Создание источника знаний о Fabric Ontology (предварительная версия)

Note

Поиск с использованием ИИ Azure доступна через портал Azure, REST API и Azure SDKs. Он также лежит в основе Foundry IQ — управляемого слоя знаний, который преобразует корпоративный контент в многократно используемые базы знаний с учетом разрешений доступа для агентов на портале Microsoft Foundry.

Important

Функции, возможности или свойства, помеченные (предварительная версия), не охватываются соглашением об уровне обслуживания, не рекомендуются для рабочих нагрузок и могут изменяться или ограничиваться до того, как они становятся общедоступными. Условия предварительной версии Поиск с использованием ИИ Azure применяются ко всем функциям предварительной версии, независимо от того, является ли он автономным или частью общедоступной функции.

При подключении к Fabric IQ могут потребоваться затраты, а данные могут отправляться за пределы границы соответствия Azure и обрабатываться в соответствии с применимыми условиями обслуживания и политиками обработки данных.

Источник знаний Fabric Ontology (предварительная версия) подключает вашу онтологию Microsoft Fabric к конвейеру агентного поиска в Поиск с использованием ИИ Azure. Источники знаний создаются независимо, ссылаются в базе знаний и используются в качестве базирования данных при запросе базы знаний во время выполнения.

Онтологии описывают, как ваш бизнес определяет свои данные, сущности и связи, позволяя агентам отвечать в терминах бизнеса, а не анализировать сырые таблицы и столбцы.

В отличие от индексированных источников знаний, источники знаний Fabric Ontology запрашивают актуальные данные непосредственно в момент извлечения. Конвейер приема не требуется. Для запросов требуется токен доступа конечного пользователя, который модуль извлечения использует для проверки подлинности в Microsoft Fabric от имени вызывающего.

Поддержка использования

Портал Azure Портал Microsoft Foundry Пакет SDK для .NET Пакет SDK для Python SDK для Java Пакет SDK для JavaScript REST API
✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ✔️

Необходимые условия

  • Последний пакет предварительной версии Azure.Search.Documents: dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease

  • Для аутентификации без использования ключа пакет Azure.Identity: dotnet add package Azure.Identity

  • Последний пакет предварительной версии azure-search-documents: pip install --pre azure-search-documents

  • Для аутентификации без использования ключа пакет azure-identity: pip install azure-identity

  • 2026-08-01-preview — версия REST API службы поиска.

  • Для проверки подлинности без ключа добавьте маркер Microsoft Entra ID в Authorization заголовок каждого HTTP-запроса.

Управление данными и соответствие требованиям

Fabric IQ обрабатывает запросы в пределах границы соответствия Microsoft Fabric для региона рабочей области. Следующие обязательства применяются при маршрутизации запросов агента через Fabric IQ.

Место расположения данных

Fabric IQ извлекает и обрабатывает данные в том регионе, где расположена рабочая область Microsoft Fabric. Данные не пересекают региональные границы во время выполнения запроса. Применимый регион и область соответствия определяются расположением рабочей области. Список поддерживаемых регионов и стандартов соответствия, которым отвечает каждый регион, см. в разделе Доступность регионов Microsoft Fabric.

Note

Если служба Поиск с использованием ИИ Azure находится в другом регионе Azure, отличном от рабочей области Fabric, результаты запроса возвращаются между регионами. Проверьте региональную доступность Microsoft Fabric и требования вашей организации к размещению данных, прежде чем подключать рабочую область Fabric, расположенную в другом регионе.

Сертификаты соответствия

Fabric IQ наследует сертификаты соответствия Microsoft Fabric для региона рабочей области. Сведения о документации по соответствию, отчетах аудита и системах соответствия, применимых в каждом регионе, см. в статье Доступность Microsoft Fabric по регионам.

Проверка существующих источников знаний

Источник знаний — это объект верхнего уровня, который можно использовать повторно. Знание существующих источников знаний полезно для повторного использования или именования новых объектов.

Выполните следующий код, чтобы перечислить источники знаний по имени и типу.

