Azure AI 검색 기능

참고

Azure AI 검색 Azure 포털, REST API 및 Azure SDK 통해 사용할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 콘텐츠를 Microsoft Foundry 포털의 에이전트에 대해 재사용 가능한 사용 권한 인식 기술 자료로 변환하는 관리되는 기술 계층인 Foundry IQ를 뒷받침합니다.

Azure AI 검색 정보 검색을 제공하고 선택적 AI 통합을 사용하여 텍스트 및 벡터 콘텐츠에서 더 많은 가치를 추출합니다.

다음 표에는 범주별 기능이 요약되어 있습니다. 모든 Azure 퍼블릭, 프라이빗 및 소버린 클라우드에는 기능 패리티가 있지만 일부 기능은 특정 지역 또는 특정 계층 지원되지 않습니다.

에이전트 검색

범주 기능
기술 자료 지식 베이스는 에이전트형 검색 파이프라인을 오케스트레이션하고, 귀하의 LLM에 연결하며 쿼리 매개변수를 관리합니다. 기술 자료는 하나 이상의 기술 자료를 참조하고 검색 동작을 정의합니다.
기술 자료 지식 소스는 지식 베이스에서 사용할 수 있는 콘텐츠를 정의합니다. 인덱싱된 지식 원본은 검색 인덱스에 의해 지원되는 반면 원격 지식 원본은 쿼리 시 외부 플랫폼에서 콘텐츠를 검색합니다.
쿼리 계획(미리 보기) 쿼리 계획은 LLM을 사용하여 대화 컨텍스트를 분석하고 복잡한 질문을 포커스가 있는 하위 쿼리로 세분화합니다. 여기에는 채팅 기록 처리, 쿼리 분해, 동의어 확장 및 맞춤법 수정이 포함됩니다.
병렬 쿼리 실행 하위 쿼리는 모든 기술 원본에서 동시에 실행됩니다. 각 하위 쿼리는 자동 의미 체계 재전송을 사용하여 키워드, 벡터 및 하이브리드 검색을 지원합니다.
검색 추론 작업(미리 보기) 검색 추론 작업은 검색 깊이와 관련성을 대기 시간 및 LLM 비용과 균형을 맞출 수 있도록 파이프라인의 LLM 처리 수준을 제어합니다.
응답 출력 파이프라인은 추출형 근거 콘텐츠를 반환하거나, 답변 합성(미리 보기)이 활성화된 경우 출처 인용이 포함된 LLM 생성 답변을 반환합니다. 필요에 따라 원본 참조 및 실행 세부 정보를 포함할 수 있습니다.

인덱싱 및 데이터 추출

범주 기능
데이터 원본 검색 인덱스는 JSON 문서로 제출된 경우 모든 원본의 텍스트를 허용할 수 있습니다.

인덱서는 지원되는 데이터 원본에서 데이터 가져오기를 자동화하여 기본 데이터 저장소에서 검색 가능한 콘텐츠를 추출하는 기능입니다. 인덱서는 JSON 직렬화를 처리하며 대부분의 경우 일부 형태의 변경 및 삭제 검색을 지원합니다. Microsoft OneLake, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB 또는 Azure Blob Storage 비롯한 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있습니다.

Logic Apps 커넥터를 사용하면 다른 클라우드 플랫폼의 데이터를 포함하여 광범위한 데이터 원본에 액세스할 수 있습니다. 이 인덱싱 및 강화 파이프라인은 Azure AI 검색에서 생성되었지만 Azure Logic Apps에서 관리됩니다.

