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RAG knowledge store with inferencing, predictions, and question answering.

Offen

#62 geöffnet am 06.08.2026

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(9) story pointsenhancementgood first issue

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Beschreibung

Using the attached files, upload pdfs to the Azure AI Search, create a Search Index with recognizable fields for extracting answers for questions surfaced to the client via queries to an LLM endpoint configured with RAG custom implementation or an agent file search tool.

RAG requirements include:

  1. Foundry project
  2. Azure AI Search
  3. Upload pdf sources
  4. Index, Vectorization, and Embeddings
  5. LLM endpoint
  6. Endpoint and index integration
  7. Prompt edits for injecting updates from RAG knowledge base
  8. Test queries with prompts, system message, and supporting content
  9. Test chain of thought and few-shot learning
  10. Source validation

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuche die Repository Struktur, um vorhandenen KI oder Azure Code zu finden, und lerne dann, wie Azure AI Search Dokumente indiziert und vektorisiert. Recherchiere RAG Implementierungsmuster und identifiziere, wie ein LLM Endpunkt integriert werden kann.
Tech Stack
javascript
Domain
backendaicloud
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
4
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
3-5 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Meist klar
Voraussetzungen
Git
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
25