// List knowledge sources by name and type
using Azure.Search.Documents.Indexes;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
var knowledgeSources = indexClient.GetKnowledgeSourcesAsync();

Console.WriteLine("Knowledge Sources:");

await foreach (var ks in knowledgeSources)
{
    Console.WriteLine($"  Name: {ks.Name}, Type: {ks.GetType().Name}");
}

Reference:SearchIndexClient

# List knowledge sources by name and type
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

for ks in index_client.list_knowledge_sources():
    print(f"  - {ks.name} ({ks.kind})")

Reference:SearchIndexClient

### List knowledge sources by name and type
GET {{search-url}}/knowledgesources?api-version={{api-version}}&$select=name,kind
Authorization: Bearer {{token}}

Справочник:Источники знаний — список

Вы также можете вернуть один источник знаний по имени, чтобы просмотреть его определение JSON.

using Azure.Search.Documents.Indexes;
using System.Text.Json;

var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);

// Specify the knowledge source name to retrieve
string ksNameToGet = "earth-knowledge-source";

// Get its definition
var knowledgeSourceResponse = await indexClient.GetKnowledgeSourceAsync(ksNameToGet);
var ks = knowledgeSourceResponse.Value;

// Serialize to JSON for display
var jsonOptions = new JsonSerializerOptions 
{ 
    WriteIndented = true,
    DefaultIgnoreCondition = System.Text.Json.Serialization.JsonIgnoreCondition.Never
};
Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(ks, ks.GetType(), jsonOptions));

Reference:SearchIndexClient

# Get a knowledge source definition
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
import json

index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))

ks = index_client.get_knowledge_source("knowledge_source_name")
print(json.dumps(ks.as_dict(), indent = 2))

Reference:SearchIndexClient

### Get a knowledge source definition
GET {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
Authorization: Bearer {{token}}

Reference:Источники знаний — получить

Следующий код JSON является примером ответа для источника знаний о Fabric Ontology.

{
  "name": "my-fabric-ontology-ks",
  "kind": "fabricOntology",
  "description": "A Fabric Ontology knowledge source.",
  "encryptionKey": null,
  "fabricOntologyParameters": {
    "workspaceId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "ontologyId": "00000000-0000-0000-0000-000000000001"
  }
}

Создание источника знаний

Выполните следующий код, чтобы создать источник знаний о Fabric Ontology.

using Azure.Identity;
using Azure.Search.Documents.Indexes;
using Azure.Search.Documents.Indexes.Models;

Uri searchEndpoint = new Uri("<search-endpoint>");
DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredential();
var indexClient = new SearchIndexClient(searchEndpoint, credential);

var fabricOntology = new FabricOntologyKnowledgeSource(
    "<knowledge-source-name>",
    new FabricOntologyKnowledgeSourceParameters("<fabric-workspace-id>", "<fabric-ontology-id>"))
{
    Description = "A Fabric Ontology knowledge source."
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeSourceAsync(fabricOntology);

Reference:SearchIndexClient

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
    FabricOntologyKnowledgeSource,
    FabricOntologyKnowledgeSourceParameters,
)

index_client = SearchIndexClient(
    endpoint="<search-endpoint>",
    credential=DefaultAzureCredential()
)

knowledge_source = FabricOntologyKnowledgeSource(
    name="<knowledge-source-name>",
    description="A Fabric Ontology knowledge source.",
    fabric_ontology_parameters=FabricOntologyKnowledgeSourceParameters(
        workspace_id="<fabric-workspace-id>",
        ontology_id="<fabric-ontology-id>"
    )
)

index_client.create_or_update_knowledge_source(knowledge_source)

Reference:SearchIndexClient

### Create a Fabric Ontology knowledge source
PUT {{search-endpoint}}/knowledgesources/my-fabric-ontology-ks?api-version=2026-08-01-preview
Authorization: Bearer {{search-access-token}}
Content-Type: application/json

{
  "name": "my-fabric-ontology-ks",
  "kind": "fabricOntology",
  "description": "A Fabric Ontology knowledge source.",
  "fabricOntologyParameters": {
    "workspaceId": "{fabric-workspace-id}",
    "ontologyId": "{fabric-ontology-id}"
  }
}

Справочник:Источники знаний — создание или обновление

Назначение базе знаний

Если вы удовлетворены источником знаний, добавьте его в базу знаний.

