Knowledge Sources - Get

擷取知識來源定義。

GET {endpoint}/knowledgesources('{sourceName}')?api-version=2025-08-01-preview

URI 參數

名稱 位於 必要 類型 Description
endpoint
path True

string

搜尋服務的端點 URL。

sourceName
path True

string

要擷取的知識來源名稱。

api-version
query True

string

用戶端 API 版本。

要求標頭

名稱 必要 類型 Description
x-ms-client-request-id

string (uuid)

隨請求一起傳送的追蹤 ID,以協助偵錯。

回應

名稱 類型 Description
200 OK KnowledgeSource:
Other Status Codes

ErrorResponse

錯誤回應。

範例

SearchServiceGetKnowledgeSource
SearchServiceGetKnowledgeSourceAzureBlob

SearchServiceGetKnowledgeSource

範例要求

GET https://previewexampleservice.search.windows.net/knowledgesources('ks-preview-test')?api-version=2025-08-01-preview

範例回覆

{
  "@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1",
  "name": "ks-preview-test",
  "kind": "searchIndex",
  "description": "Description of the knowledge source.",
  "encryptionKey": {
    "keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
    "keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
    "keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
    "accessCredentials": {
      "applicationId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "applicationSecret": "<applicationSecret>"
    }
  },
  "searchIndexParameters": {
    "searchIndexName": "preview-test",
    "sourceDataSelect": "description,category"
  }
}

SearchServiceGetKnowledgeSourceAzureBlob

範例要求

GET https://previewexampleservice.search.windows.net/knowledgesources('ks-preview-test')?api-version=2025-08-01-preview

範例回覆

{
  "@odata.etag": "0x1234568AE7E58A1",
  "name": "ks-preview-test",
  "kind": "azureBlob",
  "description": "Description of the knowledge source.",
  "encryptionKey": {
    "keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
    "keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
    "keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
    "accessCredentials": {
      "applicationId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "applicationSecret": "<applicationSecret>"
    }
  },
  "azureBlobParameters": {
    "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=myAccountName;AccountKey=myAccountKey;EndpointSuffix=core.windows.net ",
    "containerName": "test-container",
    "folderPath": "test-path",
    "identity": {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity",
      "userAssignedIdentity": "/my/userassigned/id"
    },
    "embeddingModel": {
      "name": "openai",
      "kind": "azureOpenAI",
      "azureOpenAIParameters": {
        "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
        "deploymentId": "model",
        "apiKey": "<redacted>",
        "modelName": "text-embedding-3-large"
      }
    },
    "chatCompletionModel": {
      "kind": "azureOpenAI",
      "azureOpenAIParameters": {
        "resourceUri": "https://test-sample.openai.azure.com",
        "deploymentId": "myDeployment",
        "apiKey": "<redacted>",
        "modelName": "gpt-4o-mini"
      }
    },
    "ingestionSchedule": {
      "interval": "P1D",
      "startTime": "2024-06-06T00:01:50.265Z"
    }
  }
}

