Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Opmerking
Azure AI Zoeken is beschikbaar via de Azure-portal, REST API's en Azure-SDK's. Het vormt ook een basis voor Foundry IQ, de beheerde kennislaag die bedrijfsinhoud transformeert in herbruikbare, machtigingsbewuste knowledge bases voor agents in de Microsoft Foundry-portal.
Azure AI Zoeken biedt informatie ophalen en maakt gebruik van optionele AI-integratie om meer waarde te extraheren uit tekst- en vectorinhoud.
De volgende tabel bevat een overzicht van functies per categorie. Er is functiepariteit in alle Azure openbare, privé- en onafhankelijke clouds, maar sommige functies worden niet ondersteund in specifieke regio's of specifieke lagen.
Agentisch ophalen
| Categorie | Functies |
|---|---|
| kennisbanken | Kennisbanken orkestreren de agentische retrievalpijplijn, maken verbinding met je LLM en beheren queryparameters. Een knowledge base verwijst naar een of meer kennisbronnen en definieert het ophaalgedrag. |
| Kennisbronnen | Kennisbronnen definiëren de inhoud die beschikbaar is voor een knowledge base. Een geïndexeerde kennisbron wordt ondersteund door een zoekindex, terwijl een externe kennisbron inhoud ophaalt van een extern platform tijdens de query. |
| Plannen van query's (preview) | Queryplanning maakt gebruik van een LLM om gesprekscontext te analyseren en complexe vragen op te splitsen in gerichte subquery's. Dit omvat verwerking van chatgeschiedenis, querydecompositie, synoniemuitbreiding en spellingcorrectie. |
| Parallelle uitvoering van query's | Subquery's worden gelijktijdig uitgevoerd in alle kennisbronnen. Elke subquery ondersteunt trefwoorden, vectoren en hybride zoekopdrachten met automatische semantische rerankering. |
| Redeneringsinspanning voor ophalen (preview) | De redeneerinspanning voor ophalen regelt het niveau van LLM-verwerking in de pijplijn, zodat u een afweging kunt maken tussen de diepgang en relevantie van het ophalen enerzijds en latentie en LLM-kosten anderzijds. |
| Antwoorduitvoer | De pijplijn retourneert extractieve grounding-inhoud of, met antwoordsynthese (preview) ingeschakeld, een door LLM gegenereerd antwoord met bronvermeldingen. U kunt desgewenst bronverwijzingen en uitvoeringsdetails opnemen. |
Indexering en gegevensextractie
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Gegevensbronnen | Met zoekindexen kan tekst van elke bron worden geaccepteerd, mits deze is verzonden als een JSON-document.
Indexeerfuncties zijn een functie waarmee het importeren van gegevens uit ondersteunde gegevensbronnen wordt geautomatiseerd om doorzoekbare inhoud in primaire gegevensarchieven te extraheren. Indexeerfuncties verwerken JSON-serialisatie voor u en ondersteunen de meeste vormen van wijzigings- en verwijderingsdetectie. U kunt verbinding maken met verschillende gegevensbronnen, waaronder Microsoft OneLake, Azure SQL Database, Azure Cosmos DB of Azure Blob Storage. Logic Apps-connectors bieden u toegang tot een breder scala aan gegevensbronnen, inclusief gegevens op andere cloudplatforms. Deze indexerings- en verrijkingspijplijn wordt gemaakt in Azure AI Zoeken maar beheerd in Azure Logic Apps. Kennisbronnen maken deel uit van agentgebaseerde informatieophaling. Ze worden gebruikt tijdens het indexeren en op het moment van query's om een knowledge base te ondersteunen. |
| Hiërarchische en geneste gegevensstructuren | Met complexe typen en verzamelingen kunt u vrijwel elk type JSON-structuur in een zoekindex modelleren. Een-op-veel- en veel-op-veel-kardinaliteit kunnen natuurlijk worden uitgedrukt via verzamelingen, complexe typen en verzamelingen van complexe typen. |
| Taalkundige analyse | Analysefuncties zijn onderdelen van klassieke zoekopdrachten die worden gebruikt voor tekstverwerking tijdens indexerings- en zoekbewerkingen. Standaard kunt u de Standaard Lucene-analyse voor algemeen gebruik gebruiken of de standaardwaarde overschrijven met een taalanalyse, een aangepaste analyse die u configureert of een andere vooraf gedefinieerde analyse die tokens produceert in de gewenste indeling.
