Knowledge Sources - Get
지식 소스 정의를 검색합니다.
GET {endpoint}/knowledgesources('{sourceName}')?api-version=2025-08-01-preview
URI 매개 변수
| Name | In(다음 안에) | 필수 | 형식 | Description |
|---|---|---|---|---|
|
endpoint
|
path | True |
string |
검색 서비스의 엔드포인트 URL입니다. |
|
source
|
path | True |
string |
검색할 지식 소스의 이름입니다. |
|
api-version
|
query | True |
string |
클라이언트 API 버전. |
요청 헤더
| Name | 필수 | 형식 | Description |
|---|---|---|---|
| x-ms-client-request-id |
string (uuid) |
디버깅을 돕기 위해 요청과 함께 전송된 추적 ID입니다. |
응답
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| 200 OK | KnowledgeSource: | |
| Other Status Codes |
오류 응답입니다. |
예제
|
Search |
|
Search |
SearchServiceGetKnowledgeSource
샘플 요청
GET https://previewexampleservice.search.windows.net/knowledgesources('ks-preview-test')?api-version=2025-08-01-preview
샘플 응답
{
"@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1",
"name": "ks-preview-test",
"kind": "searchIndex",
"description": "Description of the knowledge source.",
"encryptionKey": {
"keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
"keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
"keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
"accessCredentials": {
"applicationId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
"applicationSecret": "<applicationSecret>"
}
},
"searchIndexParameters": {
"searchIndexName": "preview-test",
"sourceDataSelect": "description,category"
}
}
SearchServiceGetKnowledgeSourceAzureBlob
샘플 요청
GET https://previewexampleservice.search.windows.net/knowledgesources('ks-preview-test')?api-version=2025-08-01-preview
샘플 응답
{
"@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1",
"name": "ks-preview-test",
"kind": "azureBlob",
"description": "Description of the knowledge source.",
"encryptionKey": {
"keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
"keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
"keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
"accessCredentials": {
"applicationId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
"applicationSecret": "<applicationSecret>"
}
},
"azureBlobParameters": {
"connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myAccountName;AccountKey=myAccountKey;EndpointSuffix=core.windows.net ",
"containerName": "test-container",
"folderPath": "test-path",
"identity": {
"@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity",
"userAssignedIdentity": "/my/userassigned/id"
},
"embeddingModel": {
"name": "openai",
"kind": "azureOpenAI",
"azureOpenAIParameters": {
"resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
"deploymentId": "model",
"apiKey": "<redacted>",
"modelName": "text-embedding-3-large"
}
},
"chatCompletionModel": {
"kind": "azureOpenAI",
"azureOpenAIParameters": {
"resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
"deploymentId": "myDeployment",
"apiKey": "<redacted>",
"modelName": "gpt-4o-mini"
}
},
"ingestionSchedule": {
"interval": "P1D",
"startTime": "2024-06-06T00:01:50.265Z"
}
}
}
정의
| Name | Description |
|---|---|
|