定義

名稱 Description
AIFoundryModelCatalogName

將呼叫的 Azure AI Foundry 目錄中內嵌模型的名稱。

AIServicesVisionParameters

指定向量化查詢影像或文字的 AI 服務視覺參數。

AIServicesVisionVectorizer

指定向量化查詢影像或文字的 AI 服務視覺參數。

AMLParameters

指定連線至 AML 向量化程式的屬性。

AMLVectorizer

指定透過 Azure AI Foundry 模型目錄部署的 Azure Machine Learning 端點,以產生查詢字串的向量內嵌。

AzureActiveDirectoryApplicationCredentials

針對搜尋服務建立之已註冊應用程式認證,用於對儲存在 Azure 金鑰保存庫中的加密金鑰進行驗證存取。

AzureBlobKnowledgeSource

Azure Blob 儲存體知識來源的設定。

AzureBlobKnowledgeSourceParameters

Azure Blob 儲存體知識來源的參數。

AzureOpenAIEmbeddingSkill

可讓您使用 Azure OpenAI 資源為指定的文字輸入產生向量內嵌。

AzureOpenAIModelName

將呼叫的 Azure Open AI 模型名稱。

AzureOpenAIParameters

指定連線到 Azure OpenAI 資源的參數。

AzureOpenAIVectorizer

指定用來向量化查詢字串的 Azure OpenAI 資源。

ErrorAdditionalInfo

資源管理錯誤其他資訊。

ErrorDetail

錯誤詳細數據。

ErrorResponse

錯誤回應

IndexingSchedule

代表索引子執行的排程。

InputFieldMappingEntry

技能的輸入欄位對應。

KnowledgeAgentAzureOpenAIModel

指定用來執行查詢規劃的 Azure OpenAI 資源。

KnowledgeAgentModelKind

要用於查詢規劃的 AI 模型。

KnowledgeSourceKind

知識來源的那種。

OutputFieldMappingEntry

技能的輸出欄位對應。

SearchIndexerDataNoneIdentity

清除資料來源的身分識別屬性。

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

指定要使用的資料來源身分識別。

SearchIndexKnowledgeSource

以搜尋索引為目標的知識來源。

SearchIndexKnowledgeSourceParameters

搜尋索引知識來源的參數。

SearchResourceEncryptionKey

Azure Key Vault 中的客戶管理加密金鑰。 您建立和管理的金鑰可用來加密或解密靜態資料,例如索引和同義字對映。

VectorSearchVectorizerKind

查詢期間要使用的向量化方法。

WebApiParameters

指定連接至使用者定義向量化程式的屬性。

WebApiVectorizer

指定使用者定義的向量化器,以產生查詢字串的向量內嵌。 外部向量化器的整合是使用技能組的自訂 Web API 介面來達成。

AIFoundryModelCatalogName

將呼叫的 Azure AI Foundry 目錄中內嵌模型的名稱。

值 Description
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-vit-base-patch32
OpenAI-CLIP-Image-Text-Embeddings-ViT-Large-Patch14-336
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Base
Facebook-DinoV2-Image-Embeddings-ViT-Giant
Cohere-embed-v3-english
Cohere-embed-v3-multilingual
Cohere-embed-v4

Cohere embed v4 模型,用於從文本和圖像生成嵌入。

AIServicesVisionParameters

指定向量化查詢影像或文字的 AI 服務視覺參數。

名稱 類型 Description
apiKey

string

指定 AI 服務資源的 API 金鑰。

authIdentity SearchIndexerDataIdentity:

用於輸出連線的使用者指派受控識別。 如果提供 authResourceId 且未指定,則會使用系統指派的受控識別。 在索引更新時,如果未指定身分識別,則值會保持不變。 如果設定為 “none”,則會清除此屬性的值。

modelVersion

string

呼叫 AI 服務視覺服務時要使用的模型版本。 未指定時,它將預設為最新的可用。

resourceUri

string (uri)

AI 服務資源的資源 URI。

AIServicesVisionVectorizer

指定向量化查詢影像或文字的 AI 服務視覺參數。

名稱 類型 Description
aiServicesVisionParameters

AIServicesVisionParameters

包含 AI 服務視覺內嵌向量化的特定參數。

kind string:

aiServicesVision

要設定為與向量搜尋搭配使用的向量化方法類型的名稱。

name

string

要與此特定向量化方法相關聯的名稱。

AMLParameters

指定連線至 AML 向量化程式的屬性。

名稱 類型 Description
key

string

(密鑰認證所需)反洗錢服務的關鍵。

modelName

AIFoundryModelCatalogName

部署在所提供端點的 Azure AI Foundry 目錄中的內嵌模型名稱。

region

string

(權杖驗證的選用項目)。 部署 AML 服務的區域。

resourceId

string

(權杖驗證所需)。 AML 服務的 Azure Resource Manager 資源識別碼。 其格式應該為 subscriptions/{guid}/resourceGroups/{resource-group-name}/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/{workspace-name}/services/{service_name}。

timeout

string (duration)

(選用)指定時,指出進行 API 呼叫的 http 用戶端逾時。

uri

string (uri)

