Início rápido: implantar IA do Azure Search usando um modelo de Azure Resource Manager

Note

Pesquisa de IA do Azure  está disponível por meio do portal Azure, APIs REST e SDKs do Azure. Ele também sustenta o IQ do Foundry, a camada de conhecimento gerenciado que transforma o conteúdo da empresa em bases de conhecimento reutilizáveis e com reconhecimento de permissão para agentes no portal do Microsoft Foundry.

Neste início rápido, use um modelo de Azure Resource Manager para implantar um serviço de Pesquisa de IA do Azure  no portal Azure.

Um modelo do Azure Resource Manager é um arquivo JSON (JavaScript Object Notation) que define a infraestrutura e a configuração do projeto. O modelo usa a sintaxe declarativa. Você descreve a implantação pretendida sem escrever a sequência de comandos de programação para criar a implantação.

A implantação usa apenas as propriedades incluídas no modelo. Se você precisar de mais personalização, como configurar a segurança de rede, poderá atualizar o serviço como uma tarefa pós-implantação. Para personalizar um serviço existente com o menor número de etapas, use a CLI do Azure ou o Azure PowerShell. Se você estiver avaliando a versão prévia do recurso, use a API REST de Gerenciamento.

Se o seu ambiente atender aos pré-requisitos e você estiver familiarizado com o uso de modelos do ARM, selecione o botão Implantar no Azure. O modelo será aberto no portal do Azure.

Botão para implantar o modelo do Resource Manager no Azure.

Pré-requisitos

Se você não tiver uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.

Examinar o modelo

Este guia de início rápido usa um modelo do Azure Quickstart Templates.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "metadata": {
    "_generator": {
      "name": "bicep",
      "version": "0.5.6.12127",
      "templateHash": "11257266040777038564"
    }
  },
  "parameters": {
    "name": {
      "type": "string",
      "maxLength": 60,
      "minLength": 2,
      "metadata": {
        "description": "Service name must only contain lowercase letters, digits or dashes, cannot use dash as the first two or last one characters, cannot contain consecutive dashes, and is limited between 2 and 60 characters in length."
      }
    },
    "sku": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "standard",
      "metadata": {
        "description": "The pricing tier of the search service you want to create (for example, basic or standard)."
      },
      "allowedValues": [
        "free",
        "basic",
        "standard",
        "standard2",
        "standard3",
        "storage_optimized_l1",
        "storage_optimized_l2"
      ]
    },
    "replicaCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 1,
      "maxValue": 12,
      "minValue": 1,
      "metadata": {
        "description": "Replicas distribute search workloads across the service. You need at least two replicas to support high availability of query workloads (not applicable to the free tier)."
      }
    },
    "partitionCount": {
      "type": "int",
      "defaultValue": 1,
      "allowedValues": [
        1,
        2,
        3,
        4,
        6,
        12
      ],
      "metadata": {
        "description": "Partitions allow for scaling of document count as well as faster indexing by sharding your index over multiple search units."
      }
    },
    "hostingMode": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "default",
      "allowedValues": [
        "default",
        "highDensity"
      ],
      "metadata": {
        "description": "Applicable only for SKUs set to standard3. You can set this property to enable a single, high density partition that allows up to 1000 indexes, which is much higher than the maximum indexes allowed for any other SKU."
      }
    },
    "location": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "[resourceGroup().location]",
      "metadata": {
        "description": "Location for all resources."
      }
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.Search/searchServices",
      "apiVersion": "2020-08-01",
      "name": "[parameters('name')]",
      "location": "[parameters('location')]",
      "sku": {
        "name": "[parameters('sku')]"
      },
      "properties": {
        "replicaCount": "[parameters('replicaCount')]",
        "partitionCount": "[parameters('partitionCount')]",
        "hostingMode": "[parameters('hostingMode')]"
      }
    }
  ]
}

O modelo define o seguinte recurso do Azure:

Implantar o modelo

Selecione a imagem a seguir para entrar no Azure e abrir um modelo. O modelo cria um recurso da IA do Azure Search.

Botão para implantar o modelo do Resource Manager no Azure.

O portal Azure exibe um formulário que você pode usar para fornecer facilmente valores de parâmetro. Alguns parâmetros são preenchidos previamente com os valores padrão do modelo. Forneça sua assinatura, grupo de recursos, local e nome do serviço. Se você quiser usar Microsoft Foundry em um pipeline de enriquecimento de IA, como para analisar arquivos de imagem binária para texto, escolha um local que ofereça Pesquisa de IA do Azure  e Microsoft Foundry. A menos que você use uma conexão sem chave, seu serviço de Pesquisa de IA do Azure  e Microsoft recurso foundry devem estar na mesma região para cargas de trabalho de enriquecimento de IA. Depois de concluir o formulário, concorde com os termos e condições e selecione o botão de compra para concluir sua implantação.

Exibição do modelo no portal do Azure

Examinar os recursos implantados

Quando sua implantação for concluída, você poderá acessar o novo grupo de recursos e o novo serviço de pesquisa no portal do Azure.

Limpar os recursos

Outros tutoriais e guias de início rápido da IA do Azure Search complementam este início rápido. Se você planeja continuar a trabalhar com os guias de início rápido e tutoriais subsequentes, convém deixar esse recurso no lugar. Quando você não precisar mais dos recursos, poderá excluir o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos exclui o serviço Pesquisa de IA do Azure  e os recursos relacionados.

Conteúdo relacionado

Neste início rápido, você criou um serviço de Pesquisa de IA do Azure  usando um modelo do ARM e validou a implantação. Para saber mais sobre o Pesquisa de IA do Azure  e o Azure Resource Manager, confira os seguintes artigos:

  • Última atualização em