기술 자료는 에이전트 검색의 기능입니다. 인덱싱 중 및 쿼리 시간에 기술 자료를 지원하는 데 사용됩니다.
계층 구조 및 중첩된 데이터 구조 복합 형식 및 컬렉션을 사용하면 검색 인덱스 내에서 거의 모든 유형의 JSON 구조를 모델링할 수 있습니다. 일대다 및 다대다 카디널리티는 컬렉션, 복합 형식 및 복합 형식 컬렉션을 통해 고유하게 표현할 수 있습니다.
언어 분석 분석기는 인덱싱 및 검색 작업 중에 텍스트 처리에 사용되는 클래식 검색의 구성 요소입니다. 기본적으로 범용 표준 Lucene 분석기를 사용하거나 언어 분석기, 구성한 사용자 지정 분석기 또는 필요한 형식으로 토큰을 생성하는 다른 미리 정의된 분석기를 사용하여 기본값을 재정의할 수 있습니다. lucene 또는 Microsoft

언어 분석기는 언어별 언어학을 지능적으로 처리하는 데 사용됩니다. 이 분석기는 동사 시제, 성별, 불규칙한 복수 명사(예: 'mouse'와 'mice'), 단어 분해, 공백이 없는 언어에 대한 단어 분리 등을 다룹니다.

사용자 지정 어휘 분석기는 윗주 일치 및 정규식과 같은 복잡한 쿼리 형식에 사용됩니다.

채팅 모델 및 에이전트 통합

범주 기능
인덱싱 중에 사용되는 채팅 완료 모델 GenAI 프롬프트 기술은 인덱싱 중에 큰 언어 모델을 호출하고 작업을 결정하는 프롬프트를 제공하는 기술입니다. 작업이 무엇인지 결정합니다. 이미지 설명, 콘텐츠 요약 또는 조작 또는 모델에서 수행할 수 있는 작업이 포함될 수 있습니다. 출력은 검색 가능한 인덱스에서 새 필드로 추가됩니다.
쿼리 시간에 사용되는 채팅 완료 모델 에이전트 검색 은 인덱스에 대한 쿼리 범위를 향상하기 위해 쿼리 계획, 분해 및 복잡한 쿼리의 매개 변수화에 큰 언어 모델을 사용합니다. 에이전트 검색의 응답은 에이전트-에이전트 워크플로용으로 설계되었습니다. 검색 결과를 단일 큰 문자열로 전달하여 독점 콘텐츠의 에이전트 사용을 간소화할 수 있습니다. 응답에는 인용 및 쿼리 실행 정보도 포함됩니다.

응답 합성(미리 보기) 은 LLM을 사용하여 에이전트 검색에서 반환된 검색 결과에서 인용 지원 응답을 생성합니다.

RAG 패턴은 기존 기능을 사용하여 구현할 수 있습니다. 관련성을 조정하고 하이브리드 쿼리를 생성하는 기능은 응답 생성을 위해 채팅 봇에 전송되는 콘텐츠의 품질을 향상시킵니다.

적용된 AI 및 AI 보강 콘텐츠

범주 기능
인덱싱 중 AI 처리 AI 보강 은 전체 텍스트 검색을 위해 인덱싱할 수 없는 콘텐츠에서 텍스트 및 정보를 추출하는 인덱서 파이프라인의 포함된 이미지 및 자연어 처리를 나타냅니다. AI 처리는 기술 세트의 기술을 추가하고 결합하여 인덱서에 연결하여 수행됩니다. AI는 텍스트 번역 또는 OCR(광학 인식)과 같은 Microsoft 또는 사용자가 제공하는 구상적 기술일 수 있습니다.

통합 데이터 청크 및 벡터화 는 더 큰 통로를 벡터화할 수 있는 더 작은 청크로 분할하고, 벡터는 벡터 및 하이브리드 검색을 위해 인덱스의 전용 필드로 라우팅됩니다.
쿼리 실행 중 AI 처리 벡터라이저 는 벡터 검색을 위해 사용자 쿼리 문자열을 벡터로 인코딩하는 데 사용됩니다. 인덱싱에 사용한 쿼리에 동일한 포함 모델을 사용할 수 있습니다.

비 검색 시나리오에서 분석 및 사용을 위해 보강된 콘텐츠 저장 지식 저장소 는 지식 마이닝 및 데이터 과학 워크로드와 같은 비 검색 시나리오를 위한 AI 보강 또는 AI 생성 콘텐츠의 영구 스토리지입니다. 지식 저장소는 기술 세트에 정의되지만 Azure Storage 개체 또는 테이블 형식 행 집합으로 만들어집니다.
캐시된 보강(프리뷰) 보강 캐싱 은 기술 세트 실행 중에 다시 사용할 수 있는 캐시된 보강을 나타냅니다. 캐싱은 처리 비용이 많이 드는 OCR 및 이미지 분석을 포함하는 기술 세트에서 유용합니다.