(無需身份驗證或密鑰身份驗證時需要)將傳送 JSON 承載之 AML 服務的評分 URI。 只允許 https URI 配置。

AMLVectorizer

指定透過 Azure AI Foundry 模型目錄部署的 Azure Machine Learning 端點,以產生查詢字串的向量內嵌。

名稱 類型 Description
amlParameters

AMLParameters

指定 AML 向量化程式的屬性。

kind string:

aml

要設定為與向量搜尋搭配使用的向量化方法類型的名稱。

name

string

要與此特定向量化方法相關聯的名稱。

AzureActiveDirectoryApplicationCredentials

針對搜尋服務建立之已註冊應用程式認證,用於對儲存在 Azure 金鑰保存庫中的加密金鑰進行驗證存取。

名稱 類型 Description
applicationId

string

已授與 Azure 金鑰保存庫所需存取權限的 AAD 應用程式識別碼,可在加密待用資料時使用。 應用程式識別碼不應與 AAD 應用程式的物件識別碼混淆。

applicationSecret

string

指定 AAD 應用程式的驗證金鑰。

AzureBlobKnowledgeSource

Azure Blob 儲存體知識來源的設定。

名稱 類型 Description
@odata.etag

string

代理程式的 ETag。

azureBlobParameters

AzureBlobKnowledgeSourceParameters

知識來源的類型。

description

string

選用的使用者定義描述。

encryptionKey

SearchResourceEncryptionKey

您在 Azure 金鑰保存庫中建立的加密金鑰描述。 當您想要完全保證沒有人 (甚至 Microsoft) 無法解密它們時,此金鑰可用來為您的代理程式定義提供額外的待用加密層級。 加密代理程式定義後,它將始終保持加密狀態。 搜尋服務會忽略嘗試將此屬性設定為 Null。 如果您想要輪替加密金鑰,您可以視需要變更此屬性;您的代理定義將不受影響。 使用客戶管理的金鑰進行加密不適用於免費搜尋服務,且僅適用於 2019 年 1 月 1 日或之後建立的付費服務。

kind string:

azureBlob

知識來源的類型。

name

string

知識來源的名稱。

AzureBlobKnowledgeSourceParameters

Azure Blob 儲存體知識來源的參數。

名稱 類型 Description
chatCompletionModel KnowledgeAgentModel:

KnowledgeAgentAzureOpenAIModel

可選的聊天完成模型,用於圖像語言化或上下文提取。

connectionString

string

金鑰型連接字串或 ResourceId 格式 (如果使用受控識別)。

containerName

string

Blob 儲存體容器的名稱。

createdResources

object

由知識來源建立的資源。

disableImageVerbalization

boolean

指出是否應該停用影像語言化。

embeddingModel VectorSearchVectorizer:

用於向量化內容的可選向量化器配置。

folderPath

string

容器內的選用資料夾路徑。

identity SearchIndexerDataIdentity:

用於此知識來源的明確身分識別。

ingestionSchedule

IndexingSchedule

資料擷取的選用排程。

AzureOpenAIEmbeddingSkill

可讓您使用 Azure OpenAI 資源為指定的文字輸入產生向量內嵌。

名稱 類型 Description
@odata.type string:

#Microsoft.Skills.Text.AzureOpenAIEmbeddingSkill

指定技能類型的 URI 片段。

apiKey

string

指定 Azure OpenAI 資源的 API 金鑰。

authIdentity SearchIndexerDataIdentity:

用於輸出連線的使用者指派受控識別。

context

string

代表作業發生的層級,例如文件根目錄或文件內容 (例如,/document 或 /document/content)。 預設值為 /document。

deploymentId

string

指定資源上 Azure OpenAI 模型部署的識別碼。

description

string

技能的描述,描述技能的輸入、輸出和使用方式。

dimensions

integer (int32)

產生的輸出內嵌應具有的維度數目。 僅在 text-embedding-3 和更新版本中支援。

inputs

InputFieldMappingEntry[]

技能的輸入可以是來源資料集中的資料行,也可以是上游技能的輸出。

modelName

AzureOpenAIModelName

部署在提供的 deploymentId 路徑上的內嵌模型名稱。

name

string

在技能集中唯一識別技能的技能名稱。 未定義名稱的技能將在技能陣列中獲得其從 1 開始的索引的預設名稱,並以字元「#」為前綴。

outputs

OutputFieldMappingEntry[]

技能的輸出是搜尋索引中的欄位,或可作為另一個技能輸入使用的值。

resourceUri

string (uri)

