Indexer les données d’Azure Files
Important
L’indexeur Azure Files est actuellement disponible en préversion publique dans le cadre de Conditions d’utilisation supplémentaires. Utilisez une API REST en préversion pour créer la source de données de l’indexeur.
Dans cet article, découvrez comment configurer un indexeur qui importe du contenu Azure Files et le rend utilisable dans une requête de Recherche Azure AI. Les entrées de l’indexeur sont vos fichiers, dans un même partage. La sortie est un index de recherche avec du contenu et des métadonnées pouvant faire l’objet de recherches stockés dans des champs individuels.
Pour configurer et exécuter l’indexeur, vous pouvez utiliser :
- Préversion des API REST du service de recherche, toute version de préversion.
- Un package du Kit de développement logiciel (SDK) Azure, toute version.
- Assistant Importer des données dans le portail Azure.
- L’assistant Importer et vectoriser des données dans le portail Azure.
Prérequis
Stockage Fichier, niveau optimisé pour les transactions.
Un partage de fichiers SMB fournissant le contenu source. Les partages NFS ne sont pas pris en charge.
Des fichiers contenant du texte. Si vous avez des données binaires, vous pouvez inclure l’enrichissement par IA pour l’analyse des images.
Autorisations de lecture sur Stockage Azure. Une chaîne de connexion à « accès total » contient une clé qui accorde l’accès au contenu.
Utilisez un client REST pour formuler des appels REST semblables à ceux présentés dans cet article.
Tâches prises en charge
Vous pouvez utiliser cet indexeur pour les tâches suivantes :
- Indexation de données et indexation incrémentielle : l’indexeur peut indexer les fichiers et les métadonnées associées à partir de tableaux. Il détecte les fichiers et métadonnées nouveaux et mis à jour par le biais d’une détection intégrée des modifications. Vous pouvez configurer l’actualisation des données selon une planification ou à la demande.
- Détection de suppression : l’indexeur peut détecter les suppressions par le biais de métadonnées personnalisées.
- IA appliquée via des ensembles de compétences : ensembles de compétences sont entièrement pris en charge par l’indexeur. Il s’agit notamment de fonctionnalités clés telles que la vectorisation intégrée qui ajoute des étapes de segmentation et d’intégration des données.
- Modes d’analyse : L’indexeur prend en charge les modes d’analyse JSON si vous souhaitez analyser des tableaux ou des lignes JSON dans des documents individuels de recherche. Il prend également en charge mode d’analyse Markdown.
- Compatibilité avec d’autres fonctionnalités : l’indexeur est conçu pour fonctionner en toute transparence avec d’autres fonctionnalités d’indexeur, telles que sessions de débogage, cache d’indexeur pour les enrichissements incrémentielset base de connaissances.
Formats de document pris en charge
L’indexeur Stockage Fichier peut extraire du texte à partir des formats de document suivants :
- CSV (consultez Indexation d’objets blob CSV)
- EML
- EPUB
- GZ
- HTML
- JSON (consultez l’indexation d’objets JSON blobs)
- KML (XML pour les représentations géographiques)
- Formats Microsoft Office : DOCX/DOC/DOCM, XLSX/XLS/XLSM, PPTX/PPT/PPTM, MSG (e-mails Outlook), XML (XML WORD 2003 et 2006)
- Formats de document ouverts : ODT, ODS, ODP
- Fichiers de texte brut (voir aussi l’indexation de texte brut)
- RTF
- XML
- ZIP
Comment les Azure Files sont indexés
Par défaut, la plupart des fichiers sont indexés en tant que document de recherche unique dans l’index, y compris les fichiers avec un contenu structuré, par exemple au format JSON ou CSV, qui sont indexés en tant que bloc de texte unique.
Un document composé ou incorporé (comme une archive ZIP, un document Word avec un e-mail Outlook incorporé intégrant des pièces jointes ou un fichier .MSG avec des pièces jointes) est également indexé comme un seul document. Par exemple, toutes les images extraites des pièces jointes d’un fichier .MSG seront renvoyées dans le champ normalized_images. Si vous avez des images, pensez à ajouter l’enrichissement par IA pour que ce contenu soit plus utile aux recherches.
Le contenu textuel d’un document est extrait dans un champ de type chaîne nommé « content ». Vous pouvez également extraire les métadonnées standard et définies par l’utilisateur.
Définir la source de données
La définition de la source de données spécifie les données à indexer, les informations d’identification et les stratégies permettant d’identifier les changements de données. Une source de données est définie comme une ressource indépendante de manière à pouvoir être utilisée par plusieurs indexeurs.
Vous pouvez utiliser la version 2020-06-30-preview ou ultérieure pour « type » : "azurefile"
. Nous vous recommandons l’API dans la préversion la plus récente.
