Konfigurasikan pengambilan berdasarkan kesegaran di Pencarian Azure AI (pratinjau)

Nota

Pencarian Azure AI tersedia melalui portal Azure, REST API, dan Azure SDK. Ini juga mendukung Foundry IQ, lapisan pengetahuan terkelola yang mengubah konten perusahaan menjadi pangkalan pengetahuan yang dapat digunakan kembali dan sadar izin untuk agen di portal Microsoft Foundry.

Important

Fitur, kemampuan, atau properti yang ditandai (pratinjau) tidak tercakup dalam perjanjian tingkat layanan, tidak disarankan untuk beban kerja produksi, dan mungkin berubah atau dibatasi sebelum tersedia secara umum. Ketentuan pratinjau Pencarian Azure AI berlaku untuk semua fungsionalitas pratinjau, baik itu mandiri atau bagian dari fitur yang tersedia secara umum.

Pengambilan yang mempertimbangkan kebaruan konten (pratinjau) memungkinkan sumber pengetahuan yang diindeks memprioritaskan konten yang lebih baru selama proses pengambilan oleh agen. Sumber pengetahuan dapat mencakup kebijakan kesegaran sehingga Pencarian Azure AI mengarahkan pemeringkatan ke dokumen yang lebih baru tanpa mengharuskan klien mengirim logika pemeringkatan kustom pada setiap permintaan pengambilan.

Kesegaran adalah bias peringkat, bukan filter mutlak. Dokumen yang lebih lama masih bisa muncul saat sangat relevan dengan kueri.

Dukungan penggunaan

Portal Azure Microsoft Foundry portal .NET SDK Python SDK Java SDK JavaScript SDK REST API
❌ ❌ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️

Prerequisites

  • Sumber pengetahuan yang diindeks yang membuat dan memelihara indeks Pencarian Azure AI, seperti sumber pengetahuan blob.

  • Pangkalan pengetahuan yang mereferensikan sumber pengetahuan.

  • Izin untuk memperbarui pangkalan pengetahuan. Konfigurasikan autentikasi tanpa kunci dengan peran Kontributor Layanan Pencarian yang ditetapkan ke akun pengguna Anda (disarankan) atau gunakan kunci API admin.

  • Paket pratinjau terbaru Azure.Search.Documents: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

  • Untuk autentikasi tanpa kunci, Azure.Identity paket: dotnet add package Azure.Identity

Kapan mengaktifkan penelusuran berdasarkan kebaruan

Aktifkan penelusuran yang mempertimbangkan kebaruan saat konten yang lebih baru umumnya lebih berguna atau lebih tepercaya daripada konten yang lebih lama. Contoh umum termasuk catatan rilis, pembaruan kebijakan, runbook, saran layanan, dan panduan operasional.

Jangan gunakan kesegaran sebagai pengganti pemfilteran. Jika kueri hanya boleh mengembalikan konten dari rentang tanggal tertentu, gunakan filter dalam permintaan pengambilan atau konfigurasi sumber pengetahuan sebagai gantinya.

Konfigurasikan kebijakan kebaruan

Tambahkan kebijakan kesegaran ke definisi sumber pengetahuan terindeks. Kontrak pratinjau menggunakan kebijakan tersebut untuk menerapkan sinyal pemeringkatan yang mempertimbangkan kebaruan sambil mempertahankan bagian lain dari alur pengambilan.

Contoh berikut menunjukkan sumber pengetahuan blob dengan kebijakan kesegaran data.

var knowledgeSource = new AzureBlobKnowledgeSource(
    name: "news-articles-ks",
    azureBlobParameters: new AzureBlobKnowledgeSourceParameters(connectionString: blobConnectionString, containerName: "news")
    {
        IngestionParameters = new IngestionParameters
        {
            FreshnessPolicy = new FreshnessPolicy
            {
                BoostingDuration = TimeSpan.FromDays(90)
            }
        }
    }
)
{
    Description = "A knowledge source for recent news articles."
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(knowledgeSource);

Referensi:AzureBlobKnowledgeSourceParameters

knowledge_source = AzureBlobKnowledgeSource(
    name="news-articles-ks",
    description="A knowledge source for recent news articles.",
    azure_blob_parameters=AzureBlobKnowledgeSourceParameters(
        connection_string=blob_connection_string,
        container_name="news",
        ingestion_parameters=IngestionParameters(
            freshness_policy=FreshnessPolicy(boosting_duration="P90D"),
        ),
    ),
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)

Referensi:AzureBlobKnowledgeSourceParameters

PUT {{search-endpoint}}/knowledgesources/news-articles-ks?api-version=2026-08-01-preview
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{search-access-token}}

{
  "name": "news-articles-ks",
  "kind": "azureBlob",
  "description": "A knowledge source for recent news articles.",
  "azureBlobParameters": {
    "connectionString": "{{blob-connection-string}}",
    "containerName": "news",
    "ingestionParameters": {
      "freshnessPolicy": {
        "boostingDuration": "P90D"
      }
    }
  }
}

Referensi:Sumber Pengetahuan - Buat atau Perbarui

Kebijakan kesegaran adalah bagian dari parameter penyerapan sumber. Skema indeks diubah untuk mendukung bidang freshness yang dihasilkan dan kompatibel dengan fungsi freshness pada Pencarian Azure AI scoring profile. Nilai boostingDuration menggunakan format durasi ISO 8601 yang sama seperti fungsi kesegaran pada profil penilaian, misalnya P90D untuk 90 hari. Kebaruan menambahkan sinyal keterkinian pada pemeringkatan, tetapi relevansi kueri, pengaturan pengambilan yang telah dikonfigurasi, pemeringkatan ulang semantik, dan sinyal pemeringkatan lainnya tetap berlaku.

Anda dapat mengubah boostingDuration sumber pengetahuan yang ada dengan mengirim permintaan buat atau perbarui lain dengan nilai baru. Profil penilaian diperbarui secara langsung tanpa memerlukan proses ingest ulang.

Anda tidak dapat menghapus kebijakan kesegaran dari sumber pengetahuan yang ada. Untuk menonaktifkan pengambilan yang mempertimbangkan kebaruan, hapus sumber pengetahuan tersebut dan buat sumber pengetahuan baru tanpa freshnessPolicy.

Memverifikasi perilaku pemeringkatan

Kolom freshness dibuat saat proses ingesti, sehingga kebijakan tersebut berlaku untuk konten yang diingest setelah kebijakan diterapkan. Setelah konten diserap, jalankan permintaan ambil yang dapat mengembalikan konten terbaru dan yang lebih lama. Konfigurasi yang efektif memunculkan dokumen relevan yang lebih baru lebih awal tanpa mengubah proses temu kembali menjadi sekadar pengurutan berdasarkan tanggal.

Jika pemeringkatan tidak mencerminkan kebaruan seperti yang diharapkan, periksa bidang last_modified dalam indeks dasarnya. Nilai tanggal yang hilang, basi, atau tidak konsisten mengurangi kualitas sinyal kesegaran.