Utiliser Azure AI dans vos applications .NET nécessite non seulement de maîtriser la technique, mais aussi d’adopter des pratiques solides pour garantir la sécurité, maîtriser les coûts, gérer les quotas, et organiser les versions de vos API et modèles. Cet article vous guide pas à pas sur ces aspects essentiels.Plus...
Une fois que vous avez un modèle Azure OpenAI opérationnel, il est souvent pratique de créer une API intermédiaire qui encapsule les appels à ce modèle. Cela facilite la maintenance, la sécurisation et la réutilisation du service dans vos applications clientes.Plus...
Dans cet article, nous allons passer de la théorie à la pratique concrète : créer un index sémantique complet dans Azure AI Search, y injecter des documents avec leurs embeddings, puis interroger cet index depuis une application C#. Le but est de maîtriser toutes les étapes pour exploiter la puissance des recherches vectorielles dans vos applications .NET. Plus...
Dans l’univers de l’intelligence artificielle, notamment dans les applications de recherche avancée et de traitement du langage naturel, la capacité à comprendre le sens (la sémantique) d’un document est cruciale. C’est ici que les embeddings et les bases vectorielles entrent en jeu.Plus...
Maintenant que vous avez un compte Azure fonctionnel et que vous comprenez les notions de région et de groupe de ressources, il est temps de créer votre premier service Azure OpenAI. Cette étape se fait sans coder, directement depuis l’interface web du portail Azure.Plus...