Was ist ein Wissensspeicher in Azure Search?What is knowledge store in Azure Search?

Hinweis

Wissensspeicher befinden sich in der Vorschau und sind nicht für die Produktion ausgelegt.Knowledge store is in preview and not intended for production use. Dieses Feature wird durch die REST-API-Version 2019-05-06-Preview bereitgestellt.The REST API version 2019-05-06-Preview provides this feature. Das .NET SDK wird derzeit nicht unterstützt.There is no .NET SDK support at this time.

Ein Wissensspeicher ist ein optionales Feature von Azure Search, das der Speicherung angereicherter Dokumente und Metadaten dient, die von einer KI-basierten Indizierungspipeline (kognitive Suche) erstellt werden.Knowledge store is an optional feature of Azure Search that saves enriched documents and metadata created by an AI-based indexing pipeline (cognitive search). Die Speicherung von Wissensspeichern erfolgt unter einem Azure Storage-Konto, das Sie als Teil der Pipeline konfigurieren.Knowledge store is backed by an Azure storage account that you configure as part of the pipeline. Bei der Aktivierung verwendet der Suchdienst dieses Storage-Konto, um eine Darstellung der einzelnen angereicherten Dokumente zwischenzuspeichern.When enabled, the search service uses this storage account to cache a representation of each enriched document.

Wenn Sie die kognitive Suche schon in der Vergangenheit verwendet haben, wissen Sie bereits, dass Sie Qualifikationsgruppen nutzen können, um ein Dokument eine Sequenz von Anreicherungen durchlaufen zu lassen.If you have used cognitive search in the past, you already know that skillsets can be used to move a document through a sequence of enrichments. Das Ergebnis kann ein Azure Search-Index oder (neu in dieser Vorschauversion) Projektionen in einem Wissensspeicher sein.The outcome can be an Azure Search index, or (new in this preview) projections in a knowledge store.

Projektionen sind Mechanismen zum Strukturieren von Daten für die Nutzung in einer Downstream-App.Projections are your mechanism for structuring data for consumption in a downstream app. Sie können Storage-Explorer für Azure-Speicher oder jede App mit einer Verbindung mit Azure Storage verwenden, um die neuen Möglichkeiten für angereicherte Dokumente zu nutzen.You can use Storage Explorer built for Azure storage, or any app that connects to Azure storage, which opens up new possibilities for consuming enriched documents. Einige Beispiele sind Data Science-Pipelines und benutzerdefinierte Analysen.Some examples are data science pipelines and custom analytics.

Diagramm: Wissensspeicher in PipelineKnowledge store in pipeline diagram

Um Wissensspeicher zu verwenden, fügen Sie einer Qualifikationsgruppe ein knowledgeStore-Element hinzu, das die Vorgänge in mehreren Schritten in einer Indizierungspipeline definiert.To use knowledge store, add a knowledgeStore element to a skillset that defines step-wise operations in an indexing pipeline. Während der Ausführung erstellt Azure Search einen Bereich in Ihrem Azure Storage-Konto und füllt diesen mit den Definitionen und Inhalten auf, die von der Pipeline erstellt werden.During execution, Azure Search creates a space in your Azure storage account and fills it with definitions and content created by the pipeline.

Vorteile von WissensspeichernBenefits of knowledge store

Ein Wissensspeicher enthält die Struktur, den Kontext und den eigentlichen Inhalt. Diese Informationen werden aus unstrukturierten und teilweise strukturierten Datendateien wie Blobs und analysierten Bilddateien oder sogar aus strukturierten Daten gewonnen, die umgeformt wurden.A knowledge store gives you structure, context, and actual content - gleaned from unstructured and semi-structured data files like blobs, image files that have undergone analysis, or even structured data that is reshaped into new forms. In einer ausführlichen exemplarischen Vorgehensweise, die für diese Vorschau verfasst wurde, können Sie genau sehen, wie ein komplexes JSON-Dokument in Unterstrukturen partitioniert, in neue Strukturen zusammengesetzt und für nachfolgende Prozesse wie Machine Learning- und Data Science-Workloads verfügbar gemacht wird.In a step-by-step walkthrough written for this preview, you can see first-hand how a dense JSON document is partitioned out into substructures, reconstituted into new structures, and otherwise made available for downstream processes like machine learning and data science workloads.

