Archivo de 2024 para "Novedades en Azure AI Search"

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Mes Tipo Anuncio
Diciembre Template Chat de RAG con Azure AI Search + Python. Una plantilla de aplicación de IA para crear una solución RAG utilizando Azure AI Search y Python.
Noviembre Security Perímetro de seguridad de red. Una un servicio de búsqueda a un perímetro de seguridad de red para controlar el acceso de red al servicio de búsqueda. Azure Portal y las API de REST de administración en la 2024-06-01-preview se pueden usar para ver y conciliar las configuraciones de perímetro de seguridad de red.
Noviembre Security Compatibilidad de vínculo privado compartido para conexiones del servicio de Azure AI. Las conexiones a Azure AI para el procesamiento de aptitudes integradas ahora pueden ser privadas mediante un vínculo privado compartido en la conexión.
Noviembre Pertinencia Opciones de recorte para vectores comprimidos. Puede establecer opciones para volver a puntuar con vectores originales en lugar de vectores comprimidos. Se aplica a los algoritmos vectoriales HNSW y KNN exhaustivos, mediante compresión binaria y escalar. Disponible en Crear o actualizar índice (2024-11-01-preview), el portal de Azure y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta característica.
Noviembre Búsqueda de vectores Almacene menos instancias de vector. En escenarios de compresión de vectores, puede omitir el almacenamiento de vectores de precisión completa si no los necesita para volver a puntuar. Disponible en Crear o actualizar índice (2024-11-01-preview), el portal de Azure y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta característica.
Noviembre Pertinencia Reescritura de consultas en el reordenador semántico. Puede establecer opciones en una consulta semántica para volver a escribir la entrada de consulta en una consulta revisada o expandida que genere resultados más relevantes del clasificador L2. Disponible en Búsqueda de documentos (2024-11-01-preview), Azure Portal y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta característica.
Noviembre Pertinencia Nuevos modelos de clasificador semántico. El clasificador semántico se ejecuta con modelos mejorados en todas las regiones compatibles. No hay ningún cambio en las API ni en la experiencia de Azure Portal.
Noviembre Inteligencia artificial aplicada (aptitudes) Aptitud de Diseño de Documento. Una nueva habilidad que se usa para analizar la estructura de un documento y proporcionar fragmentación teniendo en cuenta la estructura (de párrafos). Esta habilidad llama a Azure Document Intelligence en Foundry Tools y utiliza el modelo de diseño de Azure Document Intelligence. Disponible en regiones seleccionadas a través de Creación o actualización del conjunto de aptitudes (2024-11-01-preview), Azure Portal y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta característica.
Noviembre Inteligencia artificial aplicada (aptitudes) Facturación sin claves para el procesamiento de capacidades de Azure AI. Ahora puede usar una identidad administrada y roles para una conexión sin necesidad de claves a Foundry Tools para el procesamiento de habilidades integradas. Esta capacidad elimina las restricciones para tener tanto las herramientas de búsqueda como las de Foundry en la misma región. Disponible en el Crear o actualizar conjunto de habilidades (2024-11-01-preview), el portal de Azure y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta funcionalidad.
Noviembre Origen de datos del indexador Modo de análisis de Markdown. Con este modo de análisis, los indexadores pueden generar documentos de búsqueda uno a uno o uno a varios a partir de archivos Markdown en Azure Storage y Microsoft OneLake. Disponible en Creación o actualización del indizador (2024-11-01-preview), Azure Portal y en los paquetes beta del SDK de Azure que proporcionan esta característica.
Noviembre API 2024-11-01-preview. Versión preliminar de las API de REST para la reescritura de consultas, la aptitud Diseño de documentos, la facturación sin claves para el procesamiento de aptitudes, el modo de análisis de Markdown y las opciones de revisión para vectores comprimidos.
Noviembre Característica Compatibilidad del portal con datos estructurados. El asistente para Importación y vectorización de datos ahora admite Azure SQL, Azure Cosmos DB y Azure Table Storage.
Octubre Característica Reduzca los requisitos de dimensión para los modelos de inserción de texto entrenados por MRL en Azure OpenAI. Text-embedding-3-small y Text-embedding-3-large se entrenan mediante Matryoshka Representation Learning (MRL). Esto permite truncar los vectores de inserción en menos dimensiones y ajustar el equilibrio entre el uso del tamaño del índice vectorial y la calidad de recuperación. Una nueva funcionalidad truncationDimension en 2024-09-01-preview permite el acceso a la compresión MRL en los modelos de incrustación de texto. Esto solo se puede configurar para nuevos campos vectoriales.
Octubre Característica Desempaquetar @search.score para ver las subpuntuaciones en los resultados de la búsqueda híbrida. Puede investigar los resultados clasificados de la Fusión de clasificación recíproca (RRF) viendo las subpuntuaciones de consulta individuales del resultado final combinado y puntuado. Una nueva propiedad debug desglosa la puntuación de búsqueda. QueryResultDocumentSubscores, QueryResultDocumentRerankerInputy QueryResultDocumentSemanticField proporcionan los detalles adicionales. Estas definiciones están disponibles en 2024-09-01-preview.
Octubre Característica Filtros de destino en una búsqueda híbrida solo para las consultas vectoriales. Un filtro en una consulta híbrida implica todas las subconsultas de la solicitud, independientemente del tipo. Puede invalidar el filtro global para limitar el ámbito del filtro a una subconsulta específica. El nuevo parámetro filterOverride está disponible en consultas híbridas mediante 2024-09-01-preview.
