什麼是知識來源？

知識來源是您 Azure AI 搜尋服務 服務中的頂層資源，定義代理檢索管線中使用的內容。 每個知識來源不是索引式，就是遠端式，這會決定內容的擷取、處理及查詢方式。 知識來源是知識庫中不可或缺的組成部分。

你可以在單一知識庫中引用多個知識來源。 代理檢索引擎會在同一個請求中查詢所有這些資料。 每個知識來源都會產生子查詢，並在檢索回應中回傳頂尖結果。

支援的知識來源

Azure AI 搜尋服務 支援以下代理檢索工作負載的知識來源。

索引知識來源

一個被索引的知識來源指向 符合代理檢索條件的搜尋索引。 內容會在查詢前透過以下三種路徑之一被匯入索引：

• 帶上你自己的索引： 使用搜尋索引知識來源，將現有索引包裝到你的搜尋服務中。

• 直接上傳檔案：使用檔案知識來源直接上傳檔案到 Azure AI 搜尋服務。 該服務處理檔案並儲存擷取內容於產生的搜尋索引中，無需外部儲存或索引器管線。

• 自動產生的索引器管線：對於所有其他索引的知識來源，Azure AI 搜尋服務 會自動從你的外部資料來源建立完整的索引器流程。 這包括資料 來源、 技能集、 索引器和有分塊的 索引 。

查詢可在你的搜尋服務本地執行，使用全文（關鍵字）、向量或混合式查詢。

由於已建立索引的知識來源有支援的搜尋索引，因此回應中的參考可包含服務所產生的 引用 URL（預覽），這些 URL 可對應至索引中的文件。 遠端知識來源沒有後盾索引，因此不會回傳引用網址。

遠端知識來源

遠端知識來源直接連接到外部平台。 內容絕不會被匯入 Azure AI 搜尋服務。 相反地，這些資料會在查詢時透過各平台的原生 API 取得。 代理檢索引擎會呼叫 API 並將結果與任何索引的知識來源一同呈現在同一回應中。

根據平台不同，遠端連線可透過公共網際網路（如 Bing）或 Microsoft 租戶內部（如 SharePoint 和 Fabric）存取內容。

統一排名

無論是索引資料還是遠端知識來源，所有檢索的內容都會經過同一條排名管道。 結果會根據相關性進行評分，跨查詢合併，並在返回檢索回應前重新排序。

與知識來源合作

知識來源是獨立的物件，你要獨立於知識庫之外建立和管理。 請記住下列要點：

• 在建立知識庫之前，先先建立知識來源。 知識庫以ID來指稱知識來源，因此知識來源必須先存在。

• 要刪除知識來源，請先更新或刪除所有引用該知識庫的知識庫。 然後你可以刪除知識來源。

• 知識來源及其知識庫必須存在於同一個搜尋服務上。

建立知識來源

Azure 入口網站、Microsoft Foundry 入口網站、REST API 和 Azure SDK 的建立支援會依知識來源類型而異。 關於每種指令，請參閱 支援知識來源中的連結。

匯入敏感度標籤（預覽）

如果是 blob、編制索引的 OneLake 和編制索引的 SharePoint 知識來源，您可以設定 以包括 ingestionPermissionOptions後，內嵌 sensitivityLabel。 設定這個數值前，請遵守所有先決條件。 標籤同步到索引後，會在檢索回應中顯示，並用來在查詢時強制文件層級存取。 更多資訊請參閱查詢時強制執行權限（預覽）。

如果你的索引知識來源使用分塊索引，例如整合向量化或自訂的文字分割技能，你也必須透過 技能集中的索引投影，將敏感度標籤映射到每一區塊列。 否則，如果在原始文件中有標籤，擷取回應中的區塊層級參考就不會被回傳。

Surface 文件內嵌影像（預覽）

對於 blob、索引過的 OneLake 和索引過的 SharePoint 知識來源，你可以設定assetStore在知識來源ingestionParameters中，讓嵌入在原始文件中的圖片持續存在。 當您也在知識庫上啟用影像服務時，擷取動作會將這些影像插入答案合成提示詞，讓 LLM 可以推理圖表、圖形和擷取的影像內容。 如需詳細資訊，請參閱 在 agentic retrieval 中呈現文件內嵌影像（預覽）。

不要在同一個知識來源上設定 assetStore 和 ingestionPermissionOptions。 設定時 ingestionPermissionOptions 不支援影像服務。

限制擷取至私人網路（預覽）

Blob、索引 SharePoint 和索引 Azure SQL 知識來源支援私有索引器執行。 對於 blob 和 Azure SQL，經核准的共享私有連結可以保護來源連線和 Azure 相依關係。 SharePoint Online 不是共用私人連結目標，因此私人模式僅適用於其受保護的 Azure 相依性。

目前， 索引的 OneLake 知識來源不支援私有同步。

使用自動語言分析器（預覽）

Blob、已建立索引的 OneLake 及 已建立索引的 SharePoint 知識來源支援針對多語言內容自動套用各語言分析器。 啟用後，Azure AI 搜尋服務 會偵測每個來源文件的語言，並自動套用對應的 Microsoft 語言分析器。 你不會在知識來源定義或查詢中指定分析器。

利用知識來源

建立知識來源後，請在 知識庫中引用它。 知識庫決定要查詢哪些知識來源。 以下章節說明用於控制要包含哪些來源，以及引擎如何在其中進行選擇的選項。

一定要查詢知識來源

在知識來源定義中將 alwaysQuery 設為 true，即可在每次查詢中都納入該知識來源，而不論檢索推理投入的程度。

利用檢索推理工作來控制 LLM 的使用（預覽）

檢索推理工作量會決定對每個查詢套用多少 LLM 處理。 並非所有解決方案都受益於 LLM 查詢規劃。 若要優先考量簡便性與速度，則只需使用 minimal 工作量，即可略過 LLM 處理。 在 low 和 medium 的工作量層級下，LLM 會規劃並選擇要查詢哪些知識來源，加上medium加入反覆傳遞，獲得更深入的結果。 欲了解更多各級資訊，請參閱 設定檢索推理努力（預覽）。

下列因素會影響在 low 和 medium 努力度下的選擇：

• 知識來源的 name。

• 索引的 description（適用於已建立索引的知識來源）。

• retrievalInstructions會由知識庫定義或擷取動作所指定。 檢索指令會引導 LLM 選擇或跳過哪些知識來源。 它們就像提示一樣：你可以指定簡潔、語氣和格式。

相關內容

• 代理檢索概述
• 建立代理檢索的搜尋索引
• 建立知識庫
• 查詢知識庫
• 設定擷取推理投入程度（預覽）