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Passo a passo de experimento utilizando Azure Ai Search indexação e mineração de dados. Realizado como desafio de projeto no Bootcamp Microsoft Azure AI Fundamentals da Dio.

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ai-search-microsoft-azure

  • Passo a passo de experimento utilizando Azure Ai Search indexação e mineração de dados.
  • Realizado como desafio de projeto no Bootcamp Microsoft Azure AI Fundamentals da Dio.me
  • Documentação: https://aka.ms/ai900-ai-search

Passo 1

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Passo 2

  • Clique em "Create" para criar um novo search service e preencha as informações de acordo com a ordem da imagem abaixo:

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  • Depois que as informações são validadas, é aberta uma tela com as configurações. Clique em "Create".

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  • Depois da confirmação de criação, clique em "Go to resource"

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Passo 3

  • Precisamos criar agora um recurso de IA
  • De volta à Home do Portal Azure, no menu lateral, clique em "Create a resource", escolha "AI + Machine Learning", depois "Azure Ai Services"

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Passo 4

  • Preenche com as informações segundo a imagem abaixo. Clica em "Review + Create"

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  • Após validação das informações, clica em "Create"

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  • Aguarde até a finalização da criação do recurso.

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Passo 5

  • Agora criaremos uma conta de armazenamento
  • Volte à home do Portal Azure, busque e selecione "storage accounts"

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Passo 6

  • Clique então em "Create"

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  • Preencha os dados conforme imagem abaixo. Os demais que não estão numerados, possivelmente já virão preenchidos.

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  • Após a validação dos dados, clique em "Create"

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  • Depois de criado, clique em "go to resource"

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Passo 7

  • Na tela do storage, no menu lateral esquerdo, procure e selecione a opção "configuration". Ela vai abrir a tela da direita que está sendo mostrada abaixo. Clique para habilitar a opção conforme imagem e clique em "save".

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Passo 8

  • No menu lateral esquerdo, clique em "Containers", depois em "+ containers", que abrirá uma aba lateral, que deve ser preenchida conforme imagem abaixo. Depois clique em "create".

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Passo 9

  • Depois de criado, as informações são atualizadas na tela. Selecione para abrir o container.

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Passo 10

  • Em um novo navegador, faça o download do zip contido no link fornecido na documentação: https://aka.ms/mslearn-coffee-reviews, e extraia os arquivos em uma pasta "reviews"
  • Clique então em upload, que abrirá uma aba lateral. Selecione então todos os arquivos descompactados, e clique em "upload"

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-E assim ficam os arquivos carregados

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Passo 11

  • Agora voltamos ao Ai Search, através do campo de busca.

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  • Selecione o serviço criado anteriormente

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  • Clique em "import data"

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Passo 12

  • Selecione o Azure Blob Storage

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  • Preencha os dados conforme os passos na imagem.
  • A informações não presentes nos passos já vêm preenchidas, ou devem ser deixadas em branco.

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Passo 13

  • Na aba "Add Cognitive skills (optional)", em "Attach AI Services", selecione seu recurso.

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  • Em "add enrichments" preencher conforme imagem abaixo

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  • Em "Save enrichments to a knowledge store", selecione "Image projections".

    • Ao aparecer a mensagem abaixo, selecione "choose an existing connection"

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      • Escolha o storage criado anteriormente

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      • Depois clique em "+ container", e siga os passos da imagem abaixo

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      • Selecione então o knowledge-store e clique em "select"

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    • Selecione as demais informações conforme imagem abaixo e clique em "Next: Customize target index"

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Passo 14

  • Na aba "Customize target index", preencha conforme imagem abaixo

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Passo 15

  • Em "Create an indexer", preencha conforme imagem abaixo

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  • Abra a aba "Advanced options", marque a opção "Base-64 Encode Keys", e clique em "submit"

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Passo 16

  • Abrir o Azure AI Services| Ai Search, e clicar em Search Explorer

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Passo 17

  • No Search Explorer, inclua a query fornecida pela documentação search=*&$count=true, e clique em "search"

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  • Agora filtramos pela localização search=locations:'Chicago' e ele vai trazer as reviews com os sentimentos de cada.

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  • Agora filtramos pelo sentimento negativo search=sentiment:'negative'

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Comentários

Muito interessante a funcionalidade da ferramenta para estabelecimentos que prestam serviço. A análise funciona muito bem identificando as frases-chaves, sentimento, localização, e a busca agrega de forma correta todas essas informações. É possível saber quais são as causas das reviews negativas, por exemplo, já que as frases-chaves trazem essa informação. Assim, fica mais fácil de resolver o problema da insatisfação do cliente.

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