查看 Azure AI Search 的最新消息。
| 月 | 類型 | 公告 |
|---|---|---|
| 十二月 | Template | RAG 與 Azure AI 搜尋 + Python 聊天。 使用 Azure AI 搜尋和 Python 建置 RAG 解決方案的 AI 應用程式範本。 |
| 11 月 | 安全性 | 網路安全界限 將搜尋服務加入 網路安全性邊界 ，以控制搜尋服務的網路存取。 2024-06-01-preview 中的 Azure 入口網站 和管理 REST API 可用來檢視和協調網路安全性周邊設定。 |
| 11 月 | 安全性 | Azure AI 服務連線的共用私人連結支援。 適用於內建技能處理的 Azure AI 連線現在可以使用連線上的共用私人連結。 |
| 11 月 | 相關性 | 壓縮向量的重新評分選項。 您可以設定選項以使用原始向量重新評分，而不是壓縮向量。 適用於 HNSW 和詳盡的 KNN 向量演算法，使用二進位和純量壓縮。 可以在「建立或更新索引 (2024-11-01-preview)」中、Azure 入口網站，以及提供此功能的 Azure SDK Beta 套件中取得。 |
| 11 月 | 向量搜尋 | 儲存較少的向量實例。 在向量壓縮情境中，如果您不需要完整精確度的向量進行重新評分，可以省略其儲存。 可以在「建立或更新索引 (2024-11-01-preview)」中、Azure 入口網站，以及提供此功能的 Azure SDK Beta 套件中取得。 |
| 11 月 | 相關性 | 在語義重排器中重寫查詢。 您可以在語意查詢上設定選項，將查詢輸入重寫為修訂或展開的查詢，以從 L2 排名器產生更相關的結果。 可在搜尋檔（2024-11-01-preview）、Azure 入口網站，以及提供這項功能的 Azure SDK Beta 套件中取得。 |
| 11 月 | 相關性 | 新的語意排名器模型。 語意排名器會在所有支持區域中以改良的模型執行。 API 或 Azure 入口網站體驗沒有變更。 |
| 11 月 | 應用人工智慧 (技能) | 文件版面配置技能。 用來分析結構文件的新技能，並提供結構感知 (段落) 區塊化。 此技能在 Foundry 工具中稱為 Azure 文件智慧，並使用 Azure 文件智慧的版面模型。 可透過建立或更新技能集（2024-11-01-preview）、Azure 入口網站，以及提供此功能的 Azure SDK Beta 套件，在所選區域中提供此功能。 |
| 11 月 | 應用人工智慧 (技能) | Azure AI 技能處理的無金鑰計費。 你現在可以使用受管理身份和角色，透過無鑰匙連接 Foundry 工具，進行內建的技能處理。 此功能消除了搜尋工具與 Foundry 工具同時存在於同一區域的限制。 可在建立或更新技能集（2024-11-01-preview）、Azure 入口網站，以及提供這項功能的 Azure SDK Beta 套件中取得。 |
| 11 月 | 索引子資料來源 | Markdown 剖析模式。 使用此剖析模式，索引器可以從 Azure 儲存體服務和 Microsoft OneLake 中的 Markdown 檔案建立一對一或一對多的搜尋文件。 Azure 入口網站、建立或更新索引器 (2024-11-01-preview)，以及提供這項功能的 Azure SDK 測試版套件中均可使用。 |
| 11 月 | API | 2024-11-01-preview。 查詢重寫的 REST API 預覽版本、文件版面配置技能、技能處理的無金鑰計費、Markdown 剖析模式，以及壓縮向量的重新評分選項。 |
| 11 月 | 特徵 / 功能 | 結構化資料的入口網站支援。 匯 入和向量化數據 精靈現在支援 Azure SQL、Azure Cosmos DB 和 Azure 資料表記憶體。 |
| 10 月 | 特徵 / 功能 |
降低 AZURE OpenAI 上 MRL 定型文字內嵌模型的維度需求。 Text-embedding-3-small 和 Text-embedding-3-large 的訓練是使用 Matryoshka 表示法學習 (MRL) 進行。 這可讓您將內嵌向量截斷為較少的維度，並調整向量索引大小使用量與擷取質量之間的平衡。