Octubre Inteligencia artificial aplicada (aptitudes) Habilidad para dividir texto (fragmentación de tokens). Esta aptitud tiene nuevos parámetros que mejoran la fragmentación de datos para insertar modelos. Un nuevo parámetro unit permite especificar la fragmentación de tokens. Ahora puedes fragmentar según la longitud del token, estableciendo la longitud a un valor que tenga sentido para tu modelo de embebido. También puede especificar el tokenizador y los tokens que no se deben dividir durante la fragmentación de datos. Las nuevas definiciones de parámetro unit y subpuntuación de consulta se encuentran en el 2024-09-01-preview.
Octubre API 2024-09-01-preview. Versión preliminar de las API de REST para dimensiones truncadas en modelos de text-embedding-3, filtrado de vectores de destino para consultas híbridas, detalles de subpuntuación de RRF para depuración y fragmentación de tokens para la aptitud División de texto.
Octubre Característica Compatibilidad con el portal para el cifrado de claves administradas por el cliente (CMK). Al crear nuevos objetos en Azure Portal, ahora puede especificar el cifrado de CMK y seleccionar una instancia de Azure Key Vault para proporcionar la clave.
Agosto Característica Mejoras en la sesión de depuración. Hay dos mejoras importantes. En primer lugar, ahora puede depurar cargas de trabajo integradas de vectorización y fragmentación de datos. En segundo lugar, las sesiones de depuración se rediseñan para una presentación más simplificada de aptitudes y asignaciones. Puede seleccionar un objeto en el flujo y ver o editar sus detalles en un panel lateral. El diseño con pestañas anterior se reemplaza por información más contextual en la página.
Agosto API 2024-07-01. Versión estable de las API REST para tipos de datos vectoriales disponibles con carácter general, compresión de vectores y vectorización integrada durante la indexación y las consultas.
Agosto Característica Vectorización integrada, anuncio de disponibilidad general. Fragmentación e inserción de datos controlados por aptitudes durante la indexación.
Agosto Característica Vectorizadores. Anuncio de disponibilidad general. Conversión de texto a vector durante la ejecución de la consulta. Tanto el vectorizador de Azure OpenAI como el vectorizador de API web personalizado están disponibles con carácter general.
Agosto Característica Capacidad AzureOpenAIEmbedding. Anuncio de disponibilidad general. Un tipo de habilidad que utiliza un modelo de embeddings de Azure OpenAI para generar incrustaciones durante la indexación.
Agosto Característica Proyecciones de índice. Anuncio de disponibilidad general. Componente de una definición del conjunto de aptitudes que define la forma de un índice secundario, que admite un patrón de índice uno a varios, donde el contenido de una canalización de enriquecimiento puede tener como destino varios índices.
Agosto Característica Cuantificación binaria y escalar. Anuncio de disponibilidad general. Reduzca el tamaño del índice vectorial en la memoria y en el disco con la cuantificación integrada.
Agosto Característica Tipos de datos estrechos. Anuncio de disponibilidad general. Asigne un tipo de datos más pequeño en los campos vectoriales, suponiendo que los datos entrantes sean de ese tipo de datos.
Agosto Característica Asistente para importar y vectorizar datos. Anuncio de disponibilidad general. Asistente que crea una canalización de indexación completa que incluye fragmentación de datos y vectorización. El asistente crea todos los objetos y configuraciones necesarios. En esta versión se agrega compatibilidad con el asistente para Azure Data Lake en Azure Storage.
Agosto Característica propiedad almacenada. Anuncio de disponibilidad general. Booleano que reduce el almacenamiento de índices vectoriales al no almacenar vectores recuperables.
Agosto Característica Propiedad vectorQueries.Weight. Anuncio de disponibilidad general. Especifique el peso relativo de cada consulta vectorial en una operación de búsqueda.
Julio Acelerador Interactúe con sus datos. Acelerador de soluciones para el patrón RAG que se ejecuta en Azure, mediante Búsqueda de Azure AI para la recuperación y los modelos de lenguaje grande de Azure OpenAI para crear experiencias de búsqueda conversacional. El código con datos de ejemplo está disponible para escenarios de casos de uso como asesor financiero y revisión y resumen de contratos.
Julio Acelerador Minería de conocimiento conversacional. Un acelerador de soluciones basado en Azure AI Search, Azure Speech in Foundry Tools y Azure OpenAI que permite a los clientes extraer información procesable de conversaciones posteriores al centro de contactos.
Julio Acelerador Cree su propio copiloto. Cree su propia solución de copiloto personalizada que permite al Asesor de clientes aprovechar la eficacia de la inteligencia artificial generativa en datos estructurados y no estructurados. Ayudar a nuestros clientes a optimizar las tareas diarias y fomentar mejores interacciones con más clientes.
Junio Característica Búsqueda de imágenes en Azure Portal. El explorador de búsqueda ahora admite la búsqueda de imágenes. En un índice vectorial que contiene contenido de imagen vectorial, puede arrastrar imágenes en el Explorador de Búsqueda para consultar una imagen coincidente.
Mayo Límites de servicio Mayor capacidad y más cuota de vectores en cada nivel (misma tasa de facturación). En la mayoría de las regiones, los tamaños de partición ahora son aún mayores para Standard 2 (S2), Standard 3 (S3) y Standard 3 High Density (S3 HD) para los servicios creados después del 3 de abril de 2024. Para obtener las particiones más grandes, cree un nuevo servicio en una región que proporcione una infraestructura más reciente.

