Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Note
Azure AI Keresés a Azure portálon, REST API-kon és Azure SDK-k keresztül érhető el. Emellett a Foundry IQ-t is támogatja, amely a vállalati tartalmakat újrafelhasználható, engedélytudatos tudásbázisokká alakítja át az Microsoft Foundry portálon található ügynökök számára.
Important
Az (előzetes verzióban) megjelölt funkciókra, képességekre vagy tulajdonságokra nem vonatkozik szolgáltatási szintű szerződés, nem ajánlott éles számítási feladatokhoz, és az általános elérhetővé válásuk előtt változhatnak vagy korlátozhatók. Az Azure AI Keresés előzetes verziójú kifejezések az összes előzetes verziós funkcióra vonatkoznak, függetlenül attól, hogy önálló vagy egy általánosan elérhető funkció része.
Ha Fabric IQ-hoz csatlakozik, költségek merülhetnek fel, és előfordulhat, hogy az adatok a Azure megfelelőségi határain kívül kerülnek elküldésre, és a vonatkozó szolgáltatási feltételek és adatkezelési szabályzatok szerint lesznek feldolgozva.
Az Fabric Data Agent tudásforrás (előzetes verzió) összekapcsolja a Microsoft Fabric Data Agentet egy ügynökalapú lekérési folyamattal az Azure AI Keresésben. A tudásbázisok egymástól függetlenül jönnek létre, egy tudásbázisban hivatkoznak rá, és földi adatként használják, amikor a tudásbázist futtatókörnyezetben kérdezik le.
Az adatügynök virtuális elemzőként működik, és lekérdezéseket hoz létre és futtat a Microsoft Fabric adatain, hogy természetes nyelvű válaszokat, táblázatokat és diagramokat adjon vissza. Ez hasznossá teszi Fabric data agent tudásforrásokat a nagy mennyiségű adathoz és elemzési lekérdezéshez.
Az indexelt tudásbázisokkal ellentétben Fabric Data Agent-tudásbázisok közvetlenül a lekéréskor kérdezik le az élő adatokat. Nincs szükség adatbeviteli folyamatra. A lekérdezésekhez végfelhasználói hozzáférési jogkivonat szükséges, amelyet a lekérési motor a Fabric adatügynök lekérdezéséhez használ a végfelhasználó nevében.
Használat támogatása
| Azure Portál | Microsoft Foundry portál | .NET SDK | Python SDK | Java SDK | JavaScript SDK | REST API |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
Prerequisites
Egy Azure AI Keresés szolgáltatás bármely régióban, amely lehetővé teszi az intelligens adatlekérést.
Microsoft Fabric munkaterület adat-ügynökkel.
A keresési szolgáltatásnak és a munkaterületnek ugyanabban a Microsoft Entra ID bérlőben kell lennie.
Engedély tudásbázisok létrehozásához. Konfigurálja a kulcs nélküli hitelesítést a keresési szolgáltatás közreműködői szerepkörével a felhasználói fiókjához rendelve (ajánlott), vagy használjon rendszergazdai API-kulcsot.
A legújabb
Azure.Search.Documentselőzetes csomag:dotnet add package Azure.Search.Documents --prereleaseKulcs nélküli hitelesítés esetén a
Azure.Identitycsomag:dotnet add package Azure.Identity
A legújabb
azure-search-documentselőzetes csomag:pip install --pre azure-search-documentsKulcs nélküli hitelesítés esetén a
azure-identitycsomag:pip install azure-identity
A Search Service REST API 2026-08-01 előzetes verziója .
Kulcs nélküli hitelesítéshez minden HTTP-kérés fejlécében adjon meg egy
Authorization.
Adatszabályozás és megfelelőség
Fabric IQ a munkaterület régiójának Microsoft Fabric megfelelőségi határán belül dolgozza fel a kéréseket. Az ügynöklekérdezések Fabric IQ-n keresztüli átirányításakor az alábbi kötelezettségvállalások érvényesek.
Adattárolási hely
Fabric IQ lekéri és feldolgozza az adatokat azon a régión belül, ahol a Microsoft Fabric munkaterület található. Az adatok nem lépik át a regionális határokat a lekérdezés végrehajtása során. Az alkalmazandó régiót és annak megfelelőségi hatókörét a munkaterület helye határozza meg. A támogatott régiók listájáért és az egyes régiók megfelelőségi keretrendszereiért lásd Microsoft Fabric régió rendelkezésre állását.
