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Búsqueda e Indexación con OpenAI y Azure Cognitive Search

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¡Bienvenidos al curso de Búsqueda e Indexación con OpenAI y Azure Cognitive Search! En este curso exploraremos cómo combinar la potencia del procesamiento de lenguaje natural de OpenAI con las capacidades de búsqueda avanzada de Azure Cognitive Search para crear soluciones innovadoras de búsqueda e indexación.

Destinatarios:

Gerentes y Líderes de Proyectos: Gerentes de proyectos, líderes de equipo y otros profesionales que deseen comprender cómo las tecnologías de búsqueda e indexación pueden mejorar la eficiencia y la productividad en sus organizaciones.

Empresas y Organizaciones: Empresas de todos los tamaños y sectores que deseen implementar sistemas de búsqueda e indexación avanzados para mejorar la gestión de la información, la atención al cliente, la investigación y otros aspectos críticos de su operación.

Objetivos:

  • Explorar la importancia de la búsqueda y la indexación en la organización y recuperación eficientes de información en entornos empresariales.
  • Conocer los tipos de datos que pueden ser indexados, incluyendo texto, imágenes, audio y más, y cómo pueden ser aprovechados en aplicaciones empresariales.
  • Explorar las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de OpenAI y cómo pueden ser utilizadas para mejorar la indexación y búsqueda de documentos.
  • Aprender a configurar y crear un índice de búsqueda en Azure Cognitive Search, definiendo campos y analizadores de texto para optimizar la búsqueda y recuperación de información.

1: Introducción a la búsqueda y la indexación

1.1. Definición y conceptos básicos de búsqueda e indexación.

1.2. Importancia de la búsqueda y la indexación en la organización y recuperación de información.

1.3. Aplicaciones y casos de uso de la búsqueda e indexación en diferentes sectores industriales.

2: Fundamentos de la indexación de documentos

2.1. Estructura de un índice de documentos.

2.2. Tipos de datos que se pueden indexar: texto, imágenes, audio, etc.

2.3. Métodos de indexación: inverso, directo, hash, etc.

3: Uso de OpenAI para el procesamiento de lenguaje natural (NLP)

3.1. Introducción a OpenAI y sus capacidades en el procesamiento de lenguaje natural.

3.2. Preprocesamiento de texto con OpenAI: tokenización, lematización, eliminación de stop words, etc.

3.3. Uso de modelos de lenguaje de OpenAI para tareas de NLP: GPT, BERT, etc.

4: Indexación de documentos con Azure Cognitive Search

4.1. Introducción a Azure Cognitive Search y sus características.

4.2. Creación de un índice de búsqueda en Azure Cognitive Search.

4.3. Configuración de campos y analizadores de texto para el índice.

5: Integración de OpenAI y Azure Cognitive Search

5.1. Preparación de documentos para la indexación utilizando OpenAI para el procesamiento de lenguaje natural.

5.2. Uso de Azure Blob Storage o Azure Data Lake Storage para almacenar documentos.

5.3. Configuración de un flujo de trabajo automatizado para indexar nuevos documentos utilizando Azure Functions o Azure Logic Apps.

6: Búsqueda avanzada y relevancia de resultados

6.1. Implementación de consultas avanzadas utilizando el lenguaje de consulta de Azure Cognitive Search.

6.2. Configuración de relevancia de resultados basada en la ponderación de términos, análisis de frecuencia, etc.

6.3. Monitoreo y ajuste del rendimiento de búsqueda utilizando métricas de Azure Cognitive Search.

7: Despliegue y gestión de sistemas de búsqueda e indexación

7.1. Despliegue de un sistema de búsqueda e indexación en producción utilizando Azure.

7.2. Gestión de la escalabilidad y la disponibilidad del sistema en Azure.

7.3. Implementación de medidas de seguridad y acceso controlado a los datos indexados.

8: Casos prácticos

8.1. Desarrollo de aplicaciones de búsqueda de texto utilizando el índice creado.

8.2. Desarrollo de aplicaciones de búsqueda de imágenes o audio utilizando OpenAI y Azure Cognitive Search.

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