Azure OpenAI 資源的資源 URI。

AzureOpenAIModelName

將呼叫的 Azure Open AI 模型名稱。

值 Description
text-embedding-ada-002
text-embedding-3-large
text-embedding-3-small
gpt-4o
gpt-4o-mini
gpt-4.1
gpt-4.1-mini
gpt-4.1-nano

AzureOpenAIParameters

指定連線到 Azure OpenAI 資源的參數。

名稱 類型 Description
apiKey

string

指定 Azure OpenAI 資源的 API 金鑰。

authIdentity SearchIndexerDataIdentity:

用於輸出連線的使用者指派受控識別。

deploymentId

string

指定資源上 Azure OpenAI 模型部署的識別碼。

modelName

AzureOpenAIModelName

部署在提供的 deploymentId 路徑上的內嵌模型名稱。

resourceUri

string (uri)

Azure OpenAI 資源的資源 URI。

AzureOpenAIVectorizer

指定用來向量化查詢字串的 Azure OpenAI 資源。

名稱 類型 Description
azureOpenAIParameters AzureOpenAIParameters:

AzureOpenAIEmbeddingSkill

包含 Azure OpenAI 內嵌向量化的特定參數。

kind string:

azureOpenAI

要設定為與向量搜尋搭配使用的向量化方法類型的名稱。

name

string

要與此特定向量化方法相關聯的名稱。

ErrorAdditionalInfo

資源管理錯誤其他資訊。

名稱 類型 Description
info

object

其他資訊。

type

string

其他信息類型。

ErrorDetail

錯誤詳細數據。

名稱 類型 Description
additionalInfo

ErrorAdditionalInfo[]

錯誤其他資訊。

code

string

錯誤碼。

details

ErrorDetail[]

錯誤詳細資料。

message

string

錯誤訊息。

target

string

錯誤目標。

ErrorResponse

錯誤回應

名稱 類型 Description
error

ErrorDetail

error 物件。

IndexingSchedule

代表索引子執行的排程。

名稱 類型 Description
interval

string (duration)

索引子執行之間的時間間隔。

startTime

string (date-time)

索引子應該開始執行的時間。

InputFieldMappingEntry

技能的輸入欄位對應。

名稱 類型 Description
inputs

InputFieldMappingEntry[]

建立複雜類型時使用的遞迴輸入。

name

string

輸入的名稱。

source

string

輸入的來源。

sourceContext

string

用於選取遞迴輸入的來源內容。

KnowledgeAgentAzureOpenAIModel

指定用來執行查詢規劃的 Azure OpenAI 資源。

名稱 類型 Description
azureOpenAIParameters AzureOpenAIParameters:

AzureOpenAIEmbeddingSkill

包含 Azure OpenAI 模型端點特有的參數。

kind string:

azureOpenAI

AI 模型的類型。

KnowledgeAgentModelKind

要用於查詢規劃的 AI 模型。

值 Description
azureOpenAI

使用 Azure Open AI 模型進行查詢規劃。

KnowledgeSourceKind

知識來源的那種。

值 Description
searchIndex

從搜尋索引讀取資料的知識來源。

azureBlob

從 Azure Blob 儲存體讀取資料並將其擷取至搜尋索引的知識來源。

OutputFieldMappingEntry

技能的輸出欄位對應。

名稱 類型 Description
name

string

技能所定義的輸出名稱。

targetName

string

輸出的目標名稱。 它是選用的,預設為名稱。

SearchIndexerDataNoneIdentity

清除資料來源的身分識別屬性。

名稱 類型 Description
@odata.type string:

#Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity

指定身分類型的 URI 片段。

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

指定要使用的資料來源身分識別。

名稱 類型 Description
@odata.type string:

#Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity

指定身分類型的 URI 片段。

userAssignedIdentity

string

使用者指派受控識別的完整 Azure 資源識別碼,通常採用「/subscriptions/12345678-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId」格式,應該已指派給搜尋服務。