Language analyzers van Lucene of Microsoft worden gebruikt om op intelligente wijze taalspecifieke linguïstiek te verwerken, inclusief werkwoorden, geslacht, onregelmatige meervoud zelfstandige naamwoorden (bijvoorbeeld 'muis' versus 'muizen'), woorddecompounding, woordverbreking (voor talen zonder spaties) en meer. Aangepaste lexicale analysefuncties worden gebruikt voor complexe queryformulieren, zoals fonetische overeenkomsten en reguliere expressies. |
Integratie van chatmodel en agent
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Voltooiingsmodellen voor chats die tijdens het indexeren worden gebruikt | GenAI-promptvaardigheden is een vaardigheid die een groot taalmodel aanroept tijdens het indexeren en een prompt biedt waarmee de taak wordt bepaald. U bepaalt wat de taak is. Dit kan betrekking hebben op het beschrijven van een afbeelding, het samenvatten of bewerken van inhoud, of een taak die het model kan uitvoeren. De uitvoer wordt toegevoegd als een nieuw veld in een doorzoekbare index. |
| Modellen voor chatvoltooiing die worden gebruikt bij het opvragen van gegevens |
Agentische retrieval gebruikt een groot taalmodel voor het plannen, opsplitsen en parafraseren van complexe query's voor een betere querydekking in uw index. Antwoorden van agent retrieval zijn ontworpen voor agent-to-agent workflows. U kunt zoekresultaten als één grote tekenreeks doorgeven, waardoor het voor software-agents eenvoudiger wordt om uw gepatenteerde inhoud te verwerken. Het antwoord bevat ook bronvermeldingen en informatie over het uitvoeren van query's.
Antwoordsynthese (preview) maakt gebruik van de LLM om antwoorden met bronvermeldingen te genereren op basis van zoekresultaten die worden geretourneerd door agentisch ophalen. RAG-patronen kunnen worden geïmplementeerd met behulp van bestaande mogelijkheden. De mogelijkheid om af te stemmen op relevantie en hybride query's samen te stellen, verbetert de kwaliteit van de inhoud die naar chatbots wordt verzonden voor het genereren van antwoorden. |
Toegepaste AI- en AI-verrijkte inhoud
| Categorie | Functies |
|---|---|
| AI-verwerking tijdens het indexeren | AI-verrijking verwijst naar ingesloten afbeeldings- en natuurlijke taalverwerking in een indexeerpijplijn waarmee tekst en informatie worden geëxtraheerd uit inhoud die anders niet kan worden geïndexeerd voor zoeken in volledige tekst. AI-verwerking wordt bereikt door vaardigheden toe te voegen en te combineren in een vaardighedenset, die vervolgens wordt gekoppeld aan een indexeerfunctie. AI kan ingebouwde vaardigheden zijn van Microsoft, zoals tekstvertaling of OCR (Optical Character Recognition), of aangepaste vaardigheden die u levert. Geïntegreerde gegevenssegmentering en vectorisatie splitsen grotere passages op in kleinere segmenten die kunnen worden gevectoriseerd, waarbij vectoren worden gerouteerd naar toegewezen velden in een index voor vector en hybride zoekopdrachten. |
| AI-verwerking tijdens het uitvoeren van query's | Vectorizers worden gebruikt om queryreeksen van gebruikers te coderen in vectoren voor vectorzoekopdrachten. U kunt dezelfde insluitingsmodellen gebruiken voor query's die u hebt gebruikt voor indexering. |
| Verrijkte inhoud opslaan voor analyse en verbruik in niet-zoekscenario's | Kennisarchief is permanente opslag van door AI verrijkte of DOOR AI gegenereerde inhoud, bedoeld voor niet-zoekscenario's zoals kennisanalyse en data science-workloads. Een kennisarchief wordt gedefinieerd in een vaardighedenset, maar gemaakt in Azure Storage als objecten of tabellaire rijensets. |