Auch wenn es bereits nützlich ist, zu sehen, was eine KI-basierte Indizierungspipeline erstellen kann, liegt die eigentliche Stärke von Wissensspeichern in der Möglichkeit, Daten neu zu strukturieren.Although it's useful to see what an AI-based indexing pipeline can produce, the real power of knowledge store is the ability to reshape data. Sie können mit einer grundlegenden Qualifikationsgruppe beginnen und diese dann durchlaufen, um immer neue Strukturebenen zu erschaffen, die Sie dann in neuen Strukturen kombinieren können, um sie in Azure Search und anderen Apps zu verwenden.You might start with a basic skillset, and then iterate over it to add increasing levels of structure, which you can then combine into new structures, consumable in other apps besides Azure Search.

Wissensspeicher bieten u. a. folgende Vorteile:Enumerated, the benefits of knowledge store include the following:

  • Nutzen Sie angereicherte Dokumente auch in anderen Analyse- und Berichtstools als Search.Consume enriched documents in analytics and reporting tools other than search. Power BI mit Power Query ist eine hervorragende Wahl, aber jedes Tool und jede App, das bzw. die eine Verbindung mit Azure Storage herstellen kann, kann auch Daten aus dem von Ihnen erstellten Wissensspeicher pullen.Power BI with Power Query is a compelling choice, but any tool or app that can connect to Azure storage can pull from a knowledge store that you create.

  • Optimieren Sie eine KI-basierte Indizierungspipeline während der Debuggingschritte und der Definition von Qualifikationen.Refine an AI-indexing pipeline while debugging steps and skillset definitions. Ein Wissensspeicher zeigt das Produkt einer Qualifikationsgruppendefinition in einer KI-Indizierungspipeline.A knowledge store shows you the product of a skillset definition in an AI-indexing pipeline. Sie können diese Ergebnisse verwenden, um eine bessere Qualifikationsgruppe zu entwerfen, da Sie genau sehen können, wie die Anreicherungen aussehen.You can use those results to design a better skillset because you can see exactly what the enrichments look like. Verwenden Sie Storage-Explorer in Azure Storage, um die Inhalte eines Wissensspeichers anzuzeigen.You can use Storage Explorer in Azure storage to view the contents of a knowledge store.

  • Formen Sie die Daten um.Shape the data into new forms. Die Umgestaltung ist in Qualifikationsgruppen codiert, das Wichtigste ist aber, dass diese Funktion nun von einer Qualifikationsgruppe bereitgestellt werden kann.The reshaping is codified in skillsets, but the point is that a skillset can now provide this capability. Die Qualifikation „Shaper“ in Azure Search wurde erweitert, um genau diese Aufgabe zu ermöglichen.The Shaper skill in Azure Search has been extended to accommodate this task. Die Umstrukturierung ermöglicht Ihnen die Definition einer Projektion für die beabsichtigte Verwendung der Daten unter Beibehaltung der Beziehungen.Reshaping allows you to define a projection that aligns with your intended use of the data while preserving relationships.

Hinweis

Sie sind nicht mit der KI-basierten Indizierung mithilfe von Cognitive Services vertraut?Not familiar with AI-based indexing using Cognitive Services? Azure Search ist mit den Bild- und Sprachfunktionen von Cognitive Services integriert, die zum Extrahieren und Anreichern von Quelldaten mithilfe der optischen Zeichenerkennung (OCR) über Bilddateien, der Entitätserkennung, der Extraktion von Schlüsselbegriffen aus Textdateien u. v. m. verwendet werden.Azure Search integrates with Cognitive Services Vision and Language features to extract and enrich source data using Optical Character Recognition (OCR) over image files, entity recognition and key phrase extraction from text files, and more. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist die kognitive Suche?.For more information, see What is cognitive search?.