Los niveles optimizados para almacenamiento (L1 y L2) también tienen más capacidad. Los clientes L1 y L2 deben crear un nuevo servicio para beneficiarse de la mayor capacidad. No hay ninguna actualización local en este momento.

Ya hay capacidad adicional disponible en más regiones: Norte de Alemania, Centro-oeste de Alemania, Norte de Sudáfrica, Oeste de Suizay Azure Government (Texas, Arizona y Virginia).
Mayo Característica Integración de OneLake (versión preliminar). Nuevo indexador para archivos OneLake y accesos directos de OneLake. Si usa Microsoft OneLake para el acceso a datos a los orígenes de datos de Amazon Web Services (AWS) y Google, use este indexador para importar datos externos en un índice de búsqueda. Este indizador está disponible a través de Azure Portal, la APIREST 2024-05-01-versión preliminar y los paquetes beta del SDK de Azure.
Mayo Característica Relevancia de vector
relevancia de la consulta híbrida. Cuatro mejoras mejoran la relevancia de las búsquedas híbridas y vectoriales.

En primer lugar, ahora puede establecer umbrales en los resultados de vector de búsqueda para excluir los resultados de puntuación baja.

En segundo lugar, los cambios en la arquitectura de consulta aplican perfiles de puntuación al final de la canalización de consulta para cada tipo de consulta. La mejora de documentos es un perfil de puntuación común y ahora funciona según lo previsto en las consultas híbridas y vectoriales.

En tercer lugar, puede establecer MaxTextRecallSize y countAndFacetMode en consultas híbridas para controlar la cantidad de resultados de búsqueda clasificados por BM25 que fluyen al modelo de clasificación híbrida.