벡터 및 하이브리드 검색

범주 기능
벡터 인덱싱 검색 인덱스 내에서 벡터 검색 시나리오를 지원하는 벡터 필드를 추가합니다. 벡터 필드는 동일한 검색 문서에서 비벡터 필드와 공존할 수 있습니다.
벡터 쿼리 단일 및 여러 벡터 쿼리를 작성합니다.
벡터 검색 알고리즘 검색 인덱스에서 유사한 벡터를 찾으려면 HNSW(Hierarchical Navigable Small World)를 사용하거나 완전 KNN(K-Nearest Neighbors)을 사용합니다.
벡터 필터 정보를 검색하는 동안 정밀도를 높이기 위해 쿼리 실행 전후에 필터를 적용합니다.
하이브리드 정보 검색 단일 하이브리드 쿼리 요청에서 개념 및 키워드를 검색합니다.

하이브리드 검색 은 최상의 결과를 위해 선택적 의미 체계 순위 및 관련성 튜닝과 함께 벡터 및 텍스트 검색을 통합합니다.
통합 데이터 청크 및 벡터화 텍스트 분할 스킬을 통한 네이티브 데이터 청크화 벡터라이저와 Azure OpenAI 임베딩, Azure Vision 멀티모달(프리뷰), AML과 같은 임베딩 기술을 통해 Microsoft Foundry 모델 카탈로그의 엔드포인트에 연결하는 데 사용할 수 있는 기본 제공 벡터화.

통합 벡터화는 원본 파일에서 쿼리로의 엔드투엔드 인덱싱 파이프라인을 제공합니다.
통합 벡터 압축 및 양자화 기본 제공 스칼라 및 이진 양자화를 사용하여 메모리 및 디스크의 벡터 인덱스 크기를 줄입니다. 필요하지 않은 벡터의 스토리지를 포기하거나 스토리지 요구 사항을 줄이기 위해 벡터 필드에 좁은 데이터 형식을 할당할 수도 있습니다.

클래식 전체 텍스트 및 기타 쿼리 양식

범주 기능
자유 형식 텍스트 검색 전체 텍스트 검색 은 대부분의 검색 기반 앱에 대한 기본 사용 사례입니다. 지원되는 구문을 사용하여 쿼리를 작성할 수 있습니다.

단순 쿼리 구문 은 논리 연산자, 구 검색 연산자, 접미사 연산자, 우선 순위 연산자를 제공합니다.

전체 Lucene 쿼리 구문 에는 유사 항목 검색, 근접 검색, 용어 승격 및 정규식에 대한 확장과 함께 간단한 구문의 모든 작업이 포함됩니다.
관련성 간단한 점수 계산은 Azure AI 검색의 주요 장점입니다. 점수 매기기 프로필을 사용하여 문서 자체의 값 함수로 관련성을 모델링합니다. 예를 들어 검색 결과에서 최신 제품 또는 할인된 제품이 더 높게 표시되도록 할 수 있습니다. 또한 별도로 추적하고 저장하는 고객 검색 기본 설정에 따라 맞춤형 점수 매기기 태그를 사용하여 점수 매기기 프로필을 작성할 수도 있습니다.

의미 체계 순위는 쿼리에 대한 의미 체계 관련성에 따라 결과를 재전송하는 프리미엄 기능입니다. 콘텐츠 및 시나리오에 따라 최소한의 구성이나 노력으로 검색 관련성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
지리 공간적 검색 지리 공간적 함수는 지리적 좌표를 필터링하고 일치합니다. 거리를 일치시키거나 다각형 도형에 포함하여 일치시킬 수 있습니다.
필터 및 패싯 패싯 탐색은 단일 쿼리 매개 변수를 통해 사용하도록 설정됩니다. Azure AI 검색는 범주 목록을 위한 코드로 사용할 수 있는 패싯 탐색 구조를 반환합니다. 이는 사용자가 가격 범위 또는 브랜드별로 카탈로그 항목을 필터링할 수 있는 옵션을 제공합니다.