AIFoundry |
호출될 Azure AI Foundry 카탈로그의 포함 모델의 이름입니다. |
|
AIServices |
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다. |
|
AIServices |
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다. |
| AMLParameters |
AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
| AMLVectorizer |
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위해 Azure AI Foundry 모델 카탈로그를 통해 배포된 Azure Machine Learning 엔드포인트를 지정합니다. |
|
Azure |
Azure Key Vault에 저장된 암호화 키에 대한 인증된 액세스에 사용되는 검색 서비스에 대해 만든 등록된 애플리케이션의 자격 증명입니다. |
|
Azure |
Azure Blob Storage 지식 원본에 대한 구성입니다. |
|
Azure |
Azure Blob Storage 기술 자료에 대한 매개 변수입니다. |
|
Azure |
Azure OpenAI 리소스를 사용하여 지정된 텍스트 입력에 대한 벡터 포함을 생성할 수 있습니다. |
|
Azure |
호출될 Azure Open AI 모델 이름입니다. |
|
Azure |
Azure OpenAI 리소스에 연결하기 위한 매개 변수를 지정합니다. |
|
Azure |
쿼리 문자열을 벡터화하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다. |
|
Error |
리소스 관리 오류 추가 정보입니다. |
|
Error |
오류 세부 정보입니다. |
|
Error |
오류 응답 |
|
Indexing |
인덱서 실행 일정을 나타냅니다. |
|
Input |
스킬에 대한 입력 필드 매핑입니다. |
|
Knowledge |
쿼리 계획을 수행하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다. |
|
Knowledge |
쿼리 계획에 사용할 AI 모델입니다. |
|
Knowledge |
지식 소스의 종류. |
|
Output |
스킬에 대한 출력 필드 매핑입니다. |
|
Search |
데이터 원본의 ID 속성을 지웁니다. |
|
Search |
사용할 데이터 원본의 ID를 지정합니다. |
|
Search |
검색 인덱스를 대상으로 하는 지식 소스입니다. |
|
Search |
검색 인덱스 지식 원본에 대한 매개 변수입니다. |
|
Search |
Azure Key Vault의 고객 관리형 암호화 키입니다. 만들고 관리하는 키를 사용하여 인덱스 및 동의어 맵과 같은 미사용 데이터를 암호화하거나 복호화할 수 있습니다. |
|
Vector |
쿼리 시간 동안 사용할 벡터화 방법입니다. |
|
Web |
사용자 정의 벡터화기에 연결하기 위한 속성을 지정합니다. |
|
Web |
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위한 사용자 정의 벡터화기를 지정합니다. 외부 벡터화기의 통합은 기술 세트의 사용자 지정 Web API 인터페이스를 사용하여 수행됩니다. |
AIFoundryModelCatalogName
호출될 Azure AI Foundry 카탈로그의 포함 모델의 이름입니다.
| 값 | Description |
|---|---|
| OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32 | |
| OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336 | |
| Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base | |
| Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant | |
| Cohere-embed-v3-english | |
| Cohere-embed-v3-multilingual | |
| Cohere-embed-v4 |
텍스트와 이미지 모두에서 임베딩을 생성하기 위한 Cohere embed v4 모델. |
AIServicesVisionParameters
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| apiKey |
string |
지정된 AI 서비스 리소스의 API 키입니다. |
| authIdentity | SearchIndexerDataIdentity: |
아웃바운드 연결에 사용되는 사용자 할당 관리 ID입니다. authResourceId가 제공되고 지정되지 않은 경우 시스템 할당 관리 ID가 사용됩니다. 인덱스를 업데이트할 때 ID가 지정되지 않은 경우 값은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. "none"으로 설정하면 이 속성의 값이 지워집니다. |
| modelVersion |
string |
AI Services Vision 서비스를 호출할 때 사용할 모델의 버전입니다. 지정하지 않은 경우 기본적으로 사용 가능한 최신 버전으로 설정됩니다. |
| resourceUri |
string (uri) |
AI 서비스 리소스의 리소스 URI입니다. |
AIServicesVisionVectorizer
쿼리 이미지 또는 텍스트를 벡터화하기 위한 AI Services Vision 매개 변수를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| aiServicesVisionParameters |
AI Services Vision 포함 벡터화와 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
|
| kind |
string:
ai |
벡터 검색에 사용하도록 구성되는 벡터화 메서드의 이름입니다. |
| name |
string |
이 특정 벡터화 메서드와 연결할 이름입니다. |
