Řešení běžných chyb a upozornění indexeru ve službě Azure AI Vyhledávač

Tento článek obsahuje informace a řešení běžných chyb a upozornění, se kterými se můžete setkat při indexování a rozšiřování AI ve službě Azure AI Vyhledávač.

Indexování se zastaví, když počet chyb překročí maxFailedItems. Pokud chcete, aby indexery přeskočily neúspěšné dokumenty, nakonfigurujte maxFailedItemsandmaxFailedItemsPerBatch.

Upozornění nezastavují indexování, ale označují podmínky, které by mohly vést k neočekávaným výsledkům. Záleží na datech a vašem scénáři, zda podniknete akci nebo ne.

Kde najdete konkrétní chyby indexeru?

Ověření stavu indexeru a identifikace chyb:

1. Na webu Azure Portal přejděte do vyhledávací služby.

2. Vlevo rozbalte Správa vyhledávání>Indexery a vyberte libovolný indexer.

3. V části Historie spuštění vyberte stav. Všechny statusy, včetně statusu Úspěch, mají podrobnosti o provedení.

4. Pokud dojde k chybě, najeďte myší na chybovou zprávu. Na pravé straně obrazovky se zobrazí podokno s podrobnými informacemi o chybě.

Přechodné chyby

Z různých důvodů, jako jsou přechodné přerušení síťové komunikace, vypršení časového limitu z dlouhotrvajících procesů nebo specifické nuance dokumentů, je běžné, že během spuštění indexeru dochází k přechodným chybám nebo upozorněním. Tyto chyby jsou však dočasné a měly by být vyřešeny v následných spuštěních indexeru.

Pokud chcete tyto chyby efektivně spravovat, doporučujeme nastavit indexer na plán, například spustit každých pět minut, kde další spuštění začíná pět minut po dokončení prvního spuštění, při dodržování maximálního časového limitu běhu ve vaší službě. Pravidelná naplánovaná spuštění pomáhají opravovat přechodné chyby nebo upozornění.

Pokud chyba přetrvává v několika spuštěních indexeru, pravděpodobně se nejedná o přechodný problém. V takových případech si projděte následující seznam potenciálních řešení.

Vlastnosti chyby

Error: Could not read document

Indexer nemohl přečíst dokument ze zdroje dat. K tomu může dojít z následujících důvodů:

Error: Could not extract content or metadata from your document

Indexer se zdrojem dat objektu blob nemohl extrahovat obsah nebo metadata z dokumentu (například soubor PDF). K tomu může dojít z následujících důvodů:

Error: Could not parse document

Indexer přečte dokument ze zdroje dat, ale při převodu obsahu dokumentu na zadané schéma mapování polí došlo k problému. K tomu může dojít z následujících důvodů:

Error: Could not map output field 'xyz' to search index due to deserialization problem while applying mapping function 'abc'

Mapování výstupu mohlo selhát, protože výstupní data jsou ve špatném formátu pro funkci mapování, kterou používáte. Například použití Base64Encode funkce mapování na binární data by vygenerovalo tuto chybu. Pokud chcete tento problém vyřešit, spusťte indexer znovu bez zadání funkce mapování nebo se ujistěte, že je funkce mapování kompatibilní s datovým typem výstupního pole. Podrobnosti najdete v tématu Mapování výstupních polí .

Error: Could not execute skill

Indexer nemohl spustit funkci v sadě modulů.

Error: Could not execute skill because the Web API request failed

Provádění dovedností selhalo, protože volání webového rozhraní API selhalo. K této třídě selhání obvykle dochází, když se použijí vlastní dovednosti, v takovém případě potřebujete k vyřešení problému ladit vlastní kód. Pokud je chyba z vestavěné dovednosti, projděte si chybovou zprávu, kde najdete pomoc s opravou problému.

Při ladění tohoto problému nezapomeňte věnovat pozornost všem upozorněním na zadávání dovedností pro tuto dovednost. Koncový bod webového rozhraní API může selhává, protože indexer předává neočekávaný vstup.

Error: Could not execute skill because Web API skill response is invalid

Provádění dovedností selhalo, protože volání webového rozhraní API vrátilo neplatnou odpověď. K této třídě selhání obvykle dochází, když se použijí vlastní dovednosti, v takovém případě potřebujete k vyřešení problému ladit vlastní kód. Pokud místo toho selhání pochází z předdefinované dovednosti, vytvořte žádanku o podporu, abyste získali pomoc.

