccion a azure cognitive search. e integracion con sharepoint office 365 live

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Introduccion a azure cognitive search. e integracion con sharepoint office 365 live

  1. 1. P A T R O C I N A D O R E S Comprometidos con una visión de desarrollo social e integral que generando un alto impacto el acceso al conocimiento y favorezca la apropiación social del mismo, las siguientes empresas hacen posible la existencia de este gran evento:
  2. 2. Muchas gracias a nuestras amigas comunidades.
  3. 3. Introduccióna Azure Cognitive Search Luis Valencia
  4. 4. M I C R O S O F T 3 6 5 L I V E Luis Valencia MVP, OFFICE DEVELOPMENT Arquitecto de Soluciones en PwC Bélgica Office Development MVP - 4 yr. 18 yr de experiencia Arquitecto Empresarial Fundador: Brussels Developers User Group Co-fundador: #SOMOSLULOTV Twitter: @levalencia Blog: www.luisevalencia.com
  5. 5. • Introducción • Beneficios basicos • Arquitectura AGENDA • Búsqueda con IA • Usando Azure Search desde Sharepoint
  6. 6. Que es Azure Search Azure Search es un servicio en la nube de Microsoft que da a los desarrolladores APIs y herramientas para agregar experiencias de búsqueda a aplicaciones, web, móviles y aplicaciones empresariales, donde las consultas se realizan sobre un índice definido por el usuario.
  7. 7. Beneficios • Cree un índice de búsqueda que contenga solo sus datos, provenientes de múltiples tipos de contenido y plataformas. • Aproveche los enriquecimientos de AI para extraer texto y características de archivos de imagen, o entidades y frases clave de texto sin formato. • Cree experiencias de búsqueda intuitivas con navegación por facetas y filtros, sinónimos, autocompletado y análisis de texto para términos de búsqueda autocorregidos. Obtenga ajustes de relevancia a través de funciones y lógica de refuerzo. • Cree aplicaciones de búsqueda para casos de uso específicos. La búsqueda geográfica admite una experiencia de "buscar cerca de mí". La búsqueda multilingüe se admite a través de analizadores de idiomas para la búsqueda de texto completo que no está en inglés.
  8. 8. Características principales • La búsqueda de texto completo es un caso de uso principal para la mayoría de las aplicaciones basadas en búsquedas. Las consultas se pueden formular utilizando una sintaxis compatible. • La sintaxis de consulta simple proporciona operadores lógicos, operadores de búsqueda de frases, operadores de sufijos, operadores de precedencia. • La sintaxis de consulta de Lucene incluye todas las operaciones en sintaxis simple, con extensiones para búsqueda difusa, búsqueda de proximidad, refuerzo de términos y expresiones regulares. Búsqueda de texto completo • La puntuación simple es un beneficio clave de Azure Search. Los perfiles de puntuación se utilizan para modelar la relevancia en función de los valores en los propios documentos. Por ejemplo, es posible que desee que los productos más nuevos o los productos con descuento aparezcan más arriba en los resultados de búsqueda. También puede crear perfiles de puntaje utilizando etiquetas para puntajes personalizados basados en las preferencias de búsqueda de clientes que ha rastreado y almacenado por separado. Puntuación o relevancia • Azure Search procesa, filtra y muestra ubicaciones geográficas. Permite a los usuarios explorar datos basados en la proximidad de un resultado de búsqueda a una ubicación física. Geo búsqueda
  9. 9. Características principales • La navegación por facetas se habilita a través de un único parámetro de consulta. Azure Search devuelve una estructura de navegación facetada que puede usar como código detrás de una lista de categorías, para el filtrado autodirigido (por ejemplo, para filtrar elementos del catálogo por rango de precios o marca). • Los filtros se pueden utilizar para incorporar navegación facetada en la interfaz de usuario de su aplicación, mejorar la formulación de consultas y filtrar según los criterios especificados por el usuario o el desarrollador. Cree filtros con la sintaxis de OData. Filtros y facetas • El autocompletado se puede habilitar para consultas de escritura anticipada en una barra de búsqueda. • Las sugerencias de búsqueda también funcionan a partir de entradas de texto parciales en una barra de búsqueda, pero los resultados son documentos reales en su índice en lugar de términos de consulta. • Los sinónimos asocian términos equivalentes que amplían implícitamente el alcance de una consulta, sin que el usuario tenga que proporcionar los términos alternativos. • El resaltado de resultados aplica el formato de texto a una palabra clave coincidente en los resultados de búsqueda. Puede elegir qué campos devuelven fragmentos resaltados. • La ordenación se ofrece para múltiples campos a través del esquema de índice y luego se alterna en el momento de la consulta con un solo parámetro de búsqueda. • La paginación y la aceleración de sus resultados de búsqueda es sencilla con el control finamente ajustado que ofrece Azure Search sobre sus resultados de búsqueda. Características de experiencia de usuario
