API主要特點：

• 整合語言生成式 AI 搜索應用。
• 簡化搜索解決方案開發：通過 Azure 存儲解決方案和 RESTful API、SDK 集合降低數據引入和索引創建的復雜性。
• 上下文和相關結果：使用高級深度學習模型提供上下文和相關搜索結果。
• 語義搜索：理解用戶搜索意圖，提供準確改進的結果，并支持知識挖掘和摘要結果。
• 失量表示和混合搜索：支持存儲、索引和搜索句子、圖像、音頻和圖形等失量嵌入，提供卓越的關鍵字和失量搜索。

AZURE AI語言

Azure AI語言API服務是微軟Azure提供的一項強大的自然語言處理（NLP）服務，旨在幫助開發者構建具備高級語言理解能力的智能應用程序。該服務提供了一系列預構建的NLP功能，如文本分析、情感分析、關鍵短語提取、語言檢測和實體識別等，以及支持自定義和多語言模型的能力。

API主要特點：

• 自然語言理解：通過預構建的NLP功能，快速實現文本分析、情感分析和關鍵短語提取。
• 多語言模型支持：使用一種語言訓練模型，并將其應用于多種其他語言，滿足全球化需求。
• 自定義機器學習模型。
• 利用預構建的功能快速啟動和運行：從每家企業預定義的實體類別到醫療保健領域的文本分析，現成的功能可幫助你快速入門，在需要時進一步進行自定義和優化。
• 自定義多語言模型，使其適合你的應用場景：提供一些帶有標簽的示例，針對你的特定用例訓練機器學習模型。可使用一種語言訓練自定義多語言模型，再將這些模型用于多種其他語言。
• 全面的內置安全性和合規性：Microsoft 每年在網絡安全研發方面的投資超過 USD10 億，我們雇傭了 3,500 多名安全專家，專門負責數據安全和隱私方面的工作。
• 使用 Azure OpenAI 服務即時標記數據：通過 Language Studio 訪問 GPT 支持的高級語言模型，以便快速掃描內容和建議內容標簽。

AZURE機器學習

Azure機器學習API服務是一個企業級的 AI 服務，專為端到端機器學習生命周期而設計。它使數據科學家和開發人員能夠快速、自信地構建、部署和管理高質量的機器學習模型。該平臺提供行業領先的機器學習操作（MLOps）、開源互操作性和集成工具，以加速價值實現，并專注于機器學習中的負責任 AI 應用程序。

API主要特點：

• 端到端機器學習生命周期支持：從數據準備、模型構建和訓練、驗證和部署，到管理和監視，提供全套工具和服務。
• 數據標簽和準備：標記訓練數據并管理標記項目，與分析引擎一起使用，用于數據瀏覽和準備。
• AI 工作流編排：使用提示流簡化基于大型語言模型的應用程序設計、評估和部署。
• 靈活的工具和框架：使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，在 Visual Studio Code 和 Jupyter Notebook 等工具中構建深度學習模型。
• MLOps 協作和模型管理：使用 MLOps 簡化多個環境中數千個模型的部署和管理，實現持續集成和持續交付 (CI/CD)。

AZURE開放數據集

Azure開放數據集API服務是Azure中易于訪問的特選開放數據集，旨在幫助用戶改進機器學習模型的準確性。這些數據集可以在機器學習工作流中直接使用，并且可以從Azure服務中輕松訪問，以縮短數據發現和準備的時間。

API主要特點：

• 易于訪問的數據集：提供快速訪問特選數據集的能力，以便用戶可以改進其機器學習模型。
• 數據豐富性：通過將特選數據集中的特征納入機器學習模型，提升預測的準確性。
• 社區協作：與數據科學家和開發人員社區共享數據集，促進知識的交流和協作。
• 大規模見解：結合Azure開放數據集與Azure機器學習和數據分析解決方案，提供大規模的見解。

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