Note
Ha a Azure AI Keresés szolgáltatás más Azure régióban található, mint a Fabric-munkaterület, a rendszer régiók közötti lekérdezési eredményeket ad vissza. Tekintse át Microsoft Fabric régió rendelkezésre állását és a szervezet adattárolási követelményeit egy másik régióban lévő Fabric munkaterület csatlakoztatása előtt.
Megfelelőségi tanúsítványok
A Fabric IQ örökli a Microsoft Fabric munkaterület régiójára vonatkozó megfelelőségi minősítéseit. A megfelelőségi dokumentációt, a naplózási jelentéseket és az egyes régiókra vonatkozó keretrendszereket lásd: Microsoft Fabric régió rendelkezésre állása.
Meglévő tudásbázisok keresése
A tudásbázis egy legfelső szintű, újrafelhasználható objektum. A meglévő tudásbázisok ismerete hasznos lehet az új objektumok újbóli felhasználásához vagy elnevezéséhez.
Futtassa az alábbi kódot a tudásbázisok név és típus szerinti listázásához.
// List knowledge sources by name and type
using Azure.Search.Documents.Indexes;
var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
var knowledgeSources = indexClient.GetKnowledgeSourcesAsync();
Console.WriteLine("Knowledge Sources:");
await foreach (var ks in knowledgeSources)
{
Console.WriteLine($" Name: {ks.Name}, Type: {ks.GetType().Name}");
}
Referencia:SearchIndexClient
# List knowledge sources by name and type
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
for ks in index_client.list_knowledge_sources():
print(f" - {ks.name} ({ks.kind})")
Referencia:SearchIndexClient
### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}&$select=name,kind
Authorization: Bearer {{token}}
Referencia:Tudásbázisok – Lista
A JSON-definíció áttekintéséhez lekérdezhet egyetlen tudásforrást a név megadásával.
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;
var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
// Specify the knowledge source name to retrieve
string ksNameToGet = "earth-knowledge-source";
// Get its definition
var knowledgeSourceResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceAsync(ksNameToGet);
var ks = knowledgeSourceResponse.Value;
// Serialize to JSON for display
var jsonOptions = new JsonSerializerOptions
{
WriteIndented = true,
DefaultIgnoreCondition = System.Text.Json.Serialization.JsonIgnoreCondition.Never
};
Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(ks, ks.GetType(), jsonOptions));
Referencia:SearchIndexClient
# Get a knowledge source definition
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json
index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
ks = index_client.get_knowledge_source("knowledge_source_name")
print(json.dumps(ks.as_dict(), indent = 2))
Referencia:SearchIndexClient
### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
Authorization: Bearer {{token}}
Referencia:Tudásforrások – Get
Az alábbi JSON egy példaválasz egy Fabric Data Agent-tudásbázishoz.
{
"name": "my-fabric-data-agent-ks",
"kind": "fabricDataAgent",
"description": "A Fabric Data Agent knowledge source.",
"encryptionKey": null,
"fabricDataAgentParameters": {
"workspaceId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
"dataAgentId": "00000000-0000-0000-0000-000000000001"
}
}
Tudásbázis létrehozása
Futtassa a következő kódot egy Fabric Data Agent-tudásbázis létrehozásához.
using Azure.Identity;
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;
Uri searchEndpoint = new Uri("<search-endpoint>");
DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredential();
var indexClient = new SearchIndexClient(searchEndpoint, credential);
var fabricDataAgent = new FabricDataAgentKnowledgeSource(
"<knowledge-source-name>",
new FabricDataAgentKnowledgeSourceParameters("<fabric-workspace-id>", "<fabric-data-agent-id>"))
{
Description = "A Fabric Data Agent knowledge source."