| In cache opgeslagen verrijkingen (preview) | Verrijkingscaching verwijst naar verrijkingen in de cache die opnieuw kunnen worden gebruikt tijdens de uitvoering van de vaardighedenset. Caching is waardevol in vaardigheden die OCR en beeldanalyse omvatten, die hoge verwerkingskosten met zich meebrengen. |
Vector en hybride ophalen
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Vectorindexering | Voeg binnen een zoekindex vectorvelden toe om vectorzoekscenario's te ondersteunen. Vectorvelden kunnen naast niet-vectorvelden in hetzelfde zoekdocument worden gebruikt. |
| Vectorqueries | Formuleer enkelvoudige en meerdere vectorquery's. |
| Vectorzoekalgoritmen | Gebruik Hierarchical Navigable Small World (HNSW) of volledige K-Nearest Neighbors (KNN) om vergelijkbare vectoren in een zoekindex te vinden. |
| Vectorfilters | Pas filters toe voor of na het uitvoeren van query's voor een grotere precisie tijdens het ophalen van gegevens. |
| Ophalen van hybride informatie | Zoek naar concepten en trefwoorden in één hybride queryaanvraag. Hybride zoekopdrachten consolideren vector- en tekstzoekopdrachten, met optionele semantische rangschikking en relevantieafstemming voor de beste resultaten. |
| Geïntegreerde gegevenssegmentering en vectorisatie | Systeemeigen gegevenssegmenteren via de vaardigheid Tekst splitsen. Systeemeigen vectorisatie via vectorizers en insluitvaardigheden zoals Azure OpenAI Embedding, Azure Vision multimodal (preview), en AML die u kunt gebruiken om verbinding te maken met eindpunten in de Microsoft Foundry-modelcatalogus. Geïntegreerde vectorisatie biedt een end-to-end indexeringspijplijn van bronbestanden tot query's. |
| Geïntegreerde vectorcompressie en kwantisatie | Gebruik ingebouwde scalaire en binaire kwantisatie om de grootte van vectorindexen in het geheugen en op schijf te verminderen. U kunt ook de opslag van vectoren die u niet nodig hebt, verwijderen of smalle gegevenstypen toewijzen aan vectorvelden voor verminderde opslagvereisten. |
Klassieke volledige tekst en andere queryformulieren
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Zoeken in vrije tekst |
Zoeken in volledige tekst is een primaire use case voor de meeste op zoekopdrachten gebaseerde apps. Query's kunnen worden geformuleerd met behulp van een ondersteunde syntaxis.
Eenvoudige querysyntaxis biedt logische operators, zoekoperators voor woordgroepen, operatoren voor achtervoegsels, prioriteitsoperatoren. Volledige Lucene-querysyntaxis bevat alle bewerkingen in eenvoudige syntaxis, met extensies voor fuzzy zoekopdrachten, nabijheid zoeken, termverhoging en reguliere expressies. |
| Relevantie |
Simple scoring is een belangrijk voordeel van Azure AI Zoeken. Gebruik scoreprofielen om relevantie te modelleren als een functie van waarden in de documenten zelf. U wilt bijvoorbeeld dat nieuwere producten of kortingsproducten hoger worden weergegeven in de zoekresultaten. U kunt ook scoreprofielen maken met behulp van tags voor gepersonaliseerde scores op basis van zoekvoorkeuren van klanten die u afzonderlijk bijhoudt en opslaat.
Semantische ranker is een Premium-functie waarmee resultaten opnieuw worden gerangschikt op basis van semantische relevantie voor de query. Afhankelijk van uw inhoud en scenario kan de relevantie van de zoekfunctie aanzienlijk worden verbeterd met minimale configuratie of inspanning. |
| Georuimtelijke zoekopdracht | Georuimtelijke functies filteren en vergelijken op geografische coördinaten. U kunt matchen op afstand of door inclusie in een veelhoekvorm. |
| Filters en facetten |
Facetnavigatie wordt ingeschakeld via één queryparameter. Azure AI Zoeken retourneert een facetnavigatiestructuur die u kunt gebruiken als code achter een categorieënlijst, voor zelfgestuurd filteren (bijvoorbeeld om catalogusitems te filteren op prijsbereik of merk).
