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共找到 6 个 Skills
使用此Skill操作Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）：从模型库部署AI模型、借助知识索引构建RAG应用、创建并评估AI Agent、管理RBAC权限与角色分配、管理配额和容量、创建Foundry资源。 适用场景：Microsoft Foundry、AI Foundry、模型部署、模型库、RAG、知识索引、创建Agent、评估Agent、Agent监控、创建Foundry项目、新建Foundry项目、配置Foundry、Foundry入门、部署Foundry基础设施、创建Foundry资源、创建AI Services、多服务资源、AIServices类型、注册资源提供程序、启用认知服务、配置AI Services账户、为Foundry创建资源组、RBAC、角色分配、托管标识、服务主体、权限、配额、容量、TPM、部署失败、QuotaExceeded。 不适用场景：Azure Functions（请使用azure-functions）、App Service（请使用azure-create-app）、通用Azure资源创建（请使用azure-create-app）。
面向大语言模型（LLMs）的LlamaIndex数据框架，用于构建RAG应用。
面向AI应用的开源嵌入向量数据库。存储嵌入向量与元数据，支持向量检索、全文检索以及元数据过滤。提供简洁的四大核心功能API。可从笔记本环境扩展至生产集群。适用于语义搜索、RAG应用或文档检索场景，非常适合本地开发与开源项目。
为RAG应用配置LangChain4J向量存储。适用于构建语义搜索、集成向量数据库（PostgreSQL/pgvector、Pinecone、MongoDB、Milvus、Neo4j）、实现嵌入存储/检索、设置混合搜索，或是优化生产级AI应用的向量数据库性能等场景。
使用此Skill来操作Microsoft Foundry（Azure AI Foundry）：从模型目录部署AI模型、借助知识索引构建RAG应用、创建并评估AI Agent。 适用场景：Microsoft Foundry、AI Foundry、模型部署、模型目录、RAG、知识索引、Agent创建、Agent评估、Agent监控。 不适用场景：Azure Functions（请使用azure-functions）、App Service（请使用azure-create-app）。
Azure AI Search开发的专家知识，涵盖故障排除、最佳实践、决策制定、架构与设计模式、限制与配额、安全、配置、集成与编码模式以及部署。适用于设计索引、技能集、向量/语义搜索、索引器、专用端点或RAG应用，以及其他Azure AI Search相关开发任务。请勿用于Azure Cosmos DB（请使用azure-cosmos-db）、Azure Data Explorer（请使用azure-data-explorer）、Azure Synapse Analytics（请使用azure-synapse-analytics）。