AMLParameters
AML 벡터라이저에 연결하기 위한 속성을 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| key |
string |
(키 인증에 필요) AML 서비스의 키입니다. |
| modelName |
제공된 엔드포인트에 배포된 Azure AI Foundry 카탈로그의 포함 모델의 이름입니다. |
|
| region |
string |
(토큰 인증의 경우 선택 사항). AML 서비스가 배포된 지역입니다. |
| resourceId |
string |
(토큰 인증에 필요). AML 서비스의 Azure Resource Manager 리소스 ID입니다. subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/services/{service_name} 형식이어야 합니다. |
| timeout |
string (duration) |
(선택 사항) 지정된 경우 API 호출을 수행하는 http 클라이언트의 시간 제한을 나타냅니다. |
| uri |
string (uri) |
(인증 또는 키 인증 없음의 경우 필요) JSON 페이로드가 전송될 AML 서비스의 점수 매기기 URI입니다. https URI 체계만 허용됩니다. |
AMLVectorizer
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위해 Azure AI Foundry 모델 카탈로그를 통해 배포된 Azure Machine Learning 엔드포인트를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| amlParameters |
AML 벡터화기의 속성을 지정합니다. |
|
| kind |
string:
aml |
벡터 검색에 사용하도록 구성되는 벡터화 메서드의 이름입니다. |
| name |
string |
이 특정 벡터화 메서드와 연결할 이름입니다. |
AzureActiveDirectoryApplicationCredentials
Azure Key Vault에 저장된 암호화 키에 대한 인증된 액세스에 사용되는 검색 서비스에 대해 만든 등록된 애플리케이션의 자격 증명입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| applicationId |
string |
미사용 데이터를 암호화할 때 사용할 Azure Key Vault에 필요한 액세스 권한이 부여된 AAD 애플리케이션 ID입니다. 애플리케이션 ID를 AAD 애플리케이션의 개체 ID와 혼동해서는 안 됩니다. |
| applicationSecret |
string |
지정된 AAD 애플리케이션의 인증 키입니다. |
AzureBlobKnowledgeSource
Azure Blob Storage 지식 원본에 대한 구성입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| @odata.etag |
string |
에이전트의 ETag입니다. |
| azureBlobParameters |
지식 소스의 유형입니다. |
|
| description |
string |
선택적 사용자 정의 설명입니다. |
| encryptionKey |
Azure Key Vault에서 만드는 암호화 키에 대한 설명입니다. 이 키는 Microsoft를 포함하여 누구도 암호를 해독할 수 없다는 완전한 보증을 원하는 경우 에이전트 정의에 대한 추가 수준의 미사용 암호화를 제공하는 데 사용됩니다. 에이전트 정의를 암호화하면 항상 암호화된 상태로 유지됩니다. 검색 서비스는 이 속성을 null로 설정하려는 시도를 무시합니다. 암호화 키를 순환하려는 경우 필요에 따라 이 속성을 변경할 수 있습니다. 에이전트 정의는 영향을 받지 않습니다. 고객 관리형 키를 사용한 암호화는 무료 검색 서비스에서 사용할 수 없으며 2019년 1월 1일 이후에 생성된 유료 서비스에서만 사용할 수 있습니다. |
|
| kind |
string:
azure |
지식 소스의 유형입니다. |
| name |
string |
참조 자료의 이름입니다. |
AzureBlobKnowledgeSourceParameters
Azure Blob Storage 기술 자료에 대한 매개 변수입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| chatCompletionModel | KnowledgeAgentModel: |
이미지 언어화 또는 컨텍스트 추출을 위한 선택적 채팅 완료 모델입니다. |
| connectionString |
string |
키 기반 연결 문자열 또는 관리 ID를 사용하는 경우 ResourceId 형식입니다. |
| containerName |
string |
Blob Storage 컨테이너의 이름입니다. |
| createdResources |
object |
지식 소스에서 만든 리소스입니다. |
| disableImageVerbalization |
boolean |
이미지 언어화를 사용하지 않도록 설정해야 하는지 여부를 나타냅니다. |
| embeddingModel | VectorSearchVectorizer: |
콘텐츠를 벡터화하기 위한 선택적 벡터화기 구성입니다. |
| folderPath |
string |
컨테이너 내의 선택적 폴더 경로입니다. |
| identity | SearchIndexerDataIdentity: |
이 지식 소스에 사용할 명시적 ID입니다. |
| ingestionSchedule |
데이터 수집에 대한 선택적 일정입니다. |
AzureOpenAIEmbeddingSkill
Azure OpenAI 리소스를 사용하여 지정된 텍스트 입력에 대한 벡터 포함을 생성할 수 있습니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| @odata.type |
string:
#Microsoft. |
기술 유형을 지정하는 URI 조각입니다. |
| apiKey |
string |
지정된 Azure OpenAI 리소스의 API 키입니다. |
