Présentation

Les applications modernes doivent gérer des ensembles de données vastes et variés et fournir des résultats de recherche rapides et pertinents aux utilisateurs. Les moteurs de recherche traditionnels ont du mal à interpréter le langage naturel, les connaissances de surface des images ou à s'adapter à l'intention des utilisateurs. Azure Cognitive Search, qui fait maintenant partie de la plateforme Azure AI, s'attaque à ces défis en combinant la recherche en texte intégral et l'enrichissement en AI.

Qu'est-ce que la recherche cognitive Azure?

Azure Cognitive Search est une solution de recherche comme service de Microsoft qui gère l'indexation et la requête sur des données structurées, semi-structurées et non structurées. Initialement lancée sous le nom de "Azure Search", elle a été rebaptisée "Azure Cognitive Search" en 2019 pour mettre en évidence l'intégration profonde avec les services d'IA, puis (en 2023) est devenue partie intégrante de Azure AI Search[ dans le portefeuille unifié d'Azure AI. Le service fonctionne dans le cloud, la gestion du stockage d'index, le traitement des requêtes et l'exécution des compétences d'apprentissage automatique via un pipeline déclaratif.

Azure Cognitive Search est un moteur de recherche, mais il va au-delà de la correspondance par mots clés. Il utilise des compétences préconstruites en AI intégrées, comme la reconnaissance optique des caractères, la reconnaissance des entités, l'analyse des sentiments et la détection des langues, et peut également intégrer des compétences personnalisées (fonctions Azure ou applications logiques) pour l'enrichissement spécifique au domaine.

Capacités de base

oléoduc d'enrichissement de l'IA

La fonction la plus transformatrice est le pipeline d'enrichissement de l'IA, qui fonctionne pendant l'indexation. Vous définissez un skillset[ — une séquence de compétences qui transforment et enrichissent les documents entrants. Par exemple, une compétence peut extraire des entités nommées à partir d'un PDF, une autre peut détecter le sentiment dans les évaluations des clients, et une troisième peut générer des légendes d'image. Les données enrichies sont stockées aux côtés des champs originaux de votre index de recherche, vous permettant de poser des questions sur les métadonnées dérivées.

Recherche texte intégral et classement sémantique

Azure Cognitive Search fournit un moteur de recherche plein texte robuste avec support pour la syntaxe de la requête Lucene, la recherche floue, la recherche de proximité, les expressions régulières et les requêtes champ-scopes. La notation de pertinence est hautement configurable via des profils de coloration (boost by fraicheur, personnalisation magnitude, ou boosting tag). Pour les cas d'utilisation plus avancés, le service offre recherche sémantique (preview/GA in some regions) qui utilise des modèles d'apprentissage profond pour reclasser les résultats en fonction du contexte de la requête, et non seulement de la correspondance de mots.

La navigation facetée permet aux utilisateurs de percer les résultats. Vous définissez des facettes sur des champs comme la catégorie, la plage de prix, l'auteur ou l'emplacement. Lors d'une requête, le service renvoie les comptes facet pour que l'interface utilisateur puisse afficher des filtres cliquables. Combiné avec expressions de filtre (en utilisant la syntaxe OData), vous pouvez construire des expériences d'exploration riches et dynamiques.

Évolutivité et portée mondiale

Azure Cognitive Search peut indexer des milliards de documents avec une latence de requête de seconde. Vous étalez en ajoutant des partitions (augmentation du stockage et de l'indexage du débit) et des répliques (augmentation de la requête QPS et fournir une grande disponibilité). Le service est disponible dans plusieurs régions d'azure dans le monde entier, et vous pouvez distribuer des index dans les régions pour un accès à faible latence.

Sécurité et respect

La sécurité comprend le contrôle d'accès basé sur le rôle (RBAC) avec intégration AD Azure, les règles de pare-feu IP, les paramètres privés (via Azure Private Link) et le chiffrement au repos (à l'aide de clés gérées par Microsoft ou par le client). Le service prend également en charge la sécurité du niveau index pour réduire les résultats en fonction de l'identité de l'utilisateur, en utilisant des filtres de champ ou des contrôles d'accès au niveau document via des filtres de sécurité.