필터를 사용하여 패싯 탐색을 애플리케이션의 UI에 통합하고, 쿼리 공식을 향상시키고, 사용자 또는 개발자가 지정한 기준에 따라 필터링할 수 있습니다. OData 구문을 사용하여 필터를 만듭니다.
사용자 환경 자동 완성은 검색 창에서 미리 입력 쿼리에 대해 사용하도록 설정할 수 있습니다.

검색 제안은 검색 창에서 부분 텍스트 입력에서 작동하지만 결과는 쿼리 용어가 아닌 인덱스의 실제 문서입니다.

동의어는 사용자가 대체 용어를 제공하지 않고도 쿼리 범위를 암시적으로 확장하는 동등한 용어를 연결합니다.

적중 항목 강조 표시 는 검색 결과에서 일치하는 키워드에 텍스트 서식을 적용합니다. 강조 표시된 스니펫이 반환되는 필드를 선택할 수 있습니다.

정렬은 인덱스 스키마를 통해 여러 필드에 대해 제공되며, 쿼리 시간에 단일 검색 매개변수를 사용하여 전환할 수 있습니다.

페이징 및 검색 결과의 제한은 Azure AI 검색가 제공하는 정교한 제어 기능으로 간단하게 수행할 수 있습니다.

보안 기능

범주 기능
네트워크 보안 인바운드 방화벽 지원에 대한 IP 규칙을 사용하면 검색 서비스에서 요청을 수락하는 IP 범위를 설정할 수 있습니다.

Azure Private Link 사용하여 프라이빗 엔드포인트를 만들어 가상 네트워크를 통해 모든 요청을 강제로 적용합니다.

네트워크 보안 경계 지원을 사용하면 네트워크 액세스를 전체적으로 관리할 수 있도록 다른 Azure 리소스가 포함된 네트워크 보안 경계에 Azure AI 검색 조인할 수 있습니다.
데이터 암호화 Microsoft에서 관리하는 정지 상태 데이터 암호화는 내부 스토리지 계층에 통합되어 있으며, 취소할 수 없습니다. Azure Key Vault 만들고 관리하는

CMK(커머 관리형 암호화 키) 인덱스 및 동의어 맵의 추가 암호화에 사용할 수 있습니다. 2020년 8월 1일 이후에 생성된 서비스의 경우 CMK 암호화는 인덱싱된 콘텐츠의 전체 이중 암호화를 위해 임시 디스크의 데이터로 확장됩니다.
인바운드 액세스 Role 기반 액세스 제어 검색 콘텐츠 및 작업에 대한 제어된 액세스를 위해 Microsoft Entra ID 사용자 및 그룹에 역할을 할당합니다. 역할 할당을 사용하지 않으려는 경우 키 기반 인증 을 사용할 수도 있습니다.

문서 수준 액세스 제어 는 사용자에게 볼 권한이 없는 검색 결과를 필터링합니다. 여러 데이터 원본의 경우 데이터 원본이 액세스 제어 모델을 제공하는 경우 사용자 권한 메타데이터를 상속하도록 인덱스를 구성할 수 있습니다.
아웃바운드 보안(인덱서) 프라이빗 엔드포인트를 통한 데이터 연결을 사용하면 인덱서가 Azure Private Link 통해 보호되는 Azure 리소스에 연결할 수 있습니다.

관리 ID를 통한 데이터 연결 Microsoft Entra 보안 주체를 사용하여 Azure 리소스에 대한 연결을 인증합니다. 하드 코드된 API 키의 스토리지 및 전달을 제거합니다.

신뢰할 수 있는 ID를 사용하여 데이터 액세스 외부 데이터 원본에 대한 연결 문자열을 의미합니다. 는 사용자 이름 및 암호를 생략할 수 있습니다. 인덱서가 데이터 원본에 연결되면 검색 서비스가 이전에 신뢰할 수 있는 서비스로 등록된 경우 리소스에서 연결을 허용합니다(Azure Storage 경우에만 적용됨).