| authIdentity | SearchIndexerDataIdentity: |
아웃바운드 연결에 사용되는 사용자 할당 관리 ID입니다. |
| context |
string |
문서 루트 또는 문서 콘텐츠(예: /document 또는 /document/content)와 같이 작업이 발생하는 수준을 나타냅니다. 기본값은 /document입니다. |
| deploymentId |
string |
지정된 리소스에 대한 Azure OpenAI 모델 배포의 ID입니다. |
| description |
string |
스킬의 입력, 출력 및 사용을 설명하는 스킬에 대한 설명입니다. |
| dimensions |
integer (int32) |
결과 출력 포함에 있어야 하는 차원의 수입니다. text-embedding-3 이상 모델에서만 지원됩니다. |
| inputs |
스킬의 입력은 소스 데이터 세트의 열이거나 업스트림 스킬의 출력일 수 있습니다. |
|
| modelName |
제공된 deploymentId 경로에 배포되는 포함 모델의 이름입니다. |
|
| name |
string |
기술 집합 내에서 고유하게 식별하는 기술의 이름입니다. 이름이 정의되지 않은 스킬에는 스킬 배열에서 1부터 시작하는 인덱스의 기본 이름이 주어지며, 접두사는 '#'입니다. |
| outputs |
스킬의 출력은 검색 인덱스의 필드 또는 다른 스킬에서 입력으로 사용할 수 있는 값입니다. |
|
| resourceUri |
string (uri) |
Azure OpenAI 리소스의 리소스 URI입니다. |
AzureOpenAIModelName
호출될 Azure Open AI 모델 이름입니다.
| 값 | Description |
|---|---|
| text-embedding-ada-002 | |
| text-embedding-3-large | |
| text-embedding-3-small | |
| gpt-4o | |
| gpt-4o-mini | |
| gpt-4.1 | |
| gpt-4.1-mini | |
| gpt-4.1-nano |
AzureOpenAIParameters
Azure OpenAI 리소스에 연결하기 위한 매개 변수를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| apiKey |
string |
지정된 Azure OpenAI 리소스의 API 키입니다. |
| authIdentity | SearchIndexerDataIdentity: |
아웃바운드 연결에 사용되는 사용자 할당 관리 ID입니다. |
| deploymentId |
string |
지정된 리소스에 대한 Azure OpenAI 모델 배포의 ID입니다. |
| modelName |
제공된 deploymentId 경로에 배포되는 포함 모델의 이름입니다. |
|
| resourceUri |
string (uri) |
Azure OpenAI 리소스의 리소스 URI입니다. |
AzureOpenAIVectorizer
쿼리 문자열을 벡터화하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| azureOpenAIParameters | AzureOpenAIParameters: |
Azure OpenAI 포함 벡터화와 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| kind |
string:
azure |
벡터 검색에 사용하도록 구성되는 벡터화 메서드의 이름입니다. |
| name |
string |
이 특정 벡터화 메서드와 연결할 이름입니다. |
ErrorAdditionalInfo
리소스 관리 오류 추가 정보입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| info |
object |
추가 정보입니다. |
| type |
string |
추가 정보 유형입니다. |
ErrorDetail
오류 세부 정보입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| additionalInfo |
오류 추가 정보입니다. |
|
| code |
string |
오류 코드입니다. |
| details |
오류 세부 정보입니다. |
|
| message |
string |
오류 메시지입니다. |
| target |
string |
오류 대상입니다. |
ErrorResponse
오류 응답
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| error |
오류 개체입니다. |
IndexingSchedule
인덱서 실행 일정을 나타냅니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| interval |
string (duration) |
인덱서 실행 사이의 시간 간격입니다. |
| startTime |
string (date-time) |
인덱서가 실행을 시작해야 하는 시간입니다. |
InputFieldMappingEntry
스킬에 대한 입력 필드 매핑입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| inputs |
복합 형식을 만들 때 사용되는 재귀 입력입니다. |
|
| name |
string |
입력의 이름입니다. |
| source |
string |
입력의 소스입니다. |
| sourceContext |
string |
재귀 입력을 선택하는 데 사용되는 소스 컨텍스트입니다. |
KnowledgeAgentAzureOpenAIModel
쿼리 계획을 수행하는 데 사용되는 Azure OpenAI 리소스를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| azureOpenAIParameters | AzureOpenAIParameters: |
Azure OpenAI 모델 엔드포인트와 관련된 매개 변수를 포함합니다. |
| kind |
string:
azure |
AI 모델의 유형입니다. |
KnowledgeAgentModelKind
쿼리 계획에 사용할 AI 모델입니다.