En cuarto lugar, para la búsqueda de vectores e híbridas, puede ponderar una consulta vectorial para aumentar o disminuir su importancia en una solicitud multiconsulta.
Mayo Característica Compatibilidad con vectores binarios. Collection(Edm.Byte) es un nuevo tipo de datos admitido. Este tipo de datos abre la integración con los modelos de inserción binaria de Cohere v3 y la cuantificación binaria personalizada. Restringir los tipos de datos reduce el costo de los conjuntos de datos vectoriales grandes. Para obtener más información, consulte Indexar datos binarios para la búsqueda vectorial.
Mayo Habilidad Aptitud de embeddings multimodales de Azure Vision (versión preliminar). Nueva aptitud que está enlazada a la API de incrustaciones multimodales de Azure Vision. Puede generar inserciones para texto o imágenes durante la indexación. Esta habilidad está disponible a través de Azure Portal y la API REST versión preliminar 2024-05-01.
Mayo Vectorizador Vectorizador de Azure Vision (versión preliminar). El nuevo vectorizador se conecta a un recurso de Azure Vision mediante la API de incrustaciones vectoriales para generar incrustaciones en el momento de la consulta. Este vectorizador está disponible a través de Azure Portal y la API de REST 2024-05-01-preview.
Mayo Vectorizador Vectorizador de catálogo de modelos de Microsoft Foundry (versión preliminar). El nuevo vectorizador se conecta a un modelo de incrustación implementado desde el catálogo de modelos de Foundry. Este vectorizador está disponible a través de Azure Portal y la API de REST 2024-05-01-preview.

Cómo implementar la vectorización integrada mediante modelos de Foundry.
Mayo Habilidad La funcionalidad AzureOpenAIEmbedding (versión preliminar) admite más modelos en Azure OpenAI. Ahora admite text-embedding-3-large y text-embedding-3-small, junto con text-embedding-ada-002 de la actualización anterior. Las nuevas propiedades dimensions y modelName permiten especificar los distintos modelos de inserción en Azure OpenAI. Anteriormente, los límites de dimensiones se fijaban en 1536 dimensiones, aplicables solo a text-embedding-ada-002. Esta aptitud actualizada está disponible a través de Azure Portal y la API REST 2024-05-01-preview.
Mayo Portal El Asistente para importar y vectorizar datos ahora admite indexadores OneLake como origen de datos. Para los embeddings, también admite conexiones con el catálogo de modelos de Azure Vision, Foundry y más modelos de incrustación en Azure OpenAI.

Al agregar un campo a un índice, puede elegir un tipo de datos binario.

El Explorador de búsqueda ahora tiene como valor predeterminado 2024-05-01-preview y admite las nuevas características de vista previa para consultas vectoriales e híbridas.
Mayo API 2024-05-01-preview. La nueva versión preliminar de las API REST de Búsqueda proporciona nuevas aptitudes y vectorizadores, un nuevo tipo de datos binario, un indizador de archivos OneLake y nuevos parámetros de consulta para obtener resultados más relevantes. Consulte actualice las APIs REST si tiene código existente escrito contra la versión 2023-07-01-preview y necesita migrar a esta versión.
Mayo API Paquetes beta del SDK de Azure. Revise los registros de cambios de los siguientes paquetes beta del SDK de Azure para obtener compatibilidad con nuevas características: SDK de Azure para Python, SDK de Azure para .NET, SDK de Azure para Java
Mayo Samples Ejemplos de código de Python. Los nuevos ejemplos de un extremo a otro muestran la integración con Cohere Embed v3, la integración con OneLake y las plataformas de datos en la nube en Google y AWS, e integración con las API bidireccionales de Azure Vision.
Abril API Actualización de seguridad que direcciona la divulgación de información. Las respuestas GET ya no devuelven cadenas de conexión ni claves. Se aplica a GET Skillset, GET Index y GET Indexer. Este cambio ayuda a proteger los recursos de Azure integrados con AI Search frente al acceso no autorizado.
Abril API API de REST de Búsqueda 2024-03-01-preview
Abril API API de REST de Administración 2024-03-01-preview
Abril API Anuncio de desuso de 2023-07-01-preview. Esta versión ya no se admite a partir del 8 de julio de 2024. Las versiones más recientes de API tienen una configuración de vector diferente. Debe migrar a una versión más reciente lo antes posible.
Abril Límites de servicio Los niveles Básico y Estándar ofrecen más almacenamiento por partición, a la misma tasa de facturación por partición. La capacidad adicional está sujeta a la disponibilidad regional y se aplica a los nuevos servicios de búsqueda creados después del 3 de abril de 2024. Básico ahora admite hasta tres particiones y tres réplicas.
Abril Límites de servicio Las cuotas de vectores son más altas en ciertos servicios nuevos creados después del 3 de abril de 2024 en ciertas regiones.
Abril Característica Cuantificación de vectores, tipos de datos vectoriales estrechos y una nueva stored propiedad (versión preliminar) . En conjunto, estas tres características minimizan el almacenamiento y los costos.
Febrero Característica Nuevos límites de dimensión en campos vectoriales. Los límites máximos de dimensiones ahora son 3072, aumentaron desde 2048.
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