Erstellen von WissensspeichernCreate a knowledge store

Ein Wissensspeicher ist Teil der Definition einer Qualifikationsgruppe.A knowledge store is part of a skillset definition. In dieser Vorschau muss für die Erstellung die REST-API mit api-version=2019-05-06-Preview oder der Assistent zum Importieren von Daten im Portal verwendet werden.In this preview, creating it requires the REST API, using api-version=2019-05-06-Preview or the Import data wizard in the portal.

Der folgende JSON-Code gibt einen knowledgeStore an, der Teil einer von einem Indexer (nicht dargestellt) aufgerufenen Qualifikationsgruppe ist.The following JSON specifies a knowledgeStore, which is part of a skillset, which is invoked by an indexer (not shown). Die Spezifikation von Projektionen innerhalb des knowledgeStore legt fest, ob Tabellen oder Objekte in Azure Storage erstellt werden.The specification of projections within the knowledgeStore determines whether tables or objects are created in Azure storage.

Wenn Sie bereits mit der KI-basierten Indizierung vertraut sind, wissen Sie, dass die Definition einer Qualifikationsgruppe Erstellung, Anordnung und Inhalt der einzelnen angereicherten Dokumente festlegt.If you are already familiar with AI-based indexing, the skillset definition determines the creation, organization, and substance of each enriched document.

{
  "name": "my-new-skillset",
  "description": 
  "Example showing knowledgeStore placement, supported in api-version=2019-05-06-Preview. You need at least one skill, most likely a Shaper skill if you are modulating data structures.",
  "skills":
  [
    {
    "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.ShaperSkill",
    "context": "/document/content/phrases/*",
    "inputs": [
        {
        "name": "text",
        "source": "/document/content/phrases/*"
        },
        {
        "name": "sentiment",
        "source": "/document/content/phrases/*/sentiment"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
        "name": "output",
        "targetName": "analyzedText"
        }
    ]
    },
  ],
  "cognitiveServices": 
    {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CognitiveServicesByKey",
    "description": "mycogsvcs resource in West US 2",
    "key": "<your key goes here>"
    },
  "knowledgeStore": { 
    "storageConnectionString": "<your connection string goes here>", 
    "projections": [ 
        { 
            "tables": [  
            { "tableName": "Reviews", "generatedKeyName": "ReviewId", "source": "/document/Review" , "sourceContext": null, "inputs": []}, 
            { "tableName": "Sentences", "generatedKeyName": "SentenceId", "source": "/document/Review/Sentences/*", "sourceContext": null, "inputs": []}, 
            { "tableName": "KeyPhrases", "generatedKeyName": "KeyPhraseId", "source": "/document/Review/Sentences/*/KeyPhrases", "sourceContext": null, "inputs": []}, 
            { "tableName": "Entities", "generatedKeyName": "EntityId", "source": "/document/Review/Sentences/*/Entities/*" ,"sourceContext": null, "inputs": []} 

            ], 
            "objects": [ 
                { 
                "storageContainer": "Reviews", 
                "format": "json", 
                "source": "/document/Review", 
                "key": "/document/Review/Id" 
                } 
            ]      
        }    
    ]     
    } 
}

Komponenten von WissensspeichernComponents backing a knowledge store

Um einen Wissensspeicher zu erstellen, benötigen Sie die folgenden Dienste und Artefakte.To create a knowledge store, you need the following services and artifacts.