| 값 | Description |
|---|---|
| azureOpenAI |
쿼리 계획에 Azure Open AI 모델을 사용합니다. |
KnowledgeSourceKind
지식 소스의 종류.
| 값 | Description |
|---|---|
| searchIndex |
검색 인덱스에서 데이터를 읽는 지식 소스입니다. |
| azureBlob |
Azure Blob Storage에서 검색 인덱스로 데이터를 읽고 수집하는 기술 자료입니다. |
OutputFieldMappingEntry
스킬에 대한 출력 필드 매핑입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| name |
string |
스킬에 의해 정의된 출력의 이름입니다. |
| targetName |
string |
출력의 대상 이름입니다. 선택 사항이며 기본값은 name입니다. |
SearchIndexerDataNoneIdentity
데이터 원본의 ID 속성을 지웁니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| @odata.type |
string:
#Microsoft. |
ID 유형을 지정하는 URI 조각입니다. |
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity
사용할 데이터 원본의 ID를 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| @odata.type |
string:
#Microsoft. |
ID 유형을 지정하는 URI 조각입니다. |
| userAssignedIdentity |
string |
검색 서비스에 할당되어야 하는 "/subscriptions/12345678-1234-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId" 형식의 사용자 할당 관리 ID의 정규화된 Azure 리소스 ID입니다. |
SearchIndexKnowledgeSource
검색 인덱스를 대상으로 하는 지식 소스입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| @odata.etag |
string |
에이전트의 ETag입니다. |
| description |
string |
선택적 사용자 정의 설명입니다. |
| encryptionKey |
Azure Key Vault에서 만드는 암호화 키에 대한 설명입니다. 이 키는 Microsoft를 포함하여 누구도 암호를 해독할 수 없다는 완전한 보증을 원하는 경우 에이전트 정의에 대한 추가 수준의 미사용 암호화를 제공하는 데 사용됩니다. 에이전트 정의를 암호화하면 항상 암호화된 상태로 유지됩니다. 검색 서비스는 이 속성을 null로 설정하려는 시도를 무시합니다. 암호화 키를 순환하려는 경우 필요에 따라 이 속성을 변경할 수 있습니다. 에이전트 정의는 영향을 받지 않습니다. 고객 관리형 키를 사용한 암호화는 무료 검색 서비스에서 사용할 수 없으며 2019년 1월 1일 이후에 생성된 유료 서비스에서만 사용할 수 있습니다. |
|
| kind |
string:
search |
지식 소스의 유형입니다. |
| name |
string |
참조 자료의 이름입니다. |
| searchIndexParameters |
지식 소스에 대한 매개변수입니다. |
SearchIndexKnowledgeSourceParameters
검색 인덱스 지식 원본에 대한 매개 변수입니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| searchIndexName |
string |
검색 인덱스의 이름입니다. |
| sourceDataSelect |
string |
참조된 원본 데이터에 대한 추가 필드를 요청하는 데 사용됩니다. |
SearchResourceEncryptionKey
Azure Key Vault의 고객 관리형 암호화 키입니다. 만들고 관리하는 키를 사용하여 인덱스 및 동의어 맵과 같은 미사용 데이터를 암호화하거나 복호화할 수 있습니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| accessCredentials |
Azure Key Vault에 액세스하는 데 사용되는 선택적 Azure Active Directory 자격 증명입니다. 대신 관리 ID를 사용하는 경우에는 필요하지 않습니다. |
|
| identity | SearchIndexerDataIdentity: |
이 암호화 키에 사용할 명시적 관리 ID입니다. 지정하지 않고 액세스 자격 증명 속성이 null인 경우 시스템 할당 관리 ID가 사용됩니다. 리소스를 업데이트할 때 명시적 ID가 지정되지 않은 경우 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. "none"을 지정하면 이 속성의 값이 지워집니다. |
| keyVaultKeyName |
string |
미사용 데이터를 암호화하는 데 사용할 Azure Key Vault 키의 이름입니다. |
| keyVaultKeyVersion |
string |
미사용 데이터를 암호화하는 데 사용할 Azure Key Vault 키의 버전입니다. |
| keyVaultUri |
string |
미사용 데이터를 암호화하는 데 사용할 키를 포함하는 Azure Key Vault의 URI(DNS 이름이라고도 함)입니다. URI |
VectorSearchVectorizerKind
쿼리 시간 동안 사용할 벡터화 방법입니다.