Error: Type of value has a mismatch with column type. Couldn't store in 'xyz' column. Expected type is 'abc'

Pokud má zdroj dat pole s jiným datovým typem než pole, které se pokoušíte mapovat v indexu, může dojít k této chybě. Zkontrolujte datové typy polí zdroje dat a ujistěte se, že jsou správně namapované na datové typy indexu.

Error: Skill did not execute within the time limit

K této chybové zprávě může dojít ve dvou případech, z nichž každá by se měla zacházet odlišně. Postupujte podle následujících pokynů v závislosti na tom, jakou dovednost vám vrátila tuto chybu.

Integrované dovednosti v nástrojích Foundry Tools

Mnoho integrovaných kognitivních dovedností, jako je rozpoznávání jazyka, rozpoznávání entit nebo OCR, je podporováno koncovým bodem rozhraní API Foundry Tools. Někdy dochází k přechodným problémům s těmito koncovými body a dojde k vypršení požadavku. U přechodných problémů není jiná možnost než čekat a zkusit to znovu. Jako zmírnění rizik zvažte nastavení indexeru tak, aby běžel podle plánu. Plánované indexování pokračuje od místa, kde skončilo. Za předpokladu, že se vyřeší přechodné problémy, mělo by být možné pokračovat v dalším naplánovaném spuštění indexování a zpracování kognitivních dovedností.

Pokud se tato chyba bude dál zobrazovat ve stejném dokumentu pro integrovanou kognitivní dovednost, vytvořte ticket podpory, abyste získali pomoc, protože to není očekávané.

Vlastní dovednosti

Pokud u vlastní dovednosti narazíte na chybu časového limitu, můžete vyzkoušet několik věcí. Nejprve zkontrolujte vlastní dovednost a ujistěte se, že se nezablokuje v nekonečné smyčce a že vrací výsledek konzistentně. Jakmile ověříte, že se vrátí výsledek, zkontrolujte dobu trvání provádění. Pokud jste pro definici vlastní dovednosti explicitně nenastavili timeout hodnotu, výchozí timeout hodnota je 30 sekund. Pokud 30 sekund není dostatečně dlouhé, aby se vaše dovednost spustila, můžete pro definici vlastní dovednosti zadat vyšší timeout hodnotu. Tady je příklad definice vlastní dovednosti, kde je časový limit nastavený na 90 sekund:

  {
        "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Custom.WebApiSkill",
        "uri": "<your custom skill uri>",
        "batchSize": 1,
        "timeout": "PT90S",
        "context": "/document",
        "inputs": [
          {
            "name": "input",
            "source": "/document/content"
          }
        ],
        "outputs": [
          {
            "name": "output",
            "targetName": "output"
          }
        ]
      }

Maximální hodnota, kterou můžete pro timeout parametr nastavit, je 230 sekund. Pokud vaše vlastní dovednost není schopna konzistentně fungovat po dobu 230 sekund, mohli byste zvážit snížení náročnosti vaší vlastní dovednosti, aby zpracovala méně dokumentů v rámci jednoho spuštění. Pokud jste už nastavili batchSize hodnotu 1, musíte dovednost přepsat, aby ji bylo možné provést do 230 sekund, nebo ji jinak rozdělit na více vlastních dovedností, aby doba provádění pro každou vlastní dovednost byla maximálně 230 sekund. Další informace najdete v dokumentaci k vlastním dovednostem .

Error: Could not 'MergeOrUpload' | 'Delete' document to the search index

Dokument byl přečtený a zpracován, ale indexer ho nemohl přidat do indexu vyhledávání. K tomu může dojít z následujících důvodů:

Error: Could not index document because some of the document's data was not valid

Dokument byl načten a zpracován indexerem, ale kvůli neshodě v konfiguraci polí indexu a dat extrahovaných a zpracovaných indexerem se nedala přidat do indexu vyhledávání. K tomu může dojít z následujících důvodů:

Ve všech těchto případech se podívejte na podporované datové typy a mapování datových typů pro indexery , abyste měli jistotu, že schéma indexu sestavíte správně a nastavili odpovídající mapování polí indexeru. Chybová zpráva obsahuje podrobnosti, které vám můžou pomoct zjistit zdroj neshody.

