Indexes - Create Or Update

Service:

Search Service

API Version:

2024-03-01-Preview

建立新的搜尋索引，或在索引已經存在時更新索引。

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?api-version=2024-03-01-Preview

With optional parameters:

PUT {endpoint}/indexes('{indexName}')?allowIndexDowntime={allowIndexDowntime}&api-version=2024-03-01-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。
indexName	path	True	string	要建立或更新之索引的定義。
api-version	query	True	string	用戶端 API 版本。
allowIndexDowntime	query		boolean	允許新的分析器、令牌化工具、令牌篩選或字元篩選新增至索引，方法是讓索引離線至少幾秒鐘。 這會暫時造成索引編製和查詢要求失敗。 在索引更新後，索引的效能和寫入可用性可能會降低數分鐘，如果是非常大的索引，則可能持續更久。

要求標頭

名稱	必要	類型	Description
x-ms-client-request-id		string uuid	與要求一起傳送的追蹤標識碼，以協助偵錯。
If-Match		string	定義 If-Match 條件。 只有在伺服器上的 ETag 符合此值時，才會執行作業。
If-None-Match		string	定義 If-None-Match 條件。 只有在伺服器上的 ETag 不符合此值時，才會執行作業。
Prefer	True	string	針對 HTTP PUT 要求，指示服務在成功時傳回已建立/更新的資源。

要求本文

名稱	必要	類型	Description
fields	True	SearchField[]	索引的欄位。
name	True	string	索引的名稱。
@odata.etag		string	索引的 ETag。
analyzers		LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] PatternAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] StopAnalyzer[]	索引的分析器。
charFilters		CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	索引的字元篩選。
corsOptions		CorsOptions	控制索引的跨原始來源資源分享 (CORS) 的選項。
defaultScoringProfile		string	如果在查詢中未指定評分配置檔，則為要使用的評分配置檔名稱。 如果未設定此屬性，而且查詢中未指定任何評分配置檔，則會使用預設評分 (tf-idf) 。
encryptionKey		SearchResourceEncryptionKey	您在 Azure 金鑰保存庫 中建立的加密金鑰描述。 當您想要完整保證，即使 Microsoft 也無法解密您的數據時，此密鑰可用來為您的資料提供額外的待用加密層級。 加密數據之後，它一律會保持加密狀態。 搜尋服務會忽略將此屬性設定為 Null 的嘗試。 如果您想要輪替加密金鑰，您可以視需要變更此屬性;您的數據不會受到影響。 使用客戶管理的金鑰加密不適用於免費搜尋服務，而且僅適用於在 2019 年 1 月 1 日或之後建立的付費服務。
normalizers		LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	索引的正規化程式。
scoringProfiles		ScoringProfile[]	索引的評分配置檔。
semantic		SemanticSettings	定義影響語意功能的搜尋索引參數。
similarity		Similarity: ClassicSimilarity BM25Similarity	評分和排名符合搜尋查詢的檔時，要使用的相似度演算法類型。 相似度演算法只能在建立索引時定義，而且無法在現有索引上修改。 如果為 null，則會使用 ClassicSimilarity 演算法。
suggesters		Suggester[]	索引的建議工具。
tokenFilters		TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	索引的令牌篩選。
tokenizers		LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] MicrosoftLanguageTokenizer[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] UaxUrlEmailTokenizer[]	索引的Tokenizer。
vectorSearch		VectorSearch	包含與向量搜尋相關的組態選項。

回應

名稱	類型	Description
200 OK	SearchIndex
201 Created	SearchIndex
Other Status Codes	ErrorResponse	錯誤回應。

範例

SearchServiceCreateOrUpdateIndex

Sample Request

HTTP

PUT https://myservice.search.windows.net/indexes('hotels')?allowIndexDowntime=False&api-version=2024-03-01-Preview


{
  "name": "hotels",
  "fields": [
    {
      "name": "hotelId",
      "type": "Edm.String",
      "key": true,
      "searchable": false
    },
    {
      "name": "baseRate",
      "type": "Edm.Double"
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "filterable": false,
      "sortable": false,
      "facetable": false
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "synonymMaps": [],
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myHnswProfile"
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding_notstored",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": false,
      "stored": false,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "synonymMaps": [],
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myCompressedHnswProfile"
    },
    {
      "name": "description_fr",
      "type": "Edm.String",
      "filterable": false,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "analyzer": "fr.lucene"
    },
    {
      "name": "hotelName",
      "type": "Edm.String"
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String"
    },
    {
      "name": "tags",
      "type": "Collection(Edm.String)",
      "analyzer": "tagsAnalyzer"
    },
    {
      "name": "parkingIncluded",
      "type": "Edm.Boolean"
    },
    {
      "name": "smokingAllowed",
      "type": "Edm.Boolean"
    },
    {
      "name": "lastRenovationDate",
      "type": "Edm.DateTimeOffset"
    },
    {
      "name": "rating",
      "type": "Edm.Int32"
    },
    {
      "name": "location",
      "type": "Edm.GeographyPoint"
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "geo",
      "text": {
        "weights": {
          "hotelName": 5
        }
      },
      "functions": [
        {
          "type": "distance",
          "boost": 5,
          "fieldName": "location",
          "interpolation": "logarithmic",
          "distance": {
            "referencePointParameter": "currentLocation",
            "boostingDistance": 10
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "defaultScoringProfile": "geo",
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "hotelName"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "name": "tagsAnalyzer",
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ],
      "tokenizer": "standard_v2"
    }
  ],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "tempuri.org"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 60
  },
  "encryptionKey": {
    "keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
    "keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
    "keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
    "accessCredentials": null
  },
  "similarity": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity"
  },
  "semantic": {
    "configurations": [
      {
        "name": "semanticHotels",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "hotelName"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            },
            {
              "fieldName": "description_fr"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "tags"
            },
            {
              "fieldName": "category"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "profiles": [
      {
        "name": "myHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi"
      },
      {
        "name": "myCompressedHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "myAlgorithm",
        "algorithm": "myHnsw"
      }
    ],
    "algorithms": [
      {
        "name": "myHnsw",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "m": 4,
          "metric": "cosine",
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "myExhaustiveKnn",
        "kind": "exhaustiveKnn",
        "exhaustiveKnnParameters": {
          "metric": "cosine"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rerankWithOriginalVectors": true,
        "defaultOversampling": 10
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "myOpenAi",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://url.openai.azure.com",
          "deploymentId": "text-embedding-ada-002",
          "apiKey": "topsecretkey"
        }
      }
    ]
  }
}

Sample Response

Status code:

200

{
  "name": "hotels",
  "fields": [
    {
      "name": "hotelId",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": true,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "baseRate",
      "type": "Edm.Double",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myHnswProfile",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding_notstored",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": false,
      "stored": false,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "synonymMaps": [],
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myCompressedHnswProfile"
    },
    {
      "name": "description_fr",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": "fr.lucene",
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "hotelName",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "tags",
      "type": "Collection(Edm.String)",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": "tagsAnalyzer",
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "parkingIncluded",
      "type": "Edm.Boolean",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "smokingAllowed",
      "type": "Edm.Boolean",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "lastRenovationDate",
      "type": "Edm.DateTimeOffset",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "rating",
      "type": "Edm.Int32",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "location",
      "type": "Edm.GeographyPoint",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "geo",
      "functionAggregation": "sum",
      "text": {
        "weights": {
          "hotelName": 5
        }
      },
      "functions": [
        {
          "fieldName": "location",
          "interpolation": "logarithmic",
          "type": "distance",
          "boost": 5,
          "distance": {
            "referencePointParameter": "currentLocation",
            "boostingDistance": 10
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "defaultScoringProfile": "geo",
  "similarity": {
    "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity",
    "k1": null,
    "b": null
  },
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "hotelName"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "name": "tagsAnalyzer",
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": [],
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ]
    }
  ],
  "normalizers": [],
  "tokenizers": [],
  "tokenFilters": [],
  "charFilters": [],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "tempuri.org"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 60
  },
  "encryptionKey": {
    "keyVaultKeyName": "myKeyName",
    "keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion",
    "keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
    "accessCredentials": {
      "applicationId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "applicationSecret": null
    }
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": null,
    "configurations": [
      {
        "name": "semanticHotels",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "hotelName"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            },
            {
              "fieldName": "description_fr"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "tags"
            },
            {
              "fieldName": "category"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "algorithms": [
      {
        "name": "myHnsw",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "myExhaustiveKnn",
        "kind": "exhaustiveKnn",
        "exhaustiveKnnParameters": {
          "metric": "cosine"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rerankWithOriginalVectors": true,
        "defaultOversampling": 10
      }
    ],
    "profiles": [
      {
        "name": "myHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi"
      },
      {
        "name": "myCompressedHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "myAlgorithm",
        "algorithm": "myHnsw"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "myOpenAi",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://url.openai.azure.com",
          "deploymentId": "text-embedding-ada-002",
          "apiKey": "topsecretkey",
          "authIdentity": null
        }
      }
    ]
  }
}

Status code:

201

{
  "name": "hotels",
  "fields": [
    {
      "name": "hotelId",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": true,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "baseRate",
      "type": "Edm.Double",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "description",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myHnswProfile",
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "descriptionEmbedding_notstored",
      "type": "Collection(Edm.Single)",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": false,
      "stored": false,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "synonymMaps": [],
      "dimensions": 1536,
      "vectorSearchProfile": "myCompressedHnswProfile"
    },
    {
      "name": "description_fr",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": false,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": "fr.lucene",
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "hotelName",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "Edm.String",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "tags",
      "type": "Collection(Edm.String)",
      "searchable": true,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": false,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": "tagsAnalyzer",
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "parkingIncluded",
      "type": "Edm.Boolean",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "smokingAllowed",
      "type": "Edm.Boolean",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "lastRenovationDate",
      "type": "Edm.DateTimeOffset",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "rating",
      "type": "Edm.Int32",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": true,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    },
    {
      "name": "location",
      "type": "Edm.GeographyPoint",
      "searchable": false,
      "filterable": true,
      "retrievable": true,
      "sortable": true,
      "facetable": false,
      "key": false,
      "indexAnalyzer": null,
      "searchAnalyzer": null,
      "analyzer": null,
      "normalizer": null,
      "dimensions": null,
      "vectorSearchProfile": null,
      "synonymMaps": []
    }
  ],
  "scoringProfiles": [
    {
      "name": "geo",
      "functionAggregation": "sum",
      "text": {
        "weights": {
          "hotelName": 5
        }
      },
      "functions": [
        {
          "fieldName": "location",
          "interpolation": "logarithmic",
          "type": "distance",
          "boost": 5,
          "distance": {
            "referencePointParameter": "currentLocation",
            "boostingDistance": 10
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "defaultScoringProfile": "geo",
  "suggesters": [
    {
      "name": "sg",
      "searchMode": "analyzingInfixMatching",
      "sourceFields": [
        "hotelName"
      ]
    }
  ],
  "analyzers": [
    {
      "name": "tagsAnalyzer",
      "@odata.type": "#Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer",
      "charFilters": [
        "html_strip"
      ],
      "tokenizer": "standard_v2",
      "tokenFilters": []
    }
  ],
  "normalizers": [],
  "tokenizers": [],
  "tokenFilters": [],
  "charFilters": [],
  "corsOptions": {
    "allowedOrigins": [
      "tempuri.org"
    ],
    "maxAgeInSeconds": 60
  },
  "encryptionKey": {
    "keyVaultKeyName": "myUserManagedEncryptionKey-createdinAzureKeyVault",
    "keyVaultKeyVersion": "myKeyVersion-32charAlphaNumericString",
    "keyVaultUri": "https://myKeyVault.vault.azure.net",
    "accessCredentials": null
  },
  "semantic": {
    "defaultConfiguration": null,
    "configurations": [
      {
        "name": "semanticHotels",
        "prioritizedFields": {
          "titleField": {
            "fieldName": "hotelName"
          },
          "prioritizedContentFields": [
            {
              "fieldName": "description"
            },
            {
              "fieldName": "description_fr"
            }
          ],
          "prioritizedKeywordsFields": [
            {
              "fieldName": "tags"
            },
            {
              "fieldName": "category"
            }
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "vectorSearch": {
    "algorithms": [
      {
        "name": "myHnsw",
        "kind": "hnsw",
        "hnswParameters": {
          "metric": "cosine",
          "m": 4,
          "efConstruction": 400,
          "efSearch": 500
        }
      },
      {
        "name": "myExhaustiveKnn",
        "kind": "exhaustiveKnn",
        "exhaustiveKnnParameters": {
          "metric": "cosine"
        }
      }
    ],
    "compressions": [
      {
        "name": "mySQ8",
        "kind": "scalarQuantization",
        "scalarQuantizationParameters": {
          "quantizedDataType": "int8"
        },
        "rerankWithOriginalVectors": true,
        "defaultOversampling": 10
      }
    ],
    "profiles": [
      {
        "name": "myHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi"
      },
      {
        "name": "myCompressedHnswProfile",
        "algorithm": "myHnsw",
        "vectorizer": "myOpenAi",
        "compression": "mySQ8"
      },
      {
        "name": "myAlgorithm",
        "algorithm": "myHnsw"
      }
    ],
    "vectorizers": [
      {
        "name": "myOpenAi",
        "kind": "azureOpenAI",
        "azureOpenAIParameters": {
          "resourceUri": "https://url.openai.azure.com",
          "deploymentId": "text-embedding-ada-002",
          "apiKey": "topsecretkey",
          "authIdentity": null
        }
      }
    ]
  }
}

