Azure Yapay Zeka Arama özellikleri

Not

Azure Yapay Zeka Arama Azure portalı, REST API'leri ve Azure SDK’ları aracılığıyla kullanılabilir. Ayrıca kuruluş içeriğini Microsoft Foundry portalındaki aracılar için yeniden kullanılabilir, izin kullanan bilgi bankalarına dönüştüren yönetilen bilgi katmanı Foundry IQ'yu temel alır.

Azure Yapay Zeka Arama, bilgi alma sağlar ve metin ve vektör içeriğinden daha fazla değer ayıklamak için isteğe bağlı yapay zeka tümleştirmesi kullanır.

Aşağıdaki tabloda özellikler kategoriye göre özetlenmiştir. Tüm Azure genel, özel ve bağımsız bulutlarda özellik eşliği vardır, ancak bazı özellikler specific bölgelerinde veya specific katmanlarında desteklenmez.

Aracılı alma

Kategori Özellik
Bilgi bankaları Bilgi tabanları, LLM'nize bağlanır, sorgu parametrelerini yönetir ve aracılı getirme işlem hattını koordine eder. Bilgi bankası bir veya daha fazla bilgi kaynağına başvurur ve alma davranışını tanımlar.
Bilgi kaynakları Bilgi kaynakları , bir bilgi bankası için kullanılabilen içeriği tanımlar. Dizine alınmış bilgi kaynağı bir arama dizini tarafından desteklenirken, uzak bilgi kaynağı sorgu zamanında dış platformdan içerik alır.
Sorgu planlaması (önizleme) Sorgu planlama, konuşma bağlamlarını analiz etmek ve karmaşık soruları odaklanmış alt sorgulara ayırmak için LLM kullanır. Buna sohbet geçmişi işleme, sorgu ayrıştırma, eş anlamlı genişletme ve yazım düzeltme dahildir.
Paralel sorgu yürütme Alt sorgular tüm bilgi kaynaklarında aynı anda çalıştırılır. Her bir alt sorgu, otomatik anlamsal yeniden sıralama ile anahtar kelime, vektör ve hibrit aramayı destekler.
Alma mantığı eforu (önizleme) Geri getirme muhakeme çabası, geri getirme derinliği ve ilgililiği gecikme ve LLM maliyetine karşı dengeleyebilmeniz için işlem hattındaki LLM işleme düzeyini kontrol eder.
Yanıt çıkışı İşlem hattı, ya alıntılayıcı temellendirme içeriği ya da yanıt sentezi (önizleme) etkinleştirildiğinde, atıflar içeren LLM tarafından oluşturulmuş bir yanıt döndürür. İsteğe bağlı olarak kaynak başvuruları ve yürütme ayrıntılarını ekleyebilirsiniz.

Dizin oluşturma ve veri ayıklama

Kategori Özellik
Veri kaynakları Arama dizinleri, JSON belgesi olarak gönderilmesi koşuluyla herhangi bir kaynaktan metin kabul edebilir.

Dizin oluşturucular , birincil veri depolarındaki aranabilir içeriği ayıklamak için desteklenen veri kaynaklarından veri içeri aktarmayı otomatik hale getiren bir özelliktir. Dizin oluşturucular JSON serileştirmesini sizin için işler ve çoğu değişiklik ve silme algılamasını destekler. Microsoft OneLake, Azure SQL Veritabanı, Azure Cosmos DB veya Azure Blob Depolama gibi çeşitli veri kaynaklarına bağlanabilirsiniz.

Logic Apps bağlayıcıları , diğer bulut platformları üzerindeki veriler de dahil olmak üzere daha geniş bir veri kaynağına erişmenizi sağlar. Bu dizin oluşturma ve zenginleştirme işlem hattı Azure Yapay Zeka Arama oluşturulur ancak Azure Logic Apps'de yönetilir.