Error: Integrated change tracking policy cannot be used because table has a composite primary key

To platí pro tabulky SQL a obvykle k tomu dochází, když je klíč buď definovaný jako složený klíč, nebo když tabulka definovala jedinečný clusterovaný index (jako v indexu SQL, ne jako index Azure Search). Hlavním důvodem je, že se atribut klíče upraví tak, aby byl složeným primárním klíčem v jedinečném clusterovém indexu. V takovém případě se ujistěte, že vaše tabulka SQL nemá jedinečný clusterovaný index nebo že jste namapovali pole klíče na pole, u kterého není zaručeno, že neobsahuje duplicitní hodnoty.

Error: Could not process document within indexer max run time

K této chybě dochází, když indexer nemůže dokončit zpracování jednoho dokumentu ze zdroje dat v povolené době provádění. Maximální doba běhu je kratší při použití sady dovedností. Pokud k této chybě dojde a máte hodnotu maxFailedItems nastavenou na jinou hodnotu než 0, indexer přeskočí dokument při budoucích spuštěních, aby indexování mohlo pokračovat. Pokud si nemůžete dovolit přeskočit žádný dokument nebo pokud se tato chyba zobrazuje konzistentně, zvažte rozdělení dokumentů do menších dokumentů, aby bylo možné provést částečný pokrok v rámci jednoho spuštění indexeru.

Error: Could not project document

K této chybě dochází, když se indexer pokouší projektovat data do úložiště znalostí a při pokusu došlo k chybě. Toto selhání může být stálé a opravitelné, nebo může jít o přechodné selhání s přijímačem výstupu projekce, takže budete muset možná počkat a zkusit to znovu pro vyřešení problému. Tady je sada známých stavů selhání a možných řešení.

Error: The cognitive service for skill '<skill-name>' has been throttled

Provádění dovedností selhalo, protože došlo k omezení volání nástrojů Foundry. Obvykle k této třídě selhání dochází v případě, že se paralelně spouští příliš mnoho dovedností. Pokud ke spuštění indexeru používáte klientskou knihovnu Microsoft.Search.Documents, můžete pomocí funkce SearchIndexingBufferedSender získat automatické opakování neúspěšných kroků. V opačném případě můžete indexer resetovat a spustit znovu.

Error: Expected IndexAction metadata

Chyba "Očekávaná metadata IndexAction" znamená, že když se indexer pokusil přečíst dokument, aby zjistil, jaká akce se má provést, nenašla v dokumentu žádná odpovídající metadata. K této chybě obvykle dochází v případě, že indexer má přidanou nebo odebranou mezipaměť poznámek bez resetování indexeru. Pokud chcete tento postup vyřešit, měli byste indexer resetovat a spustit znovu.

Warning: Skill input was invalid

Chyběl vstup pro dovednost, měl nesprávný typ nebo byl jinak neplatný. Může se zobrazit následující informace:

• Could not execute skill

• Skill executed but may have unexpected results

Kognitivní dovednosti mají požadované vstupy a volitelné vstupy. Například dovednost extrakce klíčových frází má dva požadované vstupy text, languageCodea žádné volitelné vstupy. Všechny vstupy vlastních dovedností jsou považovány za volitelné vstupy.

Pokud chybí potřebné vstupy nebo pokud vstup není správného typu, funkce se přeskočí a vygeneruje upozornění. Vynechané dovednosti nevygenerují výstupy. Pokud podřízené dovednosti spotřebovávají výstupy vynechané dovednosti, můžou vygenerovat další upozornění.

Pokud chybí volitelný vstup, dovednost stále běží, ale může způsobit neočekávaný výstup z důvodu chybějícího vstupu.

V obou případech je toto upozornění způsobeno tvarem vašich dat. Pokud máte například dokument obsahující informace o lidech s poli firstName, middleNamea lastName, můžete mít některé dokumenty, které nemají položku pro middleName. Pokud předáte middleName jako vstup pro dovednost v kanálu, předpokládá se, že tento vstup může občas chybět. Abyste zjistili, jestli se v důsledku tohoto upozornění vyžaduje nějaká akce, musíte vyhodnotit svá data a scénář.

Pokud chcete zadat výchozí hodnotu pro chybějící vstup, můžete pomocí podmíněné dovednosti vygenerovat výchozí hodnotu a pak jako vstup dovednosti použít výstup podmíněné dovednosti .