Filters kunnen worden gebruikt voor het opnemen van facetnavigatie in de gebruikersinterface van uw toepassing, het formuleren van query's verbeteren en filteren op basis van door de gebruiker of ontwikkelaar opgegeven criteria. Maak filters met behulp van de OData-syntaxis. |
| Gebruikerservaring |
Automatisch aanvullen kan worden ingeschakeld voor intypquery's in een zoekbalk.
Zoeksuggesties werken ook af van gedeeltelijke tekstinvoer in een zoekbalk, maar de resultaten zijn werkelijke documenten in uw index in plaats van querytermen. Synoniemen koppelen equivalente termen die impliciet het bereik van een query uitbreiden, zonder dat de gebruiker de alternatieve termen hoeft op te geven. Bij het markeren van treffers wordt tekstopmaak toegepast op een overeenkomend trefwoord in zoekresultaten. U kunt kiezen welke velden gemarkeerde fragmenten retourneren. Sorteren wordt aangeboden voor meerdere velden via het indexschema en kan vervolgens op querytijd worden in- of uitgeschakeld met één zoekparameter. Paginering en het beperken van uw zoekresultaten is eenvoudig met het fijn afgestemde besturingselement dat Azure AI Zoeken biedt voor uw zoekresultaten. |
Beveiligingsfuncties
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Netwerkbeveiliging |
Met IP-regels voor binnenkomende firewallondersteuning kunt u IP-bereiken instellen waarvoor de zoekservice aanvragen accepteert.
Maak een privé-eindpunt met behulp van Azure Private Link om alle aanvragen via een virtueel netwerk af te dwingen. Ondersteuning voor netwerk-beveiligingsperimeter maakt het mogelijk om Azure AI Zoeken te koppelen aan een netwerkbeveiligingsperimeter die andere Azure-resources omvat, zodat u de netwerktoegang holistisch kunt beheren. |
| Gegevensversleuteling |
Microsoft-managed encryption-at-rest is ingebouwd in de interne opslaglaag en is onherroepelijk.
Customer beheerde versleutelingssleutels (CMK) die u in Azure Key Vault maakt en beheert, kan worden gebruikt voor aanvullende versleuteling van indexen en synoniemenkaarten. Voor services die na 1 augustus 2020 zijn gemaakt, wordt CMK-versleuteling uitgebreid naar gegevens op tijdelijke schijven, voor volledige dubbele versleuteling van geïndexeerde inhoud. |
| Binnenkomende toegang |
Toegangsbeheer op basis vanRole wijst rollen toe aan gebruikers en groepen in Microsoft Entra ID voor gecontroleerde toegang tot zoekinhoud en bewerkingen. U kunt ook verificatie op basis van sleutels gebruiken als u geen roltoewijzingen wilt gebruiken.
Met toegangsbeheer op documentniveau worden zoekresultaten gefilterd die een gebruiker niet mag zien. Als de gegevensbron een toegangsbeheermodel biedt voor verschillende gegevensbronnen, kunt u een index configureren om de metagegevens van de gebruikersmachtiging over te nemen. |
| Uitgaande beveiliging (indexeerfuncties) |
Data-verbindingen via privé-eindpunten kan een indexeerfunctie verbinding maken met Azure resources die zijn beveiligd via Azure Private Link.
Gegevensverbindingen via beheerde identiteiten verifiëren verbindingen met Azure-resources met behulp van een Microsoft Entra-beveiligingsprincipaal, waardoor de opslag en het doorgeven van in de code vastgelegde API-sleutels kan worden geëlimineerd. Gegevenstoegang met een vertrouwde identiteit betekent dat verbindingreeksen naar externe gegevensbronnen gebruikersnamen en wachtwoorden kunnen weglaten. Wanneer een indexeerfunctie verbinding maakt met de gegevensbron, staat de resource de verbinding toe als de zoekservice eerder is geregistreerd als een vertrouwde service (alleen van toepassing op Azure Storage). |
Portalfuncties
| Categorie | Functies |
|---|---|
| Tools voor prototypen en inspectie |
Add index is een indexontwerper in de Azure-portal die u kunt gebruiken om een basisschema te maken dat bestaat uit toegewezen velden en enkele andere instellingen. Nadat u de index hebt opgeslagen, kunt u deze vullen met behulp van een SDK of de REST API om de gegevens op te geven.