SearchIndexKnowledgeSource

以搜尋索引為目標的知識來源。

名稱 類型 Description
@odata.etag

string

代理程式的 ETag。

description

string

選用的使用者定義描述。

encryptionKey

SearchResourceEncryptionKey

您在 Azure 金鑰保存庫中建立的加密金鑰描述。 當您想要完全保證沒有人 (甚至 Microsoft) 無法解密它們時,此金鑰可用來為您的代理程式定義提供額外的待用加密層級。 加密代理程式定義後,它將始終保持加密狀態。 搜尋服務會忽略嘗試將此屬性設定為 Null。 如果您想要輪替加密金鑰,您可以視需要變更此屬性;您的代理定義將不受影響。 使用客戶管理的金鑰進行加密不適用於免費搜尋服務,且僅適用於 2019 年 1 月 1 日或之後建立的付費服務。

kind string:

searchIndex

知識來源的類型。

name

string

知識來源的名稱。

searchIndexParameters

SearchIndexKnowledgeSourceParameters

知識來源的參數。

SearchIndexKnowledgeSourceParameters

搜尋索引知識來源的參數。

名稱 類型 Description
searchIndexName

string

搜尋索引的名稱。

sourceDataSelect

string

用於請求參考來源資料的其他欄位。

SearchResourceEncryptionKey

Azure Key Vault 中的客戶管理加密金鑰。 您建立和管理的金鑰可用來加密或解密靜態資料,例如索引和同義字對映。

名稱 類型 Description
accessCredentials

AzureActiveDirectoryApplicationCredentials

用來存取 Azure 金鑰保存庫的選擇性 Azure Active Directory 認證。 如果改用受控識別,則不需要。

identity SearchIndexerDataIdentity:

用於此加密金鑰的明確受控識別。 如果未指定且存取認證屬性為 Null,則會使用系統指派的受控識別。 更新資源時,如果未指定明確身分識別,則會保持不變。 如果指定 “none” ,則會清除此屬性的值。

keyVaultKeyName

string

要用來加密待用資料的 Azure 金鑰保存庫名稱。

keyVaultKeyVersion

string

要用來加密待用資料的 Azure 金鑰版本。

keyVaultUri

string

Azure 金鑰保存庫的 URI,也稱為 DNS 名稱,其中包含要用來加密待用資料的金鑰。 範例 URI 可能是 https://my-keyvault-name.vault.azure.net。

VectorSearchVectorizerKind

查詢期間要使用的向量化方法。

值 Description
azureOpenAI

在查詢時使用 Azure OpenAI 資源產生內嵌。

customWebApi

在查詢時使用自訂 Web 端點產生內嵌。

aiServicesVision

使用 Azure AI 服務視覺向量化 API 在查詢時產生影像或文字輸入的內嵌。

aml

在查詢時使用透過 Azure AI Foundry 模型目錄部署的 Azure Machine Learning 端點產生內嵌。

WebApiParameters

指定連接至使用者定義向量化程式的屬性。

名稱 類型 Description
authIdentity SearchIndexerDataIdentity:

用於輸出連線的使用者指派受控識別。 如果提供 authResourceId 且未指定,則會使用系統指派的受控識別。 在索引子更新時,如果未指定身分識別,則值會保持不變。 如果設定為 “none”,則會清除此屬性的值。

authResourceId

string

適用於連線到 Azure 函式中外部程式碼的自訂端點,或提供轉換的其他應用程式。 此值應該是向 Azure Active Directory 註冊時針對函式或應用程式建立的應用程式識別碼。 指定時,向量化會使用搜尋服務的受控識別碼 (系統或使用者指派) 和函式或應用程式的存取權杖連線到函式或應用程式,並使用此值作為建立存取權杖範圍的資源識別碼。

httpHeaders

object

提出 HTTP 要求所需的標頭。

httpMethod

string

HTTP 要求的方法。

timeout

string (duration)

要求所需的逾時。 預設值為 30 秒。

uri

string (uri)

提供向量化器的 Web API 的 URI。

WebApiVectorizer

指定使用者定義的向量化器,以產生查詢字串的向量內嵌。 外部向量化器的整合是使用技能組的自訂 Web API 介面來達成。

名稱 類型 Description
customWebApiParameters

WebApiParameters

指定使用者定義向量化程式的屬性。

kind string:

customWebApi

要設定為與向量搜尋搭配使用的向量化方法類型的名稱。

name

string

要與此特定向量化方法相關聯的名稱。