Bilgi kaynakları, aracı tabanlı bilgi getirme özelliğidir. Bunlar dizin oluşturma sırasında ve sorgu zamanında bir bilgi bankasını desteklemek için kullanılır.
Hiyerarşik ve iç içe veri yapıları Karmaşık türler ve koleksiyonlar, arama dizinindeki hemen her tür JSON yapısını modellemenize olanak sağlar. Bire çok ve çoka çok kardinalitesi koleksiyonlar, karmaşık türler ve karmaşık tür koleksiyonları aracılığıyla yerel olarak ifade edilebilir.
Dil analizi Çözümleyiciler, dizin oluşturma ve arama işlemleri sırasında metin işleme için kullanılan klasik aramanın bileşenleridir. Varsayılan olarak, genel amaçlı Standard Lucene çözümleyicisini kullanabilir veya varsayılanı bir dil çözümleyicisi, yapılandırdığınız özel bir çözümleyici veya istediğiniz biçimde belirteçler üreten önceden tanımlanmış başka bir çözümleyici ile geçersiz kılabilirsiniz. Lucene veya Microsoft

Dil çözümleyicileri, fiil zamanları, cinsiyet, düzensiz çoğul isimler (örneğin, 'mouse' ile 'mice' karşılaştırması), sözcük ayrıştırma, boşluk içermeyen dillerde sözcük ayırma ve benzeri dile özgü dilbilim unsurlarını akıllı bir şekilde işlemek için kullanılır.

Özel sözcük temelli çözümleyiciler fonetik eşleştirme ve normal ifadeler gibi karmaşık sorgu formları için kullanılır.

Sohbet modeli ve ajan entegrasyonu

Kategori Özellik
Dizin oluşturma sırasında kullanılan sohbet tamamlama modelleri GenAI istem becerisi , dizin oluşturma sırasında büyük bir dil modelini çağıran ve görevi belirleyen bir istem sağlayan bir beceridir. Görevin ne olduğuna siz karar verirsiniz. Bir görüntüyü açıklamayı, içeriği özetlemeyi veya düzenlemeyi ya da modelin gerçekleştirebileceği herhangi bir görevi içerebilir. Çıktı, aranabilir dizinde yeni bir alan olarak eklenir.
Sorgu zamanında kullanılan sohbet tamamlama modelleri Aracılı geri getirme, dizininizde daha iyi sorgu kapsamı sağlamak için karmaşık sorguları ayrıştırıp yeniden ifade eden sorgu planlamasında büyük bir dil modeli kullanır. Aracısal almadan gelen yanıtlar aracıdan aracıya iş akışları için tasarlanmıştır. Arama sonuçlarını tek bir büyük dize olarak geçirerek özel içeriğinizin aracı tüketimini basitleştirebilirsiniz. Yanıt, alıntıları ve sorgu yürütme bilgilerini de içerir.

Yanıt sentezi (önizleme), etken alma tarafından döndürülen arama sonuçlarından alıntı destekli yanıtlar oluşturmak için LLM'yi kullanır.

RAG desenleri mevcut özellikler kullanılarak uygulanabilir. İlgi için ayarlama yapma ve karma sorgular oluşturma özelliği, yanıt oluşturma amacıyla sohbet botlarına gönderilen içeriğin kalitesini artırır.

Uygulamalı yapay zeka ve yapay zeka ile zenginleştirilmiş içerik

Kategori Özellik
Dizin oluşturma sırasında yapay zeka işleme Yapay zeka zenginleştirmesi, aksi takdirde tam metin araması için dizine alınamayacak içerikten metin ve bilgi ayıklayan, indeksleyici hattına gömülü görüntü ve doğal dil işlemenin yapıldığı süreci ifade eder. Yapay zeka işleme, beceri kümesinde beceri ekleyerek ve birleştirerek elde edilir ve bu da bir dizin oluşturucuya eklenir. Yapay zeka, metin çevirisi veya Optik Karakter Tanıma (OCR) gibi Microsoft built-in becerileri ya da sağladığınız özel beceriler olabilir.

Tümleşik veri öbekleme ve vektörleştirme , vektör ve karma arama için bir dizindeki ayrılmış alanlara yönlendirilen vektörlerle daha büyük geçitleri vektörleştirilebilen daha küçük öbeklere böler.
Sorgu yürütme sırasında yapay zeka işleme Vektörleştiriciler , vektör araması için kullanıcı sorgu dizelerini vektörlere kodlamak için kullanılır. Dizin oluşturma için kullandığınız sorgular için aynı ekleme modellerini kullanabilirsiniz.

Arama dışı senaryolarda analiz ve tüketim için zenginleştirilmiş içerik depolama Bilgi deposu , bilgi madenciliği ve veri bilimi iş yükleri gibi arama dışı senaryolara yönelik yapay zeka ile zenginleştirilmiş veya yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin kalıcı olarak depolanmasıdır. Bilgi deposu bir beceri kümesinde tanımlanır, ancak Azure Depolama içinde nesneler veya tablosal satır kümeleri olarak oluşturulur.
Önbelleğe alınmış zenginleştirmeler (önizleme) Zenginleştirme önbelleği , beceri kümesi yürütmesi sırasında yeniden kullanılabilen önbelleğe alınmış zenginleştirmeleri ifade eder. Önbelleğe alma, işlenmesi pahalı olan OCR ve görüntü analizi içeren beceri kümelerinde değerlidir.

