在 Azure AI 搜尋服務中使用答案合成，產生具有引文支援的回應 (預覽版)

註

Azure AI 搜尋服務可透過 Azure 入口網站、REST API 及 Azure SDK 取得。它同時也是 Foundry IQ 的基礎，這是一個管理式知識層，能將企業內容轉化為可重複使用、權限感知的知識庫，供 Microsoft Foundry 入口網站中的代理使用。

重要

標記（預覽）的功能、能力或屬性不受服務等級協議涵蓋，也不建議用於生產工作負載，且在正式上架前可能會有所變動或受限。 Azure AI 搜尋服務預覽條款適用於所有預覽功能，無論是獨立功能還是正式推出功能的一部分。

預設情況下，Azure AI 搜尋服務中的知識庫會執行資料擷取，從你的知識來源回傳原始的基礎區塊。資料擷取有助於擷取特定資訊，但缺乏複雜查詢所需的脈絡與推理。

您可以改為啟用答案合成 (預覽版)，此功能會使用知識庫中指定的 LLM，以自然語言回答查詢。每個答案都附有引用來源，並且遵循你提供的指示，例如使用項目符號列表。

你可以在知識庫或擷取請求中設定這個屬性。知識庫設定會為所有查詢建立預設值，而 retrieve request 設定則會依查詢逐一覆蓋預設值。

使用支援

Azure portal	Microsoft Foundry 入口網站	.NET SDK	Python SDK	Java 開發套件	JavaScript SDK	REST API
✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

先決條件

一個具有指定LLM的知識庫的Azure AI 搜尋服務服務。
更新知識庫的權限設定無金鑰驗證，並將搜尋服務參與者角色指派給您的使用者帳戶（建議），或使用管理員 API 金鑰。
若要對 LLM 進行傳出呼叫，搜尋服務必須有具備 Microsoft Foundry 資源上 Cognitive Services User 權限的受控識別。

最新的 Azure.Search.Documents 預覽套件：dotnet add package Azure.Search.Documents --prerelease
對於無鑰匙認證，套件如下 Azure.Identity ： dotnet add package Azure.Identity

最新的 azure-search-documents 預覽套件：pip install --pre azure-search-documents
對於無鑰匙認證，套件如下 azure-identity ： pip install azure-identity

搜尋服務 REST API 的 2026-08-01 預覽版。
對於無金鑰認證，請在Authorization每個 HTTP 請求的標頭中加入 Microsoft Entra ID 令牌。

限制與考量

minimal檢索推理工作會停用 LLM 處理，因此在知識庫定義和檢索要求中，都與答案合成不相容。欲了解更多資訊，請參閱設定檢索推理努力。
答案合成會根據輸入與輸出代幣數量，從 Azure OpenAI 收取按需付費的費用。費用會顯示在指派給該知識庫的大型語言模型下。欲了解更多資訊，請參閱區域可用性、限額及計費。

在知識庫中啟用答案合成

本節示範如何在現有知識庫中實現答案綜合。雖然你可以用這種配置來建立新的知識庫，但知識庫的建立超出了本文的範圍。

在 OutputMode 定義中，將 "answerSynthesis" 設為 KnowledgeBase。可選擇性地設定 AnswerInstructions 自訂答案輸出。以下範例指示知識庫為 Use concise bulleted lists。

var aoaiParams = new AzureOpenAIVectorizerParameters
{
    ResourceUri = new Uri("<aoai-endpoint>"),
    DeploymentName = "<aoai-gpt-deployment>",
    ModelName = "<aoai-gpt-model>",
};

var knowledgeBase = new KnowledgeBase(
    name: "<knowledge-base-name>",
    knowledgeSources: new[] { new KnowledgeSourceReference("<knowledge-source-name>") })
{
    Models = { new KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(aoaiParams) },
    OutputMode = "answerSynthesis",
    AnswerInstructions = "Use concise bulleted lists",
};

await indexClient.CreateOrUpdateKnowledgeBaseAsync(knowledgeBase);

參考資料：SearchIndexClient，知識庫

在 output_mode 定義中，將 "answerSynthesis" 設為 KnowledgeBase。可選擇性地設定 answer_instructions 自訂答案輸出。以下範例指示知識庫為 Use concise bulleted lists。

from azure.search.documents.indexes import SearchIndexClient
from azure.search.documents.indexes.models import (
    AzureOpenAIVectorizerParameters,
    KnowledgeBase,
    KnowledgeBaseAzureOpenAIModel,
    KnowledgeSourceReference,
)

aoai_params = AzureOpenAIVectorizerParameters(
    resource_url="<aoai-endpoint>",
    deployment_name="<aoai-gpt-deployment>",
    model_name="<aoai-gpt-model>",
)

knowledge_base = KnowledgeBase(
    name="<knowledge-base-name>",
    models=[KnowledgeBaseAzureOpenAIModel(azure_open_ai_parameters=aoai_params)],
    knowledge_sources=[KnowledgeSourceReference(name="<knowledge-source-name>")],
    output_mode="answerSynthesis",
    answer_instructions="Use concise bulleted lists",
)

index_client = SearchIndexClient(endpoint=search_endpoint, credential=credential)
index_client.create_or_update_knowledge_base(knowledge_base)