1. Quelldaten1 - Source data

Die Daten oder Dokumente, die Sie anreichern möchten, müssen in einer Azure-Datenquelle vorliegen, die von Azure Search-Indexern unterstützt wird:The data or documents you want to enrich must exist in an Azure data source supported by Azure Search indexers:

Azure Table Storage kann für ausgehende Daten in einem Wissensspeicher verwendet werden, aber nicht als Ressource für die eingehenden Daten einer KI-basierten Indizierungspipeline.Azure Table storage can be used for outbound data in a knowledge store, but cannot be used as a resource for inbound data to an AI-based indexing pipeline.

2. Azure Search-Dienst2 - Azure Search service

Sie benötigen außerdem einen Azure Search-Dienst und die REST-API, um die für die Datenanreicherung verwendeten Objekte zu erstellen und zu konfigurieren.You also need an Azure Search service and the REST API to create and configure objects used for data enrichment. Die REST-API für die Erstellung eines Wissensspeichers ist api-version=2019-05-06-Preview.The REST API for creating a knowledge store is api-version=2019-05-06-Preview.

Azure Search bietet die Indexerfunktion. Indexer werden verwendet, um den gesamten Prozess von Anfang bis Ende durchzuführen, sodass die angereicherten Dokumente dauerhaft in Azure Storage beibehalten werden.Azure Search provides the indexer feature, and indexers are used to drive the entire process end-to-end, resulting in persisted, enriched documents in Azure storage. Indexer verwenden eine Datenquelle, einen Index und eine Qualifikationsgruppe, die alle zum Erstellen und Auffüllen eines Wissensspeichers erforderlich sind.Indexers use a data source, an index, and a skillset - all of which are required for creating and populating a knowledge store.

ObjectObject REST-APIREST API BESCHREIBUNGDescription
Datenquelledata source Erstellen der DatenquelleCreate Data Source Eine Ressource, die eine externe Azure-Datenquelle identifiziert, welche Quelldaten zum Erstellen angereicherter Dokumente bereitstellt.A resource identifying an external Azure data source providing source data used to create enriched documents.
Qualifikationsgruppeskillset Erstellen einer Qualifikationsgruppe (API-Version 2019-05-06)Create Skillset (api-version=2019-05-06) Eine Ressource, die die Verwendung von integrierten Qualifikationen und benutzerdefinierten kognitiven Qualifikationen in einer Anreicherungspipeline während der Indizierung koordiniert.A resource coordinating the use of built-in skills and custom cognitive skills used in an enrichment pipeline during indexing.
indexindex Index erstellenCreate Index Ein Schema zur Beschreibung eines Azure Search-Indexes.A schema expressing an Azure Search index. Felder im Index werden Feldern in den Quelldaten zugeordnet oder Feldern, die während der Anreicherungsphase erstellt wurden (z.B. ein von der Entitätserkennung erstelltes Feld für Organisationsnamen).Fields in the index map to fields in source data or to fields manufactured during the enrichment phase (for example, a field for organization names created by entity recognition).
Indexerindexer Erstellen eines Indexers (API-Version 2019-05-06)Create Indexer (api-version=2019-05-06) Eine Ressource, die während der Indizierung verwendete Komponenten definiert: Dazu zählen eine Datenquelle, eine Fähigkeitengruppe, Feldzuordnungen der Quelle, intermediäre Datenstrukturen für den Zielindex und der Index selbst.A resource defining components used during indexing: including a data source, a skillset, field associations from source and intermediary data structures to target index, and the index itself. Die Ausführung des Indexers ist Auslöser für die Datenerfassung und -anreicherung.Running the indexer is the trigger for data ingestion and enrichment. Die Ausgabe ist ein Suchindex basierend auf dem Indexschema, der mit Quelldaten aufgefüllt wird, die durch Qualifikationsgruppen angereichert werden.The output is a search index based on the index schema, populated with source data, enriched through skillsets.

