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创建 Fabric Ontology 知识来源（预览版）

注释

Azure AI 搜索可通过Azure门户、REST API 和Azure SDK获取。它也是 Foundry IQ 的基础；Foundry IQ 是一个托管式知识层，可将企业内容转化为供 Microsoft Foundry 门户中的智能体使用的、可复用且具备权限感知能力的知识库。

Important

标记为“预览”的特性、功能或属性不受服务级别协议 (SLA) 保障，不建议用于生产工作负载，并且在正式发布之前可能会更改或受到限制。 Azure AI 搜索预览条款适用于所有预览功能，无论是独立功能还是正式版功能的一部分。

连接到 Fabric IQ 时，可能会产生费用，并且数据可能会发送到Azure合规性边界之外，并根据适用的服务条款和数据处理策略进行处理。

Fabric本体知识源（预览版）将Microsoft Fabric本体连接到Azure AI 搜索中的代理检索管道。知识库是在运行时查询知识库时独立创建的、在知识库中引用的，并用作基础数据。

本体描述了企业如何定义其数据、实体及其关系，使智能体能够使用业务语言作答，而不是基于原始表和列进行推理。

与索引知识源不同，Fabric Ontology 知识源在检索时直接查询实时数据。不需要引入管道。查询需要最终用户访问令牌，检索引擎使用该令牌代表调用方对Microsoft Fabric进行身份验证。

使用支持

Azure 门户	Microsoft Foundry 门户	.NET SDK	Python SDK	Java SDK	JavaScript SDK	REST API
✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

先决条件

在任意提供代理检索功能的区域中提供的 Azure AI 搜索服务。
具有本体所需租户设置和本体项的 Microsoft Fabric 工作区。
您的搜索服务和工作区必须属于同一个 Microsoft Entra ID 租户。
创建知识源的权限。使用分配给用户帐户的搜索服务参与者角色（建议）或使用管理员 API 密钥配置无密钥身份验证。

最新的 Azure.Search.Documents 预览包：dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
对于无密钥身份验证，请使用 Azure.Identity 软件包：dotnet add package Azure.Identity

最新的 azure-search-documents 预览包：pip install --pre azure-search-documents
对于无密钥身份验证，请使用 azure-identity 软件包：pip install azure-identity

搜索服务 REST API 的 2026-08-01-preview 版本。
对于无密钥身份验证，请在每个 HTTP 请求的标头中包含AuthorizationMicrosoft Entra ID令牌。

数据管理和合规性

Fabric IQ 在工作区所在区域的 Microsoft Fabric 合规边界内处理请求。通过 Fabric IQ 路由代理查询时，以下承诺适用。

数据驻留

Fabric IQ 检索并处理Microsoft Fabric工作区所在的区域内的数据。在查询执行期间，数据不会跨越区域边界。适用的区域及其符合性范围由工作区位置确定。有关每个区域满足的支持区域和符合性框架的列表，请参阅 Microsoft Fabric 区域可用性。

注释

如果Azure AI 搜索服务与Fabric工作区位于不同的Azure区域中，则会跨区域返回查询结果。在连接位于其他区域的 Fabric 工作区之前，请先查看 Microsoft Fabric 区域可用性以及组织的数据驻留要求。

合规性认证

Fabric IQ 继承工作区区域的Microsoft Fabric合规性认证。有关适用于每个区域的合规性文档、审核报告和框架，请参阅 Microsoft Fabric 区域可用性。

检查现有知识源

知识源是顶级可重用对象。了解现有知识源有助于重复使用或命名新对象。

运行以下代码，按名称和类型列出知识源。

// 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}}

参考：知识源 - 列表

还可以按名称返回单个知识源以查看其 JSON 定义。

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}}

参考：知识源 - 获取

以下 JSON 是 Fabric 本体知识源的响应示例。

{
  "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"
  }
}

创建知识源

运行以下代码以创建Fabric Ontology 知识源。

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}"
  }
}

参考：知识源 - 创建或更新

分配给知识库

如果对知识源感到满意，请将其添加到知识库。

注释

Fabric本体知识源不支持minimal检索推理功能。请改用 low 或 medium。

查询知识库

配置知识库后，调用检索操作或 MCP 端点以查询 Fabric Ontology 中的内容。此知识源具有唯一的查询时间权限强制和响应特征。

在查询时强制实施权限

Fabric Ontology 知识来源使用代理 (OBO) 令牌流。在检索请求的 x-ms-query-source-authorization 标头中传递最终用户访问令牌。令牌的作用域必须限定为 Azure AI 搜索受众（https://search.azure.com/.default）。检索引擎将此令牌交换为 Microsoft Fabric 范围的令牌，并使用它代表最终用户查询本体项。