Note

Источники знаний Fabric Ontology не поддерживают minimalизвлечение с логическим выводом. Вместо этого используются типы low или medium.

Запрос к базе знаний

После настройки базы знаний вызовите операцию извлечения или конечную точку MCP, чтобы запрашивать содержимое Fabric Ontology. У этого источника знаний есть уникальные особенности проверки прав доступа во время выполнения запроса и характеристики ответа.

Принудительное применение разрешений в момент выполнения запроса

Источники знаний Fabric Ontology используют поток токенов от имени пользователя (OBO). Вы передаёте токен доступа конечного пользователя в заголовке x-ms-query-source-authorization при запросе на получение. Токен должен быть предназначен для аудитории Поиск с использованием ИИ Azure (https://search.azure.com/.default). Модуль извлечения обменивает этот токен на токен, ограниченный областью Microsoft Fabric, и использует его для запроса к элементу онтологии от имени конечного пользователя.

Для запроса на извлечение также требуется стандартная аутентификация Поиск с использованием ИИ Azure. Маркер x-ms-query-source-authorization передается отдельно и не заменяет проверку подлинности службы.

Инструкции по передаче токена см. в разделе Принудительное применение разрешений во время выполнения запроса (предварительная версия).

Поля ответа, специфичные для Fabric Ontology

Источники знаний Fabric Ontology возвращают результаты в объекте sourceData каждой записи references, а данные диагностики запросов — в массиве activity. sourceData Содержит:

  • fabricAnswer: ответ онтологии на естественном языке.
  • fabricRawData: Структурированные данные, которые легли в основу ответа и возвращаются в формате CSV.

В следующем примере показан ответ на запрос получения, содержащий ссылку на источник знаний Fabric Ontology и соответствующую запись об операции. Более подробные рекомендации по интерпретации ответов операции retrieve см. в разделе «Просмотр ответа».

Tip

Чтобы получить sourceData для ссылок, задайте для includeReferenceSourceData значение true в записи источника знаний в knowledgeSourceParams запроса на извлечение.

{
  "response": [
      // ... Response omitted for brevity
  ],
  "activity": [
    {
      "type": "fabricOntology",
      "id": 1,
      "knowledgeSourceName": "my-fabric-ontology-ks",
      "queryTime": "2026-05-11T20:29:24Z",
      "count": 1,
      "fabricOntologyArguments": {
        "search": "Which airlines operate domestic routes?"
      }
    },
    {
      // ... Additional activity records omitted for brevity
    }
  ],
  "references": [
    {
      "type": "fabricOntology",
      "id": "0",
      "activitySource": 1,
      "sourceData": {
        "fabricAnswer": "There are 3 airlines with domestic routes: Delta, United, and American.",
        "fabricRawData": "Airline,Routes\nDelta,47\nUnited,38\nAmerican,29"
      },
      "rerankerScore": 0,
      "workspaceId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "ontologyId": "00000000-0000-0000-0000-000000000001"
    },
    {
      // ... Additional references omitted for brevity
    }
  ]
}

Удаление источника знаний

Прежде чем удалить источник знаний, необходимо удалить любую базу знаний, которая ссылается на нее или обновить определение базы знаний, чтобы удалить ссылку. Для источников знаний, генерирующих индекс и конвейер индексатора, все созданные объекты также удаляются. Однако если вы использовали существующий индекс для создания источника знаний, индекс не удаляется.

Если вы пытаетесь удалить используемый источник знаний, действие завершается ошибкой и возвращает список затронутых баз знаний.

Удаление источника знаний:

  1. Получите список всех баз знаний в службе поиска.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    var knowledgeBases = indexClient.GetKnowledgeBasesAsync();
    
    Console.WriteLine("Knowledge Bases:");
    
    await foreach (var kb in knowledgeBases)
    {
        Console.WriteLine($"  - {kb.Name}");
    }
    

    Reference:SearchIndexClient

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Получите отдельное определение базы знаний для проверки ссылок на источники знаний.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    using System.Text.Json;
    
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    
    // Specify the knowledge base name to retrieve
    string kbNameToGet = "earth-knowledge-base";
    