포털 기능

범주 기능
프로토타입 생성 및 검사 도구 인덱스 추가는 Azure 포털에서 특성 필드 및 몇 가지 다른 설정으로 구성된 기본 스키마를 만드는 데 사용할 수 있는 인덱스 디자이너입니다. 인덱스를 저장한 후에는 SDK 또는 REST API를 사용하여 인덱스를 채워 데이터를 제공할 수 있습니다.

데이터 가져오기 는 키워드 검색 및 RAG 시나리오에 대한 인덱스, 인덱서, 기술 세트 및 데이터 원본 정의를 포함하여 엔드 투 엔드 인덱싱 파이프라인을 빌드하는 마법사입니다. RAG의 경우 데이터 청크 및 벡터화도 처리합니다. 데이터가 Azure 있는 경우 이 마법사는 특히 개념 증명 조사 및 탐색을 위해 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

검색 탐색 기는 쿼리를 테스트하고 점수 매기기 프로필을 구체화하는 데 사용됩니다.

데모 앱 만들기 는 검색 환경을 테스트하는 데 사용할 수 있는 HTML 페이지를 생성하는 데 사용됩니다.

디버그 세션 은 대화형으로 기술 세트를 디버그할 수 있는 시각적 편집기입니다. 종속성, 출력 및 변환을 보여 줍니다.
모니터링 및 진단 모니터링 기능을 활성화하세요. 그러면 Azure 포털에서 항상 보이는 메트릭을 넘어서는 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 초당 쿼리, 대기 시간 및 제한에 대한 메트릭은 추가 구성 없이 포털 페이지에서 캡처되고 보고됩니다.

프로그램가능성

범주 기능
REST (영문) 서비스 REST API 는 인덱싱, 쿼리, AI 보강 및 에이전트 검색과 관련된 모든 작업을 포함하여 데이터 평면 작업을 위한 것입니다. 이 클라이언트 라이브러리를 사용하여 시스템 정보 및 통계를 검색할 수도 있습니다.

관리 REST API는 Azure Resource Manager 통해 서비스를 만들고 프로비전하기 위한 것입니다. 이 API를 사용하여 키와 용량을 관리할 수도 있습니다.
.NET 대한 Azure SDK Azure. Search.Documents는 인덱싱, 쿼리 및 AI 보강과 관련된 모든 작업을 포함하여 데이터 평면 작업을 위한 것입니다. 이 클라이언트 라이브러리를 사용하여 시스템 정보 및 통계를 검색할 수도 있습니다.

Microsoft.Azure. Management.Search는 Azure Resource Manager 통해 서비스를 만들고 프로비전하기 위한 것입니다. 이 API를 사용하여 키와 용량을 관리할 수도 있습니다.
Java용 Azure SDK com.azure.search.documents 는 인덱싱, 쿼리 및 AI 보강과 관련된 모든 작업을 포함하여 데이터 평면 작업을 위한 것입니다. 이 클라이언트 라이브러리를 사용하여 시스템 정보 및 통계를 검색할 수도 있습니다.

com.microsoft.azure.management.search는 Azure Resource Manager 통해 서비스를 만들고 프로비전하는 데 사용합니다. 이 API를 사용하여 키와 용량을 관리할 수도 있습니다.
Python용 Azure SDK azure-search-documents 는 인덱싱, 쿼리 및 AI 보강과 관련된 모든 작업을 포함하여 데이터 평면 작업을 위한 것입니다. 이 클라이언트 라이브러리를 사용하여 시스템 정보 및 통계를 검색할 수도 있습니다.

azure-mgmt-search는 Azure Resource Manager 통해 서비스를 만들고 프로비전하기 위한 것입니다. 이 API를 사용하여 키와 용량을 관리할 수도 있습니다.
JavaScript/TypeScript용 Azure SDK azure/search-documents 는 인덱싱, 쿼리 및 AI 보강과 관련된 모든 작업을 포함하여 데이터 평면 작업을 위한 것입니다. 이 클라이언트 라이브러리를 사용하여 시스템 정보 및 통계를 검색할 수도 있습니다.

azure/arm-search는 Azure Resource Manager 통해 서비스를 만들고 프로비전하기 위한 것입니다. 이 API를 사용하여 키와 용량을 관리할 수도 있습니다.
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