Documents - Search Post

Szolgáltatás:: Search Service

API-verzió:: 2025-08-01-preview

Dokumentumokat keres az indexben.

POST {endpoint}/indexes('{indexName}')/docs/search.post.search?api-version=2025-08-01-preview

URI-paraméterek

Name	In	Kötelező	Típus	Description
endpoint	path	True	string	A keresési szolgáltatás végpontjának URL-címe.
indexName	path	True	string	Az index neve.
api-version	query	True	string	Ügyfél API verziója.

Kérelem fejléce

Name	Kötelező	Típus	Description
x-ms-client-request-id		string (uuid)	A hibakeresési kérelemmel küldött nyomkövetési azonosító.
x-ms-query-source-authorization		string	A lekérdezés végrehajtásához használt felhasználót azonosító jogkivonat. Ez a jogkivonat a dokumentumokra vonatkozó biztonsági korlátozások érvényesítésére szolgál.

Kérelem törzse

Name	Típus	Description
answers	QueryAnswerType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a válaszokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
captions	QueryCaptionType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a feliratokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
count	boolean	Olyan érték, amely meghatározza, hogy le kell-e kérni az eredmények teljes számát. Az alapértelmezett érték false. Ha ezt az értéket igaz értékre állítja, az hatással lehet a teljesítményre. Vegye figyelembe, hogy a visszaadott szám közelítőleges.
debug	QueryDebugMode	Lehetővé tesz egy hibakereső eszközt, amely az újrarangsorolt eredmények további feltárására használható.
facets	string[]	A keresési lekérdezésre alkalmazandó dimenziós kifejezések listája. Minden dimenziós kifejezés tartalmaz egy mezőnevet, amelyet opcionálisan a név:érték párok vesszővel tagolt listája követ.
filter	string	Az OData $filter keresési lekérdezésre alkalmazandó kifejezés.
highlight	string	A találatok kiemeléséhez használandó mezőnevek vesszővel tagolt listája. Csak kereshető mezők használhatók a találatok kiemelésére.
highlightPostTag	string	A találati kiemelésekhez hozzáfűzött karakterlánccímke. A highlightPreTag paranccsal kell beállítani. Az alapértelmezett érték az </em>.
highlightPreTag	string	Egy karakterlánccímke, amely a csúcsfények eléréséhez van hozzáadva. A highlightPostTag paranccsal kell beállítani. Az alapértelmezett az <em>.
hybridSearch	HybridSearch	A hibrid keresési viselkedés konfigurálásához szükséges lekérdezési paraméterek.
minimumCoverage	number (double)	0 és 100 közötti szám, amely azt jelzi, hogy az index hány százalékát kell lefednie a keresési lekérdezésnek ahhoz, hogy a lekérdezés sikeresként legyen jelentve. Ez a paraméter hasznos lehet a keresés rendelkezésre állásának biztosításához még az egyetlen replikával rendelkező szolgáltatások esetében is. Az alapértelmezett érték 100.
orderby	string	Az OData vesszővel tagolt listája $orderby kifejezéseket, amelyek alapján rendezheti az eredményeket. Minden kifejezés lehet mezőnév vagy a geo.distance() vagy a search.score() függvény hívása. Minden kifejezést követhet az asc a növekvő vagy a desc a csökkenő jelzés jelzésére. Az alapértelmezett sorrend növekvő sorrend. A holtversenyeket a dokumentumok meccspontszáma bontja meg. Ha nincs megadva $orderby, az alapértelmezett rendezési sorrend csökkenő a dokumentum egyezési pontszáma szerint. Legfeljebb 32 $orderby záradék lehet.
queryLanguage	QueryLanguage	A keresési lekérdezés nyelvét meghatározó érték.
queryRewrites	QueryRewritesType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy létre kell-e hozni a lekérdezés átírását a keresési lekérdezés bővítéséhez.
queryType	QueryType	A keresési lekérdezés szintaxisát meghatározó érték. Az alapértelmezett érték az "egyszerű". Használja a "teljes" szót, ha a lekérdezés a Lucene-lekérdezés szintaxisát használja.
scoringParameters	string[]	A pontozási függvényekben (például referencePointParameter) használandó paraméterértékek listája a formátum névértékei használatával. Ha például a pontozási profil egy függvényt határoz meg egy "mylocation" nevű paraméterrel, a paramétersztring a következő lesz: "mylocation--122.2,44.8" (idézőjelek nélkül).
scoringProfile	string	Egy pontozási profil neve, amely kiértékeli az egyező dokumentumok egyezési pontszámait az eredmények rendezése érdekében.
scoringStatistics	ScoringStatistics	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a pontozási statisztikákat (például a dokumentumok gyakoriságát) globálisan kívánjuk-e kiszámítani a konzisztensebb pontozás érdekében, vagy helyileg az alacsonyabb késés érdekében. Az alapértelmezett érték a "helyi". A "globális" használatával globálisan összesítheti a pontozási statisztikákat a pontozás előtt. A globális pontozási statisztikák használata növelheti a keresési lekérdezések késését.
search	string	Teljes szöveges keresési lekérdezési kifejezés; Használja a "*" jelet, vagy hagyja ki ezt a paramétert az összes dokumentum egyeztetéséhez.
searchFields	string	A mezőnevek vesszővel tagolt listája, amelyre a teljes szöveges keresés hatókörét ki kell terjeszteni. Ha mezős keresést (fieldName:searchExpression) használ egy teljes Lucene-lekérdezésben, az egyes mezős keresési kifejezések mezőnevei elsőbbséget élveznek a paraméterben felsorolt mezőnevekkel szemben.
searchMode	SearchMode	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a keresési kifejezések bármelyikének vagy mindegyikének egyeznie kell-e ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.
select	string	A lekérni kívánt mezők vesszővel tagolt listája. Ha nincs megadva, a sémában lekérhetőként megjelölt összes mező szerepel.
semanticConfiguration	string	A szemantikai típusú lekérdezések dokumentumainak feldolgozásakor használt szemantikai konfiguráció neve.
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy eldöntse, hogy a szemantikai hívás teljesen meghiúsuljon-e (alapértelmezett/aktuális viselkedés), vagy részleges eredményeket adjon vissza.
semanticFields	string	A szemantikai rangsoroláshoz használt mezőnevek vesszővel tagolt listája.
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer (int32) minimum: 700	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy felső korlátot állítson be a szemantikai bővítés feldolgozásának befejezéséhez szükséges időhöz, mielőtt a kérés meghiúsul.
semanticQuery	string	Lehetővé teszi egy külön keresési lekérdezés beállítását, amely kizárólag szemantikai átrangsoroláshoz, szemantikai feliratokhoz és szemantikai válaszokhoz lesz használva. Olyan forgatókönyvek esetén hasznos, ahol különböző lekérdezéseket kell használni az alap lekérési és rangsorolási fázisa, valamint az L2 szemantikai fázis között.
sessionId	string	Ragadós munkamenet létrehozásához használt érték, amely segíthet konzisztensebb eredmények elérésében. Ha ugyanazt a sessionId használja, a rendszer a lehető legnagyobb erőfeszítést teszi ugyanazon replikakészlet megcélzására. Ügyeljen arra, hogy ugyanazon munkamenet-azonosító értékek ismételt újrafelhasználása megzavarhatja a kérések terheléselosztását a replikák között, és hátrányosan befolyásolhatja a keresési szolgáltatás teljesítményét. A sessionId értékként használt érték nem kezdődhet "_" karakterrel.
skip	integer (int32)	A kihagyandó keresési eredmények száma. Ez az érték nem lehet nagyobb 100 000-nél. Ha egymás után kell beolvasnia a dokumentumokat, de e korlátozás miatt nem tudja használni a kihagyást, fontolja meg az orderby használatát egy teljesen rendezett kulcson, és szűrjön helyette egy tartománylekérdezéssel.
speller	QuerySpellerType	Az egyes keresési lekérdezési kifejezések helyesírásához használt levélgép típusát meghatározó érték.
top	integer (int32)	A lekérni kívánt keresési eredmények száma. Ez a $skip-vel együtt használható a keresési eredmények ügyféloldali lapozásának megvalósításához. Ha az eredmények a kiszolgálóoldali lapozás miatt csonkolódnak, a válasz tartalmaz egy folytatási jogkivonatot, amely egy másik keresési kérés kiadására használható az eredmények következő oldalához.
vectorFilterMode	VectorFilterMode	Meghatározza, hogy a szűrők alkalmazása a vektoros keresés előtt vagy után történjen-e. Az alapértelmezett érték a "preFilter" az új indexekhez.
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableTextQuery[] VectorizableImageUrlQuery[] VectorizableImageBinaryQuery[]	A vektoros és hibrid keresési lekérdezések lekérdezési paraméterei.

Válaszok

Name	Típus	Description
200 OK	SearchDocumentsResult	A keresési feltételeknek megfelelő dokumentumokat tartalmazó válasz.
Other Status Codes	SearchDocumentsResult	A keresési feltételeknek megfelelő részleges dokumentumokat tartalmazó válasz.
Other Status Codes	ErrorResponse	Hibaválasz.