truncationDimension 中的新 可讓您存取文字內嵌模型中的 MRL 壓縮。 這隻能針對新的向量欄位進行設定。 |
| 10 月 | 特徵 / 功能 |
展開 @search.score 以檢視混合式搜尋結果中的子評分。 您可以藉由檢視最終合併和評分結果的個別查詢子核心，來調查倒數排名融合 (RRF) 排名結果。 新的 debug 屬性會解析搜尋分數。
QueryResultDocumentSubscores、 QueryResultDocumentRerankerInput和 QueryResultDocumentSemanticField 提供額外的詳細數據。 這些定義可在 2024-09-01-preview 中使用。 |
| 10 月 | 特徵 / 功能 |
將混合式搜尋中的篩選目標設為僅向量查詢。 混合式查詢的篩選條件牽涉到要求上的所有子查詢，不論類型為何。 您可以覆寫全域篩選條件，將篩選範圍限定為特定的子查詢。 新的filterOverride參數現可用於使用 2024-09-01-preview的混合式查詢。 |
| 10 月 | 應用人工智慧 (技能) |
文本切分技術（標記分塊）。 此技能具有可改善內嵌模型之數據區塊化的新參數。 新的 unit 參數可讓您指定令牌區塊化。 您現在可以依令牌長度進行區塊化，將長度設定為對內嵌模型有意義的值。 您也可以指定分詞器以及在數據分塊過程中不應被分割的任何標記。 新的unit參數和查詢子核心定義可在 2024-09-01-preview 中找到。 |
| 10 月 | API | 2024-09-01-preview。 適用於 text-embedding-3 模型中截斷維度的 REST API 預覽版本、混合式查詢的目標向量篩選、用於偵錯的 RRF 子分數詳細資料，以及文字分割技能的語彙基元區塊化。 |
| 10 月 | 特徵 / 功能 | 客戶自控金鑰加密 (CMK) 的入口網站支援。 當您在 Azure 入口網站 中建立新的物件時，您現在可以指定 CMK 加密，然後選取 Azure 金鑰保存庫 來提供金鑰。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 偵錯工作階段改善。 有兩個重要的改善項目。 首先，您現在可以對整合式向量化和資料區塊化工作負載進行偵錯。 其次，偵錯工作階段會重新設計，以更簡化的技能與對應呈現。 您可以在流程中選取物件，並在側邊面板中檢視或編輯其詳細數據。 舊有的索引標籤版面配置已被頁面上的更多上下文相關資訊全面取代。 |
| 8 月 | API | 2024-07-01。 REST API 的穩定版本適用於普遍可用的向量資料類型、向量壓縮，以及在索引和查詢期間的向量化整合。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 整合向量化，宣佈正式推出。 在編製索引期間技能導向的資料區塊化和內嵌。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 向量化工具。 宣佈正式推出。 查詢執行期間文字到向量的轉換。 Azure OpenAI 向量化工具和自訂 Web API 向量化工具已正式推出。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | AzureOpenAIEmbedding 技能。 宣佈正式推出。 呼叫 Azure OpenAI 內嵌模型以在編製索引期間產生內嵌的技能類型。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 索引投影。 宣佈正式推出。 定義次要索引形狀的技能集定義元件，支援一對多索引模式，其中來自擴充管線的內容可將多個索引設為目標。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 二進位和純量量化。 宣佈正式推出。 使用內建量化壓縮記憶體和磁碟的向量索引大小。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 縮小數據類型。 宣佈正式推出。 假設傳入的資料就是該資料類型，請在向量欄位指派較小的資料類型。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 匯入和向量化數據精靈。 宣佈正式推出。 一個建立包含資料區塊化和向量化完整索引流程的精靈工具。 精靈會建立所有必要的物件和設定。 此版本會新增 Azure 儲存體中 Azure Data Lake 的精靈支援。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | 儲存的屬性。 宣佈正式推出。 布林值，可藉由不儲存可擷取的向量以降低向量索引的儲存量。 |