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.ConditionalSkill",
    "context": "/document",
    "inputs": [
        { "name": "condition", "source": "= $(/document/language) == null" },
        { "name": "whenTrue", "source": "= 'en'" },
        { "name": "whenFalse", "source": "= $(/document/language)" }
    ],
    "outputs": [ { "name": "output", "targetName": "languageWithDefault" } ]
}

Warning: Skill input 'languageCode' has the following language codes 'X,Y,Z', at least one of which is invalid.

Jedna nebo více hodnot předaných do volitelného languageCode vstupu podřízené dovednosti není podporováno. K tomu může dojít, pokud předáváte výstup languageDetectionSkill následným dovednostem a výstup se skládá z více jazyků, než jsou podporovány v těchto podřízených dovednostech.

Všimněte si, že pokud se neplatné countryHint zadání předá jazyku LanguageDetectionSkill, může se zobrazit upozornění podobné tomuto. Pokud k tomu dojde, ověřte, že pole, které používáte ze svého zdroje dat pro tento vstup, obsahuje platné dvoupísmenné kódy zemí podle normy ISO 3166-1 alfa-2. Pokud jsou některé platné a některé neplatné, pokračujte podle následujícího pokynu, ale nahraďte languageCode za countryHint a defaultLanguageCode za defaultCountryHint, tak, aby odpovídaly vašemu případu použití.

Pokud víte, že vaše datová sada je všechna v jednom jazyce, měli byste odebrat JazykDetectionSkill a languageCode vstup dovednosti a místo toho použít defaultLanguageCode parametr dovednosti pro tuto dovednost za předpokladu, že je jazyk pro tuto dovednost podporován.

Pokud víte, že vaše datová sada obsahuje více jazyků, a proto potřebujete LanguageDetectionSkill a languageCode vstup, zvažte přidání podmíněnéhoSkillu k vyfiltrování textu pomocí jazyků, které nejsou podporovány před předáním textu do podřízené dovednosti. Tady je příklad, jak to může vypadat pro EntityRecognitionSkill:

{
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.ConditionalSkill",
    "context": "/document",
    "inputs": [
        { "name": "condition", "source": "= $(/document/language) == 'de' || $(/document/language) == 'en' || $(/document/language) == 'es' || $(/document/language) == 'fr' || $(/document/language) == 'it'" },
        { "name": "whenTrue", "source": "/document/content" },
        { "name": "whenFalse", "source": "= null" }
    ],
    "outputs": [ { "name": "output", "targetName": "supportedByEntityRecognitionSkill" } ]
}

Tady je několik odkazů na aktuálně podporované jazyky pro každou z dovedností, které můžou vést k této chybové zprávě:

• Podporované jazyky EntityRecognitionSkill
• Podporované jazyky EntityLinkingSkill
• Podporované jazyky KeyPhraseExtractionSkill
• Podporované jazyky LanguageDetectionSkill
• Podporované jazyky PIIDetectionSkill
• Podporované jazyky SentimentSkill
• Podporované jazyky služby Translator
• Text SplitSkill podporované jazyky : da, de, en, es, fi, fr, it, ko, pt

Warning: Skill input was truncated

Kognitivní dovednosti omezují délku textu, který lze analyzovat najednou. Pokud textové zadání překročí limit, text se před obohacením zkrátí. Funkce se provede, ale ne se všemi vašimi daty.

V následujícím příkladu LanguageDetectionSkill'text' může vstupní pole aktivovat toto upozornění, pokud je vstup nad limitem znaků. Vstupní limity najdete v referenční dokumentaci k dovednostem.

 {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Text.LanguageDetectionSkill",
    "inputs": [
      {
        "name": "text",
        "source": "/document/text"
      }
    ],
    "outputs": [...]
  }

Pokud chcete zajistit, aby byl veškerý text analyzován, zvažte použití dovednosti Split.

Warning: Web API skill response contains warnings

Indexer spustil dovednost v sadě dovedností, ale odpověď z požadavku webového rozhraní API indikuje, že existují upozornění. Projděte si upozornění a zjistěte, jak se vaše data ovlivňují a jestli je potřeba provést další akci.

Warning: The current indexer configuration does not support incremental progress

K tomuto upozornění dochází pouze pro zdroje dat Azure Cosmos DB.

Přírůstkový postup během indexování zajišťuje, že pokud je spuštění indexeru přerušeno přechodnými selháními nebo časovým limitem, indexer může navázat tam, kde skončil, namísto znovu indexování celé kolekce od počátku. To je zvlášť důležité při indexování velkých kolekcí.