3. Cognitive Services3 - Cognitive Services

Die in einer Qualifikationsgruppe angegebenen Anreicherungen basieren auf den Funktionen für maschinelles Sehen und zur Spracherkennung in Cognitive Services.Enrichments specified in a skillset are based on the Computer Vision and Language features in Cognitive Services. Die Cognitive Services-Funktionen werden während der Indizierung über Ihre Qualifikationsgruppe genutzt.Cognitive Services functionality is leveraged during indexing through your skillset. Eine Qualifikationsgruppe ist eine Zusammenstellung von Qualifikationen, die wiederum an bestimmte Funktionen für maschinelles Sehen und Sprachfunktionen gebunden sind.A skillset is a composition of skills, and skills are bound to specific Computer Vision and Language features. Für die Integration mit Cognitive Services fügen Sie einer Qualifikationsgruppe eine Cognitive Services-Ressource hinzu.To integrate Cognitive Services, you'll attach a Cognitive Services resource to a skillset.

4. Speicherkonto4 - Storage account

Azure Search erstellt unter Ihrem Azure Storage-Konto einen Blobcontainer oder Tabellen (je nachdem, wie Sie die Qualifikationsgruppe konfigurieren).Under your Azure Storage account, Azure Search creates a Blob container or tables, depending on how you configure a skillset. Wenn Ihre Daten aus Azure Blob Storage oder Table Storage stammen, sind Sie damit bereits fertig.If your data originates from Azure Blob or Table storage, you are already set. Andernfalls müssen Sie noch ein Azure Storage-Konto erstellen.Otherwise, you will need to create an Azure storage account. Tabellen und Objekte in Azure Storage enthalten die angereicherten Dokumente, die von der KI-basierten Indizierungspipeline erstellt werden.Tables and objects in Azure storage contain the enriched documents created by the AI-based indexing pipeline.

Das Speicherkonto wird in der Qualifikationsgruppe angegeben.The storage account is specified in the skillset. In api-version=2019-05-06-Preview umfasst die Definition einer Qualifikationsgruppe auch einen Wissensspeicher, sodass Sie Kontoinformationen angeben können.In api-version=2019-05-06-Preview, a skillset definition includes a knowledge store definition so that you can provide account information.

5. Zugriff und Verwendung5 - Access and consume

Wenn die Anreicherungen in Storage gespeichert sind, können Sie beliebige Tools oder Technologien mit einer Verbindung mit Azure Blob Storage oder Azure Table Storage verwenden, um die Inhalte zu untersuchen, zu analysieren oder zu nutzen.Once the enrichments exist in storage, any tool or technology that connects to Azure Blob or Table storage can be used to explore, analyze, or consume the contents. Die folgende Liste gibt einen ersten Einblick:The following list is a start:

  • Mit Storage-Explorer können Sie die Struktur und den Inhalt angereicherter Dokumente anzeigen.Storage Explorer to view enriched document structure and content. Nutzen Sie dies als Ihr Basistool zum Anzeigen des Inhalts von Wissensspeichern.Consider this as your baseline tool for viewing knowledge store contents.

  • Power BI mit Power Query können Sie für Abfragen in natürlicher Sprache verwenden. Sie können auch die Tools zur Berichterstellung und Analyse nutzen, wenn Sie mit numerischen Daten arbeiten.Power BI with Power Query for natural language queries, or use the reporting and analysis tools if you have numeric data.

  • Verwenden Sie Azure Data Factory für die weiterführende Bearbeitung.Azure Data Factory for further manipulation.

  • Nutzen Sie den Azure Search-Index für die Volltextsuche über Inhalte, die Sie mithilfe von Cognitive Search indiziert haben.Azure Search index for full-text search over content that you've indexed using cognitive search.

DokumentpersistenzDocument persistence

Innerhalb des Speicherkontos können die Anreicherungen als Tabellen in Azure Table Storage oder als Objekte in Azure Blob Storage ausgedrückt werden.Within the storage account, the enrichments can be expressed as tables within Azure Table storage or as objects in Azure Blob storage. Denken Sie daran, dass Anreicherungen nach dem Speichern als Quelle zum Laden von Daten in andere Datenbanken und Tools verwendet werden können.Recall that enrichments, once stored, can be used as a source to load data into other databases and tools,

  • Table Storage ist nützlich, wenn Sie eine schemafähige Darstellung der Daten in tabellarischer Form benötigen.Table storage is useful when you want a schema-aware representation of the data in tabular form. Wenn Sie Elemente umstrukturieren oder anders kombinieren möchten, bietet Table Storage die erforderlichen Granularität.If you want to reshape or recombine elements in new ways, Table storage gives you the necessary granularity.

