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

Aperta

#62 aperta il 6 ago 2026

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Metriche repository

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Descrizione

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

Guida contributor

Direzione di ricerca
Studia la struttura del repository per individuare il codice AI o Azure esistente, quindi impara come Azure AI Search indicizza e vettorizza i documenti. Ricerca i modelli di implementazione RAG e identifica come integrare un endpoint LLM.
Tech stack
javascript
Dominio
backendaicloud
Tipo issue
Funzionalità
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
4
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
3-5 giorni
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Abbastanza chiara
Prerequisiti
Git
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
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