Vektör ve hibrit arama ve alma

Kategori Özellik
Vektör dizin oluşturma Arama dizininde vektör arama senaryolarını desteklemek için vektöralanları ekleyin. Vektör alanları aynı arama belgesindeki nonvector alanlarıyla birlikte bulunabilir.
Vektör sorguları Tek ve birden çok vektör sorgusu formüle edin.
Vektör arama algoritmaları Arama dizininde benzer vektörleri bulmak için Hiyerarşik Gezinilebilir Küçük Dünya (HNSW) veya kapsamlı K-En Yakın Komşular (KNN) kullanın.
Vektör filtreleri Bilgi alma sırasında daha duyarlık için sorgu yürütmeden önce veya sonra filtreleri uygulayın.
Karma bilgi alma Tek bir karma sorgu isteğinde kavramları ve anahtar sözcükleri arayın.

Karma arama , en iyi sonuçlar için isteğe bağlı anlam derecelendirmesi ve ilgi ayarı ile vektör ve metin aramasını birleştirir.
Tümleşik veri öbekleme ve vektörleştirme Metin Bölme becerisi aracılığıyla doğrudan veri dilimleme. Microsoft Foundry model kataloğundaki uç noktalara bağlanmak için kullanabileceğiniz vektörleştiriciler ve Azure OpenAI Embedding, Azure Vision çok modlu (önizleme) ve AML gibi embedding becerileri aracılığıyla yerel vektörleştirme.

Tümleşik vektörleştirme , kaynak dosyalardan sorgulara uçtan uca dizin oluşturma işlem hattı sağlar.
Tümleşik vektör sıkıştırma ve niceleme Bellekte ve diskte vektör dizini boyutunu azaltmak için yerleşik skaler ve ikili niceleme kullanın. Ayrıca ihtiyacınız olmayan vektörlerin depolanmasını önleyebilir veya azaltılmış depolama gereksinimleri için vektör alanlarına dar veri türleri atayabilirsiniz.

Klasik tam metin ve diğer sorgu formları

Kategori Özellik
Serbest biçimli metin arama Tam metin arama , çoğu arama tabanlı uygulama için birincil kullanım örneğidir. Sorgular desteklenen bir söz dizimi kullanılarak formüle edilebilir.

Basit sorgu söz dizimi mantıksal işleçler, tümcecik arama işleçleri, sonek işleçleri, öncelik işleçleri sağlar.

Tam Lucene sorgu söz dizimi , belirsiz arama, yakınlık araması, terim artırma ve normal ifadeler için uzantılar içeren basit söz dizimindeki tüm işlemleri içerir.
İlgililik Basit puanlama, Azure Yapay Zeka Arama'ün önemli avantajlarından biridir. İlgiyi belgelerdeki değerlerin işlevi olarak modellemek için puanlama profillerini kullanın. Örneğin, arama sonuçlarında daha yeni ürünlerin veya indirimli ürünlerin daha yüksek görünmesini isteyebilirsiniz. Ayrıca, ayrı olarak izlediğiniz ve depoladığınız müşteri arama tercihlerine göre kişiselleştirilmiş puanlama için etiketleri kullanarak puanlama profilleri oluşturabilirsiniz.

Anlam dereceleyicisi , sonuçları sorguyla ilgili anlamsal ilgi düzeyine göre yeniden oluşturan premium bir özelliktir. İçeriğinize ve senaryonuza bağlı olarak, minimum yapılandırma veya çabayla aramanın ilgi düzeyini önemli ölçüde artırabilir.
Jeo-uzamsal arama Jeo-uzamsal işlevler coğrafi koordinatlar üzerinde filtre ve eşleşme sağlar. Mesafeye göre veya çokgen bir şekle ekleyerek eşleştirebilirsiniz.
Filtreler ve fasetler Fasetlenmiş gezinme tek bir sorgu parametresi aracılığıyla etkinleştirilir. Azure Yapay Zeka Arama, kendi kendinize filtreleme yapmak için (örneğin, katalog öğelerini fiyat aralığına veya markaya göre filtrelemek üzere) bir kategoriler listesinin arka plan kodu olarak kullanabileceğiniz fasetli bir gezinti yapısı döndürür.