  • Blob Storage erstellt eine umfassende JSON-Darstellung jedes Dokuments.Blob storage creates one all-inclusive JSON representation of each document. Sie können beide Speicheroptionen in einer Qualifikationsgruppe verwenden, um sämtliche Ausdrücke nutzen zu können.You can use both storage options in one skillset to get a full range of expressions.

  • Azure Search speichert Inhalte in einem Index.Azure Search persists content in an index. Wenn Ihr Szenario keine Suchen umfasst (z. B. wenn das Ziel Ihrer Analyse ein anderes Tool ist), können Sie den von der Pipeline erstellten Index löschen.If your scenario is non-search-related, for example if your objective is analysis in another tool, you can delete the index that the pipeline creates. Sie können den Index aber auch beibehalten und ein integriertes Tool wie den Suchexplorer als drittes Medium (neben Storage-Explorer und Ihrer Analyse-App) für die Interaktion mit Ihren Inhalten verwenden.But you could also keep the index and use a built-in tool like Search Explorer as a third medium (behind Storage Explorer and your analytics app) for interacting with your content.

Neben dem Inhalt enthalten angereicherte Dokumente auch Metadaten zur Version der Qualifikationsgruppe, mit der die Anreicherungen erstellt wurden.Along with document contents, enriched documents include the metadata of the skillset version that produced the enrichments.

Inhalt von WissensspeichernInside a knowledge store

Ein Wissensspeicher besteht aus einem Anmerkungscache und Projektionen.The knowledge store consists of an annotation cache and projections. Der Cache wird intern vom Dienst verwendet, um die Ergebnisse von Qualifikationen zwischenzuspeichern und Änderungen nachzuverfolgen.The cache is used by the service internally to cache the results from skills and track changes. Eine Projektion definiert das Schema und die Struktur der Anreicherungen, die der beabsichtigten Verwendung entsprechen.A projection defines the schema and structure of the enrichments that match your intended use. Es gibt einen Cache pro Wissensspeicher, aber mehrere Projektionen.There is one cache per knowledge store, but multiple projections.

Der Cache ist immer ein Blobcontainer, Projektionen können hingegen als Tabellen oder Objekte vorliegen:The cache is always a blob container, but projections can be articulated as tables or objects:

  • Als ein Objekt ist die Projektion Blob Storage zugeordnet. Dort wird die Projektion in einem Container gespeichert, der wiederum die Objekte oder hierarchischen Darstellungen im JSON-Format für Szenarien wie eine Data Science-Pipeline enthält.As an object, the projection maps to Blob storage, where the projection is saved to a container, within which are the objects or hierarchical representations in JSON for scenarios like a data science pipeline.

  • Als eine Tabelle ist die Projektion Table Storage zugeordnet.As a table, the projection maps to Table storage. Eine tabellarische Darstellung behält die Beziehungen für Szenarien wie Datenanalysen oder das Exportieren als Datenrahmen für das maschinelle Lernen bei.A tabular representation preserves relationships for scenarios like data analysis or export as data frames for machine learning. Die angereicherten Projektionen können dann problemlos in andere Datenspeicher importiert werden.The enriched projections can then be easily imported into other data stores.