Možnost obnovit nedokončenou úlohu indexování je založená na tom, že jsou dokumenty seřazeny podle sloupce _ts. Indexer používá časové razítko k určení, který dokument má být zpracován jako další. _ts Pokud sloupec chybí nebo pokud indexer nedokáže určit, jestli je vlastní dotaz seřazený podle něj, indexer začne na začátku a zobrazí se toto upozornění.

Toto chování je možné přepsat povolením přírůstkového postupu a potlačením tohoto upozornění pomocí konfigurační vlastnosti assumeOrderByHighWaterMarkColumn.

Další informace najdete v tématu Přírůstkový průběh a vlastní dotazy.

Warning: Some data was lost during projection. Row 'X' in table 'Y' has string property 'Z' which was too long.

Služba Table Storage má omezení, jak mohou být vlastnosti velké entity. Řetězce mohou mít 32 000 znaků nebo méně. Pokud se promítá řádek s vlastností řetězce delší než 32 000 znaků, zachovají se pouze prvních 32 000 znaků. Chcete-li tento problém vyřešit, vyhněte se promítání řádků s řetězcovými vlastnostmi delšími než 32 000 znaků.

Warning: Truncated extracted text to X characters

Indexery omezují množství textu, které lze extrahovat z libovolného dokumentu. Tento limit závisí na cenové úrovni: 32 000 znaků pro úroveň Free, 64 000 pro Basic, 4 miliony pro Standard, 8 milionů pro Standard S2 a 16 milionů pro Standard S3. Text, který byl zkrácen, nebude indexován. Pokud se chcete tomuto upozornění vyhnout, zkuste rozdělit dokumenty s velkým množstvím textu na několik menších dokumentů.

Další informace najdete v tématu Omezení indexeru.

Warning: Could not map output field 'X' to search index

Mapování výstupních polí, která odkazují na neexistující data nebo data null, způsobí upozornění pro každý dokument a výsledkem bude prázdné pole indexu. Chcete-li tento problém vyřešit, pečlivě zkontrolujte cesty zdroje mapování výstupních polí pro možné překlepy nebo nastavte výchozí hodnotu pomocí podmíněné dovednosti. Podrobnosti najdete v tématu Mapování výstupních polí .

Warning: The data change detection policy is configured to use key column 'X'

Zásady detekce změn dat mají specifické požadavky na sloupce, které používají k detekci změn. Jedním z těchto požadavků je, že se tento sloupec aktualizuje při každé změně zdrojové položky. Dalším požadavkem je, aby nová hodnota pro tento sloupec byla větší než předchozí hodnota. Klíčové sloupce tento požadavek nesplňují, protože se při každé aktualizaci nemění. Chcete-li tento problém vyřešit, vyberte jiný sloupec pro zásady detekce změn.

Warning: Document text appears to be UTF-16 encoded, but is missing a byte order mark

Režimy analýzy indexeru musí vědět, jak se text před parsováním kóduje. Dva nejběžnější způsoby kódování textu jsou UTF-16 a UTF-8. UTF-8 je kódování s proměnnou délkou, kde každý znak je dlouhý 1 bajt a 4 bajty. UTF-16 je kódování s pevnou délkou, kde každý znak má délku 2 bajty. UTF-16 má dvě různé varianty, big endian a little endian. Kódování textu je určeno byte order markřadou bajtů před textem.

Pokud není k dispozici žádná značka pořadí bajtů, předpokládá se, že text bude kódován jako UTF-8.

Pokud chcete toto upozornění obejít, určete, jaké je kódování textu pro tento objekt blob, a přidejte odpovídající značku pořadí bajtů.

Warning: Azure Cosmos DB collection 'X' has a Lazy indexing policy. Some data may be lost

Kolekce s Lazy zásadami indexování nelze konzistentně dotazovat, což může vést k chybějícím datům ve výsledcích indexeru. Pokud chcete toto upozornění obejít, změňte zásady indexování na Konzistentní.

Warning: The document contains very long words (longer than 64 characters). These words may result in truncated and/or unreliable model predictions.

Toto upozornění je předáno z jazykové služby v nástrojích Foundry. V některých případech je bezpečné toto upozornění ignorovat, například pokud je dlouhý řetězec jen dlouhá adresa URL. Mějte na paměti, že pokud je slovo delší než 64 znaků, zkrátí se na 64 znaků, což může ovlivnit predikce modelu.

Error: Cannot write more bytes to the buffer than the configured maximum buffer size

Indexery mají omezení velikosti dokumentu. Ujistěte se, že dokumenty ve zdroji dat jsou menší než podporované omezení velikosti, jak je uvedeno pro vaši úroveň služby.

Error: Failed to compare value 'X' of type M to value 'Y' of type N.

K této chybě obvykle dochází v indexerech Azure SQL, když typ zdrojového sloupce použitý dataChangeDetectionPolicy pro neodpovídá očekávání indexeru, zejména pokud convertHighWaterMarkToRowVersion je zapnutý.

Pokud je například sloupec použitý pro detekci změn typu datetime, ale indexer očekává typ rowversion, protože convertHighWaterMarkToRowVersion je povolen, neshoda způsobí chybu.

Zkontrolujte datový typ sloupce High Water Mark ve zdroji a odpovídajícím způsobem aktualizujte konfiguraci indexeru. Po ověření a aktualizaci obnovte indexer a znovu ho spusťte, abyste zpracovali hodnoty sloupců.

Error: Access denied to Virtual Network/Firewall rules

K této chybě obvykle dochází z jednoho z následujících důvodů:

• Omezení brány firewall pro prostředky Azure vyžadované vaším indexerem podle vaší konfigurace. Mezi tyto prostředky patří: zdroj dat, účet Azure Storage (používaný pro ladicí relace, přírůstkové rozšiřování nebo úložiště znalostí), funkce Azure (používá se pro vlastní dovednosti webového rozhraní API) nebo nasazení Microsoft Foundry, která se používají při rozšiřování AI.
• Konfigurace privátních koncových bodů, které blokují přístup z indexeru k těmto prostředkům.

Zkontrolujte konfiguraci prostředků, abyste ověřili, že indexer má přístup ke komponentám vaší konfigurace a že povolují provoz do všech požadovaných služeb.

• Nastavení omezení brány firewall a PROTOKOLU IP
• Nastavení sdíleného privátního propojení

Error: Credentials provided in the connection string are invalid or have expired

K této chybě dochází, když se indexer Azure AI Vyhledávač nemůže ověřit pomocí zadaného připojovacího řetězce nebo má problémy s přístupem k účtu úložiště k ověření přihlašovacích údajů.

Error: Invalid AAD tenant

Tato zpráva se může zobrazit, když se indexer SharePointu v Microsoftu 365 nemůže ověřit vůči tenantovi Microsoft Entra, kterému patří web SharePointu. TenantId je v připojovacím řetězci zdroje dat SharePointu volitelné, ale jakákoli zadaná hodnota musí být ID tenanta Microsoft Entra (GUID) pro daný web. Tento tenant nemusí být nutně tenantem Microsoft Entra přidruženým k vaší vyhledávací službě.

Při řešení chyby využijte následující doprovodné materiály:

• U SharePoint připojení mezi tenanty uveďte ID tenanta Microsoft Entra webu SharePoint jako TenantId v připojovací řetězec.
• Pro připojení ve stejném tenantovi Microsoft Entra buď uveďte ID tenanta webu SharePoint, nebo povolte spravovanou identitu přiřazenou systémem vyhledávací služby. Když vynecháte TenantId, indexer použije tenant prostředku Microsoft Entra přidružený k dané identitě.
• Pokud není k dispozici ani explicitní TenantId, ani tenant prostředku, indexer hlásí: Ensure service managed identity is enabled for your service, or TenantId is specified in your připojovací řetězec.

Chybná hodnota, která není identifikátorem GUID, může způsobit selhání při vytváření nebo aktualizaci zdroje dat. Správně naformátované ID pro nesprávného tenanta Microsoft Entra může projít ověřením zdroje dat, ale selže, když se indexer autentizuje. V případě selhání spuštění přejděte do vyhledávací služby na portálu Azure, vyberte Správa vyhledávání>Indexery, vyberte indexer a zkontrolujte jeho historii spuštění a podrobnosti o stavu.

Formáty připojovacího řetězce a pokyny k vyhledání ID tenanta Microsoft Entra pro web SharePointu najdete v tématu Konfigurace indexeru SharePointu v Microsoftu 365.

Error: Error detecting index schema from data source

Prostředí webu Azure Portal použité ke konfiguraci indexeru nemohlo načíst informace o schématu ze zdroje dat. K tomu může dojít kvůli přechodným problémům s připojením nebo omezením konfigurace sítě, která brání službě Azure AI Vyhledávač v přístupu ke zdroji.