| 값 | Description |
|---|---|
| azureOpenAI |
쿼리 시 Azure OpenAI 리소스를 사용하여 포함을 생성합니다. |
| customWebApi |
쿼리 시 사용자 지정 웹 엔드포인트를 사용하여 임베딩을 생성합니다. |
| aiServicesVision |
Azure AI Services Vision Vectorize API를 사용하여 쿼리 시 이미지 또는 텍스트 입력에 대한 임베딩을 생성합니다. |
| aml |
쿼리 시 Azure AI Foundry 모델 카탈로그를 통해 배포된 Azure Machine Learning 엔드포인트를 사용하여 포함을 생성합니다. |
WebApiParameters
사용자 정의 벡터화기에 연결하기 위한 속성을 지정합니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| authIdentity | SearchIndexerDataIdentity: |
아웃바운드 연결에 사용되는 사용자 할당 관리 ID입니다. authResourceId가 제공되고 지정되지 않은 경우 시스템 할당 관리 ID가 사용됩니다. 인덱서를 업데이트할 때 ID가 지정되지 않은 경우 값은 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. "none"으로 설정하면 이 속성의 값이 지워집니다. |
| authResourceId |
string |
Azure 함수의 외부 코드 또는 변환을 제공하는 다른 애플리케이션에 연결하는 사용자 지정 엔드포인트에 적용됩니다. 이 값은 Azure Active Directory에 등록될 때 함수 또는 앱에 대해 만든 애플리케이션 ID여야 합니다. 지정된 경우 벡터화는 검색 서비스의 관리 ID(시스템 또는 사용자 할당)와 함수 또는 앱의 액세스 토큰을 사용하여 함수 또는 앱에 연결되며, 이 값을 액세스 토큰의 범위를 만들기 위한 리소스 ID로 사용합니다. |
| httpHeaders |
object |
HTTP 요청을 수행하는 데 필요한 헤더입니다. |
| httpMethod |
string |
HTTP 요청의 메서드입니다. |
| timeout |
string (duration) |
요청에 대해 원하는 시간 제한입니다. 기본값은 30초입니다. |
| uri |
string (uri) |
벡터화기를 제공하는 Web API의 URI입니다. |
WebApiVectorizer
쿼리 문자열의 벡터 포함을 생성하기 위한 사용자 정의 벡터화기를 지정합니다. 외부 벡터화기의 통합은 기술 세트의 사용자 지정 Web API 인터페이스를 사용하여 수행됩니다.
| Name | 형식 | Description |
|---|---|---|
| customWebApiParameters |
사용자 정의 벡터화기의 속성을 지정합니다. |
|
| kind |
string:
custom |
벡터 검색에 사용하도록 구성되는 벡터화 메서드의 이름입니다. |
| name |
string |
이 특정 벡터화 메서드와 연결할 이름입니다. |