參考資料：SearchIndexClient，知識庫

在知識庫定義中，將 outputMode 設為 "answerSynthesis"。可選擇性地設定 answerInstructions 自訂答案輸出。以下範例指示知識庫為 Use concise bulleted lists。

### Enable answer synthesis in a knowledge base
PUT {{search-endpoint}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}?api-version=2026-08-01-preview
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{search-access-token}}

{
    "name": "{{knowledge-base-name}}",
    "knowledgeSources": [ ... // OMITTED FOR BREVITY ],
    "models": [ ... // OMITTED FOR BREVITY ],
    "outputMode": "answerSynthesis",
    "answerInstructions": "Use concise bulleted lists"
}

參考資料：知識庫 - 建立或更新

在擷取請求中啟用答案合成

為了在每個查詢時控制回應格式，你可以在查詢時啟用答案綜合。此方法覆蓋知識庫中指定的預設輸出模式。

在 OutputMode 上將 "answerSynthesis" 設為 KnowledgeBaseRetrievalRequest。

var client = new KnowledgeBaseRetrievalClient(
    endpoint: new Uri(searchEndpoint),
    knowledgeBaseName: knowledgeBaseName,
    credential: credential);

var request = new KnowledgeBaseRetrievalRequest();
request.Messages.Add(
    new KnowledgeBaseMessage(
        content: new[]
        {
            new KnowledgeBaseMessageTextContent("What is healthcare?")
        }) { Role = "user" });
request.OutputMode = "answerSynthesis";

var result = await client.RetrieveAsync(request);

參考資料：KnowledgeBaseRetrievalClient， KnowledgeBaseRetrievalRequest

在 output_mode 上將 "answerSynthesis" 設為 KnowledgeBaseRetrievalRequest。

from azure.search.documents.knowledgebases import KnowledgeBaseRetrievalClient
from azure.search.documents.knowledgebases.models import (
    KnowledgeBaseMessage,
    KnowledgeBaseMessageTextContent,
    KnowledgeBaseRetrievalRequest,
)

agent_client = KnowledgeBaseRetrievalClient(
    endpoint=search_endpoint,
    credential=credential,
    knowledge_base_name=knowledge_base_name,
)

request = KnowledgeBaseRetrievalRequest(
    messages=[
        KnowledgeBaseMessage(
            role="user",
            content=[KnowledgeBaseMessageTextContent(text="What is healthcare?")],
        )
    ],
    output_mode="answerSynthesis",
)

result = agent_client.retrieve(retrieval_request=request)

參考資料：KnowledgeBaseRetrievalClient， KnowledgeBaseRetrievalRequest

在擷取要求中，將 outputMode 設為 "answerSynthesis"。

### Enable answer synthesis in a retrieve request
POST {{search-endpoint}}/knowledgebases/{{knowledge-base-name}}/retrieve?api-version=2026-08-01-preview
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer {{search-access-token}}

{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "What is healthcare?"
                }
            ]
        }
    ],
    "outputMode": "answerSynthesis"
}

參考資料：知識檢索 - 檢索

獲得一個綜合答案

啟用答案綜合時，知識庫會根據你選擇性地指定的指令，回傳一個自然語言的答案。你的知識來源引用格式為 [ref_id:<number>]。

例如，如果你的指示是 Use concise bulleted lists ，而你的查詢是 What is healthcare?，回應應該會類似以下範例。

{
  "response": [
    {
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "- Healthcare encompasses various services provided to patients and the general population ..."
        }
      ]
    }
  ]
}

完整 text 輸出如下：

"- Healthcare encompasses various services provided to patients and the general population, including primary health services, hospital care, dental care, mental health services, and alternative health services [ref_id:1].\n- It involves the delivery of safe, effective, patient-centered care through different modalities, such as in-person encounters, shared medical appointments, and group education sessions [ref_id:0].\n- Behavioral health is a significant aspect of healthcare, focusing on the connection between behavior and overall health, including mental health and substance use [ref_id:2].\n- The healthcare system aims to ensure quality of care, access to providers, and accountability for positive outcomes while managing costs effectively [ref_id:2].\n- The global health system is evolving to address complex health needs, emphasizing the importance of cross-sectoral collaboration and addressing social determinants of health [ref_id:4]."

根據你的知識庫設定，回應可能包含其他資訊，例如活動日誌和參考陣列。欲了解更多資訊，請參閱建立知識庫。

建立知識庫
查詢知識庫
快速入門：代理檢索（使用答案合成）
Python範例：Azure AI 搜尋服務 blob 知識來源（使用答案合成）

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Last updated on 2026-09-17