Példák

SearchIndexSearchDocumentsPost

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

SearchIndexSearchDocumentsPost

Mintakérelem

HTTP

POST https://previewexampleservice.search.windows.net/indexes('preview-test')/docs/search.post.search?api-version=2025-08-01-preview



{
  "count": true,
  "facets": [
    "ownerId",
    "price,metric:sum,default:10"
  ],
  "filter": "category eq 'purple' or category eq 'pink'",
  "highlight": "category",
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "</em>",
  "minimumCoverage": 100,
  "queryType": "semantic",
  "scoringStatistics": "global",
  "sessionId": "mysessionid",
  "scoringParameters": [
    "categoryTag:desiredCategoryValue"
  ],
  "scoringProfile": "stringFieldBoost",
  "debug": "vector",
  "search": "purple",
  "searchFields": "id,name,description,category,ownerId",
  "searchMode": "any",
  "queryLanguage": "en-us",
  "speller": "lexicon",
  "select": "id,name,description,category,ownerId",
  "skip": 0,
  "top": 10,
  "semanticConfiguration": "testconfig",
  "semanticErrorHandling": "partial",
  "semanticMaxWaitInMilliseconds": 5000,
  "semanticQuery": "find all purple",
  "answers": "extractive",
  "captions": "extractive",
  "queryRewrites": "generative",
  "vectorQueries": [
    {
      "vector": [
        0,
        1,
        2,
        3,
        4,
        5,
        6,
        7,
        8,
        9
      ],
      "kind": "vector",
      "k": 50,
      "fields": "vector22, vector1b",
      "oversampling": 20,
      "weight": 1,
      "threshold": {
        "value": 0.984,
        "kind": "vectorSimilarity"
      },
      "filterOverride": "ownerId eq 'sam'"
    }
  ],
  "vectorFilterMode": "preFilter",
  "hybridSearch": {
    "maxTextRecallSize": 100,
    "countAndFacetMode": "countAllResults"
  }
}

Mintaválasz

Állapotkód:: 200

{
  "@odata.count": 27,
  "@search.coverage": 100,
  "@search.facets": {
    "ownerId": [
      {
        "count": 16,
        "value": "sam"
      },
      {
        "count": 8,
        "value": "ryan"
      },
      {
        "count": 3,
        "value": "benny"
      }
    ],
    "price": [
      {
        "sum": 320
      }
    ]
  },
  "@search.answers": [],
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.015625,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7178425788879395,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7178425788879395,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test10 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 27.725889205932617
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "10",
      "name": "test",
      "description": "test10 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "benny"
    },
    {
      "@search.score": 0.012820512987673283,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7079174518585205,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7079174518585205,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "no vector.",
          "highlights": "</em>no vector.</em>"
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 21.559860229492188
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "empty-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.011627906933426857,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7079174518585205,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7079174518585205,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "no vector.",
          "highlights": "</em>no vector.</em>"
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "no-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.011904762126505375,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6994102001190186,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6994102001190186,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test4 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "4",
      "name": "test",
      "description": "test4 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.012345679104328156,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6937386989593506,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6937386989593506,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test2 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "2",
      "name": "test",
      "description": "test2 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.0117647061124444,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6923208236694336,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6923208236694336,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test5 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "5",
      "name": "test",
      "description": "test5 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.01666666753590107,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.691611886024475,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.691611886024475,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test7 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 39.23316955566406
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "7",
      "name": "test",
      "description": "test7 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.013698630034923553,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6781420707702637,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6781420707702637,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test0 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 21.559860229492188
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "0",
      "name": "test",
      "description": "test0 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "benny"
    },
    {
      "@search.score": 0.013888888992369175,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6653810739517212,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6653810739517212,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test8 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 23.01456642150879
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "8",
      "name": "test",
      "description": "test8 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.012658228166401386,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6618363857269287,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6618363857269287,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test11 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "11",
      "name": "test",
      "description": "test11 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    }
  ]
}

Állapotkód:: 206

{
  "@odata.count": 27,
  "@search.coverage": 100,
  "@search.facets": {
    "ownerId": [
      {
        "count": 16,
        "value": "sam"
      },
      {
        "count": 8,
        "value": "ryan"
      },
      {
        "count": 3,
        "value": "benny"
      }
    ],
    "price": [
      {
        "sum": 320
      }
    ]
  },
  "@search.answers": [],
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.015625,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7178425788879395,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7178425788879395,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test10 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 27.725889205932617
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "10",
      "name": "test",
      "description": "test10 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "benny"
    },
    {
      "@search.score": 0.012820512987673283,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7079174518585205,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7079174518585205,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "no vector.",
          "highlights": "</em>no vector.</em>"
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 21.559860229492188
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "empty-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.011627906933426857,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.7079174518585205,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.7079174518585205,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "no vector.",
          "highlights": "</em>no vector.</em>"
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "no-vectors",
      "name": "test",
      "description": "no vector",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.011904762126505375,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6994102001190186,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6994102001190186,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test4 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "4",
      "name": "test",
      "description": "test4 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.012345679104328156,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6937386989593506,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6937386989593506,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test2 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "2",
      "name": "test",
      "description": "test2 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.0117647061124444,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6923208236694336,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6923208236694336,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test5 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "5",
      "name": "test",
      "description": "test5 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.01666666753590107,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.691611886024475,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.691611886024475,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test7 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 39.23316955566406
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "7",
      "name": "test",
      "description": "test7 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.013698630034923553,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6781420707702637,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6781420707702637,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test0 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 21.559860229492188
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "0",
      "name": "test",
      "description": "test0 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "benny"
    },
    {
      "@search.score": 0.013888888992369175,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6653810739517212,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6653810739517212,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test8 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 23.01456642150879
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "8",
      "name": "test",
      "description": "test8 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    },
    {
      "@search.score": 0.012658228166401386,
      "@search.highlights": {
        "category": [
          "</em>purple</em>"
        ]
      },
      "@search.rerankerScore": 1.6618363857269287,
      "@search.rerankerBoostedScore": 1.6618363857269287,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "test11 hello.",
          "highlights": ""
        }
      ],
      "@search.documentDebugInfo": {
        "vectors": {
          "subscores": {
            "documentBoost": 1,
            "text": {
              "searchScore": 6.500757217407227
            },
            "vectors": [
              {}
            ]
          }
        }
      },
      "id": "11",
      "name": "test",
      "description": "test11 hello",
      "category": "purple",
      "ownerId": "sam"
    }
  ]
}

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

Mintakérelem

HTTP

POST https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2025-08-01-preview

{
  "count": true,
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "<em>",
  "queryType": "semantic",
  "search": "how do clouds form",
  "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
  "answers": "extractive|count-3",
  "captions": "extractive|highlight-true",
  "semanticErrorHandling": "partial",
  "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780
}

Mintaválasz

Állapotkód:: 200

{
  "@odata.count": 25,
  "@search.answers": [
    {
      "key": "4123",
      "text": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form where air is ascending (over land in this case),   but not where it is descending (over the river).",
      "highlights": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form<em> where air is ascending</em> (over land in this case),   but not where it is<em> descending</em> (over the river).",
      "score": 0.94639826
    }
  ],
  "@search.nextPageParameters": {
    "count": true,
    "highlightPostTag": "</em>",
    "highlightPreTag": "<em>",
    "queryType": "semantic",
    "search": "how do clouds form",
    "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
    "answers": "extractive|count-3",
    "captions": "extractive|highlight-true",
    "semanticErrorHandling": "partial",
    "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780,
    "skip": 2,
    "top": 8
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.5479723,
      "@search.rerankerScore": 1.0321671911515296,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America.",
          "highlights": "Like all<em> clouds</em>, it<em> forms</em> when the air reaches its dew point—the temperature at    which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley<em> fog</em>, which is common in the Pacific Northwest of North America."
        }
      ],
      "id": "4123",
      "title": "Earth Atmosphere",
      "content": "Fog is essentially a cloud lying on the ground. Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at  \n\nwhich an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets.\n\nThis false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America. On clear winter nights, the \n\nground and overlying air cool off rapidly, especially at high elevations. Cold air is denser than warm air, and it sinks down into the \n\nvalleys. The moist air in the valleys gets chilled to its dew point, and fog forms. If undisturbed by winds, such fog may persist for \n\ndays. The Terra satellite captured this image of foggy valleys northeast of Vancouver in February 2010.\n\n\n",
      "locations": [
        "Pacific Northwest",
        "North America",
        "Vancouver"
      ]
    }
  ],
  "@odata.nextLink": "https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2025-05-01-preview"
}

Állapotkód:: 206

{
  "@odata.count": 25,
  "@search.answers": [
    {
      "key": "4123",
      "text": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form where air is ascending (over land in this case),   but not where it is descending (over the river).",
      "highlights": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form<em> where air is ascending</em> (over land in this case),   but not where it is<em> descending</em> (over the river).",
      "score": 0.94639826
    }
  ],
  "@search.nextPageParameters": {
    "count": true,
    "highlightPostTag": "</em>",
    "highlightPreTag": "<em>",
    "queryType": "semantic",
    "search": "how do clouds form",
    "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
    "answers": "extractive|count-3",
    "captions": "extractive|highlight-true",
    "semanticErrorHandling": "partial",
    "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780,
    "skip": 2,
    "top": 8
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.5479723,
      "@search.rerankerScore": 1.0321671911515296,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America.",
          "highlights": "Like all<em> clouds</em>, it<em> forms</em> when the air reaches its dew point—the temperature at    which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley<em> fog</em>, which is common in the Pacific Northwest of North America."
        }
      ],
      "id": "4123",
      "title": "Earth Atmosphere",
      "content": "Fog is essentially a cloud lying on the ground. Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at  \n\nwhich an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets.\n\nThis false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America. On clear winter nights, the \n\nground and overlying air cool off rapidly, especially at high elevations. Cold air is denser than warm air, and it sinks down into the \n\nvalleys. The moist air in the valleys gets chilled to its dew point, and fog forms. If undisturbed by winds, such fog may persist for \n\ndays. The Terra satellite captured this image of foggy valleys northeast of Vancouver in February 2010.\n\n\n",
      "locations": [
        "Pacific Northwest",
        "North America",
        "Vancouver"
      ]
    }
  ],
  "@odata.nextLink": "https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2025-05-01-preview"
}