  10. 10. Características IA •La búsqueda cognitiva de imágenes y análisis de texto se puede aplicar a una canalización de indexación para extraer información de texto del contenido sin procesar. Algunos ejemplos de habilidades incorporadas incluyen el reconocimiento óptico de caracteres (que permite buscar archivos JPEG escaneados), el reconocimiento de entidades (identificación de una organización, nombre o ubicación) y el reconocimiento de frases clave. También puede codificar habilidades personalizadas para adjuntar a la tubería. Documentos enriquecidos con Inteligencia Artificial •Knowledge Store (vista previa) es una extensión de la indexación basada en IA. Con Azure Storage como backend, puede guardar los enriquecimientos creados durante la indexación. Estos artefactos se pueden usar para ayudarlo a diseñar mejores conjuntos de habilidades o crear formas y estructuras a partir de datos amorfos o ambiguos. Puede crear proyecciones de estas estructuras que se dirijan a cargas de trabajo o usuarios específicos. También puede analizar directamente los datos extraídos o cargarlos en otras aplicaciones. Enriquecimientos almacenados para análisis y consumo.
  11. 11. Importación de Datos e indexación •Los índices de Azure Search aceptan datos de cualquier fuente, siempre que se presenten como una estructura de datos JSON. •Los indexadores automatizan la ingestión de datos para las fuentes de datos de Azure compatibles y manejan la serialización JSON. Conéctese a Azure SQL Database, Azure Cosmos DB o Azure Blob Storage para extraer contenido de búsqueda en almacenes de datos primarios. Los indexadores de blobs de Azure pueden realizar el craqueo de documentos para extraer texto de los principales formatos de archivo, incluidos documentos de Microsoft Office, PDF y HTML. Fuentes de datos •Los tipos y colecciones complejas le permiten modelar prácticamente cualquier tipo de estructura JSON como índice de Azure Search. La cardinalidad de uno a muchos y de muchos a muchos se puede expresar de forma nativa a través de colecciones, tipos complejos y colecciones de tipos complejos. Estructuras de datos jerárquicas y complejas •Los analizadores son componentes utilizados para el procesamiento de texto durante las operaciones de indexación y búsqueda. Hay dos tipos. •Los analizadores léxicos personalizados se utilizan para consultas de búsqueda complejas utilizando coincidencias fonéticas y expresiones regulares. •Los analizadores de idiomas de Lucene o Microsoft se utilizan para manejar de manera inteligente la lingüística específica del idioma, incluidos los tiempos verbales, el género, los sustantivos en plural irregulares (por ejemplo, 'mouse' vs. 'mouse'), descomposición de palabras, separación de palabras (para idiomas con sin espacios) y más. Análisis lingüístico
  12. 12. • Creando un recurso de Azure Search • Indexando nuestro primer set de datos con el Wizard DEMO
  13. 13. Proceso de consulta • El procesamiento de una consulta de búsqueda de texto completo comienza con el análisis del texto de la consulta para extraer los términos de búsqueda. El motor de búsqueda utiliza un índice para recuperar documentos con términos coincidentes. Los términos de consulta individuales a veces se dividen y se reconstituyen en nuevas formas para proyectar una red más amplia sobre lo que podría considerarse como una coincidencia potencial. Un conjunto de resultados se ordena por una puntuación de relevancia asignada a cada documento coincidente individual. Los que están en la parte superior de la lista clasificada se devuelven a la aplicación de llamada. • La ejecución de la consulta tiene cuatro etapas: • Análisis de consultas • Análisis léxico • Recuperación de documentos • Puntuación • El diagrama ilustra los componentes utilizados para procesar una solicitud de búsqueda.