Construire une application de recherche intelligente : étape par étape

La création d'une expérience de recherche de qualité de production avec Azure Cognitive Search implique cinq phases principales : intégration des données, enrichissement, indexage, développement de requêtes et connexion frontend.

1. Configuration de la source de données et de l'indexeur

Vos données peuvent vivre dans Azure Blob Storage, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB, Azure Table Storage ou une base de données externe via un indexeur (supporte les connecteurs pour SharePoint Online, Salesforce, etc.). L'indexeur automatise le drawing et l'agenda. Vous configurez une chaîne de connexion source de données, puis définissez un calendrier (par exemple une fois par jour) ou déclenchez sur demande. Pour les sources basées sur des fichiers, l'indexeur peut automatiquement extraire du texte de PDF, de documents Word, d'images (en utilisant OCR), et plus encore.

2. Définition des compétences et enrichissement de l'IA

Chaque compétence reçoit un document et produit de nouveaux champs. Par exemple, utilisez la habileté OCR[ pour extraire du texte des images et ensuite passer le texte à Capacité de reconnaissance des entités[ pour trouver des personnes, des dates et des organisations. Vous pouvez chaîner des compétences : OCR → Traduction → Sentiment. Les compétences personnalisées (critères de test HTTP) vous permettent d'appeler vos propres modèles ML, par exemple un classificateur personnalisé qui détermine la catégorie de produits d'une image. Les champs enrichis font partie de l'index.

3. Définition du schéma d'index

Un index est un schéma JSON qui définit les champs, leurs types de données et leurs attributs de recherche (recherche, filtrage, facetable, triable, récupérable). Vous définissez également suggesters pour les profils de recherche automatique et de recherche en tant que type, et pour influencer la pertinence. Pour le support de recherche sémantique, vous devez activer la configuration sémantique de l'index. Le schéma est le plan de toutes les requêtes.

4. Développement des requêtes

L'API de recherche prend en charge à la fois la syntaxe simple de requête et la syntaxe complète de Lucene. Vous pouvez envoyer des requêtes HTTP POST avec des paramètres comme , , , et . Pour tirer parti de l'enrichissement de l'IA, vous interrogez directement les champs enrichis (par exemple, . Pour une recherche sémantique, ajoutez . L'API renvoie les résultats notés avec des captures optionnelles (extraits de réponses surlignés) et réponses[ (lorsque un document répond directement à la requête).

5. Intégration Frontend et expérience utilisateur

Azure Cognitive Search fonctionne avec n'importe quel client qui peut faire des requêtes HTTP. Pour les applications Web, utilisez Recherche REST API[ ou .NET SDK[ / Python SDK[.Pour une interface utilisateur rapide, vous pouvez intégrer la lame Search Explorer[ portail ou construire en utilisant la bibliothèque ]Search UI (React, Vue) de Microsoft.

Cas et exemples d'utilisations dans le monde réel

Gestion de contenu d'entreprise

Azure Cognitive Search peut les indexer, extraire les entités clés (noms des clients, dates, numéros de clause) et permettre aux avocats ou aux agents de conformité de rechercher des « accords de non-concurrence signés après 2020 » en utilisant un langage naturel. Le reclasseur de recherche sémantique aide à trouver des documents qui ne contiennent pas la phrase exacte mais qui sont liés conceptuellement.

Découverte de produits du commerce électronique

Avec l'enrichissement en AI, le service de recherche peut extraire des attributs de la description de produit (p. ex., "sans fil", "4K", "batterie de 10 ans") et utiliser l'analyse de sentiment sur les critiques pour stimuler les articles populaires. La navigation faceted permet aux clients de filtrer par marque, gamme de prix, notes et fonctionnalités. La recherche sémantique gère les requêtes comme "ordinateur portable léger pour le voyage" en correspondant non seulement les mots mais l'intention.

Recherche de dossiers de santé

Les hôpitaux et les établissements de recherche doivent rechercher les dossiers des patients, les notes cliniques et les résultats de laboratoire. Azure Cognitive Search peut dé-identifier les données (en utilisant les compétences intégrées de détection PII), extraire les codes de diagnostic (CIM-10) et index radiology reports. Les cliniciens peuvent interroger des millions de patients diabétiques atteints de rétinopathie.

