✅ Passo a passo da atividade Azure Cognitive Search: Utilizando AI Search para indexação e consulta de Dados da plataforma Dio. Documentação: https://aka.ms/ai900-ai-search
✅ Abrir a página do Portal Azure, buscar e selecionar o "AI Search".
✅ Clique em "Create" para criar um novo search service e preencha as informações de acordo com a ordem da imagem abaixo, escolhendo "Básico" em camada de preços. Após isso, pode clicar em "Revisar + Criar":
✅ Depois que as informações são validadas, é aberta uma tela com as configurações. Clique em "Create".
✅ Depois da confirmação de criação, clique em "Ir para o recurso":
✅ 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"
✅ Preencha com as informações segundo a imagem abaixo. Clique em "Examinar + Criar"
✅ Agora clique em "Criar"
✅ Aguarde até a finalização da criação do recurso.
✅ Agora criaremos uma conta de armazenamento.
Volte à home do Portal Azure, busque e selecione "storage accounts ou contas de armazenamento" e clique em "Criar"
✅ Preencha os dados do formulário abaixo.
Em "Redundância" escolha "LRS (armazenamento com redundância local)"
Após isso clique em "Examinar + criar"
✅ Depois de criada clique em "Ir para o recurso"
✅ Na tela da "Conta de armazenamento", no menu lateral esquerdo, procure e selecione a opção "Configuração". Clique para habilitar a opção "Permitir acesso anônimo ao Blob" conforme imagem e clique em "salvar".
✅ No menu lateral esquerdo, clique em "Armazenamento de dados > Contêineres", e então em "+ contêiner", que abrirá uma aba lateral. Selecione o campo "Nível de acesso anônimo" com a opção "Contêiner(acesso de leitura anônima para contêineres e blobs)". Depois clique em "Criar".
✅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"
✅ Arquivos carregados no contêiner "coffeereviews"
✅Agora voltamos ao AI Search, através do campo de busca.
✅ Selecione o serviço criado anteriormente e clique em "Importar dados"
✅ Selecione "Armazenamento de Blob do Azure"
Preencha os dados conforme os passos na imagem e clique em "próximo".
A informações não presentes nos passos já vêm preenchidas, ou devem ser deixadas em branco.
✅ Na aba "Add Cognitive skills (optional)", em "Attach AI Services", selecione seu recurso.
✅ Em "Adicionar enriquecimentos" preencher conforme imagem abaixo
✅ Em "Salvar os enriquecimentos em um repositório de conhecimento", selecione "Projeções de imagem". ✅ Em "Escolher uma conexão existente" selecione o storage criado anteriormente.
✅ Clique em "Próximo: Personalizar índice de destino"
✅ Na aba "Personalizar índice de destino", preencha conforme imagem abaixo, em seguida clique em "Próximo criar um indexador":
✅ Em "Criar um indexador", preencha conforme imagem abaixo:
✅ Abra a aba "Opções avançadas", marque a opção "Chaves de Codificação de Base 64", e clique em "Enviar"
✅ Abrir o Azure AI Services| Ai Search, e clicar em "Explorador de pesquisa"
✅ Em "Explorador de pesquisa", inclua a query fornecida pela documentação "search=*&$count=true", e clique em "pesquisar"
✅ Agora filtramos pela localização "search=locations:'Chicago'" e ele vai trazer as reviews com os sentimentos de cada.