Sie können mehrere Projektionen in einem Wissensspeicher erstellen, um verschiedene Bereiche in Ihrer Organisation abzubilden.You can create multiple projections in a knowledge store to accommodate various constituencies in your organization. Ein Entwickler benötigt möglicherweise Zugriff auf die vollständige JSON-Darstellung eines angereicherten Dokuments, während Data Science-Experten oder Analysten abgestimmte oder modulare Datenstrukturen benötigen, die von Ihrer Qualifikationsgruppe strukturiert wurden.A developer might need access to the full JSON representation of an enriched document, while data scientists or analysts might want granular or modular data structures shaped by your skillset.

Wenn beispielsweise eines der Ziele der Anreicherung auch das Erstellen eines Datasets zum Trainieren eines Modells ist, wäre eine Möglichkeit zur Nutzung Ihrer Daten in Ihren Data Science-Pipelines das Projizieren der Daten in den Objektspeicher.For example, if one of the goals of the enrichment process is to also create a dataset used to train a model, projecting the data into the object store would be one way to use the data in your data science pipelines. Wenn Sie alternativ schnell ein Power BI-Dashboard basierend auf den angereicherten Dokumenten erstellen möchten, wäre die tabellarische Projektion gut geeignet.Alternatively, if you want to create a quick Power BI dashboard based on the enriched documents the tabular projection would work well.

Wo beginne ich?Where do I start?

Es empfiehlt sich, zu Lernzwecken den kostenlosen Dienst zu verwenden. Beachten Sie jedoch, dass die Anzahl kostenloser Transaktionen auf 20 Dokumente pro Tag und Abonnement beschränkt ist.We recommend the Free service for learning purposes, but be aware that the number of free transactions is limited to 20 documents per day, per subscription.

Wenn Sie mehrere Dienste verwenden, erstellen Sie alle Dienste in derselben Region, um eine optimale Leistung zu erzielen und die Kosten zu minimieren.When using multiple services, create all of your services in the same region for best performance and to minimize costs. Für die ein- und ausgehenden Daten zu Diensten in derselben Region fallen keine Kosten für die Bandbreite an.You are not charged for bandwidth for inbound data or outbound data that goes to another service in the same region.

Schritt 1: Erstellen einer Azure Search-RessourceStep 1: Create an Azure Search resource

Schritt 2: Erstellen eines Azure Storage-KontosStep 2: Create an Azure storage account

Schritt 3: Erstellen einer Cognitive Services-RessourceStep 3: Create a Cognitive Services resource

Schritt 4: Erste Schritte mit dem Portal – oder – Erste Schritte mit Beispieldaten unter Verwendung von REST und PostmanStep 4: Get started with the portal - or - Get started with sample data using REST and Postman

Sie können die REST-api-version=2019-05-06-Preview verwenden, um eine KI-basierte Pipeline zu erstellen, die einen Wissensspeicher umfasst.You can use REST api-version=2019-05-06-Preview to construct an AI-based pipeline that includes knowledge store. In der neuesten Vorschau-API enthält das Skillset-Objekt die knowledgeStore-Definition.In the newest preview API, the Skillset object provides the knowledgeStore definition.

Wesentliche PunkteTakeaways

Wissensspeicher bieten viele Vorteile, einschließlich der Verwendung der angereicherten Dokumente in anderen Szenarien als der Suche, der Kostenkontrolle oder der Verwaltung von Abweichungen in Ihrem Anreicherungsprozess – um nur einige zu nennen.Knowledge store offers a variety of benefits including but not limited to enabling use of the enriched documents in scenarios other than search, cost controls, and managing drift in your enrichment process. Alle diese Funktionen sind direkt verfügbar, indem Sie Ihrer Qualifikationsgruppe ein Speicherkonto hinzufügen und die aktualisierte Ausdruckssprache verwenden. Eine Beschreibung finden Sie unter Erste Schritte mit Wissensspeichern.These features are all available to use simply by adding a storage account to your skillset and using the updated expression language as described in How to get started with knowledge store.

Nächste SchritteNext steps

Der einfachste Ansatz zum Erstellen von angereicherten Dokumenten stellt der Assistent zum Importieren von Daten dar.The simplest approach for creating enriched documents is through the Import data wizard.