  14. 14. • Búsqueda básica • Paginación • Scroll Infinito • Autocompletar • Navegación con facetas • Ordenar resultados DEMO
  15. 15. Búsqueda cognitiva Las habilidades cognitivas en Azure Cognitive Search se basan en modelos de aprendizaje automático en API de servicios cognitivos: visión por computadora y análisis de texto. (https://azure.microsoft.com/en- us/services/cognitive-services/#api) El procesamiento de imágenes y lenguaje natural se aplica durante la fase de ingestión de datos, y los resultados se convierten en parte de la composición de un documento en un índice de búsqueda en Azure Cognitive Search. Los datos se obtienen como un conjunto de datos de Azure y luego se envían a través de una canalización de indexación utilizando las habilidades integradas que necesite. La arquitectura es extensible, por lo que si las habilidades integradas no son suficientes, puede crear y adjuntar habilidades personalizadas para integrar el procesamiento personalizado. Los ejemplos pueden ser un módulo de entidad personalizado o un clasificador de documentos dirigido a un dominio específico como finanzas, publicaciones científicas o medicina.
  16. 16. Paso 1: fase de conexión y descifrado de documentos Al comienzo de la canalización (pipeline), tiene contenido no estructurado de texto o sin texto (como archivos JPEG de imágenes y documentos escaneados). Los datos deben existir en un servicio de almacenamiento de datos de Azure al que pueda acceder un indexador. Los indexadores pueden "descifrar" los documentos fuente para extraer texto de los datos fuente. Las fuentes admitidas incluyen Azure Blob Storage, Azure Table Storage, Azure SQL Database y Azure Cosmos DB. El contenido basado en texto se puede extraer de los siguientes tipos de archivos: archivos PDF, Word, PowerPoint, CSV.
  17. 17. Paso 2: Habilidades cognitivas y fase de enriquecimiento Al Tenemos contenido no estructurado de texto o sin texto (como archivos JPEG de imágenes y documentos escaneados). Los datos deben existir en un servicio de almacenamiento de datos de Azure al que pueda acceder un indexador. Los indexadores pueden "descifrar" los documentos fuente para extraer texto de los datos fuente. El enriquecimiento es a través de habilidades cognitivas que realizan operaciones atómicas. Por ejemplo, una vez que tiene contenido de texto de un PDF, puede aplicar la detección de idioma de reconocimiento de entidad o la extracción de frases clave para producir nuevos campos en su índice que no están disponibles de forma nativa en la fuente. En conjunto, la colección de habilidades utilizadas en su canalización se denomina conjunto de habilidades. Un conjunto de habilidades se basa en habilidades cognitivas predefinidas o habilidades personalizadas que usted proporciona y se conecta al conjunto de habilidades. Un conjunto de habilidades puede ser mínimo o altamente complejo, y determina no solo el tipo de procesamiento, sino también el orden de las operaciones. Un conjunto de habilidades más las asignaciones de campo definidas como parte de un indexador especifica completamente la canalización de enriquecimiento.
  18. 18. Paso 3: índice de búsqueda y acceso basado en consultas Cuando finaliza el procesamiento, tiene un índice de búsqueda que consta de documentos enriquecidos, con total búsqueda de texto en Azure Search. Al consultar el índice, los desarrolladores y los usuarios acceden al contenido enriquecido generado por la canalización. El índice es como cualquier otro que pueda crear para Azure Search: puede complementarlo con analizadores personalizados, invocar consultas de búsqueda difusas, agregar búsqueda filtrada o experimentar con perfiles de puntuación para remodelar los resultados de búsqueda.
  19. 19. • Búsqueda Cognitiva DEMO
  20. 20. UTILIZANDO REACT CON AZURESEARCH https://lemoncode.github.io/az-search-react-poc/#/ https://github.com/Lemoncode/az-search-react-poc
  21. 21. GRACIAS @Microsoft365Live https://github.com/Azure- Samples/search-dotnet-asp-net- mvc-jobs https://www.luisevalencia.com Twitter: @levalencia
  22. 22. GRACIAS @Microsoft365Live @m365live Microsoft 365 Live

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