Gestion des connaissances et assistance à la clientèle

Avec Azure Cognitive Search, vous pouvez indexer ces bases de connaissances à partir de plusieurs sources (par exemple SharePoint, wiki, PDF) et les enrichir avec des phrases clés. La recherche peut alimenter le retour QnA d'un chatbot — lorsque le bot n'a pas de réponse, il interroge l'index de recherche et renvoie des extraits pertinents. La fonction réponse sémantique peut même renvoyer un extrait direct qui répond à la question de l'utilisateur.

Médias et archives

Les entreprises de médias ont de vastes archives de vidéos, d'images et de fichiers audio. Grâce à l'OCR, à l'analyse d'images et à la transcription audio, elles peuvent faire la recherche du contenu. Par exemple, une organisation de nouvelles peut indexer les émissions de télévision anciennes afin que les journalistes puissent rechercher « le discours du président sur les soins de santé en 2010 » et trouver le segment vidéo exact.

Sujets avancés : Recherche vectorielle et hybride

En 2022, Microsoft a introduit les capacités de recherche vectorielle[ dans Azure Cognitive Search. Vous pouvez indexer les embarquations vectorielles générées par des modèles comme OpenAI=s text-emddding-ada-002 ou des modèles personnalisés. Cela permet de rechercher des similarités (par exemple, trouver des documents sémantiquement similaires) et la recherche hybride[ (combine la pertinence mot-clé avec la similarité vectorielle).Les résultats sont fusionnés en utilisant une pondération configurable (RRF – fusion réciproque des grades).

Comparaison de la recherche cognitive Azure avec des alternatives

Alors qu'il existe plusieurs services de recherche en nuage — Amazon CloudSearch, Elasticsearch Service, Algolia — Azure Cognitive Search se distingue par son intégration profonde dans l'écosystème d'Azure AI et son pipeline d'enrichissement automatique de l'IA. Il n'est pas un concurrent direct à Elasticsearch en termes de configuration de bas niveau ou d'agrégation de log. Il excelle plutôt quand vous devez apporter de l'intelligence à la recherche sans gérer l'infrastructure ou la formation des modèles ML. Pour les développeurs déjà investis dans Azure (en utilisant Blob Storage, Cognitive Services, ou Azure SQL), le service réduit la complexité d'intégration et fournit un modèle de sécurité et de conformité cohérent.

Commencer: conditions préalables et prix

Vous avez besoin d'un abonnement Azure. Le service est disponible en trois niveaux : gratuit (partagé, limité à 50 Mo d'indice), de base (dédié, 2 Go), standard (multiples tailles S1–S3, jusqu'à 200 Go par partition). Les coûts d'enrichissement de l'IA sont facturés séparément par transaction de services cognitifs (chaque appel de compétences). Pour la production, utilisez au moins un niveau standard avec deux répliques pour SLA. Vous pouvez commencer par le niveau libre pour le prototypage et ensuite augmenter. Microsoft fournit un quickstart guide qui construit un index de recherche à partir d'un échantillon de données défini en moins de 10 minutes.

Optimisation et surveillance des performances

Pour maintenir les requêtes rapidement, vous pouvez utiliser des projections d'index pour créer des index plus petits à partir d'un index important pour des scénarios spécifiques. Utilisez mode de chargement[ sur les indexeurs pour prioriser le débit. Surveillez l'utilisation d'alertes métriques Azure (latences de latence, demandes tronquées). Application Insights intégration vous permet de tracer des événements personnalisés par requête de recherche. Un écueil commun est d'avoir trop de champs marqués comme «facetable» — chaque facette ajoute des frais généraux. De même, évitez les grands ensembles de résultats (taille de page ≤ 50).

Conclusion

Azure Cognitive Search offre une base de recherche robuste et intelligente pour les applications modernes. Sa combinaison de compétences en AI, de recherche en texte intégral, de classement sémantique et de capacités vectorielles couvre un large spectre - de la recherche simple de site à l'exploitation complexe des connaissances d'entreprise. La nature gérée réduit les frais généraux opérationnels, tandis que les interfaces REST et SDK riches donnent aux développeurs la flexibilité. En suivant le pipeline de l'ingestion de données, de l'enrichissement, de l'indexation, de la requête et de l'intégration de l'interface utilisateur, vous pouvez déployer une solution de recherche prête à la production rapidement et itérer sur la pertinence.