Gegevens importeren is een wizard waarmee een end-to-end indexeringspijplijn wordt gebouwd, waaronder een index, indexeerfunctie, vaardighedenset en definitie van gegevensbron, voor trefwoordzoekopdrachten en RAG-scenario's. Voor RAG wordt ook gegevenssegmentering en vectorisatie verwerkt. Als uw gegevens aanwezig zijn in Azure, kunt u met deze wizard veel tijd en moeite besparen, met name voor onderzoek en verkenning van het proof-of-concept. Search Explorer wordt gebruikt om query's te testen en scoreprofielen te verfijnen. Demo-app maken wordt gebruikt om een HTML-pagina te genereren die kan worden gebruikt om de zoekervaring te testen. Foutopsporingssessies is een visuele editor waarmee u interactief fouten in een vaardighedenset kunt opsporen. Hier ziet u afhankelijkheden, uitvoer en transformaties. |
| Bewaking en diagnose | Monitoring functies inschakelen om meer te bieden dan de direct zichtbare statistieken die altijd zichtbaar zijn in de Azure-portal. Metrische gegevens over query's per seconde, latentie en beperking worden vastgelegd en gerapporteerd op portaalpagina's zonder dat extra configuratie vereist is. |
Programmeerbaarheid
| Categorie | Functies |
|---|---|
| REST |
Service REST API is bedoeld voor bewerkingen op het gegevensvlak, inclusief alle bewerkingen met betrekking tot indexeren, query's, AI-verrijking en agentisch ophalen. U kunt deze clientbibliotheek ook gebruiken om systeeminformatie en statistieken op te halen.
Management REST API is bedoeld voor het maken en inrichten van services via Azure Resource Manager. U kunt deze API ook gebruiken om sleutels en capaciteit te beheren. |
| Azure SDK voor .NET |
Azure. Search.Documents is bedoeld voor gegevensvlakbewerkingen, inclusief alle bewerkingen met betrekking tot indexering, query's en AI-verrijking. U kunt deze clientbibliotheek ook gebruiken om systeeminformatie en statistieken op te halen.
Microsoft.Azure. Management.Search is bedoeld voor het maken en inrichten van services via Azure Resource Manager. U kunt deze API ook gebruiken om sleutels en capaciteit te beheren. |
| Azure SDK voor Java |
com.azure.search.documents is bedoeld voor bewerkingen in het gegevensvlak, inclusief alle bewerkingen met betrekking tot indexering, query's en AI-verrijking. U kunt deze clientbibliotheek ook gebruiken om systeeminformatie en statistieken op te halen.
com.microsoft.azure.management.search is bedoeld voor het maken en inrichten van services via Azure Resource Manager. U kunt deze API ook gebruiken om sleutels en capaciteit te beheren. |
| Azure SDK voor Python |
azure-search-documents is bedoeld voor gegevensvlakbewerkingen, inclusief alle bewerkingen met betrekking tot indexering, query's en AI-verrijking. U kunt deze clientbibliotheek ook gebruiken om systeeminformatie en statistieken op te halen.
azure-mgmt-search is bedoeld voor het maken en inrichten van services via Azure Resource Manager. U kunt deze API ook gebruiken om sleutels en capaciteit te beheren. |
| Azure SDK voor JavaScript/TypeScript |
azure/search-documents is bedoeld voor gegevensvlakbewerkingen, inclusief alle bewerkingen met betrekking tot indexering, query's en AI-verrijking. U kunt deze clientbibliotheek ook gebruiken om systeeminformatie en statistieken op te halen.
azure/arm-search is bedoeld voor het maken en inrichten van services via Azure Resource Manager. U kunt deze API ook gebruiken om sleutels en capaciteit te beheren. |