{
"@odata.context": "https://lab-ia-search-gui.search.windows.net/indexes('azureblob-index')/$metadata#docs(*)",
"@odata.count": 3,
"value": [
{
"@search.score": 3.5609007,
"content": "Review: I often make Fourth Coffee my meeting spot for my client meetings weekday mornings. I own a small business and the folks who work at Fourth Coffee are always very friendly. It leaves a good impression on my clients. There are also plenty of drink selections, good wi-fi, and seating. Some of my favorite coffees are the lavender honey latte and, in the winter, the apple-chai latte. There are delicious baked goods offered as well. \nDate: October 21, 2018\nLocation: Chicago, Illinois",
"metadata_storage_path": "aHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlZ3VpdWJhLmJsb2IuY29yZS53aW5kb3dzLm5ldC9jb2ZmZWVyZXZpZXdzL3Jldmlldy01LmRvY3g1",
"locations": ["Fourth Coffee", "Chicago", "Illinois"],
"keyphrases": ["delicious baked goods", "lavender honey latte", "apple-chai latte", "Fourth Coffee"],
"sentiment": "[\"positive\"]",
"imageTags": ["clothing", "person", "furniture", "human face"],
"imageCaption": [{ "text": "a woman showing a woman something on a tablet", "confidence": 0.513512134552002 }]
},
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"@search.score": 1.0562487,
"content": "Review: The coffee tastings every Wednesday afternoon are so fun. Each month there is a new drink theme. You do need to book a spot in advance to attend. It is very worth it! I also love their local music. Fourth Coffee brings in rising artists every weekend. I like to head over there mid-afternoon on weekdays when it’s not too busy and get a slice of pie or their seasonal baked goods. \nDate: August 13, 2018\nLocation: Chicago, Illinois",
"metadata_storage_path": "aHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlZ3VpdWJhLmJsb2IuY29yZS53aW5kb3dzLm5ldC9jb2ZmZWVyZXZpZXdzL3Jldmlldy00LmRvY3g1",
"locations": ["Chicago", "Illinois"],
"keyphrases": ["new drink theme", "seasonal baked goods", "coffee tastings", "local music", "Fourth Coffee"],
"sentiment": "[\"positive\"]",
"imageTags": ["food", "chocolate", "table", "cup", "coffee"],
"imageCaption": [{ "text": "a group of small cups with brown liquid in them", "confidence": 0.39556050300598145 }]
},
{
"@search.score": 0.96866095,
"content": "Review: Today I was truly disappointed with how long I had to wait for the pastries I ordered ahead of time. When I got my box, some of the pastries seemed stale. Terrible experience! \nDate: October 23, 2018\nLocation: Chicago, Illinois",
"metadata_storage_path": "aHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlZ3VpdWJhLmJsb2IuY29yZS53aW5kb3dzLm5ldC9jb2ZmZWVyZXZpZXdzL3Jldmlldy04LmRvY3g1",
"locations": ["Chicago", "Illinois"],
"keyphrases": ["Terrible experience", "Review", "pastries", "time", "box"],
"sentiment": "[\"negative\"]",
"imageTags": [],
"imageCaption": []
}
]
}✅ Agora filtramos pelo sentimento negativo "search=sentiment:'negative'"
{
"@odata.context": "https://lab-ia-search-gui.search.windows.net/indexes('azureblob-index')/$metadata#docs(*)",
"@odata.count": 1,
"value": [
{
"@search.score": 0.2876821,
"content": "Review: Today I was truly disappointed with how long I had to wait for the pastries I ordered ahead of time. When I got my box, some of the pastries seemed stale. Terrible experience! \nDate: October 23, 2018\nLocation: Chicago, Illinois \n\n",
"metadata_storage_path": "aHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlZ3VpdWJhLmJsb2IuY29yZS53aW5kb3dzLm5ldC9jb2ZmZWVyZXZpZXdzL3Jldmlldy04LmRvY3g1",
"locations": [
"Chicago",
"Illinois"
],
"keyphrases": [
"Terrible experience",
"Review",
"pastries",
"time",
"box",
"Date",
"October",
"Location",
"Chicago",
"Illinois"
],
"sentiment": "[\"negative\"]",
"merged_content": "Review: Today I was truly disappointed with how long I had to wait for the pastries I ordered ahead of time. When I got my box, some of the pastries seemed stale. Terrible experience! \nDate: October 23, 2018\nLocation: Chicago, Illinois \n\n",
"text": [],
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"imageTags": [],
"imageCaption": []
}
]
}✅ A ferramenta se mostra muito útil para negócios que oferecem serviços. Sua análise é bastante eficiente na identificação de frases-chave, sentimentos e localização, além de integrar essas informações de forma precisa na busca. Um exemplo prático é a possibilidade de entender melhor os motivos de avaliações negativas, já que as frases-chave destacam esses pontos. Isso facilita a identificação e solução de problemas que podem estar gerando insatisfação nos clientes.