    // Get a specific knowledge base definition
    var knowledgeBaseResponse = await indexClient.GetKnowledgeBaseAsync(kbNameToGet);
    var kb = knowledgeBaseResponse.Value;
    
    // Serialize to JSON for display
    string json = JsonSerializer.Serialize(kb, new JsonSerializerOptions { WriteIndented = true });
    Console.WriteLine(json);
    

    Reference:SearchIndexClient

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
       "Name": "earth-knowledge-base",
       "KnowledgeSources": [
         {
           "Name": "earth-knowledge-source"
         }
       ],
       "Models": [
         {}
       ],
       "RetrievalReasoningEffort": {},
       "OutputMode": {},
       "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
       "EncryptionKey": null,
       "Description": null,
       "RetrievalInstructions": null,
       "AnswerInstructions": null
     }
    
  3. Удалите базу знаний или, если у вас несколько источников знаний, обновите базу знаний, чтобы удалить источник. В этом примере показано удаление.

    using Azure.Search.Documents.Indexes;
    var indexClient = new SearchIndexClient(new Uri(searchEndpoint), credential);
    
    await indexClient.DeleteKnowledgeBaseAsync(knowledgeBaseName);
    System.Console.WriteLine($"Knowledge base '{knowledgeBaseName}' deleted successfully.");
    

    Reference:SearchIndexClient

  4. Удалите источник знаний.

    await indexClient.DeleteKnowledgeSourceAsync(knowledgeSourceName);
    System.Console.WriteLine($"Knowledge source '{knowledgeSourceName}' deleted successfully.");
    

    Reference:SearchIndexClient

  1. Получите список всех баз знаний в службе поиска.

    # Get knowledge bases
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    
    print("Knowledge Bases:")
    for kb in index_client.list_knowledge_bases():
        print(f"  - {kb.name}")
    

    Reference:SearchIndexClient

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Получите отдельное определение базы знаний для проверки ссылок на источники знаний.

    # Get a knowledge base definition
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    kb = index_client.get_knowledge_base("knowledge_base_name")
    print(kb)
    

    Reference:SearchIndexClient

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Удалите базу знаний или, если у вас несколько источников знаний, обновите базу знаний, чтобы удалить источник. В этом примере показано удаление.

    # Delete a knowledge base
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    index_client.delete_knowledge_base("knowledge_base_name")
    print(f"Knowledge base deleted successfully.")
    

    Reference:SearchIndexClient

  4. Удалите источник знаний.

    # Delete a knowledge source
    from azure.core.credentials import AzureKeyCredential 
    from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
    
    index_client = SearchIndexClient(endpoint = "search_url", credential = AzureKeyCredential("api_key"))
    index_client.delete_knowledge_source("knowledge_source_name")
    print(f"Knowledge source deleted successfully.")
    

    Reference:SearchIndexClient

  1. Получите список всех баз знаний в службе поиска.

    ### Get knowledge bases
    GET {{search-url}}/knowledgebases?api-version={{api-version}}&$select=name
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Справочник:Базы знаний — список

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
         "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
         "value": [
         {
             "name": "my-kb"
         },
         {
             "name": "my-kb-2"
         }
         ]
     }
    
  2. Получите отдельное определение базы знаний для проверки ссылок на источники знаний.

    ### Get a knowledge base definition
    GET {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Справочник:Базы знаний — получение

    Пример ответа может выглядеть следующим образом:

     {
       "name": "my-kb",
       "description": null,
       "retrievalInstructions": null,
       "answerInstructions": null,
       "outputMode": null,
       "knowledgeSources": [
         {
           "name": "my-blob-ks"
         }
       ],
       "models": [],
       "encryptionKey": null,
       "retrievalReasoningEffort": {
         "kind": "low"
       }
     }
    
  3. Удалите базу знаний или, если у вас несколько источников знаний, обновите базу знаний, чтобы удалить источник. В этом примере показано удаление.

    ### Delete a knowledge base
    DELETE {{search-url}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Справочник:Базы знаний — удаление

  4. Удалите источник знаний.

    ### Delete a knowledge source
    DELETE {{search-url}}/knowledgesources/{{knowledge-source-name}}?api-version={{api-version}}
    Authorization: Bearer {{token}}
    

    Справочник:Источники знаний — удаление