Filtreler , uygulamanızın kullanıcı arabirimine çok yönlü gezinti eklemek, sorgu formülasyonunu geliştirmek ve kullanıcı veya geliştirici tarafından belirtilen ölçütlere göre filtreleme yapmak için kullanılabilir. OData söz dizimini kullanarak filtreler oluşturun.
Kullanıcı deneyimi Otomatik tamamlama , bir arama çubuğundaki önceden yazılan sorgular için etkinleştirilebilir.

Arama önerileri , arama çubuğundaki kısmi metin girişlerinde de çalışır, ancak sonuçlar sorgu terimleri yerine dizininizdeki gerçek belgelerdir.

Eş anlamlılar , kullanıcının alternatif terimleri sağlaması gerekmeden bir sorgunun kapsamını örtük olarak genişleten eşdeğer terimleri ilişkilendirir.

Anahtar kelime vurgulama, arama sonuçlarında eşleşen bir anahtar kelime için metin biçimlendirmesi uygular. Hangi alanların vurgulanmış kod parçacıkları döndüreceğini seçebilirsiniz.

Sıralama (Sorting), dizin şeması aracılığıyla birden çok alan için sunulur ve ardından tek bir arama parametresiyle sorgu anında etkinleştirilebilir.

Sayfalama (Paging) ve arama sonuçlarınızı daraltmak, Azure Yapay Zeka Arama'ün arama sonuçlarınız üzerinde sunduğu ince ayarlı denetim ile oldukça kolaydır.

Güvenlik özellikleri

Kategori Özellik
Ağ güvenliği Gelen güvenlik duvarı desteği için IP kuralları , arama hizmetinin istekleri kabul ettiği IP aralıklarını ayarlamanıza olanak tanır.

Azure Özel Bağlantı kullanarak, tüm istekleri bir sanal ağ üzerinden geçmeye zorlamak için özel bir uç nokta oluşturun.

Network güvenlik çevresi desteği, ağ erişimini bütünsel olarak yönetebilmeniz için Azure Yapay Zeka Arama diğer Azure kaynakları içeren bir ağ güvenlik çevresine katılmanızı sağlar.
Veri şifreleme Microsoft yönetimli veri-at-rest şifrelemesi iç depolama katmanına entegredir ve geri alınamaz.

Müşteri Yönetimli Şifreleme Anahtarları (CMK), Azure Key Vault içinde oluşturup yönettiğiniz ve dizinler ile eş anlamlı haritaların ek şifrelemesi için kullanılabilir. 1 Ağustos 2020'den sonra oluşturulan hizmetler için CMK şifrelemesi, dizinlenmiş içeriğin tam çift şifrelemesi için geçici disklerdeki verilere genişletilir.
Gelen erişim Role tabanlı erişim denetimi arama içeriğine ve işlemlerine denetimli erişim için Microsoft Entra ID kullanıcılara ve gruplara roller atar. Rol atamalarını kullanmak istemiyorsanız anahtar tabanlı kimlik doğrulaması da kullanabilirsiniz.

Belge düzeyi erişim denetimi , kullanıcının görme yetkisi olmayan arama sonuçlarını filtreler. Çeşitli veri kaynakları için, veri kaynağı bir erişim denetimi modeli sağlıyorsa, kullanıcı izni meta verilerini devralacak bir dizin yapılandırabilirsiniz.
Giden güvenlik (dizin oluşturucular) özel uç noktalar aracılığıyla Veri bağlantıları dizin oluşturucu Azure Özel Bağlantı aracılığıyla korunan Azure kaynaklara bağlanmasını sağlar.

Yönetilen kimlikler aracılığıyla veri bağlantıları, sabit kodlanmış API anahtarlarının depolanmasını ve taşınmasını ortadan kaldırarak, Microsoft Entra güvenlik yetkilisi kullanarak Azure kaynaklarına bağlantıların kimliğini doğrular.

Güvenilir kimlik kullanarak veri erişimi, dış veri kaynaklarına bağlanmak için kullanıcı adı ve parolalara ihtiyaç duymayabilir. Dizin oluşturucu veri kaynağına bağlandığında, arama hizmeti daha önce güvenilir hizmet olarak kaydedildiyse (yalnızca Azure Depolama için geçerlidir) kaynak bağlantıya izin verir.