定義

名稱	Description
AsciiFoldingTokenFilter	如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數值和符號 Unicode 字元轉換成其 ASCII 對等專案， (“Basic Latin” Unicode 區塊) 。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。
AzureActiveDirectoryApplicationCredentials	為搜尋服務建立之已註冊應用程式的認證，用於對 Azure 金鑰保存庫 中所儲存加密金鑰的已驗證存取權。
AzureOpenAIParameters	指定連線至 Azure OpenAI 資源的參數。
AzureOpenAIVectorizer	指定用來向量化查詢字串的 Azure OpenAI 資源。
BM25Similarity	以 Okapi BM25 相似度演算法為基礎的排名函式。 BM25 是類似 TF-IDF 的演算法，包含由 'b' 參數) 所控制的長度正規化 (，以及由 'k1' 參數) 所控制的詞彙頻率飽和度 (。
CharFilterName	定義搜尋引擎支援的所有字元篩選名稱。
CjkBigramTokenFilter	Forms 從標準Tokenizer產生的CJK詞彙 bigrams。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。
CjkBigramTokenFilterScripts	CjkBigramTokenFilter 可以忽略的腳本。
ClassicSimilarity	使用 TF-IDF 之 Lucene TFIDFSimilarity 實作的舊版相似度演算法。 這種 TF-IDF 變化引進靜態文件長度正規化，以及協調只影響僅部分符合所搜尋查詢之檔的因素。
ClassicTokenizer	適用於處理大部分歐洲語言檔的文法型Tokenizer。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。
CommonGramTokenFilter	在編製索引時，建構常用字詞的雙字母組。 仍會編製單個字詞的索引，並與雙字母組重疊。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。
CorsOptions	定義選項，以控制索引的跨原始來源資源分享 (CORS) 。
CustomAnalyzer	可讓您控制將文字轉換成可編製索引/可搜尋標記的程式。 這是使用者定義的組態，由單一預先定義的Tokenizer和一或多個篩選器所組成。 Tokenizer 負責將文字分成令牌，以及修改 Tokenizer 所發出的令牌的篩選條件。
CustomNormalizer	可讓您設定可篩選、可排序和可多面向字段的正規化，依預設會以嚴格比對方式運作。 這是由至少一或多個篩選所組成的使用者定義組態，可修改儲存的令牌。
CustomVectorizer	指定使用者定義的向量向量化程式，以產生查詢字串的內嵌向量。 使用技能集的自定義 Web API 介面來整合外部向量化工具。
CustomWebApiParameters	指定連線至使用者定義向量工具的屬性。
DictionaryDecompounderTokenFilter	分解在許多日耳曼語系中找到的複合字。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。
DistanceScoringFunction	定義根據地理位置距離提升分數的函式。
DistanceScoringParameters	提供距離評分函式的參數值。
EdgeNGramTokenFilter	從輸入標記的前端或背面開始，產生指定大小的 n-gram (s) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
EdgeNGramTokenFilterSide	指定應該從哪一端產生 n-gram 的輸入端。
EdgeNGramTokenFilterV2	從輸入標記的前端或背面開始，產生指定大小的 n-gram (s) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
EdgeNGramTokenizer	將邊緣的輸入標記化為指定大小的 n-gram (s) 。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。
ElisionTokenFilter	移除元音省略。 例如，“l'avion” (平面) 將會轉換成 “avion” (平面) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
ErrorAdditionalInfo	資源管理錯誤其他資訊。
ErrorDetail	錯誤詳細數據。
ErrorResponse	錯誤回應
ExhaustiveKnnParameters	包含詳盡 KNN 演算法特有的參數。
ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration	包含查詢期間所使用完整 KNN 演算法的特定組態選項，這會在整個向量索引上執行暴力密碼破解搜尋。
FreshnessScoringFunction	定義根據日期時間欄位值提升分數的函式。
FreshnessScoringParameters	提供新式評分函式的參數值。
HnswParameters	包含 HNSW 演算法特有的參數。
HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration	包含 HNSW 近似近鄰演算法在編制索引和查詢期間所使用的組態選項。 HNSW 演算法提供搜尋速度和精確度之間的無法取捨。
KeepTokenFilter	令牌篩選條件，只保留含有指定之單字清單中所含文字的標記。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
KeywordMarkerTokenFilter	將字詞標示為關鍵字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
KeywordTokenizer	以單一語彙基元的形式發出整個輸入。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。
KeywordTokenizerV2	以單一語彙基元的形式發出整個輸入。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。
LengthTokenFilter	移除太長或太短的文字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
LexicalAnalyzerName	定義搜尋引擎所支援之所有文字分析器的名稱。
LexicalNormalizerName	定義搜尋引擎所支援之所有文字正規化程序的名稱。
LexicalTokenizerName	定義搜尋引擎所支援之所有 Tokenizer 的名稱。
LimitTokenFilter	限制編製索引時的語彙基元數目。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
LuceneStandardAnalyzer	標準 Apache Lucene 分析器;由標準 Tokenizer、小寫篩選和停止篩選所組成。
LuceneStandardTokenizer	遵循 Unicode 文字分割規則來分解文字。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
LuceneStandardTokenizerV2	遵循 Unicode 文字分割規則來分解文字。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
MagnitudeScoringFunction	定義根據數值欄位的大小提升分數的函式。
MagnitudeScoringParameters	提供參數值給量級評分函式。
MappingCharFilter	字元篩選條件，會套用以對應選項定義的對應。 比對採用貪婪演算法 (由指定點上最長的模式比對勝出) 取代項目可以是空字串。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
MicrosoftLanguageStemmingTokenizer	使用語言特有的規則來分割文字，並將字組縮減到其基本形式。
MicrosoftLanguageTokenizer	使用語言特有的規則分割文字。
MicrosoftStemmingTokenizerLanguage	清單 Microsoft 語言字幹分析令牌化程式支援的語言。
MicrosoftTokenizerLanguage	清單 Microsoft 語言令牌化程式支援的語言。
NGramTokenFilter	產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
NGramTokenFilterV2	產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
NGramTokenizer	將輸入 Token 化到指定的 n-gram 大小。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。
PathHierarchyTokenizerV2	路徑類階層的 Token 化工具。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
PatternAnalyzer	透過規則運算式模式彈性地將文字分割成字詞。 此分析器是使用 Apache Lucene 來實作。
PatternCaptureTokenFilter	使用 Java regex 來發出多個令牌 - 一個或多個模式中的每個擷取群組各一個令牌。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
PatternReplaceCharFilter	字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 其使用規則運算式來識別要保留的字元序列，並使用取代模式來識別要取代的字元。 例如，假設輸入文字 「aa bb aa bb」 pattern 「 (aa) \s+ (bb) 」。，並取代 」$1#$2“，結果會是 ”aa#bb aa#bb“。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
PatternReplaceTokenFilter	字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 其使用規則運算式來識別要保留的字元序列，並使用取代模式來識別要取代的字元。 例如，假設輸入文字 「aa bb aa bb」 pattern 「 (aa) \s+ (bb) 」。，並取代 」$1#$2“，結果會是 ”aa#bb aa#bb“。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
PatternTokenizer	使用 regex 模式比對來建構不同令牌的 Tokenizer。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
PhoneticEncoder	識別要與 PhoneticTokenFilter 搭配使用的注音編碼器類型。
PhoneticTokenFilter	建立語音相符項目的語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
PrioritizedFields	描述要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的標題、內容和關鍵詞欄位。
RegexFlags	定義可以結合的旗標，以控制在模式分析器和模式Tokenizer中使用正則表達式的方式。
ScalarQuantizationParameters	包含純量量化特有的參數。
ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration	包含索引編製和查詢期間所使用純量量化壓縮方法的特定組態選項。
ScoringFunctionAggregation	定義匯總函式，用來合併評分配置檔中所有評分函式的結果。
ScoringFunctionInterpolation	定義用來在一系列檔中插補分數提升的函式。
ScoringProfile	定義影響搜尋查詢評分之搜尋索引的參數。
SearchField	代表索引定義中的欄位，描述欄位的名稱、數據類型和搜尋行為。
SearchFieldDataType	定義搜尋索引中欄位的數據類型。
SearchIndex	表示搜尋索引定義，描述索引的欄位和搜尋行為。
SearchIndexerDataNoneIdentity	清除資料源的識別屬性。
SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	指定要使用之數據源的身分識別。
SearchResourceEncryptionKey	Azure 金鑰保存庫 中客戶管理的加密密鑰。 您建立和管理的金鑰可用來加密或解密待用數據，例如索引和同義字對應。
SemanticConfiguration	定義要用於語意功能內容的特定組態。
SemanticField	做為語意設定一部分的欄位。
SemanticSettings	定義影響語意功能的搜尋索引參數。
ShingleTokenFilter	將語彙基元的組合建立為單一語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
SnowballTokenFilter	使用 Snowball 產生的字幹分析器進行字幹分析的篩選。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
SnowballTokenFilterLanguage	用於 Snowball 令牌篩選的語言。
StemmerOverrideTokenFilter	提供使用自定義字典型字幹分析覆寫其他字幹篩選的功能。 任何字典詞幹字詞都會標示為關鍵詞，使其不會以詞幹分析器向下鏈結。 必須放在任何詞幹分析篩選器之前。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
StemmerTokenFilter	語言特定的詞幹篩選條件。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
StemmerTokenFilterLanguage	要用於字幹分析器令牌篩選的語言。
StopAnalyzer	以非字母分割文字;套用小寫和停用字詞標記篩選。 此分析器是使用 Apache Lucene 來實作。
StopwordsList	識別預先定義的語言特定停用字詞清單。
StopwordsTokenFilter	從語彙基元資料流移除停用字詞。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
Suggester	定義建議 API 如何套用至索引中的欄位群組。
SuggesterSearchMode	值，表示建議工具的功能。
SynonymTokenFilter	比對令牌數據流中的單一或多字同義字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
TagScoringFunction	定義函式，以符合指定標籤清單的字串值來提升檔的分數。
TagScoringParameters	提供標記評分函式的參數值。
TextWeights	定義索引欄位的加權，其相符項目應該在搜尋查詢中提升評分。
TokenCharacterKind	表示令牌篩選可以運作的字元類別。
TokenFilterName	定義搜尋引擎所支援之所有令牌篩選的名稱。
TruncateTokenFilter	將字詞截斷為特定長度。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
UaxUrlEmailTokenizer	將 URL 和電子郵件 Token 化為一個語彙基元。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。
UniqueTokenFilter	篩選出與前一個語彙基元使用相同文字的語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。
VectorSearch	包含與向量搜尋相關的組態選項。
VectorSearchAlgorithmKind	用於編製索引和查詢的演算法。
VectorSearchAlgorithmMetric	用於向量比較的相似度計量。
VectorSearchCompressionKind	用於編製索引和查詢的壓縮方法。
VectorSearchCompressionTargetDataType	壓縮向量值的量化數據類型。
VectorSearchProfile	定義要與向量搜尋搭配使用的組態組合。
VectorSearchVectorizerKind	查詢期間要使用的向量化方法。
WordDelimiterTokenFilter	將字組分割成部分字組，並對部分字組群組執行選擇性的轉換。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

AsciiFoldingTokenFilter

如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數值和符號 Unicode 字元轉換成其 ASCII 對等專案， (“Basic Latin” Unicode 區塊) 。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.AsciiFoldingTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
preserveOriginal	boolean	False	值，指出是否要保留原始令牌。 預設值為 false。

AzureActiveDirectoryApplicationCredentials

為搜尋服務建立之已註冊應用程式的認證，用於對 Azure 金鑰保存庫 中所儲存加密金鑰的已驗證存取權。

名稱	類型	Description
applicationId	string	AAD 應用程式識別碼，該標識碼已授與 Azure 金鑰保存庫 的必要訪問許可權，該許可權會在加密待用數據時使用。 應用程式標識碼不應與 AAD 應用程式的物件標識元混淆。
applicationSecret	string	指定 AAD 應用程式的驗證金鑰。

AzureOpenAIParameters

指定連線至 Azure OpenAI 資源的參數。

名稱	類型	Description
apiKey	string	指定之 Azure OpenAI 資源的 API 金鑰。
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	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。
resourceUri	string	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	包含 Azure OpenAI 內嵌向量化特有的參數。
kind	string: azureOpenAI	要設定用於向量搜尋的向量化方法類型名稱。
name	string	要與這個特定向量化方法產生關聯的名稱。

BM25Similarity

以 Okapi BM25 相似度演算法為基礎的排名函式。 BM25 是類似 TF-IDF 的演算法，包含由 'b' 參數) 所控制的長度正規化 (，以及由 'k1' 參數) 所控制的詞彙頻率飽和度 (。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.BM25Similarity
b	number	此屬性可控制檔的長度如何影響相關性分數。 根據預設，會使用 0.75 的值。 值為 0.0 表示不會套用任何長度正規化，而 1.0 的值表示分數會由文件的長度完全正規化。
k1	number	此屬性控制每個相符字詞的字詞頻率與文件查詢配對最終相關性分數之間的縮放函式。 根據預設，會使用1.2的值。 值為 0.0 表示分數不會隨著字詞頻率增加而進行調整。

CharFilterName

定義搜尋引擎支援的所有字元篩選名稱。

名稱	類型	Description
html_strip	string	嘗試移除 HTML 建構的字元篩選。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/charfilter/HTMLStripCharFilter.html

CjkBigramTokenFilter

Forms 從標準Tokenizer產生的CJK詞彙 bigrams。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CjkBigramTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
ignoreScripts	CjkBigramTokenFilterScripts[]		要忽略的腳本。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
outputUnigrams	boolean	False	值，指出是否要輸出 unigram 和 bigrams (如果為 true) ，或只是如果 false) ，則只輸出 bigrams (。 預設值為 false。

CjkBigramTokenFilterScripts

CjkBigramTokenFilter 可以忽略的腳本。

名稱	類型	Description
han	string	在形成 CJK 字詞的 bigrams 時忽略 Han 腳本。
hangul	string	當形成 CJK 字詞的 bigrams 時，請忽略 Hangul 腳本。
hiragana	string	在形成 CJK 詞彙的 bigrams 時，忽略平假名腳本。
katakana	string	當形成 CJK 字詞的 bigrams 時，請忽略片假名腳本。

ClassicSimilarity

使用 TF-IDF 之 Lucene TFIDFSimilarity 實作的舊版相似度演算法。 這種 TF-IDF 變化引進靜態文件長度正規化，以及協調只影響僅部分符合所搜尋查詢之檔的因素。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicSimilarity

ClassicTokenizer

適用於處理大部分歐洲語言檔的文法型Tokenizer。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ClassicTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 預設值為 255。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可以使用的令牌長度上限為 300 個字元。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

CommonGramTokenFilter

在編製索引時，建構常用字詞的雙字母組。 仍會編製單個字詞的索引，並與雙字母組重疊。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CommonGramTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
commonWords	string[]		一組通用字組。
ignoreCase	boolean	False	值，指出一般字組比對是否不區分大小寫。 預設值為 false。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
queryMode	boolean	False	值，指出令牌篩選是否處於查詢模式。 在查詢模式中時，令牌篩選會產生 bigrams，然後移除一般單字和單一字詞，後面接著一般單字。 預設值為 false。

CorsOptions

定義選項，以控制索引的跨原始來源資源分享 (CORS) 。

名稱	類型	Description
allowedOrigins	string[]	JavaScript 程式代碼將授與索引存取權的來源清單。 可以包含 {protocol}：//{完整域名}[：{port#}] 格式的主機列表，或單一 '*' 允許所有來源 (不建議) 。
maxAgeInSeconds	integer	瀏覽器應該快取 CORS 預檢回應的持續時間。 預設為5分鐘。

CustomAnalyzer

可讓您控制將文字轉換成可編製索引/可搜尋標記的程式。 這是使用者定義的組態，由單一預先定義的Tokenizer和一或多個篩選器所組成。 Tokenizer 負責將文字分成令牌，以及修改 Tokenizer 所發出的令牌的篩選條件。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomAnalyzer	指定分析器類型的 URI 片段。
charFilters	CharFilterName[]	在令牌化程式處理輸入文字之前，用來準備輸入文字的字元篩選清單。 例如，字元篩選器可能會取代特定字元或符號。 篩選條件會依列出的順序執行。
name	string	分析器的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
tokenFilters	TokenFilterName[]	用來篩選或修改Tokenizer所產生的令牌篩選清單。 例如，您可以指定小寫篩選器，將所有字元轉換成小寫。 篩選條件會依列出的順序執行。
tokenizer	LexicalTokenizerName	用來將連續文字分割成一連串標記的Tokenizer名稱，例如將句子分成單字。

CustomNormalizer

可讓您設定可篩選、可排序和可多面向字段的正規化，依預設會以嚴格比對方式運作。 這是由至少一或多個篩選所組成的使用者定義組態，可修改儲存的令牌。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.CustomNormalizer	指定正規化程序類型的 URI 片段。
charFilters	CharFilterName[]	用來在處理輸入文字之前準備輸入文字的字元篩選清單。 例如，字元篩選器可能會取代特定字元或符號。 篩選條件會依列出的順序執行。
name	string	正規化程序的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。 它不能以 '.microsoft' 或 '.lucene' 結尾，也不能命名為 'asciifolding'、'standard'、'lowercase'、'uppercase' 或 'elision'。
tokenFilters	TokenFilterName[]	用來篩選出或修改輸入令牌的令牌篩選清單。 例如，您可以指定小寫篩選器，將所有字元轉換成小寫。 篩選條件會依列出的順序執行。

CustomVectorizer

指定使用者定義的向量向量化程式，以產生查詢字串的內嵌向量。 使用技能集的自定義 Web API 介面來整合外部向量化工具。

名稱	類型	Description
customWebApiParameters	CustomWebApiParameters	指定使用者定義向量化工具的屬性。
kind	string: customWebApi	要設定用於向量搜尋的向量化方法類型名稱。
name	string	要與這個特定向量化方法產生關聯的名稱。

CustomWebApiParameters

指定連線至使用者定義向量工具的屬性。

名稱	類型	Description
authIdentity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	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。 在索引器的更新上，如果未指定身分識別，該值會保持不變。 如果設定為 「none」 則會清除此屬性的值。
authResourceId	string	適用於連線至 Azure 函式中外部程式代碼的自定義端點，或提供轉換的一些其他應用程式。 此值應該是在向 Azure Active Directory 註冊函式或應用程式時所建立的應用程式識別碼。 指定時，向量化會使用受控標識碼連接到函式或應用程式， (系統或使用者指派的搜尋服務) ，並使用此值作為建立存取令牌範圍的資源標識符。
httpHeaders	object	提出 HTTP 要求所需的標頭。
httpMethod	string	HTTP 要求的方法。
timeout	string	要求所需的逾時。 預設值為 30 秒。
uri	string	提供向量化工具之 Web API 的 URI。

DictionaryDecompounderTokenFilter

分解在許多日耳曼語系中找到的複合字。 此令牌篩選是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DictionaryDecompounderTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
maxSubwordSize	integer	15	子字詞大小上限。 只會輸出比這個短的子字詞。 預設值為 15。 最大值為300。
minSubwordSize	integer	2	子字詞大小下限。 只會輸出超過這個的子字詞。 預設值為 2。 最大值為300。
minWordSize	integer	5	字型大小下限。 只有超過此處理的字組。 預設值為 5。 最大值為300。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
onlyLongestMatch	boolean	False	值，指出是否只將最長相符的子字詞新增至輸出。 預設值為 false。
wordList	string[]		要比對的字組清單。

DistanceScoringFunction

定義根據地理位置距離提升分數的函式。

名稱	類型	Description
boost	number	原始分數的乘數。 必須是正數不等於1.0。
distance	DistanceScoringParameters	距離評分函式的參數值。
fieldName	string	做為評分函式輸入的功能變數名稱。
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	值，指出如何跨檔分數插補提升;預設為 “Linear”。
type	string: distance	指出要使用的函數類型。 有效值包括量級、有效性、距離和標記。 函式類型必須是小寫。

DistanceScoringParameters

提供距離評分函式的參數值。

名稱	類型	Description
boostingDistance	number	從提升範圍結束的參考位置，以公里為單位的距離。
referencePointParameter	string	在搜尋查詢中傳遞的參數名稱，以指定參考位置。

EdgeNGramTokenFilter

從輸入標記的前端或背面開始，產生指定大小的 n-gram (s) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 必須小於 maxGram的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	指定應該從哪一端產生 n-gram 的輸入端。 預設值為 「front」。。

EdgeNGramTokenFilterSide

指定應該從哪一端產生 n-gram 的輸入端。

名稱	類型	Description
back	string	指定應該從輸入背面產生 n-gram。
front	string	指定應該從輸入前端產生 n-gram。

EdgeNGramTokenFilterV2

從輸入標記的前端或背面開始，產生指定大小的 n-gram (s) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenFilterV2		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。 最大值為300。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 最大值為300。 必須小於 maxGram的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
side	EdgeNGramTokenFilterSide	front	指定應該從哪一端產生 n-gram 的輸入端。 預設值為 「front」。。

EdgeNGramTokenizer

將邊緣的輸入標記化為指定大小的 n-gram (s) 。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.EdgeNGramTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。 最大值為300。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 最大值為300。 必須小於 maxGram的值。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
tokenChars	TokenCharacterKind[]		要保留在標記中的字元類別。

ElisionTokenFilter

移除元音省略。 例如，“l'avion” (平面) 將會轉換成 “avion” (平面) 。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ElisionTokenFilter	指定令牌篩選類型的 URI 片段。
articles	string[]	要移除的發行項集合。
name	string	令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

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	錯誤物件。

ExhaustiveKnnParameters

包含詳盡 KNN 演算法特有的參數。

名稱	類型	Description
metric	VectorSearchAlgorithmMetric	用於向量比較的相似度計量。

ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration

包含查詢期間所使用完整 KNN 演算法的特定組態選項，這會在整個向量索引上執行暴力密碼破解搜尋。

名稱	類型	Description
exhaustiveKnnParameters	ExhaustiveKnnParameters	包含詳盡 KNN 演算法特有的參數。
kind	string: exhaustiveKnn	要與向量搜尋搭配使用的演算法類型名稱。
name	string	要與此特定組態相關聯的名稱。

FreshnessScoringFunction

定義根據日期時間欄位值提升分數的函式。

名稱	類型	Description
boost	number	原始分數的乘數。 必須是正數不等於1.0。
fieldName	string	做為評分函式輸入的功能變數名稱。
freshness	FreshnessScoringParameters	Freshness 評分函式的參數值。
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	值，指出如何跨檔分數插補提升;預設為 “Linear”。
type	string: freshness	指出要使用的函數類型。 有效值包括量級、有效性、距離和標記。 函式類型必須是小寫。

FreshnessScoringParameters

提供新式評分函式的參數值。

名稱	類型	Description
boostingDuration	string	到期期間之後，特定檔將會停止提升。

HnswParameters

包含 HNSW 演算法特有的參數。

名稱	類型	預設值	Description
efConstruction	integer	400	包含最接近鄰近的動態清單大小，在索引時間期間使用。 增加此參數可能會改善索引品質，但代價是編製索引時間增加。 在特定時間點，增加此參數會導致傳回減少。
efSearch	integer	500	動態清單的大小，其中包含搜尋期間所使用的最接近鄰近專案。 增加此參數可能會改善搜尋結果，但代價是搜尋速度較慢。 在特定時間點，增加此參數會導致傳回減少。
m	integer	4	建構期間針對每個新專案建立的雙向連結數目。 增加此參數值可改善回收次數，並減少具有高內建維度的數據集擷取時間，代價是記憶體耗用量增加和編製索引時間較長。
metric	VectorSearchAlgorithmMetric		用於向量比較的相似度計量。

HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration

包含 HNSW 近似近鄰演算法在編制索引和查詢期間所使用的組態選項。 HNSW 演算法提供搜尋速度和精確度之間的無法取捨。

名稱	類型	Description
hnswParameters	HnswParameters	包含 HNSW 演算法特定的參數。
kind	string: hnsw	要與向量搜尋搭配使用的演算法類型名稱。
name	string	要與此特定組態相關聯的名稱。

KeepTokenFilter

令牌篩選條件，只保留含有指定之單字清單中所含文字的標記。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeepTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
keepWords	string[]		要保留的單字清單。
keepWordsCase	boolean	False	值，指出是否要先小寫所有字。 預設值為 false。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

KeywordMarkerTokenFilter

將字詞標示為關鍵字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordMarkerTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
ignoreCase	boolean	False	值，指出是否忽略大小寫。 如果為 true，則會先將所有字組轉換成小寫。 預設值為 false。
keywords	string[]		要標示為關鍵詞的單字清單。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

KeywordTokenizer

以單一語彙基元的形式發出整個輸入。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
bufferSize	integer	256	以位元組為單位的讀取緩衝區大小。 預設值為 256。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

KeywordTokenizerV2

以單一語彙基元的形式發出整個輸入。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.KeywordTokenizerV2		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	256	令牌長度上限。 預設值為 256。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可以使用的令牌長度上限為 300 個字元。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

LengthTokenFilter

移除太長或太短的文字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LengthTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
max	integer	300	字元的最大長度。 預設值和最大值為 300。
min	integer	0	字元的最小長度。 預設值為 0。 最大值為300。 必須小於 max的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

LexicalAnalyzerName

定義搜尋引擎所支援之所有文字分析器的名稱。

名稱	類型	Description
ar.lucene	string	阿拉伯文的 Lucene 分析器。
ar.microsoft	string	適用於阿拉伯文的 Microsoft 分析器。
bg.lucene	string	適用於保加利亞文的 Lucene 分析器。
bg.microsoft	string	適用於保加利亞文的 Microsoft 分析器。
bn.microsoft	string	適用於孟加拉國文的 Microsoft 分析器。
ca.lucene	string	卡達尼亞文的 Lucene 分析器。
ca.microsoft	string	適用於卡達尼亞文的 Microsoft 分析器。
cs.lucene	string	適用於捷克文的 Lucene 分析器。
cs.microsoft	string	適用於捷克文的 Microsoft 分析器。
da.lucene	string	丹麥文的 Lucene 分析器。
da.microsoft	string	丹麥文的 Microsoft 分析器。
de.lucene	string	德文的 Lucene 分析器。
de.microsoft	string	適用於德文的 Microsoft 分析器。
el.lucene	string	希臘文的 Lucene 分析器。
el.microsoft	string	適用於希臘文的 Microsoft 分析器。
en.lucene	string	適用於英文的 Lucene 分析器。
en.microsoft	string	適用於英文的 Microsoft 分析器。
es.lucene	string	西班牙文的 Lucene 分析器。
es.microsoft	string	適用於西班牙文的 Microsoft 分析器。
et.microsoft	string	適用於愛沙尼亞文的 Microsoft 分析器。
eu.lucene	string	Basque 的 Lucene 分析器。
fa.lucene	string	適用於波斯文的 Lucene 分析器。
fi.lucene	string	芬蘭文的 Lucene 分析器。
fi.microsoft	string	適用於芬蘭文的 Microsoft 分析器。
fr.lucene	string	法文的 Lucene 分析器。
fr.microsoft	string	適用於法文的 Microsoft 分析器。
ga.lucene	string	適用於愛爾蘭的 Lucene 分析器。
gl.lucene	string	Galician 的 Lucene 分析器。
gu.microsoft	string	適用於 Gujarati 的 Microsoft 分析器。
he.microsoft	string	希伯來文的 Microsoft 分析器。
hi.lucene	string	適用於印度文的 Lucene 分析器。
hi.microsoft	string	適用於印度文的 Microsoft 分析器。
hr.microsoft	string	適用於克羅埃西亞的 Microsoft 分析器。
hu.lucene	string	適用於匈牙利文的 Lucene 分析器。
hu.microsoft	string	適用於匈牙利文的 Microsoft 分析器。
hy.lucene	string	適用於亞美尼亞文的 Lucene 分析器。
id.lucene	string	適用於印尼文的 Lucene 分析器。
id.microsoft	string	適用於印尼文的 Microsoft 分析器 (Bahasa) 。
is.microsoft	string	適用於挪威文的 Microsoft 分析器。
it.lucene	string	義大利文的 Lucene 分析器。
it.microsoft	string	義大利文的 Microsoft 分析器。
ja.lucene	string	適用於日文的 Lucene 分析器。
ja.microsoft	string	適用於日文的 Microsoft 分析器。
keyword	string	將欄位的整個內容視為單一語彙基元。 這適合用於郵遞區號、識別碼和產品名稱等資料。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordAnalyzer.html
kn.microsoft	string	適用於 Kannada 的 Microsoft 分析器。
ko.lucene	string	韓文的 Lucene 分析器。
ko.microsoft	string	適用於韓文的 Microsoft 分析器。
lt.microsoft	string	適用於立陶宛文的 Microsoft 分析器。
lv.lucene	string	適用於義大利文的 Lucene 分析器。
lv.microsoft	string	適用於義大利文的 Microsoft 分析器。
ml.microsoft	string	Microsoft Analyzer for馬來亞蘭文。
mr.microsoft	string	適用於 Marathi 的 Microsoft 分析器。
ms.microsoft	string	Microsoft Analyzer for 馬來亞文 (拉丁) 。
nb.microsoft	string	適用於挪威文的 Microsoft 分析器 (Bokmål) 。
nl.lucene	string	荷蘭文的 Lucene 分析器。
nl.microsoft	string	荷蘭文的 Microsoft 分析器。
no.lucene	string	挪威文的 Lucene 分析器。
pa.microsoft	string	適用於 Punjabi 的 Microsoft 分析器。
pattern	string	透過規則運算式模式彈性地將文字分割成字詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/PatternAnalyzer.html
pl.lucene	string	波蘭文的 Lucene 分析器。
pl.microsoft	string	適用於波蘭文的 Microsoft 分析器。
pt-BR.lucene	string	葡萄牙文 (巴西) Lucene 分析器。
pt-BR.microsoft	string	巴西) 葡萄牙文 (Microsoft 分析器。
pt-PT.lucene	string	葡萄牙文 (葡萄牙文) 的 Lucene 分析器。
pt-PT.microsoft	string	葡萄牙 (葡萄牙) 的 Microsoft 分析器。
ro.lucene	string	適用於羅馬尼亞文的 Lucene 分析器。
ro.microsoft	string	適用於羅馬尼亞文的 Microsoft 分析器。
ru.lucene	string	適用於俄文的 Lucene 分析器。
ru.microsoft	string	適用於俄文的 Microsoft 分析器。
simple	string	在非字母的位置分割文字，並將其轉換成小寫。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/SimpleAnalyzer.html
sk.microsoft	string	適用於斯洛伐克文的 Microsoft 分析器。
sl.microsoft	string	斯洛維尼亞文的 Microsoft 分析器。
sr-cyrillic.microsoft	string	適用於塞爾維亞文 (斯拉夫) 的 Microsoft 分析器。
sr-latin.microsoft	string	適用於塞爾維亞文 (拉丁) 的 Microsoft 分析器。
standard.lucene	string	標準 Lucene 分析器。
standardasciifolding.lucene	string	標準 ASCII 折疊 Lucene 分析器。 請參閱 https://docs.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#Analyzers
stop	string	以非字母分割文字;套用小寫和停用字詞標記篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopAnalyzer.html
sv.lucene	string	瑞典文的 Lucene 分析器。
sv.microsoft	string	適用於瑞典文的 Microsoft 分析器。
ta.microsoft	string	適用於 Tamil 的 Microsoft 分析器。
te.microsoft	string	適用於 Telugu 的 Microsoft 分析器。
th.lucene	string	泰文的 Lucene 分析器。
th.microsoft	string	適用於泰文的 Microsoft 分析器。
tr.lucene	string	適用於土耳其文的 Lucene 分析器。
tr.microsoft	string	適用於土耳其文的 Microsoft 分析器。
uk.microsoft	string	適用於烏克蘭的 Microsoft 分析器。
ur.microsoft	string	適用於 Urdu 的 Microsoft 分析器。
vi.microsoft	string	適用於越南文的 Microsoft 分析器。
whitespace	string	使用 whitespace Token 化工具的分析器。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceAnalyzer.html
zh-Hans.lucene	string	適用於簡體中文 () 的 Lucene 分析器。
zh-Hans.microsoft	string	適用於簡體中文 () 的 Microsoft 分析器。
zh-Hant.lucene	string	適用於繁體中文 () 的 Lucene 分析器。
zh-Hant.microsoft	string	適用於繁體中文 () 的 Microsoft 分析器。

LexicalNormalizerName

定義搜尋引擎所支援之所有文字正規化程序的名稱。

名稱	類型	Description
asciifolding	string	如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數位和符號 Unicode 字元， (“Basic Latin” Unicode 區塊) 轉換成其 ASCII 對等專案。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
elision	string	移除元音省略。 例如，“l'avion” (平面) 將會轉換成 “avion” (平面) 。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
lowercase	string	將標記文字正規化為小寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
standard	string	標準正規化程式，由小寫和 asciifolding 所組成。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
uppercase	string	將標記文字正規化為大寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html

LexicalTokenizerName

定義搜尋引擎所支援之所有 Tokenizer 的名稱。

名稱	類型	Description
classic	string	適用於處理大部分歐洲語言檔的文法型Tokenizer。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicTokenizer.html
edgeNGram	string	將邊緣的輸入標記化為指定大小的 n-gram (s) 。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenizer.html
keyword_v2	string	以單一語彙基元的形式發出整個輸入。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/KeywordTokenizer.html
letter	string	在非字母的位置上分割文字。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LetterTokenizer.html
lowercase	string	在非字母的位置分割文字，並將其轉換成小寫。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseTokenizer.html
microsoft_language_stemming_tokenizer	string	使用語言特有的規則來分割文字，並將字組縮減到其基本形式。
microsoft_language_tokenizer	string	使用語言特有的規則分割文字。
nGram	string	將輸入 Token 化到指定的 n-gram 大小。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenizer.html
path_hierarchy_v2	string	路徑類階層的 Token 化工具。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/path/PathHierarchyTokenizer.html
pattern	string	使用 regex 模式比對來建構不同令牌的 Tokenizer。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/pattern/PatternTokenizer.html
standard_v2	string	標準 Lucene 分析器;由標準 Tokenizer、小寫篩選和停止篩選所組成。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/StandardTokenizer.html
uax_url_email	string	將 URL 和電子郵件 Token 化為一個語彙基元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/UAX29URLEmailTokenizer.html
whitespace	string	在空白字元處分割文字。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/WhitespaceTokenizer.html

LimitTokenFilter

限制編製索引時的語彙基元數目。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.LimitTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
consumeAllTokens	boolean	False	值，指出是否必須取用輸入中的所有令牌，即使達到 maxTokenCount 也一樣。 預設值為 false。
maxTokenCount	integer	1	要產生的令牌數目上限。 預設值為 1。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

LuceneStandardAnalyzer

標準 Apache Lucene 分析器;由標準 Tokenizer、小寫篩選和停止篩選所組成。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardAnalyzer		指定分析器類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 預設值為 255。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可以使用的令牌長度上限為 300 個字元。
name	string		分析器的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
stopwords	string[]		停用字詞的清單。

LuceneStandardTokenizer

遵循 Unicode 文字分割規則來分解文字。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 預設值為 255。 超過長度上限的權杖會進行分割。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

LuceneStandardTokenizerV2

遵循 Unicode 文字分割規則來分解文字。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StandardTokenizerV2		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 預設值為 255。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可使用的令牌長度上限為 300 個字元。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

MagnitudeScoringFunction

定義根據數值欄位的大小提升分數的函式。

名稱	類型	Description
boost	number	原始分數的乘數。 必須是正數不等於1.0。
fieldName	string	做為評分函式輸入的功能變數名稱。
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	值，指出如何跨檔分數插補提升;預設為 “Linear”。
magnitude	MagnitudeScoringParameters	大小計分函式的參數值。
type	string: magnitude	指出要使用的函數類型。 有效值包括量級、有效性、距離和標記。 函式類型必須是小寫。

MagnitudeScoringParameters

提供參數值給量級評分函式。

名稱	類型	Description
boostingRangeEnd	number	提升結束的域值。
boostingRangeStart	number	啟動提升的域值。
constantBoostBeyondRange	boolean	值，指出是否為超出範圍結束值的域值套用常數提升;默認值為 false。

MappingCharFilter

字元篩選條件，會套用以對應選項定義的對應。 比對採用貪婪演算法 (由指定點上最長的模式比對勝出) 取代項目可以是空字串。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MappingCharFilter	指定字元篩選類型的 URI 片段。
mappings	string[]	下列格式的對應清單：「a=>b」 (所有出現的字元 「a」 都會取代為字元 「b」 ) 。
name	string	char 篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

MicrosoftLanguageStemmingTokenizer

使用語言特有的規則來分割文字，並將字組縮減到其基本形式。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageStemmingTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
isSearchTokenizer	boolean	False	值，表示如何使用Tokenizer。 如果當做搜尋Tokenizer使用，請將 設定為 true，如果用來作為索引標記化程式，則設定為 false。 預設值為 false。
language	MicrosoftStemmingTokenizerLanguage		要使用的語言。 預設值為英文。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可用的語彙基元長度上限是 300 個字元。 超過 300 個字元的令牌會先分割成長度為 300 的令牌，然後每個令牌會根據設定的令牌長度上限來分割。 預設值為 255。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

MicrosoftLanguageTokenizer

使用語言特有的規則分割文字。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.MicrosoftLanguageTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
isSearchTokenizer	boolean	False	值，表示如何使用Tokenizer。 如果當做搜尋Tokenizer使用，請將 設定為 true，如果用來作為索引標記化程式，則設定為 false。 預設值為 false。
language	MicrosoftTokenizerLanguage		要使用的語言。 預設值為英文。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可用的語彙基元長度上限是 300 個字元。 超過 300 個字元的令牌會先分割成長度為 300 的令牌，然後每個令牌會根據設定的令牌長度上限來分割。 預設值為 255。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

MicrosoftStemmingTokenizerLanguage

清單 Microsoft 語言字幹分析令牌化程式支援的語言。

名稱	類型	Description
arabic	string	選取阿拉伯文的 Microsoft 字幹分析標記化程式。
bangla	string	選取 Microsoft stemming tokenizer for Bangla。
bulgarian	string	選取適用於保加利亞文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
catalan	string	選取卡達尼亞文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
croatian	string	選取適用於克羅埃西亞文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
czech	string	選取適用於捷克文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
danish	string	選取丹麥文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
dutch	string	選取荷蘭文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
english	string	選取英文版的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
estonian	string	選取適用於愛沙尼亞文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
finnish	string	選取芬蘭文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
french	string	選取法文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
german	string	選取德文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
greek	string	選取希臘文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
gujarati	string	選取 Gujarati 的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
hebrew	string	選取希伯來文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
hindi	string	選取印度文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
hungarian	string	選取匈牙利文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
icelandic	string	選取適用於愛爾蘭文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
indonesian	string	選取印尼文的 Microsoft 字幹分析令牌化工具。
italian	string	選取義大利文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
kannada	string	選取 Kannada 的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
latvian	string	選取適用於義大利文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
lithuanian	string	選取立陶宛文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
malay	string	選取馬來亞文的 Microsoft 字幹分析令牌化工具。
malayalam	string	選取馬來亞蘭文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
marathi	string	選取 Marathi 的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
norwegianBokmaal	string	選取挪威文 (Bokmål) 的 Microsoft 字幹標記化程式。
polish	string	選取波蘭文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
portuguese	string	選取葡萄牙文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
portugueseBrazilian	string	選取葡萄牙文 (巴西) 的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
punjabi	string	選取 Punjabi 的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
romanian	string	選取適用於羅馬尼亞文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
russian	string	選取俄文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
serbianCyrillic	string	選取塞爾維亞文 (斯拉夫) 的 Microsoft 字幹分析標記化程式。
serbianLatin	string	選取塞爾維亞文 (拉丁) 的 Microsoft 字幹分析標記化程式。
slovak	string	選取適用於斯洛伐克文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
slovenian	string	選取斯洛維尼亞文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
spanish	string	選取西班牙文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
swedish	string	選取瑞典文的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。
tamil	string	選取 Tamil 的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
telugu	string	選取 Telugu 的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
turkish	string	選取土耳其文的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
ukrainian	string	選取適用於烏克蘭的 Microsoft 字幹分析 Tokenizer。
urdu	string	選取 Urdu 的 Microsoft 字幹分析令牌化程式。

MicrosoftTokenizerLanguage

清單 Microsoft 語言令牌化程式支援的語言。

名稱	類型	Description
bangla	string	選取 Microsoft Tokenizer for Bangla。
bulgarian	string	選取適用於保加利亞的 Microsoft Tokenizer。
catalan	string	選取卡達尼亞文的 Microsoft Tokenizer。
chineseSimplified	string	針對簡體中文 () 選取 Microsoft Tokenizer。
chineseTraditional	string	針對繁體中文 (選取 Microsoft Tokenizer) 。
croatian	string	選取適用於克羅埃西亞文的 Microsoft Tokenizer。
czech	string	選取適用於捷克文的 Microsoft Tokenizer。
danish	string	選取丹麥文的 Microsoft Tokenizer。
dutch	string	選取荷蘭文的 Microsoft Tokenizer。
english	string	選取適用於英文的 Microsoft Tokenizer。
french	string	選取適用於法文的 Microsoft Tokenizer。
german	string	選取德文的 Microsoft Tokenizer。
greek	string	選取希臘文的 Microsoft Tokenizer。
gujarati	string	選取 Gujarati 的 Microsoft Tokenizer。
hindi	string	選取印度文的 Microsoft Tokenizer。
icelandic	string	選取適用於挪威文的 Microsoft Tokenizer。
indonesian	string	選取印尼文的 Microsoft Tokenizer。
italian	string	選取義大利文的 Microsoft Tokenizer。
japanese	string	選取適用於日文的 Microsoft Tokenizer。
kannada	string	選取 Kannada 的 Microsoft Tokenizer。
korean	string	選取韓文的 Microsoft Tokenizer。
malay	string	選取馬來文的 Microsoft Tokenizer。
malayalam	string	選取馬來亞文的 Microsoft Tokenizer。
marathi	string	選取 Marathi 的 Microsoft Tokenizer。
norwegianBokmaal	string	選取挪威文 (Bokmål) 的 Microsoft Tokenizer。
polish	string	選取波蘭文的 Microsoft Tokenizer。
portuguese	string	選取葡萄牙文的 Microsoft Tokenizer。
portugueseBrazilian	string	選取葡萄牙文 (巴西) 的 Microsoft Tokenizer。
punjabi	string	選取適用於 Punjabi 的 Microsoft Tokenizer。
romanian	string	選取適用於羅馬尼亞文的 Microsoft Tokenizer。
russian	string	選取俄文的 Microsoft Tokenizer。
serbianCyrillic	string	選取塞爾維亞文 (斯拉夫文) 的 Microsoft Tokenizer。
serbianLatin	string	選取塞爾維亞文 (拉丁文) 的 Microsoft Tokenizer。
slovenian	string	選取斯洛維尼亞文的 Microsoft Tokenizer。
spanish	string	選取西班牙文的 Microsoft Tokenizer。
swedish	string	選取瑞典文的 Microsoft Tokenizer。
tamil	string	選取適用於 Tamil 的 Microsoft Tokenizer。
telugu	string	選取 Telugu 的 Microsoft Tokenizer。
thai	string	選取泰文的 Microsoft Tokenizer。
ukrainian	string	選取適用於烏克蘭文的 Microsoft Tokenizer。
urdu	string	選取 Urdu 的 Microsoft Tokenizer。
vietnamese	string	選取適用於越南文的 Microsoft Tokenizer。

NGramTokenFilter

產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 必須小於 maxGram的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

NGramTokenFilterV2

產生指定大小的 n-gram。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenFilterV2		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。 最大值為300。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 最大值為300。 必須小於 maxGram的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

NGramTokenizer

將輸入 Token 化到指定的 n-gram 大小。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.NGramTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxGram	integer	2	最大 n-gram 長度。 預設值為 2。 最大值為300。
minGram	integer	1	最小 n-gram 長度。 預設值為 1。 最大值為300。 必須小於 maxGram的值。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
tokenChars	TokenCharacterKind[]		要保留在標記中的字元類別。

PathHierarchyTokenizerV2

路徑類階層的 Token 化工具。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PathHierarchyTokenizerV2		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
delimiter	string	/	要使用的分隔符。 預設值為 “/”。
maxTokenLength	integer	300	令牌長度上限。 預設值和最大值為 300。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
replacement	string	/	值，如果設定，則會取代分隔符。 預設值為 “/”。
reverse	boolean	False	值，指出是否要以反向順序產生令牌。 預設值為 false。
skip	integer	0	要略過的初始令牌數目。 預設值為 0。

PatternAnalyzer

透過規則運算式模式彈性地將文字分割成字詞。 此分析器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternAnalyzer		指定分析器類型的 URI 片段。
flags	RegexFlags		正則表達式旗標。
lowercase	boolean	True	值，指出字詞是否應為小寫。 預設值為 true。
name	string		分析器的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
pattern	string	\W+	符合標記分隔符的正則表達式模式。 預設值是符合一或多個非文字字元的表達式。
stopwords	string[]		停用字詞的清單。

PatternCaptureTokenFilter

使用 Java regex 來發出多個令牌 - 一個或多個模式中的每個擷取群組各一個令牌。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternCaptureTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
patterns	string[]		要與每個令牌相符的模式清單。
preserveOriginal	boolean	True	值，指出是否要傳回原始令牌，即使其中一個模式相符也一樣。 預設值為 true。

PatternReplaceCharFilter

字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 其使用規則運算式來識別要保留的字元序列，並使用取代模式來識別要取代的字元。 例如，假設輸入文字 「aa bb aa bb」 pattern 「 (aa) \s+ (bb) 」。，並取代 」$1#$2“，結果會是 ”aa#bb aa#bb“。 此字元篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceCharFilter	指定字元篩選類型的 URI 片段。
name	string	char 篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
pattern	string	正則表達式模式。
replacement	string	取代文字。

PatternReplaceTokenFilter

字元篩選條件，取代輸入字串中的字元。 其使用規則運算式來識別要保留的字元序列，並使用取代模式來識別要取代的字元。 例如，假設輸入文字 「aa bb aa bb」 pattern 「 (aa) \s+ (bb) 」。，並取代 」$1#$2“，結果會是 ”aa#bb aa#bb“。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternReplaceTokenFilter	指定令牌篩選類型的 URI 片段。
name	string	令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
pattern	string	正則表達式模式。
replacement	string	取代文字。

PatternTokenizer

使用 regex 模式比對來建構不同令牌的 Tokenizer。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PatternTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
flags	RegexFlags		正則表達式旗標。
group	integer	-1	正則表達式模式中相符群組以零起始的序數，以擷取至令牌。 如果您想要使用整個模式將輸入分割成令牌，不論相符的群組為何，請使用 -1。 預設值為 -1。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
pattern	string	\W+	符合標記分隔符的正則表達式模式。 預設值是符合一或多個非文字字元的表達式。

PhoneticEncoder

識別要與 PhoneticTokenFilter 搭配使用的注音編碼器類型。

名稱	類型	Description
beiderMorse	string	將令牌編碼為 Beider-Morse 值。
caverphone1	string	將令牌編碼為 Caverphone 1.0 值。
caverphone2	string	將令牌編碼為 Caverphone 2.0 值。
cologne	string	將令牌編碼為[文本注音] 值。
doubleMetaphone	string	將令牌編碼為雙中繼電話值。
haasePhonetik	string	使用 Kölner Phonetik 演算法的 Haase 精簡功能來編碼令牌。
koelnerPhonetik	string	使用 Kölner Phonetik 演演算法編碼令牌。
metaphone	string	將令牌編碼為 Metaphone 值。
nysiis	string	將令牌編碼為 NYSIIS 值。
refinedSoundex	string	將令牌編碼為 Refined Soundex 值。
soundex	string	將令牌編碼為 Soundex 值。

PhoneticTokenFilter

建立語音相符項目的語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.PhoneticTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
encoder	PhoneticEncoder	metaphone	要使用的注音編碼器。 預設值為 「metaphone」。。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
replace	boolean	True	值，指出編碼令牌是否應該取代原始令牌。 如果為 false，編碼的令牌會新增為同義字。 預設值為 true。

PrioritizedFields

描述要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的標題、內容和關鍵詞欄位。

名稱	類型	Description
prioritizedContentFields	SemanticField[]	定義要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的內容欄位。 為了獲得最佳結果，選取的字段應該包含自然語言格式的文字。 陣列中欄位的順序代表其優先順序。 如果內容很長，優先順序較低的欄位可能會遭到截斷。
prioritizedKeywordsFields	SemanticField[]	定義要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的關鍵詞欄位。 為了獲得最佳結果，選取的字段應該包含關鍵詞清單。 陣列中欄位的順序代表其優先順序。 如果內容很長，優先順序較低的欄位可能會遭到截斷。
titleField	SemanticField	定義要用於語意排名、標題、醒目提示和答案的標題字段。 如果您的索引中沒有標題字段，請將此欄位保留空白。

RegexFlags

定義可以結合的旗標，以控制在模式分析器和模式Tokenizer中使用正則表達式的方式。

名稱	類型	Description
CANON_EQ	string	啟用標準等價。
CASE_INSENSITIVE	string	啟用不區分大小寫的比對。
COMMENTS	string	允許模式中的空格元和批注。
DOTALL	string	啟用 dotall 模式。
LITERAL	string	啟用模式的常值剖析。
MULTILINE	string	啟用多行模式。
UNICODE_CASE	string	啟用 Unicode 感知大小寫折疊。
UNIX_LINES	string	啟用 Unix 行模式。

ScalarQuantizationParameters

包含純量量化特有的參數。

名稱	類型	Description
quantizedDataType	VectorSearchCompressionTargetDataType	壓縮向量值的量化數據類型。

ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration

包含索引編製和查詢期間所使用純量量化壓縮方法的特定組態選項。

名稱	類型	預設值	Description
defaultOversampling	number		默認過度取樣因數。 過度取樣會在內部要求更多檔， (這個乘數) 在初始搜尋中指定。 這會增加使用完整精確度向量重新計算相似度分數來重新計算的結果集。 最小值為 1，表示沒有過度取樣 (1x) 。 只有在 rerankWithOriginalVectors 為 true 時，才能設定此參數。 較高的值會提高回收率，但代價是延遲。
kind	string: scalarQuantization		要設定用於向量搜尋的壓縮方法類型名稱。
name	string		要與此特定組態相關聯的名稱。
rerankWithOriginalVectors	boolean	True	如果設定為 true，一旦取得使用壓縮向量計算的已排序結果集之後，就會重新計算完整精確度相似度分數來重新叫用結果集。 這可改善回收時間，但代價是延遲。
scalarQuantizationParameters	ScalarQuantizationParameters		包含純量量化特有的參數。

ScoringFunctionAggregation

定義匯總函式，用來合併評分配置檔中所有評分函式的結果。

名稱	類型	Description
average	string	依所有評分函式結果的平均值提升分數。
firstMatching	string	使用評分配置檔中的第一個適用評分函式來提升分數。
maximum	string	將所有評分函式結果的最大值提升分數。
minimum	string	將所有評分函式結果的最小值提升分數。
sum	string	依所有評分函式結果的總和提升分數。

ScoringFunctionInterpolation

定義用來在一系列檔中插補分數提升的函式。

名稱	類型	Description
constant	string	以常數因素提升分數。
linear	string	以線性遞減的數量提升分數。 這是評分函式的預設插補。
logarithmic	string	將分數提升為以對數減少的數量。 快速降低分數，並隨著分數降低而變慢。 標記計分函數中不允許此插補選項。
quadratic	string	以四次減少的數量提升分數。 提升速度會緩慢降低以取得較高的分數，且分數降低的速度愈快。 標記計分函數中不允許此插補選項。

ScoringProfile

定義影響搜尋查詢評分之搜尋索引的參數。

名稱	類型	Description
functionAggregation	ScoringFunctionAggregation	值，指出應該如何結合個別評分函式的結果。 預設為 「Sum」。 如果沒有評分函式，則會忽略。
functions	ScoringFunction[]: DistanceScoringFunction[] FreshnessScoringFunction[] MagnitudeScoringFunction[] TagScoringFunction[]	影響檔評分的函式集合。
name	string	評分配置檔的名稱。
text	TextWeights	根據特定索引欄位中文字相符專案提升評分的參數。

SearchField

代表索引定義中的欄位，描述欄位的名稱、數據類型和搜尋行為。

名稱	類型	Description
analyzer	LexicalAnalyzerName	要用於欄位的分析器名稱。 此選項只可以搭配可搜尋的欄位使用，而無法與 searchAnalyzer 或 indexAnalyzer 一起設定。 選擇分析器之後，就無法針對此欄位進行變更。 複雜欄位必須是 Null。
dimensions	integer	向量欄位的維度。
facetable	boolean	值，指出是否要在Facet查詢中參考欄位。 通常用於搜尋結果的呈現中，包括依類別排序的點擊計數 (例如，搜尋數字相機，並查看依品牌叫用、依百萬像素、價格等) 。 複雜欄位的這個屬性必須是 Null。 Edm.GeographyPoint 或集合類型的字段 (Edm.GeographyPoint) 不可多面向。 所有其他簡單欄位的預設值為 true。
fields	SearchField[]	如果這是類型為 Edm.ComplexType 或 Collection (Edm.ComplexType) 的欄位，則為子字段的清單。 簡單欄位必須是 Null 或空白。
filterable	boolean	值，指出是否要在$filter查詢中參考欄位。 filterable 與可搜尋的字串處理方式不同。 Edm.String 或 Collection 類型的欄位 (可篩選的 Edm.String) 不會進行斷字，因此比較僅適用於完全相符專案。 例如，如果您將這類字段 f 設定為 “ny day”，$filter=f eq 'ny' 找不到相符專案，但$filter=f eq 'ny day' 會。 複雜欄位的這個屬性必須是 Null。 針對簡單欄位，預設值為 true，複雜欄位則為 null。
indexAnalyzer	LexicalAnalyzerName	用於欄位索引時間的分析器名稱。 此選項只能與可搜尋的欄位搭配使用。 它必須與 searchAnalyzer 一起設定，而且不能與分析器選項一起設定。 此屬性無法設定為語言分析器的名稱;如果您需要語言分析器，請改用分析器屬性。 選擇分析器之後，就無法針對此欄位進行變更。 複雜欄位必須是 Null。
key	boolean	值，指出欄位是否可唯一識別索引中的檔。 每個索引中的最上層字段都必須選擇為索引鍵欄位，而且必須是Edm.String類型。 索引鍵欄位可用來直接查閱檔，並更新或刪除特定檔。 簡單欄位的預設值為 false，複雜欄位則為 null。
name	string	功能變數名稱，在索引或父字段的 fields 集合中必須是唯一的。
normalizer	LexicalNormalizerName	要用於欄位的正規化程序名稱。 此選項只能與啟用可篩選、可排序或可 Facet 的欄位搭配使用。 選擇正規化程序之後，就無法變更欄位。 複雜欄位必須是 Null。
retrievable	boolean	值，指出是否可以在搜尋結果中傳回欄位。 如果您想要使用欄位 (，例如，邊界) 做為篩選、排序或評分機制，但不想讓使用者看到字段，則可以停用此選項。 對於索引鍵欄位，此屬性必須是 true，複雜字段必須為 Null。 這個屬性可以在現有的欄位上變更。 啟用此屬性不會造成索引記憶體需求增加。 針對簡單欄位，預設值為 true、向量欄位為 false，而複雜欄位則為 null。
searchAnalyzer	LexicalAnalyzerName	用於搜尋欄位的分析器名稱。 此選項只能與可搜尋的欄位搭配使用。 它必須與 indexAnalyzer 一起設定，而且不能與分析器選項一起設定。 此屬性無法設定為語言分析器的名稱;如果您需要語言分析器，請改用分析器屬性。 此分析器可在現有欄位上更新。 複雜欄位必須是 Null。
searchable	boolean	值，指出欄位是否為全文搜索。 這表示它將在索引設定期間執行像是斷字的分析。 如果您為可搜尋的欄位設定像是「sunny day」的值，則系統會在內部將它分割為「sunny」和「day」這兩個個別的語彙基元。 這樣就能針對這些字詞進行全文檢索搜尋。 默認可搜尋類型為Edm.String或集合 (Edm.String) 的欄位。 對於其他非字串數據類型的簡單欄位，此屬性必須為 false，而且複雜欄位必須為 Null。 注意：可搜尋的欄位會耗用索引中的額外空間，以容納全文搜索的其他標記化域值版本。 如果您想要在索引中節省空間，而且不需要在搜尋中包含字段，請將 [可搜尋] 設定為 false。
sortable	boolean	值，指出是否要在$orderby運算式中參考字段。 根據預設，搜尋引擎會依分數排序結果，但在許多體驗中，使用者會想要依檔中的欄位排序。 只有在單一值 (父檔範圍內的單一值時，才能排序簡單字段) 。 簡單集合欄位無法排序，因為它們是多重值。 複雜集合的簡單子欄位也是多重值，因此無法排序。 不論是直接父欄位或上階字段，都是複雜的集合，都是如此。 複雜欄位無法排序，而且這類欄位的可排序屬性必須為 Null。 可排序的預設值為 true，針對單一值簡單欄位、針對多重值簡單欄位為 false，而複雜欄位則為 null。
stored	boolean	不可變的值，指出欄位是否會個別保存在要在搜尋結果中傳回的磁碟上。 如果您不打算在搜尋回應中傳回字段內容，以節省記憶體額外負荷，則可以停用此選項。 這隻能在索引建立期間設定，而且只能針對向量字段進行設定。 現有欄位無法變更此屬性，或針對新欄位設定為 false。 如果此屬性設定為 false，則屬性 『可擷取』 也必須設定為 false。 對於索引鍵欄位、新字段以及非向量欄位，此屬性必須是 true 或未設定，而且複雜欄位必須是 Null。 停用此屬性可減少索引記憶體需求。 向量欄位的預設值為 true。
synonymMaps	string[]	要與此欄位建立關聯的同義字名稱清單。 此選項只能與可搜尋的欄位搭配使用。 目前每個欄位只支援一個同義字對應。 將同義字對應指派給字段，可確保以該欄位為目標的查詢詞彙會在查詢時間使用同義字對應中的規則來展開。 這個屬性可以在現有的欄位上變更。 複雜欄位必須是 Null 或空白集合。
type	SearchFieldDataType	欄位的數據類型。
vectorSearchProfile	string	向量搜尋配置檔的名稱，指定搜尋向量字段時要使用的演算法和向量工具。

SearchFieldDataType

定義搜尋索引中欄位的數據類型。

名稱	類型	Description
Edm.Boolean	string	表示欄位包含布爾值， (true 或 false) 。
Edm.ComplexType	string	表示欄位包含一或多個複雜物件，而該物件又包含其他類型的子字段。
Edm.DateTimeOffset	string	表示欄位包含日期/時間值，包括時區資訊。
Edm.Double	string	表示欄位包含 IEEE 雙精確度浮點數。
Edm.GeographyPoint	string	表示欄位包含經度和緯度的地理位置。
Edm.Half	string	表示欄位包含半精確度浮點數。 這只有在與集合 (Edm.Half) 搭配使用時才有效。
Edm.Int16	string	表示欄位包含16位帶正負號的整數。 這只有在搭配集合 (Edm.Int16) 使用時才有效。
Edm.Int32	string	表示欄位包含32位帶正負號的整數。
Edm.Int64	string	表示欄位包含 64 位帶正負號的整數。
Edm.SByte	string	表示欄位包含 8 位帶正負號的整數。 這只有在與集合 (Edm.SByte) 搭配使用時才有效。
Edm.Single	string	表示欄位包含單精度浮點數。 這只有在與集合 (Edm.Single) 搭配使用時才有效。
Edm.String	string	表示欄位包含字串。

SearchIndex

表示搜尋索引定義，描述索引的欄位和搜尋行為。

名稱	類型	Description
@odata.etag	string	索引的 ETag。
analyzers	LexicalAnalyzer[]: CustomAnalyzer[] LuceneStandardAnalyzer[] PatternAnalyzer[] StopAnalyzer[]	索引的分析器。
charFilters	CharFilter[]: MappingCharFilter[] PatternReplaceCharFilter[]	索引的字元篩選。
corsOptions	CorsOptions	控制索引之跨原始來源資源分享 (CORS) 的選項。
defaultScoringProfile	string	如果在查詢中未指定評分配置檔，則為要使用的評分配置檔名稱。 如果未設定此屬性，而且查詢中未指定任何評分配置檔，則會使用預設評分 (tf-idf) 。
encryptionKey	SearchResourceEncryptionKey	您在 Azure 金鑰保存庫 中建立的加密金鑰描述。 當您想要完整保證沒有任何使用者甚至 Microsoft 可以解密數據時，此密鑰可用來為您的資料提供額外的待用加密層級。 加密數據之後，它一律會保持加密狀態。 搜尋服務會忽略將此屬性設定為 null 的嘗試。 如果您想要輪替加密金鑰，您可以視需要變更此屬性;您的數據不會受到影響。 使用客戶管理的金鑰加密不適用於免費搜尋服務，而且僅適用於在 2019 年 1 月 1 日或之後建立的付費服務。
fields	SearchField[]	索引的欄位。
name	string	索引的名稱。
normalizers	LexicalNormalizer[]: CustomNormalizer[]	索引的正規化程式。
scoringProfiles	ScoringProfile[]	索引的評分配置檔。
semantic	SemanticSettings	定義影響語意功能的搜尋索引參數。
similarity	Similarity: BM25Similarity ClassicSimilarity	評分和排名符合搜尋查詢的檔時，要使用的相似度演算法類型。 相似度演算法只能在建立索引時定義，而且無法在現有索引上修改。 如果為 null，則會使用 ClassicSimilarity 演算法。
suggesters	Suggester[]	索引的建議工具。
tokenFilters	TokenFilter[]: AsciiFoldingTokenFilter[] CjkBigramTokenFilter[] CommonGramTokenFilter[] DictionaryDecompounderTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilter[] EdgeNGramTokenFilterV2[] ElisionTokenFilter[] KeepTokenFilter[] KeywordMarkerTokenFilter[] LengthTokenFilter[] LimitTokenFilter[] NGramTokenFilter[] NGramTokenFilterV2[] PatternCaptureTokenFilter[] PatternReplaceTokenFilter[] PhoneticTokenFilter[] ShingleTokenFilter[] SnowballTokenFilter[] StemmerOverrideTokenFilter[] StemmerTokenFilter[] StopwordsTokenFilter[] SynonymTokenFilter[] TruncateTokenFilter[] UniqueTokenFilter[] WordDelimiterTokenFilter[]	索引的令牌篩選。
tokenizers	LexicalTokenizer[]: ClassicTokenizer[] EdgeNGramTokenizer[] KeywordTokenizer[] KeywordTokenizerV2[] LuceneStandardTokenizer[] LuceneStandardTokenizerV2[] MicrosoftLanguageStemmingTokenizer[] MicrosoftLanguageTokenizer[] NGramTokenizer[] PathHierarchyTokenizerV2[] PatternTokenizer[] UaxUrlEmailTokenizer[]	索引的Tokenizer。
vectorSearch	VectorSearch	包含與向量搜尋相關的組態選項。

SearchIndexerDataNoneIdentity

清除資料源的識別屬性。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataNoneIdentity	指定身分識別類型的 URI 片段。

SearchIndexerDataUserAssignedIdentity

指定要使用之數據源的身分識別。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.DataUserAssignedIdentity	指定身分識別類型的 URI 片段。
userAssignedIdentity	string	使用者指派受控識別的完整 Azure 資源標識符，通常格式為 “/subscriptions/12345678-1234-1234-1234-1234567890ab/resourceGroups/rg/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/myId”，應該已指派給搜尋服務。

SearchResourceEncryptionKey

Azure 金鑰保存庫 中客戶管理的加密密鑰。 您建立和管理的金鑰可用來加密或解密待用數據，例如索引和同義字對應。

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。 如果改為使用受控識別，則不需要。
identity	SearchIndexerDataIdentity: SearchIndexerDataNoneIdentity SearchIndexerDataUserAssignedIdentity	要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，如果未指定明確的身分識別，則會維持不變。 如果指定了 「none」 則會清除此屬性的值。
keyVaultKeyName	string	要用來加密待用數據的 Azure 金鑰保存庫 金鑰名稱。
keyVaultKeyVersion	string	用來加密待用數據的 Azure 金鑰保存庫 金鑰版本。
keyVaultUri	string	Azure 金鑰保存庫 的 URI，也稱為 DNS 名稱，其中包含用來加密待用數據的密鑰。 範例 URI 可能是 https://my-keyvault-name.vault.azure.net。

SemanticConfiguration

定義要用於語意功能內容的特定組態。

名稱	類型	Description
name	string	語意組態的名稱。
prioritizedFields	PrioritizedFields	描述要用於語意排名、標題、重點和答案的標題、內容和關鍵詞字段。 必須設定至少三個子屬性 (titleField、優先順序設定KeywordsFields 和優先順序的ContentFields) 。

SemanticField

做為語意設定一部分的欄位。

名稱	類型	Description
fieldName	string

SemanticSettings

定義影響語意功能的搜尋索引參數。

名稱	類型	Description
configurations	SemanticConfiguration[]	索引的語意組態。
defaultConfiguration	string	可讓您在索引中設定預設語意組態的名稱，使其選擇性地每次傳遞為查詢參數。

ShingleTokenFilter

將語彙基元的組合建立為單一語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.ShingleTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
filterToken	string	_	要針對沒有標記的每個位置插入的字串。 默認值為底線 (“_”) 。
maxShingleSize	integer	2	最大閃爍大小。 預設值和最小值為 2。
minShingleSize	integer	2	最小閃爍大小。 預設值和最小值為 2。 必須小於 maxShingleSize的值。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
outputUnigrams	boolean	True	值，指出輸出數據流是否將包含 (unigram) 以及 shingles 的輸入標記。 預設值為 true。
outputUnigramsIfNoShingles	boolean	False	值，指出當沒有隨機顯示可用時，是否要針對那些時間輸出 Unigram。 當 outputUnigrams 設定為 false 時，這個屬性會優先使用。 預設值為 false。
tokenSeparator	string		將相鄰標記聯結以形成閃爍時要使用的字串。 預設值為單一空格 (“) 。

SnowballTokenFilter

使用 Snowball 產生的字幹分析器進行字幹分析的篩選。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SnowballTokenFilter	指定令牌篩選類型的 URI 片段。
language	SnowballTokenFilterLanguage	要使用的語言。
name	string	令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

SnowballTokenFilterLanguage

用於 Snowball 令牌篩選的語言。

名稱	類型	Description
armenian	string	選取亞美尼亞文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
basque	string	選取 Basque 的 Lucene Snowball 詞幹分析 Tokenizer。
catalan	string	選取卡達尼亞文的 Lucene Snowball 詞幹分析標記化程式。
danish	string	選取丹麥文的 Lucene Snowball 詞幹分析標記化程式。
dutch	string	選取荷蘭文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
english	string	選取適用於英文的 Lucene Snowball 字幹分析 Tokenizer。
finnish	string	選取芬蘭文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
french	string	選取法文的 Lucene Snowball 字幹分析標記化程式。
german	string	選取德文的 Lucene Snowball 詞幹分析令牌化程式。
german2	string	選取使用德文變異演算法的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
hungarian	string	選取匈牙利文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
italian	string	選取義大利文的 Lucene Snowball 字幹分析 Tokenizer。
kp	string	針對使用 Kraaij-Pohlmann 詞幹分析演算法的荷蘭文，選取 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
lovins	string	針對使用 Lovins 字幹分析演算法的英文，選取 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
norwegian	string	選取挪威文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化工具。
porter	string	針對使用 Porter 字幹分析演算法的英文，選取 Lucene Snowball 字幹分析 Tokenizer。
portuguese	string	選取葡萄牙文的 Lucene Snowball 字幹分析 Tokenizer。
romanian	string	選取羅馬尼亞文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
russian	string	選取俄文的 Lucene Snowball 字幹分析令牌化程式。
spanish	string	選取西班牙文的 Lucene Snowball 字幹分析 Tokenizer。
swedish	string	選取瑞典文的 Lucene Snowball 詞幹分析令牌化程式。
turkish	string	選取土耳其文的 Lucene Snowball 詞幹分析令牌化程式。

StemmerOverrideTokenFilter

提供使用自定義字典型字幹分析覆寫其他字幹篩選的功能。 任何字典詞幹字詞都會標示為關鍵詞，使其不會以詞幹分析器向下鏈結。 必須放在任何詞幹分析篩選器之前。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerOverrideTokenFilter	指定令牌篩選類型的 URI 片段。
name	string	令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
rules	string[]	下列格式的字幹規則清單：「word => stem」。，例如：「ran => run」。。

StemmerTokenFilter

語言特定的詞幹篩選條件。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StemmerTokenFilter	指定令牌篩選類型的 URI 片段。
language	StemmerTokenFilterLanguage	要使用的語言。
name	string	令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

StemmerTokenFilterLanguage

要用於字幹分析器令牌篩選的語言。

名稱	類型	Description
arabic	string	選取阿拉伯文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
armenian	string	選取亞美尼亞文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
basque	string	選取 Basque 的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
brazilian	string	選取葡萄牙文 (巴西) 的 Lucene 字幹分析令牌化程式。
bulgarian	string	選取適用於保加利亞文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
catalan	string	選取卡達尼亞文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
czech	string	選取捷克文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
danish	string	選取丹麥文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
dutch	string	選取荷蘭文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
dutchKp	string	針對使用 Kraaij-Pohlmann 詞幹分析演算法的荷蘭文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
english	string	選取英文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
finnish	string	選取芬蘭文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
french	string	選取法文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
galician	string	選取 Galician 的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
german	string	選取德文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
german2	string	選取使用德文變異演算法的 Lucene 字幹分析令牌化程式。
greek	string	選取希臘文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
hindi	string	選取印度文的 Lucene 詞幹分析 Tokenizer。
hungarian	string	選取匈牙利文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
indonesian	string	選取印尼文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
irish	string	選取愛爾蘭文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
italian	string	選取義大利文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
latvian	string	選取適用於義大利文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightEnglish	string	針對執行淺色字幹分析的英文，選取 Lucene 字幹分析標記化程式。
lightFinnish	string	針對執行光幹分析的芬蘭文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightFrench	string	針對執行淺色字幹分析的法文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightGerman	string	針對執行光幹分析的德文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightHungarian	string	針對進行淺色字幹分析的匈牙利文，選取 Lucene 字幹分析標記化程式。
lightItalian	string	針對執行淺色字幹分析的義大利文，選取 Lucene 字幹分析標記化程式。
lightNorwegian	string	針對執行淺色詞幹分析的挪威文 (Bokmål) 選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightNynorsk	string	針對執行光幹分析的挪威文 (Nynorsk) 選取 Lucene 字幹分析標記化程式。
lightPortuguese	string	針對執行光幹分析的葡萄牙文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightRussian	string	針對執行淺色字幹分析的俄文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightSpanish	string	針對執行淺色字幹分析的西班牙文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lightSwedish	string	針對執行光幹分析的瑞典文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
lovins	string	針對使用 Lovins 字幹分析演算法的英文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
minimalEnglish	string	針對執行最小字幹分析的英文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
minimalFrench	string	針對執行最少字幹分析的法文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
minimalGalician	string	針對執行最小字幹分析的 Galician，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
minimalGerman	string	選取德文的 Lucene 字幹分析令牌化程式，其會進行最少的詞幹分析。
minimalNorwegian	string	選取挪威文 (Bokmål) 的 Lucene 字幹分析標記化程式，其會執行最少的詞幹分析。
minimalNynorsk	string	為挪威文 (Nynorsk) 選取 Lucene 字幹分析 tokenizer，其會執行最少的詞幹分析。
minimalPortuguese	string	針對執行最小字幹分析的葡萄牙文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
norwegian	string	選取挪威文 (Bokmål) 的 Lucene 詞幹分析工具。
porter2	string	針對使用 Porter2 字幹分析演算法的英文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
portuguese	string	選取葡萄牙文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
portugueseRslp	string	針對使用 RSLP 字幹分析演算法的葡萄牙文，選取 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
possessiveEnglish	string	針對英文選取 Lucene 字幹分析標記化程式，以從字組中移除尾端擁有權。
romanian	string	選取羅馬尼亞文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
russian	string	選取俄文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
sorani	string	選取 Sorani 的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
spanish	string	選取西班牙文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
swedish	string	選取瑞典文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。
turkish	string	選取土耳其文的 Lucene 字幹分析 Tokenizer。

StopAnalyzer

以非字母分割文字;套用小寫和停用字詞標記篩選。 此分析器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopAnalyzer	指定分析器類型的 URI 片段。
name	string	分析器的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
stopwords	string[]	停用字詞的清單。

StopwordsList

識別預先定義的語言特定停用字詞清單。

名稱	類型	Description
arabic	string	選取阿拉伯文的停用字詞清單。
armenian	string	選取亞美尼亞文的停用字詞清單。
basque	string	選取 Basque 的停用字詞清單。
brazilian	string	選取巴西) 葡萄牙文 (停用字詞清單。
bulgarian	string	選取保加利亞文的停用字詞清單。
catalan	string	選取卡達尼亞文的停用字詞清單。
czech	string	選取捷克文的停用字詞清單。
danish	string	選取丹麥文的停用字詞清單。
dutch	string	選取荷蘭文的停用字詞清單。
english	string	選取英文的停用字詞清單。
finnish	string	選取芬蘭文的停用字詞清單。
french	string	選取法文的停用字詞清單。
galician	string	選取 Galician 的停用字詞清單。
german	string	選取德文的停用字詞清單。
greek	string	選取希臘文的停用字詞清單。
hindi	string	選取印度文的停用字詞清單。
hungarian	string	選取匈牙利文的停用字詞清單。
indonesian	string	選取印尼文的停用字詞清單。
irish	string	選取愛爾蘭文的停用字詞清單。
italian	string	選取義大利文的停用字詞清單。
latvian	string	選取義大利文的停用字詞清單。
norwegian	string	選取挪威文的停用字詞清單。
persian	string	選取[波斯文] 的停用字詞清單。
portuguese	string	選取葡萄牙文的停用字詞清單。
romanian	string	選取羅馬尼亞文的停用字詞清單。
russian	string	選取俄文的停用字詞清單。
sorani	string	選取 Sorani 的停用字詞清單。
spanish	string	選取西班牙文的停用字詞清單。
swedish	string	選取瑞典文的停用字詞清單。
thai	string	選取泰文的停用字詞清單。
turkish	string	選取土耳其文的停用字詞清單。

StopwordsTokenFilter

從語彙基元資料流移除停用字詞。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.StopwordsTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
ignoreCase	boolean	False	值，指出是否忽略大小寫。 如果為 true，則會先將所有字組轉換成小寫。 預設值為 false。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
removeTrailing	boolean	True	值，指出是否要忽略最後一個搜尋字詞是否為停用字詞。 預設值為 true。
stopwords	string[]		停用字詞清單。 無法同時設定此屬性和停用字詞清單屬性。
stopwordsList	StopwordsList	english	要使用的停用字詞預先定義清單。 無法同時設定此屬性和停用字詞屬性。 預設值為英文。

Suggester

定義建議 API 如何套用至索引中的欄位群組。

名稱	類型	Description
name	string	建議工具的名稱。
searchMode	SuggesterSearchMode	值，指出建議工具的功能。
sourceFields	string[]	建議工具要套用的域名清單。 每個欄位都必須可供搜尋。

SuggesterSearchMode

值，表示建議工具的功能。

名稱	類型	Description
analyzingInfixMatching	string	比對欄位中連續的整個詞彙和前置詞。 例如，針對欄位 'The fastest brown fox'，查詢 'fast' 和 'fastest brow' 會兩者相符。

SynonymTokenFilter

比對令牌數據流中的單一或多字同義字。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.SynonymTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
expand	boolean	True	值，指出如果未使用 => 表示法， (同義字清單中的所有單字，) 對應至彼此。 如果為 true，則同義字清單中的所有單字 (如果未使用 => 表示法，) 對應至彼此。 下列清單：令人讚歎、不可置信、令人讚歎的、令人讚歎的，相當於：令人讚歎、不具信力、驚歎=> 令人讚歎、無法理解、令人讚歎。 如果為 false，則下列清單：令人讚歎、不可理解、令人讚歎、令人讚歎的相當於：令人讚歎、不可理解、驚歎=> 令人讚歎。 預設值為 true。
ignoreCase	boolean	False	值，指出是否要進行比對的案例折疊輸入。 預設值為 false。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
synonyms	string[]		下列兩種格式之一的同義字清單：1。 unbelievable、一般 => 令人讚歎 - => 符號左邊的所有字詞都會取代為其右側的所有字詞;2. unbelievable、 unbelievable、 amazing - 逗號分隔的對等單字清單。 設定 expand 選項來變更此清單的解譯方式。

TagScoringFunction

定義函式，以符合指定標籤清單的字串值來提升檔的分數。

名稱	類型	Description
boost	number	原始分數的乘數。 必須是正數不等於1.0。
fieldName	string	做為評分函式輸入的功能變數名稱。
interpolation	ScoringFunctionInterpolation	值，指出如何跨檔分數插補提升;預設為 “Linear”。
tag	TagScoringParameters	標記評分函式的參數值。
type	string: tag	指出要使用的函數類型。 有效值包括量級、有效性、距離和標記。 函式類型必須是小寫。

TagScoringParameters

提供標記評分函式的參數值。

名稱	類型	Description
tagsParameter	string	在搜尋查詢中傳遞的參數名稱，以指定要與目標字段比較的標記清單。

TextWeights

定義索引欄位的加權，其相符項目應該在搜尋查詢中提升評分。

名稱	類型	Description
weights	object	每個欄位加權的字典，可提升檔評分。 索引鍵是功能變數名稱，而值是每個欄位的加權。

TokenCharacterKind

表示令牌篩選可以運作的字元類別。

名稱	類型	Description
digit	string	將數位保留在令牌中。
letter	string	將字母保留在令牌中。
punctuation	string	將標點符號保留在令牌中。
symbol	string	將符號保留在令牌中。
whitespace	string	將空格元保留在令牌中。

TokenFilterName

定義搜尋引擎所支援之所有令牌篩選的名稱。

名稱	類型	Description
apostrophe	string	去除單引號 (包括單引號本身) 之後的所有字元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/tr/ApostropheFilter.html
arabic_normalization	string	套用阿拉伯文標準化程式的語彙基元篩選器，用來標準化正字法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ar/ArabicNormalizationFilter.html
asciifolding	string	如果這類對等專案存在，則會將前 127 個 ASCII 字元中的字母、數位和符號 Unicode 字元， (“Basic Latin” Unicode 區塊) 轉換成其 ASCII 對等專案。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ASCIIFoldingFilter.html
cjk_bigram	string	Forms 從標準Tokenizer產生的CJK詞彙 bigrams。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKBigramFilter.html
cjk_width	string	標準化 CJK 寬度的差異。 將 fullwidth ASCII 變體折迭成對等的基本拉丁文，並將半角片假名變體折迭成對等的假名。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/cjk/CJKWidthFilter.html
classic	string	拿掉英文擁有者，以及縮略字中的點。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/standard/ClassicFilter.html
common_grams	string	在編製索引時，建構常用字詞的雙字母組。 仍會編製單個字詞的索引，並與雙字母組重疊。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/commongrams/CommonGramsFilter.html
edgeNGram_v2	string	從輸入標記的前端或背面開始，產生指定大小的 n-gram (s) 。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/EdgeNGramTokenFilter.html
elision	string	移除元音省略。 例如，“l'avion” (平面) 將會轉換成 “avion” (平面) 。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/util/ElisionFilter.html
german_normalization	string	根據德文2 雪球演算法的啟發學習法，將德文字符正規化。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/de/GermanNormalizationFilter.html
hindi_normalization	string	標準化印度文字，以移除拼字變化的一些差異。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/hi/HindiNormalizationFilter.html
indic_normalization	string	標準化印度語文字的 Unicode 表示法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/in/IndicNormalizationFilter.html
keyword_repeat	string	發出每個傳入令牌兩次，一次作為關鍵詞，一次作為非關鍵詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/KeywordRepeatFilter.html
kstem	string	適用於英文的高效能 kstem 篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/en/KStemFilter.html
length	string	移除太長或太短的文字。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LengthFilter.html
limit	string	限制編製索引時的語彙基元數目。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/LimitTokenCountFilter.html
lowercase	string	將語彙基元文字標準化為小寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/LowerCaseFilter.html
nGram_v2	string	產生指定大小的 n-gram。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ngram/NGramTokenFilter.html
persian_normalization	string	對波斯文套用標準化。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/fa/PersianNormalizationFilter.html
phonetic	string	建立語音相符項目的語彙基元。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-phonetic/org/apache/lucene/analysis/phonetic/package-tree.html
porter_stem	string	使用 Porter 字幹分析演算法來轉換令牌數據流。 請參閱 http://tartarus.org/~martin/PorterStemmer
reverse	string	反轉語彙基元字串。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/reverse/ReverseStringFilter.html
scandinavian_folding	string	折疊斯堪的納維亞字元，åÅäæÄÆ->a 及 öÖøØ->o。 其也可以區分雙母音 aa、ae、ao、oe 和 oo 的使用，並且只保留第一個。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianFoldingFilter.html
scandinavian_normalization	string	標準化可交換的斯堪的納維亞字元用法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/ScandinavianNormalizationFilter.html
shingle	string	將語彙基元的組合建立為單一語彙基元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/shingle/ShingleFilter.html
snowball	string	使用 Snowball 產生的字幹分析器來建立字組的篩選。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/snowball/SnowballFilter.html
sorani_normalization	string	標準化索拉尼 (Sorani) 文字的 Unicode 表示法。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/ckb/SoraniNormalizationFilter.html
stemmer	string	語言特定字幹分析篩選器。 請參閱 https://docs.microsoft.com/rest/api/searchservice/Custom-analyzers-in-Azure-Search#TokenFilters
stopwords	string	從語彙基元資料流移除停用字詞。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/StopFilter.html
trim	string	修剪語彙基元的開頭及結尾空白字元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TrimFilter.html
truncate	string	將詞彙截斷為特定長度。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/TruncateTokenFilter.html
unique	string	篩選出與前一個語彙基元使用相同文字的語彙基元。 請參閱 http://lucene.apache.org/core/4_10_3/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/miscellaneous/RemoveDuplicatesTokenFilter.html
uppercase	string	將語彙基元文字標準化為大寫。 請參閱 https://lucene.apache.org/core/6_6_1/analyzers-common/org/apache/lucene/analysis/core/UpperCaseFilter.html
word_delimiter	string	將字組分割成部分字組，並對部分字組群組執行選擇性的轉換。

TruncateTokenFilter

將字詞截斷為特定長度。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.TruncateTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
length	integer	300	將截斷字詞的長度。 預設值和最大值為 300。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

UaxUrlEmailTokenizer

將 URL 和電子郵件 Token 化為一個語彙基元。 此 Tokenizer 是使用 Apache Lucene 實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UaxUrlEmailTokenizer		指定 Tokenizer 類型的 URI 片段。
maxTokenLength	integer	255	令牌長度上限。 預設值為 255。 超過長度上限的權杖會進行分割。 可使用的令牌長度上限為 300 個字元。
name	string		Tokenizer 的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。

UniqueTokenFilter

篩選出與前一個語彙基元使用相同文字的語彙基元。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.UniqueTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
onlyOnSamePosition	boolean	False	值，指出是否只移除相同位置的重複專案。 預設值為 false。

VectorSearch

包含與向量搜尋相關的組態選項。

名稱	類型	Description
algorithms	VectorSearchAlgorithmConfiguration[]: ExhaustiveKnnVectorSearchAlgorithmConfiguration[] HnswVectorSearchAlgorithmConfiguration[]	包含索引或查詢期間所使用之演算法的特定組態選項。
compressions	VectorSearchCompressionConfiguration[]: ScalarQuantizationVectorSearchCompressionConfiguration[]	包含編製索引或查詢期間所使用之壓縮方法的特定組態選項。
profiles	VectorSearchProfile[]	定義要與向量搜尋搭配使用的組態組合。
vectorizers	VectorSearchVectorizer[]: AzureOpenAIVectorizer[] CustomVectorizer[]	包含如何向量化文字向量查詢的組態選項。

VectorSearchAlgorithmKind

用於編製索引和查詢的演算法。

名稱	類型	Description
exhaustiveKnn	string	將執行暴力密碼破解搜尋的詳盡 KNN 演算法。
hnsw	string	HNSW (階層式導覽小型世界) ，這是近似鄰近演算法的類型。

VectorSearchAlgorithmMetric

用於向量比較的相似度計量。

名稱	類型	Description
cosine	string
dotProduct	string
euclidean	string

VectorSearchCompressionKind

用於編製索引和查詢的壓縮方法。

名稱	類型	Description
scalarQuantization	string	純量量化，這是一種壓縮方法。 在純量量化中，原始向量值會透過離散化和表示向量的每個元件，使用縮減的量化值集來壓縮成較窄的類型，藉此減少整體數據大小。

VectorSearchCompressionTargetDataType

壓縮向量值的量化數據類型。

名稱	類型	Description
int8	string

VectorSearchProfile

定義要與向量搜尋搭配使用的組態組合。

名稱	類型	Description
algorithm	string	指定演算法和選擇性參數的向量搜尋演算法組態名稱。
compression	string	指定壓縮方法和選擇性參數的壓縮方法組態名稱。
name	string	要與這個特定向量搜尋配置檔相關聯的名稱。
vectorizer	string	要設定用於向量搜尋的向量化方法類型名稱。

VectorSearchVectorizerKind

查詢期間要使用的向量化方法。

名稱	類型	Description
azureOpenAI	string	在查詢時間使用 Azure OpenAI 資源產生內嵌。
customWebApi	string	在查詢時間使用自定義 Web 端點產生內嵌。

WordDelimiterTokenFilter

將字組分割成部分字組，並對部分字組群組執行選擇性的轉換。 此令牌篩選器是使用 Apache Lucene 來實作。

名稱	類型	預設值	Description
@odata.type	string: #Microsoft.Azure.Search.WordDelimiterTokenFilter		指定令牌篩選類型的 URI 片段。
catenateAll	boolean	False	值，指出是否要停用所有子字詞部分。 例如，如果此值設定為 true，“Azure-搜尋-1” 會變成 “AzureSearch1”。 預設值為 false。
catenateNumbers	boolean	False	值，指出是否要減少數目部分的最大執行次數。 例如，如果此值設定為 true，“1-2” 會變成 “12”。 預設值為 false。
catenateWords	boolean	False	值，指出字組部分的運行時間上限是否會被貓化。 例如，如果此值設定為 true，“Azure-搜尋” 會變成 “AzureSearch”。 預設值為 false。
generateNumberParts	boolean	True	值，指出是否要產生數位子字詞。 預設值為 true。
generateWordParts	boolean	True	值，指出是否要產生部分字組。 如果設定，會導致產生部分字組;例如，“AzureSearch” 會變成 “Azure” “搜尋”。 預設值為 true。
name	string		令牌篩選的名稱。 名稱必須包含字母、數字、空格、虛線或底線，同時開頭必須是英數字元，而且不得超過 128 個字元。
preserveOriginal	boolean	False	值，指出是否要保留原始字組並新增至子字詞清單。 預設值為 false。
protectedWords	string[]		要防止分隔的令牌清單。
splitOnCaseChange	boolean	True	值，指出是否要在caseChange上分割單字。 例如，如果此值設定為 true，“AzureSearch” 會變成 “Azure” “搜尋”。 預設值為 true。
splitOnNumerics	boolean	True	值，指出是否要分割數位。 例如，如果設定為 true，“Azure1Search” 會變成 “Azure” “1” “搜尋”。 預設值為 true。
stemEnglishPossessive	boolean	True	值，指出是否要移除每個子字詞的尾端 「s」。。 預設值為 true。