Mi az a tudásforrás?

A tudásbázis egy legfelső szintű erőforrás a Azure AI Keresés szolgáltatásban, amely meghatározza az ügynöki lekérési folyamatban használt tartalmat. Minden tudásbázis indexelt vagy távoli, amely meghatározza a tartalom betöltésének, feldolgozásának és lekérdezésének módját. A tudásforrások a tudásbázis szükséges összetevői.

Egyetlen tudásbázisban több tudásbázisra is hivatkozhat. Az ügynökalapú visszakereső motor mindegyiket egyetlen kéréssel lekérdezi. Az egyes tudásbázisokhoz allekérdezések jönnek létre, és a rendszer a lekérési válaszban adja vissza a legfontosabb eredményeket.

Támogatott tudásbázisok

Azure AI Keresés az ügynöki lekéréses számítási feladatokhoz az alábbi tudásbázisokat támogatja.

Indexelt tudásbázisok

Az indexelt tudásbázis olyan keresési indexre mutat, amely megfelel az ügynöki lekérés feltételeinek. A tartalom a lekérdezési idő előtt az indexbe kerül a három elérési út egyikén keresztül:

• Saját index létrehozása: Használjon keresési index-tudásbázist egy meglévő index beburkolásához a keresési szolgáltatásban.

• Közvetlen fájlfeltöltés: Fájlismereti forrás használatával közvetlenül Azure AI Keresés tölthet fel fájlokat. A szolgáltatás feldolgozza a fájlokat, és a kinyert tartalmat egy létrehozott keresési indexben tárolja, és nincs szükség külső tárolóra vagy indexelő folyamatra.

• Automatikusan létrehozott indexelőfolyamat: Az összes többi indexelt tudásbázis esetében Azure AI Keresés automatikusan létrehoz egy teljes indexelő folyamatot a külső adatforrásból. Ez magában foglal egy adatforrást, egy készségkészletet, egy indexelőt és egy feltöltött, darabolt indexet.

A lekérdezések helyileg futnak a keresési szolgáltatásban teljes szöveges (kulcsszó), vektoros vagy hibrid lekérdezésekkel.

Mivel az indexelt tudásforrás mögött egy keresési index áll, a válaszban szereplő hivatkozások tartalmazhatnak a szolgáltatás által generált hivatkozási URL-eket (előzetes verzió), amelyek az indexben található dokumentumokra mutatnak. A távoli tudásbázisok nem rendelkeznek háttérindexekkel, ezért nem adnak vissza idézet URL-címeket.

Távoli tudásforrások

Egy távoli tudásbázis közvetlenül egy külső platformhoz csatlakozik. A tartalom soha nem töltődik be az Azure AI Keresés rendszerébe. Ehelyett a rendszer lekérdezéskor kéri le az egyes platformok natív API-ján keresztül. Az ügynöki lekérési motor API-hívást indít, és az eredményeket az indexelt tudásforrásokkal együtt ugyanabban a válaszban jeleníti meg.

A platformtól függően a távoli kapcsolatok a nyilvános interneten (például a Bingen) vagy a Microsoft bérlőn (például SharePoint és Fabric) keresztül érik el a tartalmat.

Egységes rangsorolás

Az indexelt és a távoli tudásbázisok esetében az összes lekért tartalom ugyanazon a rangsorolási folyamaton halad át. Az eredményeket relevancia alapján pontozzák, a különböző lekérdezések között egyesítik, majd újrarangsorolják, mielőtt a lekérési válaszban visszaadják őket.

Tudásbázisok használata

A tudásbázisok független objektumok, amelyeket a tudásbázisoktól elkülönítve hozhat létre és kezelhet. Tartsa szem előtt a következőket:

• Tudásbázis létrehozása előtt hozzon létre egy tudásbázist. A tudásbázisok azonosító alapján hivatkoznak a tudásbázisokra, ezért először a tudásbázisnak kell léteznie.

• Egy tudásbázis törléséhez először frissítse vagy törölje az arra hivatkozó tudásbázisokat. Ezután törölheti a tudásbázist.

• A tudásforrásnak és a hozzá tartozó tudásbázisnak ugyanazon a keresési szolgáltatáson kell léteznie.

Tudásforrások létrehozása

A létrehozási támogatás az Azure portálon, a Microsoft Foundry portálon, a REST API-ban és az Azure SDK-kban a tudásforrás típusától függően változik. A részletes útmutatásért tekintse meg a támogatott tudásbázisok hivatkozásait.

Bizalmassági címkék betöltése (előzetes verzió)

A blob típusú, indexelt OneLake- és indexelt SharePoint-tudásforrások esetében a Microsoft Purview bizalmassági címkéket is beolvashatja a(z) ingestionPermissionOptions úgy történő beállításával, hogy tartalmazza a(z) sensitivityLabel értéket. Az érték beállítása előtt kövesse az összes előfeltételt. Miután szinkronizálta őket az indexszel, a címkék a lekérési válaszokban jelennek meg, és a dokumentumszintű hozzáférés lekérdezési időpontban történő kényszerítésére szolgálnak. További információ: Engedélyek kényszerítése lekérdezéskor (előzetes verzió).