Portal özellikleri

Kategori Özellik
Prototip oluşturma ve denetleme araçları Add index, Azure portalında öznitelikli alanlardan ve diğer birkaç ayardan oluşan temel bir şema oluşturmak için kullanabileceğiniz bir dizin tasarımcısıdır. Dizini kaydettikten sonra, verileri sağlamak için bir SDK veya REST API kullanarak doldurabilirsiniz.

Verileri içeri aktarma , anahtar sözcük arama ve RAG senaryoları için dizin, dizin oluşturucu, beceri kümesi ve veri kaynağı tanımı da dahil olmak üzere uçtan uca dizin oluşturma işlem hattı oluşturan bir sihirbazdır. RAG için veri öbeklemesi ve vektörleştirmeyi de işler. Verileriniz Azure'daysa, bu sihirbaz özellikle kavram kanıtı incelemesi ve keşif için size önemli ölçüde zaman ve çaba kazandırabilir.

Arama gezgini sorguları test etmek ve puanlama profillerini iyileştirmek için kullanılır.

Tanıtım uygulaması oluşturma , arama deneyimini test etmek için kullanılabilecek bir HTML sayfası oluşturmak için kullanılır.

Hata Ayıklama Oturumları , beceri kümesinde etkileşimli olarak hata ayıklamanıza olanak tanıyan bir görsel düzenleyicidir. Bağımlılıkları, çıktıları ve dönüştürmeleri gösterir.
İzleme ve tanılama İzleme özelliklerini etkinleştirin ve Azure portalında her zaman görünen anlık ölçüm özetlerinin ötesine geçin. Saniye başına sorgu, gecikme süresi ve azaltma ölçümleri portal sayfalarında ek yapılandırma gerektirmeden yakalanır ve rapor edilir.

Programlama

Kategori Özellik
Geri kalanı Hizmet REST API'si dizin oluşturma, sorgular, yapay zeka zenginleştirme ve aracılı alma ile ilgili tüm işlemler dahil olmak üzere veri düzlemi işlemlerine yöneliktir. Sistem bilgilerini ve istatistiklerini almak için bu istemci kitaplığını da kullanabilirsiniz.

Management REST API Azure Resource Manager aracılığıyla hizmet oluşturma ve sağlama içindir. Anahtarları ve kapasiteyi yönetmek için de bu API'yi kullanabilirsiniz.
.NET için Azure SDK Azure. Search.Documents dizin oluşturma, sorgular ve yapay zeka zenginleştirmeyle ilgili tüm işlemler dahil olmak üzere veri düzlemi işlemlerine yöneliktir. Sistem bilgilerini ve istatistiklerini almak için bu istemci kitaplığını da kullanabilirsiniz.

Microsoft.Azure. Management.Search Azure Resource Manager aracılığıyla hizmet oluşturmaya ve sağlamaya yöneliktir. Anahtarları ve kapasiteyi yönetmek için de bu API'yi kullanabilirsiniz.
Java için Azure SDK com.azure.search.documents dizin oluşturma, sorgular ve yapay zeka zenginleştirmeyle ilgili tüm işlemler dahil olmak üzere veri düzlemi işlemlerine yöneliktir. Sistem bilgilerini ve istatistiklerini almak için bu istemci kitaplığını da kullanabilirsiniz.

com.microsoft.azure.management.search Azure Resource Manager aracılığıyla hizmet oluşturmaya ve sağlamaya yöneliktir. Anahtarları ve kapasiteyi yönetmek için de bu API'yi kullanabilirsiniz.
Python için Azure SDK azure-search-documents ; dizin oluşturma, sorgular ve yapay zeka zenginleştirmeyle ilgili tüm işlemler dahil olmak üzere veri düzlemi işlemlerine yöneliktir. Sistem bilgilerini ve istatistiklerini almak için bu istemci kitaplığını da kullanabilirsiniz.

azure-mgmt-search Azure Resource Manager aracılığıyla hizmet oluşturma ve sağlama içindir. Anahtarları ve kapasiteyi yönetmek için de bu API'yi kullanabilirsiniz.
JavaScript/TypeScript için Azure SDK azure/search-documents dizin oluşturma, sorgular ve yapay zeka zenginleştirmeyle ilgili tüm işlemler dahil olmak üzere veri düzlemi işlemlerine yöneliktir. Sistem bilgilerini ve istatistiklerini almak için bu istemci kitaplığını da kullanabilirsiniz.

azure/arm-search Azure Resource Manager aracılığıyla hizmet oluşturma ve sağlama içindir. Anahtarları ve kapasiteyi yönetmek için de bu API'yi kullanabilirsiniz.
  • Son güncelleştirme: