Az Azure AI Search funkciói
Az Azure AI Search információlekérést biztosít, és opcionális AI-integrációt használ további szöveg- és struktúratartalmak kinyeréséhez.
Az alábbi táblázat kategóriák szerint összegzi a funkciókat. További információ arról, hogy az Azure AI Search hogyan hasonlít össze más keresési technológiákkal: Keresési beállítások összehasonlítása.
Az azure-beli nyilvános, magán- és szuverén felhőkben szolgáltatásparitás van, de bizonyos funkciók bizonyos régiókban nem támogatottak. További információkért tekintse meg a termék elérhetőségét régiónként.
Feljegyzés
Előzetes verziójú funkciókat keres? Tekintse meg az előzetes verziójú funkciók listáját.
Indexelési funkciók
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| Adatforrások | A keresési indexek bármilyen forrásból fogadhatnak szöveget, feltéve, hogy JSON-dokumentumként vannak elküldve. Az indexelők olyan funkciók, amelyek automatizálják a támogatott adatforrásokból történő adatimportálást az elsődleges adattárak kereshető tartalmának kinyeréséhez. Az indexelők kezelik a JSON-szerializálást, és a legtöbben támogatják a változás- és törlésészlelés valamilyen formáját. Számos adatforráshoz csatlakozhat, például a OneLake-hez, az Azure SQL Database-hez, az Azure Cosmos DB-hez vagy az Azure Blob Storage-hoz. |
| Hierarchikus és beágyazott adatstruktúrák | Az összetett típusok és gyűjtemények lehetővé teszik, hogy gyakorlatilag bármilyen típusú JSON-struktúrát modellezhet egy keresési indexen belül. Az egy-a-többhöz és a több-a-többhöz számosság natív módon fejezhető ki gyűjtemények, összetett típusok és összetett típusok gyűjteményei révén. |
| Nyelvi elemzés | Az elemzők olyan összetevők, amelyekkel a rendszer szövegfeldolgozást végez az indexelési és keresési műveletek során. Alapértelmezés szerint használhatja az általános célú Standard Lucene-elemzőt, vagy felülbírálhatja az alapértelmezettet egy nyelvelemzővel, egy konfigurált egyéni elemzővel vagy egy másik előre definiált elemzővel, amely a szükséges formátumban állít elő jogkivonatokat. A Lucene-ből vagy a Microsoftból származó nyelvelemzők segítségével intelligensen kezelhetők a nyelvspecifikus nyelvhasználatok, például az igeidők, a nemek, a szabálytalan többes számú főnevek (például "egér" és "egerek"), a szavak lebontása, a szavak tördelése (szóköz nélküli nyelvek esetén) és még sok más. Az egyéni lexikális elemzők olyan összetett lekérdezési űrlapokhoz használhatók, mint a fonetikus egyeztetés és a reguláris kifejezések. |
Vektoros és hibrid keresés
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| Vektorindexelés | A keresési indexen belül adjon hozzá vektormezőket a vektorkeresési forgatókönyvek támogatásához. A vektormezők együtt létezhetnek ugyanazon keresési dokumentumban nem szereplő mezőkkel. |
| Vektoros lekérdezések | Egy- és többvektoros lekérdezések kidolgozása. |
| Vektorkeresési algoritmusok | A hierarchikus Navigable Small World (HNSW) vagy a teljes K-Legközelebbi szomszédok (KNN) használatával hasonló vektorokat kereshet a keresési indexekben. |
| Vektorszűrők | Szűrőket alkalmazhat a lekérdezés végrehajtása előtt vagy után, hogy nagyobb pontosságot biztosítsunk az információk lekérése során. |
| Hibrid információk lekérése | Egyetlen hibrid lekérdezési kérelemben kereshet fogalmakat és kulcsszavakat. A hibrid keresés összevonja a vektoros és szöveges keresést, opcionális szemantikai rangsorolással és relevanciahangolással a legjobb eredmények érdekében. |
| Integrált adattömb-készítés és vektorizálás (előzetes verzió) | Natív adatrészletezés a Szöveg felosztása képességen keresztül. Natív vektorizáció vektorizálókon és beágyazási készségeken keresztül, például az AzureOpenAIEmbeddingModel, az Azure AI Vision multimodális és az AML-képesség, amellyel az Azure AI Studio modellkatalógusának végpontjaihoz csatlakozhat. Az integrált vektorizálás (előzetes verzió) egy végpontok közötti indexelési folyamatot biztosít a forrásfájloktól a lekérdezésekig. |
| Integrált vektortömörítés és kvantálás | Használjon beépített skaláris kvantálást a vektorindex méretének csökkentéséhez a memóriában és a lemezen. A nem szükséges vektorok tárolásáról is lemondhat, vagy keskeny adattípusokat rendelhet hozzá a vektormezőkhöz a csökkentett tárolási követelmények érdekében. |
Alkalmazott AI és tudásbányászat
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| AI-feldolgozás az indexelés során | Az AI-bővítés beágyazott képeket és természetes nyelvi feldolgozást jelent egy indexelő folyamatban, amely olyan tartalmakból nyer ki szöveget és információkat, amelyek egyébként nem indexelhetők teljes szöveges keresés céljából. Az AI-feldolgozás úgy érhető el, hogy készségeket ad hozzá és kombinál egy képességkészletben, amelyet aztán egy indexelőhöz csatol. Az AI lehet a Microsoft beépített képességei , például a szövegfordítás vagy az optikai karakterfelismerés (OCR) vagy az Ön által biztosított egyéni képességek . |
| Bővített tartalom tárolása elemzéshez és felhasználáshoz nem keresési forgatókönyvekben | A tudástár a bővített tartalmak állandó tárolója, amely nem keresési forgatókönyvekhez, például tudásbányászathoz és adatelemzési feldolgozáshoz készült. A tudástárakat egy képességkészlet definiálja, de az Azure Storage-ban objektumként vagy táblázatos sorkészletként hozza létre. |
| Gyorsítótárazott gazdagodások | A növekményes bővítés (előzetes verzió) olyan gyorsítótárazott dúsításokat jelent, amelyek újra felhasználhatók a képességkészlet végrehajtása során. A gyorsítótárazás különösen értékes az OCR-t és a képelemzést is magában foglaló képességkészletekben, amelyek feldolgozása költséges. |
Teljes szöveg és egyéb lekérdezési űrlapok
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| Szabad formátumú szöveges keresés | A teljes szöveges keresés a legtöbb keresési alapú alkalmazás elsődleges használati esete. A lekérdezéseket a támogatott szintaxisok segítségével állíthatja össze. Az egyszerű lekérdezési szintaxis logikai operátorokat, kifejezéskeresési operátorokat, utótag-operátorokat és prioritási operátorokat tartalmaz. A Teljes Lucene lekérdezési szintaxis az összes műveletet magában foglalja egyszerű szintaxisban, a bővítmények pedig a homályos kereséshez, a közelségi kereséshez, a kifejezéskiemeléshez és a reguláris kifejezésekhez. |
| Relevancia | Az egyszerű pontozás az Azure AI Search egyik fő előnye. A pontozási profilok segítségével a relevancia magukban a dokumentumokban lévő értékeknek a függvényeként modellezhető. Beállíthatja például, hogy az újabb termékek vagy az akciós termékek magasabb prioritással jelenjenek meg a keresési eredményben. Emellett hozhat létre pontozási profilokat címkékkel, ha a külön nyomon követett és tárolt felhasználói keresési beállítások alapján személyre szabott pontozást szeretne nyújtani. A szemantikai rangsoroló egy prémium funkció, amely a lekérdezés szemantikai relevanciája alapján reranksolja az eredményeket. A tartalomtól és a forgatókönyvtől függően jelentősen javíthatja a keresési relevanciát szinte minimális konfigurációval vagy erőfeszítéssel. |
| Térinformatikai keresés | A térinformatikai függvények földrajzi koordináták alapján szűrnek és egyeznek. A távolság alapján vagy a sokszög alakzatba való belefoglalással egyezhet. |
| Szűrők és aspektusok | A jellemzőalapú navigáció egy lekérdezési paraméterrel engedélyezhető. Az Azure AI Search egy olyan részletes navigációs struktúrát ad vissza, amelyet kódként használhat a kategóriák listája mögött, önvezérelt szűréshez (például katalóguselemek ártartomány vagy márka alapján történő szűréséhez). A szűrők segítségével építhet be jellemzőalapú navigációt az alkalmazása felhasználói felületébe, továbbfejlesztheti a lekérdezésírást, valamint szűrhet felhasználó vagy fejlesztő által megadott feltételek alapján. Szűrőket OData-szintaxissal tud létrehozni. |
| Felhasználó felület | Az automatikus kiegészítés engedélyezhető a keresősávban lévő, előre beírt lekérdezésekhez. A Keresési javaslatok részben bevitt szövegeket is feldolgoz a keresősávban, de eredményként nem lekérdezési kifejezéseket, hanem tényleges dokumentumokat ad ki az indexben. A Szinonimák egyenértékű, a lekérdezés hatókörét implicit módon bővítő kifejezéseket társít a kereséshez, hogy ne a felhasználónak kelljen megadnia az alternatívákat. A találatok kiemelése szövegformázást alkalmaz a keresési találatok egyező kulcsszavaira. Megadhatja, hogy mely mezők adjanak vissza kiemelt részeket. A rendezés több mezőhöz is elérhető az indexsémán keresztül, majd a lekérdezéskor be- és kikapcsolható egyetlen keresési paraméter használatával. A keresési eredmények lapozása és szabályozása egyszerű, az Azure AI Search által a keresési eredményekre vonatkozó, finoman hangolt vezérlővel. |
Biztonsági funkciók
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| Adattitkosítás | A Microsoft által felügyelt inaktív titkosítás a belső tárolási rétegbe van beépítve, és visszavonhatatlan. Az Azure Key Vaultban létrehozott és kezelt ügyfél által kezelt titkosítási kulcsok az indexek és szinonimatérképek kiegészítő titkosítására használhatók. A 2020. augusztus 1. után létrehozott szolgáltatások esetében a CMK-titkosítás az ideiglenes lemezeken lévő adatokra terjed ki az indexelt tartalom teljes dupla titkosítása érdekében. |
| Endpoint protection (Végpontok védelme) | A bejövő tűzfaltámogatás IP-szabályai lehetővé teszik olyan IP-tartományok beállítását, amelyeken a keresési szolgáltatás fogadja a kéréseket. Hozzon létre egy privát végpontot az Azure Private Link használatával, hogy kényszerítse az összes kérést egy virtuális hálózaton keresztül. |
| Bejövő hozzáférés | A szerepköralapú hozzáférés-vezérlés szerepköröket rendel hozzá a Microsoft Entra ID felhasználóihoz és csoportjaihoz a keresési tartalmakhoz és műveletekhez való szabályozott hozzáféréshez. Kulcsalapú hitelesítést is használhat, ha nincs szerepkör-hozzárendelése. |
| Kimenő biztonság (indexelők) | A privát végpontokon keresztüli adathozzáférés lehetővé teszi, hogy az indexelő az Azure Private Link által védett Azure-erőforrásokhoz csatlakozzon. A megbízható identitással való adathozzáférés azt jelenti, hogy a külső adatforrások kapcsolati sztring elhagyhatják a felhasználóneveket és jelszavakat. Amikor egy indexelő csatlakozik az adatforráshoz, az erőforrás engedélyezi a kapcsolatot, ha a keresési szolgáltatást korábban megbízható szolgáltatásként regisztrálták. |
Portálfunkciók
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| Eszközök prototípus-készítéshez és vizsgálatokhoz | Az index hozzáadása egy indextervező a portálon, amellyel létrehozhat egy alapszintű sémát, amely attribútumos mezőkből és néhány egyéb beállításból áll. Az index mentése után egy SDK-val vagy a REST API-val feltöltheti az adatokat. Az Adatok importálása varázsló indexeket, indexelőket, képességkészleteket és adatforrás-definíciókat hoz létre. Ha az adatok az Azure-ban léteznek, ez a varázsló jelentős időt és erőfeszítést takaríthat meg, különösen a megvalósíthatósági vizsgálat és a feltárás során. Az adatok importálása és vektorizálása teljes indexelési folyamatot hoz létre, amely magában foglalja az adatrészletezést és a vektorizálást. A varázsló létrehozza az összes objektumot és konfigurációs beállítást. A Keresőböngésző a lekérdezések tesztelésére és a pontozási profilok pontosítására szolgál. A bemutató alkalmazás létrehozása html-oldal létrehozásához használható, amely a keresési élmény tesztelésére használható. A Munkamenetek hibakeresése egy vizuális szerkesztő, amellyel interaktív módon végezhet hibakeresést egy képességkészletben. Megjeleníti a függőségeket, a kimenetet és az átalakításokat. |
| Monitorozás és diagnosztika | Lehetővé teszi, hogy a monitorozási funkciók túllépjenek a portálon mindig látható metrikákon. A lekérdezések másodpercenkénti metrikáit, késését és szabályozását a portáloldalak rögzítik és jelentik, további konfiguráció nélkül. |
Programozhatóság
| Kategória | Funkciók |
|---|---|
| REST | A Service REST API adatsík-műveletekhez használható, beleértve az indexeléssel, lekérdezésekkel és AI-bővítéssel kapcsolatos összes műveletet. Ezzel az ügyfélkódtárval rendszerinformációkat és statisztikákat is lekérhet. A felügyeleti REST API az Azure Resource Manageren keresztüli szolgáltatáslétrehozáshoz és kiépítéshez használható. Ezzel az API-val kulcsokat és kapacitást is kezelhet. |
| Azure SDK for .NET | Az Azure.Search.Documents adatsík-műveletekhez készült, beleértve az indexeléssel, lekérdezésekkel és AI-bővítéssel kapcsolatos összes műveletet. Ezzel az ügyfélkódtárval rendszerinformációkat és statisztikákat is lekérhet. A Microsoft.Azure.Management.Search szolgáltatáslétrehozást és üzembe helyezést biztosít az Azure Resource Manageren keresztül. Ezzel az API-val kulcsokat és kapacitást is kezelhet. |
| Javához készült Azure SDK | A com.azure.search.documents adatsík-műveletekhez készült, beleértve az indexeléssel, lekérdezésekkel és AI-bővítéssel kapcsolatos összes műveletet. Ezzel az ügyfélkódtárval rendszerinformációkat és statisztikákat is lekérhet. A com.microsoft.azure.management.search az Azure Resource Manageren keresztüli szolgáltatáslétrehozáshoz és kiépítéshez használható. Ezzel az API-val kulcsokat és kapacitást is kezelhet. |
| Azure SDK for Python | Az azure-search-documents adatsík-műveletekhez készült, beleértve az indexeléssel, lekérdezésekkel és AI-bővítéssel kapcsolatos összes műveletet. Ezzel az ügyfélkódtárval rendszerinformációkat és statisztikákat is lekérhet. Az azure-mgmt-search szolgáltatáslétrehozást és üzembe helyezést biztosít az Azure Resource Manageren keresztül. Ezzel az API-val kulcsokat és kapacitást is kezelhet. |
| Azure SDK for JavaScript/TypeScript | Az azure/search-documents adatsík-műveletekhez készült, beleértve az indexeléssel, lekérdezésekkel és AI-bővítéssel kapcsolatos összes műveletet. Ezzel az ügyfélkódtárval rendszerinformációkat és statisztikákat is lekérhet. Az azure/arm-search szolgáltatás létrehozását és kiépítését az Azure Resource Manageren keresztül végzi. Ezzel az API-val kulcsokat és kapacitást is kezelhet. |