| 8 月 | 特徵 / 功能 | vectorQueries.Weight 屬性。 宣佈正式推出。 指定搜尋作業中每個向量查詢的相對權數。 |
| 7 月 | 加速器 | 與您的數據聊天。 在 Azure 中執行的 RAG 模式解決方案加速器，使用 Azure AI 搜尋來擷取，和 Azure OpenAI 大型語言模型來建立交談搜尋體驗。 具有範例資料的程式碼可用於使用案例，例如財務顧問和合約檢閱和摘要。 |
| 7 月 | 加速器 | 對話式知識採礦。 這是一個基於 Azure AI Search、Foundry Tools 中的 Azure Speech 和 Azure OpenAI 的解決方案加速器，使客戶能從聯絡中心通話後的對話中提取可操作的洞察。 |
| 7 月 | 加速器 | 建置自己的 Copilot。 建立您自己的自訂副手解決方案，讓 Client Advisor 能夠跨結構化和非結構化資料運用生成式 AI 的強大功能。 協助我們的客戶將日常工作最佳化，並培養與更多用戶端更好的互動。 |
| 6 月 | 特徵 / 功能 | Azure 入口網站中的影像搜尋。 搜尋瀏覽器現在支援圖片搜尋。 在包含向量化影像內容的向量索引中，您可以將影像放入搜尋資源管理器中，查找相符的項目。 |
| 五月 | 服務限制 |
每個層級的容量較高和更多向量配額（相同計費費率）。 對於大部分區域而言，標準 2 (S2)、標準 3 (S3) 和標準 3 高密度 (S3 HD) 的分割區大小現在更大了，適用於 2024 年 4 月 3 日後建立的服務。 若要取得較大的分割區，請在提供較新基礎結構的區域中建立新的服務。 儲存體最佳化階層 (L1 和 L2) 也有更多容量。 L1 和 L2 客戶必須建立新的服務以受益於更高的容量。 目前沒有就地升級。 現在，更多區域有額外的容量可用：德國北部、德國中西部、南非北部、瑞士西部，以及 Azure Government (德州、亞利桑那州和維吉尼亞州)。 |
| 五月 | 特徵 / 功能 | OneLake 整合 (預覽版)。 OneLake 檔案和 OneLake 捷徑的新索引子。 如果您使用 Microsoft OneLake 來存取 Amazon Web Services （AWS） 和 Google 資料來源的資料，請使用此索引子將外部資料匯入搜尋索引。 此索引子可透過 Azure 入口網站、2024-05-01-preview REST API (部分機器翻譯) 和 Azure SDK 搶鮮版 (Beta) 套件取得。 |
| 五月 | 特徵 / 功能 |
向量相關性 混合式查詢相關性。 四個增強功能可改善向量和混合式搜尋相關性。 首先，您現在可以設定向量搜尋結果的閾值，以排除低評分結果。 其次，查詢架構中的變更會在每個查詢類型的查詢管線結尾套用評分設定檔。 文件提升是常見的評分設定檔，現在可在向量和混合式查詢上如預期般運作。 第三，您可以在混合式查詢中設定 MaxTextRecallSize 和 countAndFacetMode，以控制流入混合式排名模型的 BM25 排名搜尋結果數量。 第四，針對向量和混合式搜尋，您可以加權向量查詢，以提升或減少其在多重查詢要求中的重要性。 |
| 五月 | 特徵 / 功能 |
二元向量支援。
Collection(Edm.Byte) 是新支援的資料類型。 此資料類型可允許與 Cohere v3 二進位內嵌模型與自訂二進位量化整合。 縮小資料類型可降低大型向量資料集的成本。 如需詳細資訊，請參閱向量搜尋的索引二進位資料。 |
| 五月 | 技能 | Azure Vision 多模嵌入技能（預覽）. 這是綁定在 Azure Vision 多模態嵌入 API 上的新技能。 您可以在編制索引期間產生文字或影像的內嵌。 此技能可透過 Azure 入口網站和 2024-05-01-preview REST API 取得。 |