Ha az indexelt tudásforrás darabolt indexet használ, például integrált vektorizálással vagy egyéni Text Split-készséggel, akkor a bizalmassági címkét az egyes chunk-sorokhoz is hozzá kell rendelnie a képességkészlet indexvetítésein keresztül. Ellenkező esetben a rendszer nem ad vissza adattömbszintű hivatkozásokat a lekérési válaszokban, ha címkéket tartalmaznak a forrásdokumentumban.

Surface-dokumentumba beágyazott képek (előzetes verzió)

Blob-, indexelt OneLake- és indexelt SharePoint-alapú tudásforrások esetén konfigurálhat egy assetStore elemet a tudásforrás ingestionParameters beállításában, hogy megőrizze a forrásdokumentumokban beágyazott képeket. Ha a tudásbázishoz a képek kiszolgálását is engedélyezi, a visszakeresési művelet beilleszti ezeket a képeket a válaszszintézishez használt promptba, hogy az LLM értelmezni tudja a diagramokat, grafikonokat és a képekből kinyert tartalmakat. További információkért lásd: A dokumentumokba ágyazott képek megjelenítése ügynöki lekérésben (előzetes verzió).

Ne konfigurálja a(z) assetStore és ingestionPermissionOptions elemeket ugyanazon a tudásforráson. A rendszerkép-szolgáltatás nem támogatott, ha ingestionPermissionOptions konfigurálva van.

Privát hálózatba való betöltés korlátozása (előzetes verzió)

A blob, az indexelt SharePoint és az indexelt Azure SQL tudásbázisok támogatják a privát indexelők végrehajtását. Blobok és Azure SQL esetén a jóváhagyott megosztott privát hivatkozások megvédhetik a forráskapcsolatot és Azure függőségeket. SharePoint Online nem egy megosztott privát kapcsolati cél, ezért a privát mód csak a védett Azure függőségekre vonatkozik.

A privát szinkronizálás jelenleg nem támogatott az indexelt OneLake-tudásbázisokhoz.

Automatikus nyelvenkénti elemzők használata (előzetes verzió)

A Blob, az indexelt OneLake és az indexelt SharePoint tudásbázisok támogatják az automatikus nyelvenkénti elemzőket a többnyelvű tartalmakhoz. Ha engedélyezve van, Azure AI Keresés észleli az egyes forrásdokumentumok nyelvét, és automatikusan alkalmazza a megfelelő Microsoft nyelvelemzőt. A tudásbázis-definícióban és a lekérdezésben nem ad meg elemzőt.

Tudásbázisok használata

Miután létrehozott egy tudásbázist, hivatkozzon rá egy tudásbázisban. A tudásbázis határozza meg, hogy mely tudásbázisok kérdezhetők le. A következő szakaszok azokat a beállítási lehetőségeket ismertetik, amelyekkel szabályozható, hogy mely források legyenek belefoglalva, valamint hogy a motor hogyan választ közülük.

Mindig kérdezzen le egy tudásforrást

Állítsa a(z) alwaysQuery értékét true értékre egy tudásforrás-definícióban, hogy az a visszakeresési következtetési erőfeszítéstől függetlenül minden lekérdezésben szerepeljen.

A lekérési következtetési erőfeszítés használatával szabályozhatja az LLM-használatot (előzetes verzió)

A lekéréses érvelési munka szabályozza, hogy az egyes lekérdezésekre mennyi LLM-feldolgozás van alkalmazva. Nem minden megoldás élvez előnyt az LLM-lekérdezések tervezésében. Ha az egyszerűség és a sebesség az elsődleges szempont, használja a minimal erőfeszítést az LLM-feldolgozás megkerüléséhez. low és medium ráfordítási szinten az LLM megtervezi és kiválasztja, mely tudásforrásokat kérdezze le, a medium pedig egy iteratív kört ad hozzá az alaposabb eredmények érdekében. Az egyes szintekkel kapcsolatos további információkért lásd: A visszakeresési következtetési ráfordítás beállítása (előzetes verzió).

A következő tényezők befolyásolják a kiválasztást low és medium erőfeszítésszint esetén:

• A name tudásforrása.

• Az index description-ja (indexelt tudásforrások esetén).

• A retrievalInstructions tudásbázis definíciójában vagy a lekérési műveletben megadott. A lekérési utasítások útmutatója, hogy az LLM mely tudásforrásokat választja ki vagy hagyja ki. Úgy működnek, mint egy prompt: megadhatja a tömörséget, a hangnemet és a formázást.

Kapcsolódó tartalom

• Ágensalapú visszakeresés áttekintése
• Keresési index létrehozása ügynökalapú visszakereséshez
• Tudásbázis létrehozása
• Tudásbázis lekérdezése
• A visszakeresési érvelési ráfordítás beállítása (előzetes verzió)