};
await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(fabricDataAgent);
Referencia:SearchIndexClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
FabricDataAgentKnowledgeSource,
FabricDataAgentKnowledgeSourceParameters,
)
index_client = SearchIndexClient(
endpoint="<search-endpoint>",
credential=DefaultAzureCredential()
)
knowledge_source = FabricDataAgentKnowledgeSource(
name="<knowledge-source-name>",
description="A Fabric Data Agent knowledge source.",
fabric_data_agent_parameters=FabricDataAgentKnowledgeSourceParameters(
workspace_id="<fabric-workspace-id>",
data_agent_id="<fabric-data-agent-id>"
)
)
index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)
Referencia:SearchIndexClient
### Create a Fabric Data Agent knowledge source
PUT {{search-endpoint}}/knowledgesources/my-fabric-data-agent-ks?api-version=2026-08-01-preview
Authorization: Bearer {{search-access-token}}
Content-Type: application/json
{
"name": "my-fabric-data-agent-ks",
"kind": "fabricDataAgent",
"description": "A Fabric Data Agent knowledge source.",
"fabricDataAgentParameters": {
"workspaceId": "{fabric-workspace-id}",
"dataAgentId": "{fabric-data-agent-id}"
}
}
Referencia:Tudásforrások – Létrehozás vagy frissítés
Hozzárendelés tudásbázishoz
Ha elégedett a tudásbázissal, adja hozzá egy tudásbázishoz.
Important
A Fabric Data Agent tudásforrásai nem támogatják a minimallekérési érvelési folyamatot. Használja inkább a low vagy medium elemet.
Tudásbázis lekérdezése
A tudásbázis konfigurálása után hívja meg a lekérési műveletet vagy az MCP-végpontot a Fabric Data Agent tartalmának lekérdezéséhez. Ez a tudásbázis egyedi lekérdezési idejű engedélyérvényesítési és válaszjellemzőkkel rendelkezik.
Engedélyek kényszerítése lekérdezéskor
A Fabric Data Agent ismeretforrásai on-behalf-of (OBO) tokenfolyamot használnak. A lekérési kérelem fejlécében adja át a x-ms-query-source-authorization végfelhasználói hozzáférési jogkivonatot. A token hatókörét az Azure AI Keresés célközönségére kell korlátozni (https://search.azure.com/.default). A lekérési motor ezt a tokent egy Microsoft Fabric-hatókörű tokenre cseréli, és azt a végfelhasználó nevében a Fabric Data Agent lekérdezésére használja.
A lekérési kérelemhez standard Azure AI Keresés hitelesítésre is szükség van. A x-ms-query-source-authorization tokent külön adják át, és az nem helyettesíti a szolgáltatás hitelesítését.
A token átadásával kapcsolatos utasításokért lásd: Engedélyek kikényszerítése lekérdezéskor (előzetes verzió).
Fabric adatügynökre vonatkozó válaszmezők
Fabric data agent-tudásbázisok a sourceData tömbben lévő egyes references bejegyzés és lekérdezésdiagnosztikák activity objektumában adnak vissza eredményeket.
sourceData Tartalmaz:
-
fabricAnswer: Az adatügynök természetes nyelvi válasza. -
fabricEmbeddedResources: Minden beágyazott erőforrás, például táblák és diagramok, amikor a lekérdezés strukturált kimenetet hoz létre.
Az alábbi példa egy Fabric data agent tudásbázis-referenciaanyagot és annak megfelelő tevékenységrekordját tartalmazó lekérési választ mutat be. A lekérési válaszok értelmezésére vonatkozó részletesebb útmutatásért lásd: A válasz áttekintése.
Tip
Ha hivatkozásokhoz sourceData szeretne kapni, a lekérési kérésben a includeReferenceSourceData alatti tudásforrás-bejegyzésben állítsa a true értékét knowledgeSourceParams értékre.
{
"response": [
// ... Response omitted for brevity
],
"activity": [
{
"type": "fabricDataAgent",
"id": 1,
"knowledgeSourceName": "my-fabric-data-agent-ks",
"queryTime": "2026-05-11T19:37:11.600Z",
"count": 1,
"fabricDataAgentArguments": {
"search": "my query"
}
},
{
// ... Additional activity records omitted for brevity
}
],
"references": [
{
"type": "fabricDataAgent",
"id": "0",
"activitySource": 1,
"rerankerScore": 2.57,
"workspaceId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
"dataAgentId": "00000000-0000-0000-0000-000000000001",
"sourceData": {
"fabricAnswer": "There were 47 airline delays in Q1 2026. The majority occurred on transcontinental routes.",
"fabricEmbeddedResources": [
{
"title": "Q1 2026 Airline Operations Report",
"mimeType": "text/csv",
"content": "Route | Delays | Avg. Delay (min)\n--- | --- | ---\nJFK–LAX | 18 | 42\nORD–MIA | 12 | 31"
}
]
}
},
{
// ... Additional references omitted for brevity
}
]
}
Tudásbázis törlése
Mielőtt törölhet egy tudásbázist, törölnie kell minden olyan tudásbázist, amely hivatkozik rá, vagy frissítenie kell a tudásbázis definícióját a hivatkozás eltávolításához. Az index- és indexelőfolyamatot létrehozó tudásbázisok esetében a rendszer az összes létrehozott objektumot is törli. Ha azonban egy meglévő indexet használt egy tudásbázis létrehozásához, az index nem törlődik.
Ha egy használatban lévő tudásbázist próbál törölni, a művelet meghiúsul, és visszaadja az érintett tudásbázisok listáját.
Tudásbázis törlése:
Szerezze be a keresési szolgáltatás összes tudásbázisának listáját.
using Azure.Search.Documents.Indexes; var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential); var knowledgeBases = indexClient.GetKnowledgeBasesAsync(); Console.WriteLine("Knowledge Bases:"); await foreach (var kb in knowledgeBases) { Console.WriteLine($" - {kb.Name}"); }Referencia:SearchIndexClient
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Szerezze be az egyéni tudásbázisdefiníciót a tudásbázishivatkozások kereséséhez.
using Azure.Search.Documents.Indexes; using System.Text.Json; var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential); // Specify the knowledge base name to retrieve string kbNameToGet = "earth-knowledge-base"; // Get a specific knowledge base definition var knowledgeBaseResponse = await indexClient.GetKnowledgeBaseAsync(kbNameToGet); var kb = knowledgeBaseResponse.Value; // Serialize to JSON for display string json = JsonSerializer.Serialize(kb, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true }); Console.WriteLine(json);Referencia:SearchIndexClient
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "Name": "earth-knowledge-base", "KnowledgeSources": [ { "Name": "earth-knowledge-source" } ], "Models": [ {} ], "RetrievalReasoningEffort": {}, "OutputMode": {}, "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022", "EncryptionKey": null, "Description": null, "RetrievalInstructions": null, "AnswerInstructions": null }Törölje a tudásbázist, vagy ha több tudásbázist használ, frissítse a tudásbázist a forrás eltávolításához. Ez a példa a törlést mutatja be.
using Azure.Search.Documents.Indexes; var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential); await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName); System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");Referencia:SearchIndexClient
Törölje a tudásbázist.
await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName); System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");Referencia:SearchIndexClient
Szerezze be a keresési szolgáltatás összes tudásbázisának listáját.
# Get knowledge bases from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) print("Knowledge Bases:") for kb in index_client.list_knowledge_bases(): print(f" - {kb.name}")Referencia:SearchIndexClient
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Szerezze be az egyéni tudásbázisdefiníciót a tudásbázishivatkozások kereséséhez.
# Get a knowledge base definition from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name") print(kb)Referencia:SearchIndexClient
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Törölje a tudásbázist, vagy ha több tudásbázist használ, frissítse a tudásbázist a forrás eltávolításához. Ez a példa a törlést mutatja be.
# Delete a knowledge base from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name") print(f"Knowledge base deleted successfully.")Referencia:SearchIndexClient
Törölje a tudásbázist.
# Delete a knowledge source from azure.core.credentials import AzureKeyCredential from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key")) index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name") print(f"Knowledge source deleted successfully.")Referencia:SearchIndexClient
Szerezze be a keresési szolgáltatás összes tudásbázisának listáját.
### Get knowledge bases GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Tudásbázisok – Lista
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)", "value": [ { "name": "my-kb" }, { "name": "my-kb-2" } ] }Szerezze be az egyéni tudásbázisdefiníciót a tudásbázishivatkozások kereséséhez.
### Get a knowledge base definition GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Tudásbázisok – Get
Egy példaválasz az alábbihoz hasonlóan nézhet ki:
{ "name": "my-kb", "description": null, "retrievalInstructions": null, "answerInstructions": null, "outputMode": null, "knowledgeSources": [ { "name": "my-blob-ks" } ], "models": [], "encryptionKey": null, "retrievalReasoningEffort": { "kind": "low" } }Törölje a tudásbázist, vagy ha több tudásbázist használ, frissítse a tudásbázist a forrás eltávolításához. Ez a példa a törlést mutatja be.
### Delete a knowledge base DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Tudásbázisok – Törlés
Törölje a tudásbázist.
### Delete a knowledge source DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}} Authorization: Bearer {{token}}Referencia:Tudásforrások – Törlés