| 五月 | 向量化工具 | Azure Vision vectorizer （preview）. 新向量化器透過多模態嵌入 API 連接至 Azure Vision 資源，在查詢時即時生成嵌入。 此向量化工具可透過 Azure 入口網站和 2024-05-01-preview REST API 取得。 |
| 五月 | 向量化工具 |
Microsoft Foundry 模型目錄向量器（預覽版）。 新的向量器連接到從Foundry 模型目錄部署的嵌入模型。 此向量化工具可透過 Azure 入口網站和 2024-05-01-preview REST API 取得。 如何使用 Foundry 的模型實作整合向量化。 |
| 五月 | 技能 |
AzureOpenAIEmbedding 技能 （預覽） 支援 Azure OpenAI 上的更多模型。 現在支援 text-embedding-3-large 和 text-embedding-3-small，以及先前更新中的 text-embedding-ada-002。 新的 dimensions 和 modelName 屬性可讓您在 Azure OpenAI 上指定各種內嵌模型。 先前，維度限制已修正為 1,536 個維度，僅適用於 text-embedding-ada-002。 更新的技能可透過 Azure 入口網站和 2024-05-01-preview REST API 取得。 |
| 五月 | Portal |
匯入和向量化資料精靈現在支援 OneLake 索引器做為資料來源。 在嵌入方面，它也支援連接 Azure Vision 多模態、Foundry 模型目錄及 Azure OpenAI 上的更多嵌入模型。 將欄位新增至索引時，您可以選擇二進位資料類型。 搜尋總管現在預設為 2024-05-01-preview，並支援向量和混合式查詢的新預覽功能。 |
| 五月 | API | 2024-05-01-preview。 搜尋 REST API 的新預覽版本提供新的技能與向量化工具、新的二進位資料類型、OneLake 檔案索引子，以及新的查詢參數，以取得更多相關結果。 如果已根據 2023-07-01-preview 撰寫現有程式碼且必須移轉至此版本，請參閱升級 REST API。 |
| 五月 | API | Azure SDK Beta 套件。 檢閱下列 Azure SDK 搶鮮版 (Beta) 套件的變更記錄以了解新的功能支援：適用於 Python 的 Azure SDK、適用於 .NET 的 Azure SDK、適用於 Java 的 Azure SDK |
| 五月 | Samples | Python 程式代碼範例。 新的端對端範例展示了 與 Cohere Embed v3 的整合、 與 OneLake 及 Google 與 AWS 雲端資料平台的整合，以及 與 Azure Vision 多模態 API 的整合。 |
| 四月 | API | 安全性更新可解決資訊洩漏問題。 GET 回應不再傳回連接字串或金鑰。 適用於 GET Skillset、GET Index 和 GET Indexer。 此變更可協助保護與 AI 搜尋整合的 Azure 資產免於未經授權的存取。 |
| 四月 | API | 2024-03-01-preview 搜尋 REST API |
| 四月 | API | 2024-03-01-preview 管理 REST API |
| 四月 | API | 2023-07-01-preview 淘汰公告。 自 2024 年 7 月 8 日起，不再支援此版本。 較新的 API 版本有不同的向量設定。 您應該盡快移轉至較新版本。 |
| 四月 | 服務限制 | 基本和標準層 會以相同的每個分割區計費費率，為每個分割區提供更多的記憶體。 額外的容量受限於區域可用性，並適用於 2024 年 4 月 3 日後建立的新搜尋服務。 基本層現在支援最多三個分割區和三個複本。 |
| 四月 | 服務限制 | 在 2024 年 4 月 3 日之後於選定地區所建立的新服務上，向量配額較高。 |
| 四月 | 特徵 / 功能 |
向量量化、窄向量數據類型，以及新的 stored 屬性 （預覽） 。 這三個功能共同將記憶體和成本降到最低。 |
| 二月 | 特徵 / 功能 | 向量欄位的新維度限制。 維度限制上限現在為 3072 (從 2048 起)。 |