Konfigurieren von semantischen Rangfolgen und Zurückgeben von Beschriftungen in Suchergebnissen

Die semantische Sortierung durchläuft ein initiales Resultset und wendet eine L2-Bewertungsmethode an, die die semantisch relevantesten Ergebnisse an den Anfang des Stapels stellt. Sie können auch semantische Beschriftungen mit Hervorhebungen der relevantesten Begriffe und Ausdrücke sowie semantische Antworten abrufen.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie einen Suchindex für die semantische Umrankung konfigurieren.

Voraussetzungen

• Azure KI-Suche in einer beliebigen Region, die semantische Rangfolgen bereitstellt.

• Ein vorhandener Suchindex mit Rich-Text-Inhalt. Die semantische Rangfolge gilt für Zeichenfolgenfelder (nonvector) und eignet sich am besten für Inhalte, die informations- oder beschreibend sind.

• Berechtigung zum Erstellen und Verwenden von Objekten in Azure KI-Suche. Wir empfehlen den rollenbasierten Zugriff, aber Sie können API-Schlüssel verwenden, wenn eine Rollenzuweisung nicht machbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Herstellen einer Verbindung mit einem Suchdienst.

• Die Version 2026-08-01-preview der Search Service REST API.

Auswählen eines Clients

Sie können eine semantische Konfiguration für neue oder vorhandene Indizes angeben, indem Sie eines der folgenden Tools und Software Development Kits (SDKs) verwenden, um eine semantische Konfiguration hinzuzufügen:

• Azure portal mithilfe des Index-Designers eine semantische Konfiguration hinzufügen.
• Visual Studio Code mit dem REST-Client und einer Create or Update Index (REST)-API.
• Azure SDK für .NET
• Azure SDK für Python
• Azure SDK für Java
• Azure SDK für JavaScript

Hinzufügen einer semantischen Konfiguration

Einige Workloads erstellen automatisch eine semantische Konfiguration. Wenn Sie agentic retrieval und eine knowledge source verwenden, die Inhalte indiziert für Azure KI-Suche, verfügt Ihr generierter Index bereits über eine semantische Konfiguration, die für Ihre Inhalte geeignet ist.

Für andere Workloads können Sie eine semantische Konfiguration selbst einrichten. Eine semantische Konfiguration ist ein Abschnitt in Ihrem Index, der die feldeingaben festlegt, die für die semantische Rangfolge verwendet werden. Sie können jederzeit eine semantische Konfiguration hinzufügen oder aktualisieren, ohne dass eine Neuerstellung erforderlich ist. Wenn Sie mehrere Konfigurationen erstellen, können Sie einen Standardwert angeben. Geben Sie zur Abfragezeit eine semantische Konfiguration für eine Abfrageanforderung an, oder lassen Sie sie leer, um die Standardeinstellung zu verwenden.

Sie können bis zu 100 semantische Konfigurationen in einem einzelnen Index erstellen.

Eine semantische Konfiguration weist einen Namen und die folgenden Eigenschaften auf:

Sie können nur ein Titelfeld angeben, sie können jedoch beliebig viele Inhalts- und Schlüsselwortfelder enthalten. Für Inhalts- und Schlüsselwortfelder sollten die Felder in der Reihenfolge ihrer Priorität aufgelistet werden, da Felder mit niedrigerer Priorität möglicherweise gekürzt werden.

Für alle semantischen Konfigurationseigenschaften müssen die Felder, die Sie zuweisen, wie folgt sein:

• Zugeordnet als searchable und retrievable
• Zeichenfolgen vom Typ Edm.String, Collection(Edm.String) und Zeichenfolgen-Unterfelder von Edm.ComplexType

string indexName = "hotel";
SearchIndex searchIndex = new(indexName)
{
    Fields =
    {
        new SimpleField("HotelId", SearchFieldDataType.String) { IsKey = true, IsFilterable = true, IsSortable = true, IsFacetable = true },
        new SearchableField("HotelName") { IsFilterable = true, IsSortable = true },
        new SearchableField("Description") { IsFilterable = true },
        new SearchableField("Category") { IsFilterable = true, IsSortable = true, IsFacetable = true },
    },
    SemanticSearch = new()
    {
        Configurations =
        {
            new SemanticConfiguration("my-semantic-config", new()
            {
                TitleField = new SemanticField("HotelName"),
                ContentFields =
                {
                    new SemanticField("Description")
                },
                KeywordsFields =
                {
                    new SemanticField("Category")
                }
            })
        }
    }
};

Melden Sie sich für semantische Bewertungsmodelle vorab an (Vorschau)

Mithilfe von REST-APIs in der Vorschau und Azure-SDKs in der Vorschau, die diese Eigenschaft bereitstellen, können Sie einen Index optional so konfigurieren, dass er vorab veröffentlichte Modelle für das semantische Ranking verwendet, wenn ein solches Modell in Ihrer Region bereitgestellt wurde. Es gibt keinen Mechanismus, um zu wissen, ob eine Vorabversion verfügbar ist oder ob sie für eine bestimmte Abfrage verwendet wurde. Aus diesem Grund wird empfohlen, diese Eigenschaft in Testumgebungen zu verwenden, und nur dann, wenn Sie die neuesten semantischen Bewertungsmodelle ausprobieren möchten.

Die Konfigurationseigenschaft ist "flightingOptIn": trueund wird im Semantikkonfigurationsbereich eines Indexes festgelegt. Die Eigenschaft ist standardmäßig null oder falsch. Sie können sie jederzeit für eine Erstellungs- oder Aktualisierungsanforderung festlegen und wirkt sich auf semantische Abfragen aus, die vorwärts gehen, vorausgesetzt, die Abfrage legt eine semantische Konfiguration fest, die die Eigenschaft enthält.

PUT https://myservice.search.windows.net/indexes('hotels')?allowIndexDowntime=False&api-version=2026-08-01-preview

{
  "name": "hotels",
  "fields": [ ],
  "scoringProfiles": [ ],
  "defaultScoringProfile": "geo",
  "suggesters": [ ],
  "analyzers": [ ],
  "corsOptions": { },
  "encryptionKey": { },
  "similarity": { },
  "semantic": {
    "configurations": [
      {
        "name": "semanticHotels",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "hotelName"
          },
        "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            },
            {
              "fieldName": "description_fr"
            }
          ],
        "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "tags"
            },
            {
              "fieldName": "category"
            }
          ],
        "flightingOptIn": true
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {  }
}

Nächste Schritte

Testen Sie die semantische Konfiguration, indem Sie eine semantische Abfrage ausführen.