检索请求中也需要标准 Azure AI 搜索身份验证。令牌 x-ms-query-source-authorization 单独传递，不会替换服务身份验证。

有关传递令牌的说明，请参阅查询时强制实施权限（预览版）。

Fabric 本体专用响应字段

Fabric Ontology 知识源会在每个 sourceData 条目的 references 对象中返回结果，并在 activity 数组中返回查询诊断信息。 sourceData 包含：

fabricAnswer：本体的自然语言答案。
fabricRawData：作为答案依据的结构化数据，以 CSV 格式返回。

以下示例显示了一个检索响应，其中包含Fabric Ontology 知识源引用及其相应的活动记录。有关解释检索响应的更广泛指南，请参阅 “查看响应”。

小窍门

若要接收用作引用的sourceData，请在检索请求中的includeReferenceSourceData内的知识源条目上，将true设置为knowledgeSourceParams。

{
  "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
    }
  ]
}

删除知识源

在删除知识源之前，必须删除引用它的任何知识库或更新知识库定义来去除该引用。对于生成索引和索引器管道的知识源，所有 生成的对象 都会被删除。但是，如果使用现有索引创建知识源，则不会删除索引。

如果尝试删除正在使用的知识源，该操作将失败并返回受影响的知识库列表。

要删除知识源，请执行以下步骤：

获取搜索服务上所有知识库的列表。

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

示例响应可能如下所示：

 {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

获取单个知识库的定义，以检查知识源引用。

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

示例响应可能如下所示：

 {
   "Name": "earth-knowledge-base",
   "KnowledgeSources": [
     {
       "Name": "earth-knowledge-source"
     }
   ],
   "Models": [
     {}
   ],
   "RetrievalReasoningEffort": {},
   "OutputMode": {},
   "ETag": "\u00220x8DE278629D782B3\u0022",
   "EncryptionKey": null,
   "Description": null,
   "RetrievalInstructions": null,
   "AnswerInstructions": null
 }

删除知识库，或者如果有多个知识库，请更新知识库以删除源。此示例显示删除。

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

删除知识源。

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

Reference：SearchIndexClient

获取搜索服务上所有知识库的列表。

# 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

示例响应可能如下所示：

 {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

获取单个知识库的定义，以检查知识源引用。

# 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

示例响应可能如下所示：

 {
   "name": "my-kb",
   "description": null,
   "retrievalInstructions": null,
   "answerInstructions": null,
   "outputMode": null,
   "knowledgeSources": [
     {
       "name": "my-blob-ks"
     }
   ],
   "models": [],
   "encryptionKey": null,
   "retrievalReasoningEffort": {
     "kind": "low"
   }
 }

删除知识库，或者如果有多个知识库，请更新知识库以删除源。此示例显示删除。

# 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

删除知识源。

# 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

获取搜索服务上所有知识库的列表。

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

参考：知识库 - 列表

示例响应可能如下所示：

 {
     "@odata.context": "https://my-search-service.search.windows.net/$metadata#knowledgebases(name)",
     "value": [
     {
         "name": "my-kb"
     },
     {
         "name": "my-kb-2"
     }
     ]
 }

获取单个知识库的定义，以检查知识源引用。

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

参考：知识库 - 获取

示例响应可能如下所示：

 {
   "name": "my-kb",
   "description": null,
   "retrievalInstructions": null,
   "answerInstructions": null,
   "outputMode": null,
   "knowledgeSources": [
     {
       "name": "my-blob-ks"
     }
   ],
   "models": [],
   "encryptionKey": null,
   "retrievalReasoningEffort": {
     "kind": "low"
   }
 }

删除知识库，或者如果有多个知识库，请更新知识库以删除源。此示例显示删除。

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

参考：知识库 - 删除

删除知识源。

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

参考：知识源 - 删除

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Last updated on 2026-09-17

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数据驻留

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在查询时强制实施权限

Fabric 本体专用响应字段

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