Definíciók

Name	Description
AnswerResult	A válasz egy szöveges rész, amelyet a lekérdezésnek megfelelő legrelevánsabb dokumentumok tartalmából nyertek ki. A válaszok a legjobb keresési eredményekből származnak. A válaszjelölteket pontozzák, és kiválasztják a legjobb válaszokat.
CaptionResult	A feliratok a dokumentum legreprezentatívabb részei a keresési lekérdezéshez képest. Gyakran használják dokumentum-összefoglalóként. A feliratokat csak a következő típusú `semantic`lekérdezések esetén adja vissza a rendszer.
DebugInfo	Hibakeresési információkat tartalmaz, amelyek felhasználhatók a keresési eredmények további feltárására.
DocumentDebugInfo	Hibakeresési információkat tartalmaz, amelyek felhasználhatók a keresési eredmények további feltárására.
ErrorAdditionalInfo	Az erőforrás-kezelési hiba további információi.
ErrorDetail	A hiba részletei.
ErrorResponse	Hibaválasz
HybridCountAndFacetMode	Meghatározza, hogy a darabszám és a dimenziók tartalmazzák-e a keresési lekérdezésnek megfelelő összes dokumentumot, vagy csak a "maxTextRecallSize" ablakban lekért dokumentumokat. Az alapértelmezett érték a "countAllResults".
HybridSearch	A lekérdezési paraméterek a hibrid keresési viselkedés konfigurálásához.
QueryAnswerType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a válaszokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
QueryCaptionType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a feliratokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
QueryDebugMode	Lehetővé tesz egy hibakereső eszközt, amely a keresési eredmények további felfedezésére használható. Egyszerre több hibakeresési módot is engedélyezhet, ha elválasztja őket egy \| karakter, például: semantic\|queryRewrites.
QueryLanguage	A lekérdezés nyelve.
QueryResultDocumentRerankerInput	A szemantikai bővítési folyamathoz küldött nyers összefűzött karakterláncok.
QueryResultDocumentSemanticField	A szemantikai gazdagítási folyamathoz küldött mezők leírása, valamint azok felhasználásának módja
QueryResultDocumentSubscores	A dokumentum keresési lekérdezésének szöveges és vektoros lekérdezési összetevői közötti részpontszámok lebontása. Minden vektoros lekérdezés külön objektumként jelenik meg a fogadás sorrendjében.
QueryRewritesDebugInfo	A lekérdezések átírására vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.
QueryRewritesType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy létre kell-e hozni a lekérdezés átírását a keresési lekérdezés bővítéséhez.
QueryRewritesValuesDebugInfo	A lekérdezések átírására vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.
QuerySpellerType	Az egyes keresési lekérdezési kifejezések helyesírásához használt levélgép típusát meghatározó érték.
QueryType	Megadja a keresési lekérdezés szintaxisát. Az alapértelmezett érték az "egyszerű". Használja a "teljes" szót, ha a lekérdezés a Lucene-lekérdezés szintaxisát használja, és a "szemantikai" szót, ha nincs szükség lekérdezési szintaxisra.
RawVectorQuery	A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha nyers vektorérték van megadva.
ScoringStatistics	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a pontozási statisztikákat (például a dokumentumok gyakoriságát) globálisan kívánjuk-e kiszámítani a konzisztensebb pontozás érdekében, vagy helyileg az alacsonyabb késés érdekében. Az alapértelmezett érték a "helyi". A "globális" használatával globálisan összesítheti a pontozási statisztikákat a pontozás előtt. A globális pontozási statisztikák használata növelheti a keresési lekérdezések késését.
SearchDocumentsResult	Indexből származó keresési eredményeket tartalmazó válasz.
SearchMode	Megadja, hogy a keresési kifejezések bármelyikének vagy mindegyikének egyeznie kell-e ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.
SearchRequest	Paraméterek szűréshez, rendezéshez, dimenziózáshoz, lapozáshoz és egyéb keresési lekérdezési viselkedésekhez.
SearchResult	Keresési lekérdezés által talált dokumentumot és a kapcsolódó metaadatokat tartalmaz.
SearchScoreThreshold	A vektoros lekérdezés eredményei a "@search.score" érték alapján szűrnek. Vegye figyelembe, hogy ez @search.score a keresési válasz részeként visszaadott. A küszöb irányát a magasabb @search.score.
SemanticDebugInfo
SemanticErrorMode	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy eldöntse, hogy a szemantikai hívás teljesen meghiúsuljon-e (alapértelmezett/aktuális viselkedés), vagy részleges eredményeket adjon vissza.
SemanticErrorReason	Az ok, amiért a rendszer részleges választ adott vissza egy szemantikai rangsorolási kérelemre.
SemanticFieldState	A mező használatának módja a szemantikai bővítési folyamathoz (teljesen használt, részben használt vagy nem használt)
SemanticQueryRewritesResultType	A kéréshez használt lekérdezés átírásának típusa.
SemanticSearchResultsType	A szemantikai rangsorolási kérelemhez visszaadott részleges válasz típusa.
SingleVectorFieldResult	Egyetlen vektormező eredménye. Mindkettő @search.score és vektorhasonlósági értékeket ad vissza. A vektor hasonlóságát egy egyenlet köti össze @search.score .
TextResult	A lekérdezés szöveges részének BM25 vagy klasszikus pontszáma.
VectorFilterMode	Meghatározza, hogy a szűrők alkalmazása a vektoros keresés előtt vagy után történjen-e.
VectorizableImageBinaryQuery	A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha egy vektorizálandó kép 64-es báziskódolású bináris fájlja meg van adva.
VectorizableImageUrlQuery	A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha egy vektorizálandó képértéket képviselő URL-cím van megadva.
VectorizableTextQuery	A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha vektorizálni kívánt szöveges érték van megadva.
VectorQueryKind	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.
VectorsDebugInfo
VectorSimilarityThreshold	A vektoros lekérdezés eredményei a vektorhasonlósági metrika alapján lesznek szűrve. Vegye figyelembe, hogy ez a hasonlósági metrika kanonikus definíciója, nem pedig a "távolság" verzió. A küszöbérték iránya (nagyobb vagy kisebb) automatikusan kiválasztásra kerül a mező által használt metrikának megfelelően.
VectorThresholdKind	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.

AnswerResult

Tárgy

A válasz egy szöveges rész, amelyet a lekérdezésnek megfelelő legrelevánsabb dokumentumok tartalmából nyertek ki. A válaszok a legjobb keresési eredményekből származnak. A válaszjelölteket pontozzák, és kiválasztják a legjobb válaszokat.

Name	Típus	Description
highlights	string	Ugyanaz a szövegrész, mint a Szöveg tulajdonságban, a lekérdezés szempontjából legrelevánsabb kiemelt szöveges kifejezésekkel.
key	string	A dokumentum kulcsa, amelyből a választ kivették.
score	number (double)	A pontszám értéke azt jelzi, hogy a válasz mennyire releváns a lekérdezés szempontjából a lekérdezéshez visszaadott többi válaszhoz képest.
text	string	A dokumentum tartalmából kivont szövegrész válaszként.

CaptionResult

Tárgy

A feliratok a dokumentum legreprezentatívabb részei a keresési lekérdezéshez képest. Gyakran használják dokumentum-összefoglalóként. A feliratokat csak a következő típusú semanticlekérdezések esetén adja vissza a rendszer.

Name	Típus	Description
highlights	string	Ugyanaz a szövegrész, mint a Szöveg tulajdonságban, a lekérdezés szempontjából legrelevánsabb kiemelt kifejezésekkel.
text	string	A keresési lekérdezés szempontjából legrelevánsabb dokumentumból kinyert reprezentatív szövegrész.

DebugInfo

Tárgy

Hibakeresési információkat tartalmaz, amelyek felhasználhatók a keresési eredmények további feltárására.

Name	Típus	Description
queryRewrites	QueryRewritesDebugInfo	A lekérdezések átírására vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.

DocumentDebugInfo

Tárgy

Hibakeresési információkat tartalmaz, amelyek felhasználhatók a keresési eredmények további feltárására.

Name	Típus	Description
innerHits	object	Összetett típusok gyűjteményében egyező vektorokra jellemző hibakeresési információkat tartalmaz.
semantic	SemanticDebugInfo	A szemantikai rangsorolási kérelmekre vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.
vectors	VectorsDebugInfo	A vektoros és hibrid keresésre jellemző hibakeresési információkat tartalmaz.

ErrorAdditionalInfo

Tárgy

Az erőforrás-kezelési hiba további információi.

Name	Típus	Description
info	object	A további információk.
type	string	A további információtípus.

ErrorDetail

Tárgy

A hiba részletei.

Name	Típus	Description
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	A hiba további információi.
code	string	A hibakód.
details	ErrorDetail[]	A hiba részletei.
message	string	A hibaüzenet.
target	string	A hibacél.

ErrorResponse

Tárgy

Hibaválasz

Name	Típus	Description
error	ErrorDetail	A hibaobjektum.

HybridCountAndFacetMode

Felsorolás

Meghatározza, hogy a darabszám és a dimenziók tartalmazzák-e a keresési lekérdezésnek megfelelő összes dokumentumot, vagy csak a "maxTextRecallSize" ablakban lekért dokumentumokat. Az alapértelmezett érték a "countAllResults".

Érték	Description
countRetrievableResults	Csak azokat a dokumentumokat foglalja bele, amelyek a "maxTextRecallSize" lekérési ablakban egyeztek a "count" és a "facets" kiszámításakor.
countAllResults	Foglalja bele az összes olyan dokumentumot, amelyet a keresési lekérdezés egyeztetett a "darabszám" és a "dimenziók" kiszámításakor, függetlenül attól, hogy ezek a dokumentumok a "maxTextRecallSize" lekérési ablakban vannak-e.

HybridSearch

Tárgy

A lekérdezési paraméterek a hibrid keresési viselkedés konfigurálásához.

Name	Típus	Description
countAndFacetMode	HybridCountAndFacetMode	Meghatározza, hogy a darabszám és a dimenziók tartalmazzák-e a keresési lekérdezésnek megfelelő összes dokumentumot, vagy csak a "maxTextRecallSize" ablakban lekért dokumentumokat.
maxTextRecallSize	integer (int32)	Meghatározza a hibrid keresési kérelem szöveges lekérdezési része által lekérhető dokumentumok maximális számát. Ezeket a dokumentumokat a vektoros lekérdezéseknek megfelelő dokumentumokkal kombinálva egyetlen végleges eredménylistát hoznak létre. Nagyobb maxTextRecallSize érték kiválasztása lehetővé teszi több dokumentum lekérését és lapozását (a top és a skip paraméterek használatával), a magasabb erőforrás-kihasználtság és a nagyobb késés árán. Az értéknek 1 és 10 000 között kell lennie. Az alapértelmezett érték 1000.

QueryAnswerType

Felsorolás

Olyan érték, amely meghatározza, hogy a válaszokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.

Érték	Description
none	Ne adja vissza a lekérdezésre adott válaszokat.
extractive	Kivonja a válaszjelölteket a természetes nyelven megfogalmazott kérdésre adott válaszként visszaadott dokumentumok tartalmából.

QueryCaptionType

Felsorolás

Olyan érték, amely meghatározza, hogy a feliratokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.

Érték	Description
none	Ne adjon vissza feliratokat a lekérdezéshez.
extractive	Kinyeri a keresési lekérdezés szempontjából releváns részeket tartalmazó feliratokat a megfelelő dokumentumokból.

QueryDebugMode

Felsorolás

Lehetővé tesz egy hibakereső eszközt, amely a keresési eredmények további felfedezésére használható. Egyszerre több hibakeresési módot is engedélyezhet, ha elválasztja őket egy | karakter, például: semantic|queryRewrites.

Érték	Description
disabled	A rendszer nem ad vissza lekérdezési hibakeresési információkat.
semantic	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy tovább vizsgálja az újrarangsorolt eredményeket.
vector	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy tovább vizsgálja a hibrid és vektoros lekérdezési eredményeket.
queryRewrites	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy feltárja a keresési kéréshez létrehozott lekérdezés-átírások listáját.
innerHits	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy lekérje a pontozási információkat az összetett típusok gyűjteményén belül egyező vektorokról.
all	Kapcsolja be az összes hibakeresési beállítást.

QueryLanguage

Felsorolás

A lekérdezés nyelve.

Érték	Description
none	A lekérdezés nyelve nincs megadva.
en-us	Lekérdezés nyelvi értéke angol (Egyesült Államok).
en-gb	Lekérdezés nyelvi értéke angol (Nagy-Britannia) esetén.
en-in	Lekérdezés nyelvi értéke angol (India) esetén.
en-ca	Lekérdezés nyelvi értéke angol (Kanada) nyelvhez.
en-au	Lekérdezés nyelvi értéke angol (Ausztrália) esetén.
fr-fr	Lekérdezési nyelv értéke a francia (Franciaország) számára.
fr-ca	Lekérdezés nyelvi értéke a francia (Kanada) számára.
de-de	Lekérdezési nyelv értéke a német (Németország) számára.
es-es	Lekérdezés nyelvi értéke spanyol (Spanyolország) esetén.
es-mx	Lekérdezési nyelv értéke spanyol (Mexikó) esetén.
zh-cn	Lekérdezési nyelv értéke a kínai (Kína) számára.
zh-tw	Lekérdezési nyelv értéke a kínai (Tajvan) számára.
pt-br	Lekérdezés nyelvi értéke portugál (Brazília) nyelvhez.
pt-pt	Lekérdezés nyelvi értéke portugál (Portugália) számára.
it-it	Lekérdezés nyelvi értéke az olasz (Olaszország) számára.
ja-jp	Lekérdezési nyelv értéke japán (japán) nyelvhez.
ko-kr	Lekérdezési nyelv értéke koreai (koreai) nyelvhez.
ru-ru	Lekérdezési nyelv értéke az orosz (Oroszország) számára.
cs-cz	Lekérdezés nyelvi értéke a cseh (Cseh Köztársaság) számára.
nl-be	Lekérdezés nyelvi értéke holland (Belgium) esetén.
nl-nl	Lekérdezési nyelv értéke holland (Hollandia) nyelvhez.
hu-hu	Lekérdezés nyelvi értéke a magyar (Magyarország) számára.
pl-pl	Lekérdezés nyelvi értéke a lengyel (Lengyelország) számára.
sv-se	A svéd (Svédország) lekérdezési nyelvének értéke.
tr-tr	Lekérdezési nyelv értéke török (Törökország) nyelvhez.
hi-in	Hindi (India) lekérdezési nyelvének értéke.
ar-sa	Lekérdezési nyelv értéke arab (Szaúd-Arábia) nyelvhez.
ar-eg	Lekérdezési nyelv értéke arab (Egyiptom) nyelvhez.
ar-ma	Lekérdezési nyelv értéke arab (Marokkó) nyelvhez.
ar-kw	Lekérdezés nyelvének értéke arab (Kuvait) nyelvhez.
ar-jo	Lekérdezési nyelv értéke arab (Jordan) nyelvhez.
da-dk	Dán (Dánia) lekérdezési nyelvi értéke.
no-no	Lekérdezés nyelvi értéke a norvég (Norvégia) számára.
bg-bg	Lekérdezés nyelvi értéke bolgár (Bulgária) esetén.
hr-hr	Horvát (Horvátország) lekérdezési nyelvi értéke.
hr-ba	Horvát (Bosznia-Hercegovina) lekérdezési nyelvi értéke.
ms-my	A maláj (Malajzia) lekérdezési nyelvének értéke.
ms-bn	A maláj (Brunei: Darussalam) lekérdezési nyelvi értéke.
sl-sl	Lekérdezés nyelvi értéke a szlovén (Szlovénia) nyelvhez.
ta-in	Tamil (India) lekérdezési nyelvének értéke.
vi-vn	Lekérdezési nyelv értéke vietnámi nyelvhez (Vietnam).
el-gr	Lekérdezési nyelv értéke görög (Görögország) esetén.
ro-ro	A román (romániai) lekérdezés nyelvének értéke.
is-is	Lekérdezési nyelv értéke az izlandi (Izland) számára.
id-id	Lekérdezési nyelv értéke indonéz (Indonézia) nyelvhez.
th-th	A thai (Thaiföld) lekérdezési nyelvének értéke.
lt-lt	A litván (Litvánia) lekérdezés nyelvének értéke.
uk-ua	Ukrán (Ukrajna) lekérdezési nyelvének értéke.
lv-lv	A lett (Lettország) lekérdezési nyelvének értéke.
et-ee	Lekérdezés nyelvi értéke az észt (Észtország) számára.
ca-es	A katalánok lekérdezési nyelvének értéke.
fi-fi	Lekérdezés nyelvi értéke finn (Finnország) esetén.
sr-ba	Szerb (Bosznia-Hercegovina) lekérdezési nyelvi értéke.
sr-me	Szerb (montenegró) lekérdezési nyelvi értéke.
sr-rs	Lekérdezés nyelvi értéke a szerb (Szerbia) nyelvhez.
sk-sk	A szlovák (Szlovákia) lekérdezés nyelvének értéke.
nb-no	Lekérdezés nyelvi értéke a norvég (Norvégia) számára.
hy-am	Lekérdezés nyelvi értéke az örmény (Örményország) számára.
bn-in	Lekérdezési nyelv értéke a bengáli nyelvhez (India).
eu-es	A baszk lekérdezés nyelvének értéke.
gl-es	A galíciai lekérdezés nyelvi értéke.
gu-in	Gudzsaráti (India) lekérdezési nyelvének értéke.
he-il	A héber (Izrael) lekérdezési nyelvének értéke.
ga-ie	Lekérdezés nyelvének értéke az ír (Írország) számára.
kn-in	Lekérdezési nyelv értéke a kannada (India) nyelvhez.
ml-in	Lekérdezési nyelv értéke a malajálam (India) nyelvhez.
mr-in	A Marathi (India) lekérdezési nyelvi értéke.
fa-ae	A perzsa (Egyesült Arab Emírségek) lekérdezési nyelvének értéke.
pa-in	A pandzsábi (India) lekérdezési nyelvének értéke.
te-in	A telugu (India) lekérdezési nyelvének értéke.
ur-pk	Urdu (Pakisztán) lekérdezési nyelvének értéke.

QueryResultDocumentRerankerInput

Tárgy

A szemantikai bővítési folyamathoz küldött nyers összefűzött karakterláncok.

Name	Típus	Description
content	string	A szemantikai bővítéshez használt tartalommezők nyers összefűzött sztringjei.
keywords	string	A szemantikai bővítéshez használt kulcsszómezők nyers összefűzött sztringjei.
title	string	A szemantikai bővítéshez használt címmező nyers sztringje.

QueryResultDocumentSemanticField

Tárgy

A szemantikai gazdagítási folyamathoz küldött mezők leírása, valamint azok felhasználásának módja

Name	Típus	Description
name	string	A szemantikai bővítési folyamathoz küldött mező neve
state	SemanticFieldState	A mező használatának módja a szemantikai bővítési folyamathoz (teljesen használt, részben használt vagy nem használt)

QueryResultDocumentSubscores

Tárgy

A dokumentum keresési lekérdezésének szöveges és vektoros lekérdezési összetevői közötti részpontszámok lebontása. Minden vektoros lekérdezés külön objektumként jelenik meg a fogadás sorrendjében.

Name	Típus	Description
documentBoost	number (double)	A lekérdezés szöveges részének BM25 vagy klasszikus pontszáma.
text	TextResult	A lekérdezés szöveges részének BM25 vagy klasszikus pontszáma.
vectors	<string, SingleVectorFieldResult>	Az egyes vektorlekérdezések vektorhasonlósága és @search.score értékei.

QueryRewritesDebugInfo

Tárgy

A lekérdezések átírására vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.

Name	Típus	Description
text	QueryRewritesValuesDebugInfo	A szöveges lekérdezéshez létrehozott lekérdezés-átírások listája.
vectors	QueryRewritesValuesDebugInfo[]	A vektorizálható szöveges lekérdezésekhez létrehozott lekérdezés-átírások listája.

QueryRewritesType

Felsorolás

Olyan érték, amely meghatározza, hogy létre kell-e hozni a lekérdezés átírását a keresési lekérdezés bővítéséhez.

Érték	Description
none	Ne hozzon létre további lekérdezés-átírásokat ehhez a lekérdezéshez.
generative	Alternatív lekérdezési kifejezések létrehozása a keresési kérések visszahívásának növeléséhez.

QueryRewritesValuesDebugInfo

Tárgy

A lekérdezések átírására vonatkozó hibakeresési információkat tartalmaz.

Name	Típus	Description
inputQuery	string	A generatív lekérdezés átírási modelljének bemeneti szövege. Előfordulhatnak olyan esetek, amikor a felhasználói lekérdezés és a generatív modell bemenete nem azonos.
rewrites	string[]	Lekérdezések átírásainak listája.

QuerySpellerType

Felsorolás

Az egyes keresési lekérdezési kifejezések helyesírásához használt levélgép típusát meghatározó érték.

Érték	Description
none	A Speller nincs engedélyezve.
lexicon	A Speller az egyes lekérdezési kifejezéseket a queryLanguage paraméter által megadott nyelv statikus lexikonjával javítja.

QueryType

Felsorolás

Megadja a keresési lekérdezés szintaxisát. Az alapértelmezett érték az "egyszerű". Használja a "teljes" szót, ha a lekérdezés a Lucene-lekérdezés szintaxisát használja, és a "szemantikai" szót, ha nincs szükség lekérdezési szintaxisra.

Érték	Description
simple	Az egyszerű lekérdezési szintaxist használja a keresésekhez. A keresési szöveg értelmezése egy egyszerű lekérdezési nyelvvel történik, amely lehetővé teszi az olyan szimbólumok használatát, mint a +, * és "". A lekérdezések kiértékelése alapértelmezés szerint az összes kereshető mezőben megtörténik, kivéve, ha a searchFields paraméter meg van adva.
full	A keresésekhez a teljes Lucene-lekérdezési szintaxist használja. A keresési szöveg értelmezése a Lucene lekérdezési nyelven történik, amely lehetővé teszi a mezőspecifikus és súlyozott keresést, valamint más speciális funkciókat.
semantic	A legalkalmasabb a természetes nyelven kifejezett lekérdezésekhez, nem pedig a kulcsszavakhoz. Javítja a keresési eredmények pontosságát azáltal, hogy a webes korpuszon betanított rangsorolási modell segítségével újrarangsorolja a legjobb keresési eredményeket.

RawVectorQuery

Tárgy

A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha nyers vektorérték van megadva.

Name	Típus	Description
exhaustive	boolean	Ha igaz, kimerítő k-legközelebbi szomszéd keresést indít el a vektorindexen belüli összes vektoron. Hasznos olyan forgatókönyvekhez, ahol a pontos egyezések kritikusak, például az alapigazság-értékek meghatározása.
fields	string	Gyűjtemény(Edm.Single) típusú vektormezők, amelyeket fel kell venni a keresett vektorba.
filterOverride	string	Az adott vektoros lekérdezésre alkalmazandó OData-szűrőkifejezés. Ha nincs definiálva szűrőkifejezés a vektor szintjén, akkor a legfelső szintű szűrőparaméterben definiált kifejezést használja a rendszer.
k	integer (int32)	A legközelebbi szomszédok száma, akik csúcstalálatként térnek vissza.
kind	string: vector	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.
oversampling	number (double)	Túlmintavételi tényező. A minimális érték 1. Felülbírálja az indexdefinícióban konfigurált "defaultOversampling" paramétert. Csak akkor állítható be, ha a "rerankWithOriginalVectors" igaz. Ez a paraméter csak akkor engedélyezett, ha tömörítési módszert használ az alapul szolgáló vektormezőn.
perDocumentVectorLimit	integer (int32)	Azt szabályozza, hogy hány vektor párosítható az egyes dokumentumokból egy vektoros keresési lekérdezésben. Az 1-re állítás biztosítja, hogy dokumentumonként legfeljebb egy vektor egyezzen, garantálva, hogy az eredmények különböző dokumentumokból származzanak. Ha 0-ra (korlátlanra) állítja, akkor ugyanabból a dokumentumból több releváns vektor is megfeleltethető. Az alapértelmezett érték 0.
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	A vektoros lekérdezésekhez használt küszöbérték. Vegye figyelembe, hogy ez csak akkor állítható be, ha az összes "mező" ugyanazt a hasonlósági mutatót használja.
vector	number[] (float)	A keresési lekérdezés vektoros ábrázolása.
weight	number (float)	A vektoros lekérdezés relatív súlyozása más vektoros lekérdezéshez és/vagy ugyanazon keresési kérelemen belüli szöveges lekérdezéshez képest. Ez az érték a különböző vektoros lekérdezések által előállított több rangsorlista és/vagy a szöveges lekérdezéssel lekért eredmények kombinálásakor használatos. Minél nagyobb a súly, annál magasabbak lesznek a lekérdezésnek megfelelő dokumentumok a végső rangsorban. Az alapértelmezett érték 1,0, és az értéknek nullánál nagyobb pozitív számnak kell lennie.

ScoringStatistics

Felsorolás

Olyan érték, amely meghatározza, hogy a pontozási statisztikákat (például a dokumentumok gyakoriságát) globálisan kívánjuk-e kiszámítani a konzisztensebb pontozás érdekében, vagy helyileg az alacsonyabb késés érdekében. Az alapértelmezett érték a "helyi". A "globális" használatával globálisan összesítheti a pontozási statisztikákat a pontozás előtt. A globális pontozási statisztikák használata növelheti a keresési lekérdezések késését.

Érték	Description
local	A pontozási statisztikák kiszámítása helyileg történik az alacsonyabb késés érdekében.
global	A pontozási statisztikákat globálisan számítják ki a konzisztensebb pontozás érdekében.

SearchDocumentsResult

Tárgy

Indexből származó keresési eredményeket tartalmazó válasz.

Name	Típus	Description
@odata.count	integer (int64)	A keresési művelet által talált eredmények teljes száma, vagy null, ha a számlálást nem kérték. Ha jelen van, a szám nagyobb lehet, mint a válaszban szereplő eredmények száma. Ez akkor fordulhat elő, ha a $top vagy $skip paramétert használja, vagy ha a lekérdezés nem tudja egyetlen válaszban visszaadni az összes kért dokumentumot.
@odata.nextLink	string	A folytatási URL-cím akkor lesz visszaadva, ha a lekérdezés nem tudja egyetlen válaszban visszaadni az összes kért eredményt. Ezzel az URL-címmel egy másik GET vagy POST keresési kérést fogalmazhat meg a keresési válasz következő részének lekéréséhez. Ügyeljen arra, hogy ugyanazt az igét (GET vagy POST) használja, mint a választ kiváltó kérés.
@search.answers	AnswerResult[]	A keresési művelet válaszai lekérdezik a lekérdezés eredményeit; Null, ha az Answers lekérdezési paraméter nincs megadva, vagy nincs beállítva.
@search.coverage	number (double)	A lekérdezésben szereplő index százalékos arányát jelző érték, vagy null, ha a kérelemben nem volt megadva minimumCoverage.
@search.debug	DebugInfo	A keresési eredmények egészére vonatkozó információk hibakeresése.
@search.facets	object	A keresési művelet dimenziós lekérdezési eredményei, amelyek gyűjtők gyűjteményeként vannak rendezve az egyes dimenziós mezőkhöz; null, ha a lekérdezés nem tartalmazott dimenziós kifejezéseket.
@search.nextPageParameters	SearchRequest	A folytatás JSON-hasznos adatai akkor lesznek visszaadva, ha a lekérdezés nem tudja egyetlen válaszban visszaadni az összes kért eredményt. Ezt a JSON-t @odata.nextLink egy másik POST keresési kérés megfogalmazásához használhatja a keresési válasz következő részének lekéréséhez.
@search.semanticPartialResponseReason	SemanticErrorReason	Az ok, amiért a rendszer részleges választ adott vissza egy szemantikai rangsorolási kérelemre.
@search.semanticPartialResponseType	SemanticSearchResultsType	A szemantikai rangsorolási kérelemhez visszaadott részleges válasz típusa.
@search.semanticQueryRewritesResultType	SemanticQueryRewritesResultType	A dokumentumok lekéréséhez használt lekérdezés-átírás típusa.
value	SearchResult[]	A lekérdezés által visszaadott eredmények sorrendje.

SearchMode

Felsorolás

Megadja, hogy a keresési kifejezések bármelyikének vagy mindegyikének egyeznie kell-e ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.

Érték	Description
any	A keresési kifejezések bármelyikének egyeznie kell ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.
all	Az összes keresési kifejezésnek egyeznie kell ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.

SearchRequest

Tárgy

Paraméterek szűréshez, rendezéshez, dimenziózáshoz, lapozáshoz és egyéb keresési lekérdezési viselkedésekhez.

Name	Típus	Description
answers	QueryAnswerType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a válaszokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
captions	QueryCaptionType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a feliratokat vissza kell-e adni a keresési válasz részeként.
count	boolean	Olyan érték, amely meghatározza, hogy le kell-e kérni az eredmények teljes számát. Az alapértelmezett érték false. Ha ezt az értéket igaz értékre állítja, az hatással lehet a teljesítményre. Vegye figyelembe, hogy a visszaadott szám közelítőleges.
debug	QueryDebugMode	Lehetővé tesz egy hibakereső eszközt, amely az újrarangsorolt eredmények további feltárására használható.
facets	string[]	A keresési lekérdezésre alkalmazandó dimenziós kifejezések listája. Minden dimenziós kifejezés tartalmaz egy mezőnevet, amelyet opcionálisan a név:érték párok vesszővel tagolt listája követ.
filter	string	Az OData $filter keresési lekérdezésre alkalmazandó kifejezés.
highlight	string	A találatok kiemeléséhez használandó mezőnevek vesszővel tagolt listája. Csak kereshető mezők használhatók a találatok kiemelésére.
highlightPostTag	string	A találati kiemelésekhez hozzáfűzött karakterlánccímke. A highlightPreTag paranccsal kell beállítani. Az alapértelmezett érték az </em>.
highlightPreTag	string	Egy karakterlánccímke, amely a csúcsfények eléréséhez van hozzáadva. A highlightPostTag paranccsal kell beállítani. Az alapértelmezett az <em>.
hybridSearch	HybridSearch	A hibrid keresési viselkedés konfigurálásához szükséges lekérdezési paraméterek.
minimumCoverage	number (double)	0 és 100 közötti szám, amely azt jelzi, hogy az index hány százalékát kell lefednie a keresési lekérdezésnek ahhoz, hogy a lekérdezés sikeresként legyen jelentve. Ez a paraméter hasznos lehet a keresés rendelkezésre állásának biztosításához még az egyetlen replikával rendelkező szolgáltatások esetében is. Az alapértelmezett érték 100.
orderby	string	Az OData vesszővel tagolt listája $orderby kifejezéseket, amelyek alapján rendezheti az eredményeket. Minden kifejezés lehet mezőnév vagy a geo.distance() vagy a search.score() függvény hívása. Minden kifejezést követhet az asc a növekvő vagy a desc a csökkenő jelzés jelzésére. Az alapértelmezett sorrend növekvő sorrend. A holtversenyeket a dokumentumok meccspontszáma bontja meg. Ha nincs megadva $orderby, az alapértelmezett rendezési sorrend csökkenő a dokumentum egyezési pontszáma szerint. Legfeljebb 32 $orderby záradék lehet.
queryLanguage	QueryLanguage	A keresési lekérdezés nyelvét meghatározó érték.
queryRewrites	QueryRewritesType	Olyan érték, amely meghatározza, hogy létre kell-e hozni a lekérdezés átírását a keresési lekérdezés bővítéséhez.
queryType	QueryType	A keresési lekérdezés szintaxisát meghatározó érték. Az alapértelmezett érték az "egyszerű". Használja a "teljes" szót, ha a lekérdezés a Lucene-lekérdezés szintaxisát használja.
scoringParameters	string[]	A pontozási függvényekben (például referencePointParameter) használandó paraméterértékek listája a formátum névértékei használatával. Ha például a pontozási profil egy függvényt határoz meg egy "mylocation" nevű paraméterrel, a paramétersztring a következő lesz: "mylocation--122.2,44.8" (idézőjelek nélkül).
scoringProfile	string	Egy pontozási profil neve, amely kiértékeli az egyező dokumentumok egyezési pontszámait az eredmények rendezése érdekében.
scoringStatistics	ScoringStatistics	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a pontozási statisztikákat (például a dokumentumok gyakoriságát) globálisan kívánjuk-e kiszámítani a konzisztensebb pontozás érdekében, vagy helyileg az alacsonyabb késés érdekében. Az alapértelmezett érték a "helyi". A "globális" használatával globálisan összesítheti a pontozási statisztikákat a pontozás előtt. A globális pontozási statisztikák használata növelheti a keresési lekérdezések késését.
search	string	Teljes szöveges keresési lekérdezési kifejezés; Használja a "*" jelet, vagy hagyja ki ezt a paramétert az összes dokumentum egyeztetéséhez.
searchFields	string	A mezőnevek vesszővel tagolt listája, amelyre a teljes szöveges keresés hatókörét ki kell terjeszteni. Ha mezős keresést (fieldName:searchExpression) használ egy teljes Lucene-lekérdezésben, az egyes mezős keresési kifejezések mezőnevei elsőbbséget élveznek a paraméterben felsorolt mezőnevekkel szemben.
searchMode	SearchMode	Olyan érték, amely meghatározza, hogy a keresési kifejezések bármelyikének vagy mindegyikének egyeznie kell-e ahhoz, hogy a dokumentum egyezésnek számítson.
select	string	A lekérni kívánt mezők vesszővel tagolt listája. Ha nincs megadva, a sémában lekérhetőként megjelölt összes mező szerepel.
semanticConfiguration	string	A szemantikai típusú lekérdezések dokumentumainak feldolgozásakor használt szemantikai konfiguráció neve.
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy eldöntse, hogy a szemantikai hívás teljesen meghiúsuljon-e (alapértelmezett/aktuális viselkedés), vagy részleges eredményeket adjon vissza.
semanticFields	string	A szemantikai rangsoroláshoz használt mezőnevek vesszővel tagolt listája.
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer (int32) minimum: 700	Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy felső korlátot állítson be a szemantikai bővítés feldolgozásának befejezéséhez szükséges időhöz, mielőtt a kérés meghiúsul.
semanticQuery	string	Lehetővé teszi egy külön keresési lekérdezés beállítását, amely kizárólag szemantikai átrangsoroláshoz, szemantikai feliratokhoz és szemantikai válaszokhoz lesz használva. Olyan forgatókönyvek esetén hasznos, ahol különböző lekérdezéseket kell használni az alap lekérési és rangsorolási fázisa, valamint az L2 szemantikai fázis között.
sessionId	string	Ragadós munkamenet létrehozásához használt érték, amely segíthet konzisztensebb eredmények elérésében. Ha ugyanazt a sessionId használja, a rendszer a lehető legnagyobb erőfeszítést teszi ugyanazon replikakészlet megcélzására. Ügyeljen arra, hogy ugyanazon munkamenet-azonosító értékek ismételt újrafelhasználása megzavarhatja a kérések terheléselosztását a replikák között, és hátrányosan befolyásolhatja a keresési szolgáltatás teljesítményét. A sessionId értékként használt érték nem kezdődhet "_" karakterrel.
skip	integer (int32)	A kihagyandó keresési eredmények száma. Ez az érték nem lehet nagyobb 100 000-nél. Ha egymás után kell beolvasnia a dokumentumokat, de e korlátozás miatt nem tudja használni a kihagyást, fontolja meg az orderby használatát egy teljesen rendezett kulcson, és szűrjön helyette egy tartománylekérdezéssel.
speller	QuerySpellerType	Az egyes keresési lekérdezési kifejezések helyesírásához használt levélgép típusát meghatározó érték.
top	integer (int32)	A lekérni kívánt keresési eredmények száma. Ez a $skip-vel együtt használható a keresési eredmények ügyféloldali lapozásának megvalósításához. Ha az eredmények a kiszolgálóoldali lapozás miatt csonkolódnak, a válasz tartalmaz egy folytatási jogkivonatot, amely egy másik keresési kérés kiadására használható az eredmények következő oldalához.
vectorFilterMode	VectorFilterMode	Meghatározza, hogy a szűrők alkalmazása a vektoros keresés előtt vagy után történjen-e. Az alapértelmezett érték a "preFilter" az új indexekhez.
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableImageBinaryQuery[] VectorizableImageUrlQuery[] VectorizableTextQuery[]	A vektoros és hibrid keresési lekérdezések lekérdezési paraméterei.

SearchResult

Tárgy

Keresési lekérdezés által talált dokumentumot és a kapcsolódó metaadatokat tartalmaz.

Name	Típus	Description
@search.captions	CaptionResult[]	A feliratok a dokumentum legreprezentatívabb részei a keresési lekérdezéshez képest. Gyakran használják dokumentum-összefoglalóként. A feliratok csak a "szemantikai" típusú lekérdezések esetén lesznek visszaadva.
@search.documentDebugInfo	DocumentDebugInfo	Hibakeresési információkat tartalmaz, amelyek felhasználhatók a keresési eredmények további feltárására.
@search.highlights	object	A dokumentum szövegtöredékei, amelyek jelzik a megfelelő keresési kifejezéseket, az egyes megfelelő mezők szerint rendezve; Null, ha a találatkiemelés nincs engedélyezve a lekérdezéshez.
@search.rerankerBoostedScore	number (double)	A Relevancia-pontszám kiszámítása a Reranker-pontszám növelésével. A keresési eredmények a RerankerScore/RerankerBoostedScore alapján vannak rendezve a szemantikai konfiguráció useScoringProfileBoostedRanking alapján. A RerankerBoostedScore csak a "szemantikai" típusú lekérdezések esetén lesz visszaadva
@search.rerankerScore	number (double)	A szemantikai rangsoroló által kiszámított relevanciapontszám a legjobb keresési eredményekhez. A keresési eredményeket először a RerankerScore, majd a Score szerint rendezzük. A RerankerScore csak a "szemantikai" típusú lekérdezések esetén lesz visszaadva.
@search.score	number (double)	A dokumentum relevanciapontszáma a lekérdezés által visszaadott többi dokumentumhoz képest.

SearchScoreThreshold

Tárgy

A vektoros lekérdezés eredményei a "@search.score" érték alapján szűrnek. Vegye figyelembe, hogy ez @search.score a keresési válasz részeként visszaadott. A küszöb irányát a magasabb @search.score.

Name	Típus	Description
kind	string: searchScore	A vektoros lekérdezések szűréséhez használt küszöbérték típusa
value	number (double)	A küszöbérték a "@search.score" érték alapján lesz szűrve. Vegye figyelembe, hogy ez @search.score a keresési válasz részeként visszaadott. A küszöb irányát a magasabb @search.score.

SemanticDebugInfo

Tárgy

Name	Típus	Description
contentFields	QueryResultDocumentSemanticField[]	A szemantikai bővítési folyamathoz küldött tartalommezők, valamint azok használata
keywordFields	QueryResultDocumentSemanticField[]	A szemantikai bővítési folyamatnak küldött kulcsszómezők, valamint azok használatának módja
rerankerInput	QueryResultDocumentRerankerInput	A szemantikai bővítési folyamathoz küldött nyers összefűzött karakterláncok.
titleField	QueryResultDocumentSemanticField	A szemantikai bővítési folyamatnak küldött címmező, valamint annak használata

SemanticErrorMode

Felsorolás

Lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy eldöntse, hogy a szemantikai hívás teljesen meghiúsuljon-e (alapértelmezett/aktuális viselkedés), vagy részleges eredményeket adjon vissza.

Érték	Description
partial	Ha a szemantikai feldolgozás sikertelen, a részleges eredmények továbbra is visszaadódnak. A részleges eredmények meghatározása attól függ, hogy melyik szemantikai lépés hibásodott meg, és mi volt a kudarc oka.
fail	Ha a szemantikai feldolgozási lépés során kivétel történik, a lekérdezés sikertelen lesz, és a hibától függően a megfelelő HTTP-kódot adja vissza.

SemanticErrorReason

Felsorolás

Az ok, amiért a rendszer részleges választ adott vissza egy szemantikai rangsorolási kérelemre.

Érték	Description
maxWaitExceeded	Ha `semanticMaxWaitInMilliseconds` be volt állítva, és a szemantikai feldolgozás időtartama meghaladta ezt az értéket. Csak az alaperedményeket adta vissza.
capacityOverloaded	A kérést elfojtották. Csak az alaperedményeket adta vissza.
transient	A szemantikai folyamat legalább egy lépése meghiúsult.

SemanticFieldState

Felsorolás

A mező használatának módja a szemantikai bővítési folyamathoz (teljesen használt, részben használt vagy nem használt)

Érték	Description
used	A mezőt teljes mértékben szemantikai gazdagításra használták.
unused	A mezőt nem használták szemantikai gazdagításra.
partial	A mezőt részben szemantikai gazdagításra használták.

SemanticQueryRewritesResultType

Felsorolás

A kéréshez használt lekérdezés átírásának típusa.

Érték	Description
originalQueryOnly	A lekérdezések átírása nem sikerült létrehozni ehhez a kéréshez. Az eredmények lekéréséhez csak az eredeti lekérdezést használták.

SemanticSearchResultsType

Felsorolás

A szemantikai rangsorolási kérelemhez visszaadott részleges válasz típusa.

Érték	Description
baseResults	Az eredmények szemantikai bővítés vagy átrangsorolás nélkül.
rerankedResults	Az eredményeket az újrarangsoroló modellel rangsoroltuk, és szemantikai feliratokat tartalmaznak. Nem tartalmaznak válaszokat, válaszkiemeléseket vagy feliratkiemeléseket.

SingleVectorFieldResult

Tárgy

Egyetlen vektormező eredménye. Mindkettő @search.score és vektorhasonlósági értékeket ad vissza. A vektor hasonlóságát egy egyenlet köti össze @search.score .

Name	Típus	Description
searchScore	number (double)	A @search.score vektor hasonlósági pontszámából kiszámított érték. Ez az a pontszám, amely egy tiszta egymezős egyvektoros lekérdezésben látható.
vectorSimilarity	number (double)	A dokumentum vektorhasonlósági pontszáma. Vegye figyelembe, hogy ez a hasonlósági metrika kanonikus definíciója, nem pedig a "távolság" verzió. Például koszinusz hasonlóság a koszinusz távolság helyett.

TextResult

Tárgy

A lekérdezés szöveges részének BM25 vagy klasszikus pontszáma.

Name	Típus	Description
searchScore	number (double)	A lekérdezés szöveges részének BM25 vagy klasszikus pontszáma.

VectorFilterMode

Felsorolás

Meghatározza, hogy a szűrők alkalmazása a vektoros keresés előtt vagy után történjen-e.

Érték	Description
postFilter	A szűrő a jelölt vektoros eredmények visszaadása után kerül alkalmazásra. A szűrő szelektivitásától függően ez kevesebb eredményt eredményezhet, mint amennyit a "k" paraméter kér.
preFilter	A szűrő a keresési lekérdezés előtt lesz alkalmazva.
strictPostFilter	A szűrő a vektoreredmények globális top-k jelöltkészletének visszaadása után lesz alkalmazva. Ez kevesebb eredményt eredményez, mint amennyit a "k" paraméter kér.

VectorizableImageBinaryQuery

Tárgy

A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha egy vektorizálandó kép 64-es báziskódolású bináris fájlja meg van adva.

Name	Típus	Description
base64Image	string	A vektoros keresési lekérdezés végrehajtásához vektorizálandó kép 64-es kódolású binárisja.
exhaustive	boolean	Ha igaz, kimerítő k-legközelebbi szomszéd keresést indít el a vektorindexen belüli összes vektoron. Hasznos olyan forgatókönyvekhez, ahol a pontos egyezések kritikusak, például az alapigazság-értékek meghatározása.
fields	string	Gyűjtemény(Edm.Single) típusú vektormezők, amelyeket fel kell venni a keresett vektorba.
filterOverride	string	Az adott vektoros lekérdezésre alkalmazandó OData-szűrőkifejezés. Ha nincs definiálva szűrőkifejezés a vektor szintjén, akkor a legfelső szintű szűrőparaméterben definiált kifejezést használja a rendszer.
k	integer (int32)	A legközelebbi szomszédok száma, akik csúcstalálatként térnek vissza.
kind	string: imageBinary	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.
oversampling	number (double)	Túlmintavételi tényező. A minimális érték 1. Felülbírálja az indexdefinícióban konfigurált "defaultOversampling" paramétert. Csak akkor állítható be, ha a "rerankWithOriginalVectors" igaz. Ez a paraméter csak akkor engedélyezett, ha tömörítési módszert használ az alapul szolgáló vektormezőn.
perDocumentVectorLimit	integer (int32)	Azt szabályozza, hogy hány vektor párosítható az egyes dokumentumokból egy vektoros keresési lekérdezésben. Az 1-re állítás biztosítja, hogy dokumentumonként legfeljebb egy vektor egyezzen, garantálva, hogy az eredmények különböző dokumentumokból származzanak. Ha 0-ra (korlátlanra) állítja, akkor ugyanabból a dokumentumból több releváns vektor is megfeleltethető. Az alapértelmezett érték 0.
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	A vektoros lekérdezésekhez használt küszöbérték. Vegye figyelembe, hogy ez csak akkor állítható be, ha az összes "mező" ugyanazt a hasonlósági mutatót használja.
weight	number (float)	A vektoros lekérdezés relatív súlyozása más vektoros lekérdezéshez és/vagy ugyanazon keresési kérelemen belüli szöveges lekérdezéshez képest. Ez az érték a különböző vektoros lekérdezések által előállított több rangsorlista és/vagy a szöveges lekérdezéssel lekért eredmények kombinálásakor használatos. Minél nagyobb a súly, annál magasabbak lesznek a lekérdezésnek megfelelő dokumentumok a végső rangsorban. Az alapértelmezett érték 1,0, és az értéknek nullánál nagyobb pozitív számnak kell lennie.

VectorizableImageUrlQuery

Tárgy

A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha egy vektorizálandó képértéket képviselő URL-cím van megadva.

Name	Típus	Description
exhaustive	boolean	Ha igaz, kimerítő k-legközelebbi szomszéd keresést indít el a vektorindexen belüli összes vektoron. Hasznos olyan forgatókönyvekhez, ahol a pontos egyezések kritikusak, például az alapigazság-értékek meghatározása.
fields	string	Gyűjtemény(Edm.Single) típusú vektormezők, amelyeket fel kell venni a keresett vektorba.
filterOverride	string	Az adott vektoros lekérdezésre alkalmazandó OData-szűrőkifejezés. Ha nincs definiálva szűrőkifejezés a vektor szintjén, akkor a legfelső szintű szűrőparaméterben definiált kifejezést használja a rendszer.
k	integer (int32)	A legközelebbi szomszédok száma, akik csúcstalálatként térnek vissza.
kind	string: imageUrl	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.
oversampling	number (double)	Túlmintavételi tényező. A minimális érték 1. Felülbírálja az indexdefinícióban konfigurált "defaultOversampling" paramétert. Csak akkor állítható be, ha a "rerankWithOriginalVectors" igaz. Ez a paraméter csak akkor engedélyezett, ha tömörítési módszert használ az alapul szolgáló vektormezőn.
perDocumentVectorLimit	integer (int32)	Azt szabályozza, hogy hány vektor párosítható az egyes dokumentumokból egy vektoros keresési lekérdezésben. Az 1-re állítás biztosítja, hogy dokumentumonként legfeljebb egy vektor egyezzen, garantálva, hogy az eredmények különböző dokumentumokból származzanak. Ha 0-ra (korlátlanra) állítja, akkor ugyanabból a dokumentumból több releváns vektor is megfeleltethető. Az alapértelmezett érték 0.
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	A vektoros lekérdezésekhez használt küszöbérték. Vegye figyelembe, hogy ez csak akkor állítható be, ha az összes "mező" ugyanazt a hasonlósági mutatót használja.
url	string	A vektoros keresési lekérdezés végrehajtásához vektorizálandó kép URL-je.
weight	number (float)	A vektoros lekérdezés relatív súlyozása más vektoros lekérdezéshez és/vagy ugyanazon keresési kérelemen belüli szöveges lekérdezéshez képest. Ez az érték a különböző vektoros lekérdezések által előállított több rangsorlista és/vagy a szöveges lekérdezéssel lekért eredmények kombinálásakor használatos. Minél nagyobb a súly, annál magasabbak lesznek a lekérdezésnek megfelelő dokumentumok a végső rangsorban. Az alapértelmezett érték 1,0, és az értéknek nullánál nagyobb pozitív számnak kell lennie.

VectorizableTextQuery

Tárgy

A vektoros kereséshez használandó lekérdezési paraméterek, ha vektorizálni kívánt szöveges érték van megadva.

Name	Típus	Description
exhaustive	boolean	Ha igaz, kimerítő k-legközelebbi szomszéd keresést indít el a vektorindexen belüli összes vektoron. Hasznos olyan forgatókönyvekhez, ahol a pontos egyezések kritikusak, például az alapigazság-értékek meghatározása.
fields	string	Gyűjtemény(Edm.Single) típusú vektormezők, amelyeket fel kell venni a keresett vektorba.
filterOverride	string	Az adott vektoros lekérdezésre alkalmazandó OData-szűrőkifejezés. Ha nincs definiálva szűrőkifejezés a vektor szintjén, akkor a legfelső szintű szűrőparaméterben definiált kifejezést használja a rendszer.
k	integer (int32)	A legközelebbi szomszédok száma, akik csúcstalálatként térnek vissza.
kind	string: text	A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.
oversampling	number (double)	Túlmintavételi tényező. A minimális érték 1. Felülbírálja az indexdefinícióban konfigurált "defaultOversampling" paramétert. Csak akkor állítható be, ha a "rerankWithOriginalVectors" igaz. Ez a paraméter csak akkor engedélyezett, ha tömörítési módszert használ az alapul szolgáló vektormezőn.
perDocumentVectorLimit	integer (int32)	Azt szabályozza, hogy hány vektor párosítható az egyes dokumentumokból egy vektoros keresési lekérdezésben. Az 1-re állítás biztosítja, hogy dokumentumonként legfeljebb egy vektor egyezzen, garantálva, hogy az eredmények különböző dokumentumokból származzanak. Ha 0-ra (korlátlanra) állítja, akkor ugyanabból a dokumentumból több releváns vektor is megfeleltethető. Az alapértelmezett érték 0.
queryRewrites	QueryRewritesType	Konfigurálható úgy, hogy a generatív modell átírja a lekérdezést, mielőtt elküldené vektorizálásra.
text	string	A vektoros keresési lekérdezés végrehajtásához vektorizálandó szöveg.
threshold	VectorThreshold: SearchScoreThreshold VectorSimilarityThreshold	A vektoros lekérdezésekhez használt küszöbérték. Vegye figyelembe, hogy ez csak akkor állítható be, ha az összes "mező" ugyanazt a hasonlósági mutatót használja.
weight	number (float)	A vektoros lekérdezés relatív súlyozása más vektoros lekérdezéshez és/vagy ugyanazon keresési kérelemen belüli szöveges lekérdezéshez képest. Ez az érték a különböző vektoros lekérdezések által előállított több rangsorlista és/vagy a szöveges lekérdezéssel lekért eredmények kombinálásakor használatos. Minél nagyobb a súly, annál magasabbak lesznek a lekérdezésnek megfelelő dokumentumok a végső rangsorban. Az alapértelmezett érték 1,0, és az értéknek nullánál nagyobb pozitív számnak kell lennie.

VectorQueryKind

Felsorolás

A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.

Érték	Description
vector	Vektoros lekérdezés, ahol nyers vektorérték van megadva.
text	Vektoros lekérdezés, ahol vektorizálni kívánt szöveges érték van megadva.
imageUrl	Vektoros lekérdezés, ahol egy vektorizálandó képértéket képviselő URL-cím van megadva.
imageBinary	Vektoros lekérdezés, ahol egy vektorizálandó kép 64-es kódolású bináris fájlja van megadva.

VectorsDebugInfo

Tárgy

Name	Típus	Description
subscores	QueryResultDocumentSubscores	A dokumentum részpontszámainak bontása a választott eredményhalmaz fúziós/kombinált módszere, például az RRF előtt.

VectorSimilarityThreshold

Tárgy

A vektoros lekérdezés eredményei a vektorhasonlósági metrika alapján lesznek szűrve. Vegye figyelembe, hogy ez a hasonlósági metrika kanonikus definíciója, nem pedig a "távolság" verzió. A küszöbérték iránya (nagyobb vagy kisebb) automatikusan kiválasztásra kerül a mező által használt metrikának megfelelően.

Name	Típus	Description
kind	string: vectorSimilarity	A vektoros lekérdezések szűréséhez használt küszöbérték típusa
value	number (double)	A küszöbérték a hasonlósági metrika értéke alapján lesz szűrve. Vegye figyelembe, hogy ez a hasonlósági metrika kanonikus definíciója, nem pedig a "távolság" verzió. A küszöbérték iránya (nagyobb vagy kisebb) automatikusan kiválasztásra kerül a mező által használt metrikának megfelelően.

VectorThresholdKind

Felsorolás

A végrehajtott vektoros lekérdezés típusa.

Érték	Description
vectorSimilarity	A vektoros lekérdezés eredményei a vektorhasonlósági metrika alapján lesznek szűrve. Vegye figyelembe, hogy ez a hasonlósági metrika kanonikus definíciója, nem pedig a "távolság" verzió. A küszöbérték iránya (nagyobb vagy kisebb) automatikusan kiválasztásra kerül a mező által használt metrikának megfelelően.
searchScore	A vektoros lekérdezés eredményei a "@search.score" érték alapján szűrnek. Vegye figyelembe, hogy ez @search.score a keresési válasz részeként visszaadott. A küszöb irányát a magasabb @search.score.