Créez une source de données pour définir sa définition à l’aide d’une API en préversion pour « type » :
"azurefile"
.POST /datasources?api-version=2024-05-01-preview { "name" : "my-file-datasource", "type" : "azurefile", "credentials" : { "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<account name>;AccountKey=<account key>;" }, "container" : { "name" : "my-file-share", "query" : "<optional-directory-name>" } }
Définissez « type » sur
"azurefile"
(obligatoire).Définissez « credentials » sur une chaîne de connexion Stockage Azure. La section suivante décrit les formats pris en charge.
Définissez « container » sur le partage de fichiers racine, et utilisez « query » pour spécifier tout sous-dossier.
Une définition de source de données peut également inclure des stratégies de suppression réversible si vous souhaitez que l’indexeur supprime un document de recherche lorsque le document source est marqué pour suppression.
Informations d’identification et chaînes de connexion prises en charge
Les indexeurs peuvent se connecter à un partage de fichiers à l’aide des connexions suivantes.
Chaîne de connexion au compte de stockage avec accès complet |
---|
{ "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<your storage account>;AccountKey=<your account key>;" } |
Vous pouvez obtenir la chaîne de connexion à partir de la page du compte de stockage dans Portail Azure en sélectionnant Clés d’accès dans le volet de navigation de gauche. Veillez à sélectionner une chaîne de connexion complète et pas seulement une clé. |
Ajouter des champs de recherche à un index
Dans l’index de recherche, ajoutez des champs pour accepter le contenu et les métadonnées de vos fichiers Azure.
Créez ou mettez à jour un index pour définir les champs de recherche qui stockeront le contenu et les métadonnées des fichiers.
POST /indexes?api-version=2024-07-01 { "name" : "my-search-index", "fields": [ { "name": "ID", "type": "Edm.String", "key": true, "searchable": false }, { "name": "content", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": false }, { "name": "metadata_storage_name", "type": "Edm.String", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true }, { "name": "metadata_storage_path", "type": "Edm.String", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true }, { "name": "metadata_storage_size", "type": "Edm.Int64", "searchable": false, "filterable": true, "sortable": true }, { "name": "metadata_storage_content_type", "type": "Edm.String", "searchable": true, "filterable": true, "sortable": true } ] }
Créez un champ de clé de document ("key": true). Pour le contenu des blobs, les meilleurs candidats sont les propriétés de métadonnées. Les propriétés de métadonnées incluent souvent des caractères (par exemple
/
et-
) qui ne sont pas valides pour les clés de document. L’indexeur encode automatiquement la propriété de métadonnées de clé, sans configuration ni mappage de champ requis.metadata_storage_path
(valeur par défaut) chemin d’accès complet à l’objet ou au fichiermetadata_storage_name
utilisable uniquement si les noms sont uniquesUne propriété de métadonnées personnalisée que vous ajoutez aux objets blob. Cette option contraint votre processus de chargement de blob à ajouter cette propriété de métadonnées à tous les blobs. Étant donné que la clé est une propriété obligatoire, les blobs auxquels il manque une valeur ne seront pas indexés. Si vous utilisez une propriété de métadonnées personnalisée comme clé, évitez d’apporter des modifications à cette propriété. Les indexeurs ajoutent des documents en double pour le même objet blob si la propriété de clé est modifiée.
Ajoutez un champ « content » pour stocker le texte extrait de chaque fichier via la propriété « content » du blob. Vous n’êtes pas obligé d’utiliser ce nom, mais le faire vous permet de tirer parti des mappages de champs implicites.
Ajoutez des champs pour les propriétés de métadonnées standard. Dans l’indexation des fichiers, les propriétés des métadonnées standard sont les mêmes que celles des métadonnées des blobs. L'indexeur Azure Files crée automatiquement des correspondances de mappage des champs internes pour ces propriétés. Celles-ci convertissent les noms de propriétés avec trait d'union en noms de propriétés avec trait de soulignement. Vous devez toujours ajouter les champs que vous souhaitez utiliser dans la définition de l’index, mais vous pouvez omettre de créer des mappages de champs dans la source de données.
- metadata_storage_name (
Edm.String
) : le nom du fichier. Par exemple, si vous disposez du fichier /my-share/my-folder/subfolder/resume.pdf, ce champ présente la valeurresume.pdf
. - metadata_storage_path (
Edm.String
) : URI complet du fichier, incluant le compte de stockage. Par exemple,https://myaccount.file.core.windows.net/my-share/my-folder/subfolder/resume.pdf
- metadata_storage_content_type (
Edm.String
) : type de contenu tel que spécifié par le code que vous avez utilisé pour charger le fichier. Par exemple :application/octet-stream
. - metadata_storage_last_modified (
Edm.DateTimeOffset
) : horodatage de la dernière modification du fichier. Recherche Azure AI utilise cet horodateur pour identifier les fichiers modifiés afin d’éviter une réindexation complète après l’indexation initiale. - metadata_storage_size (
Edm.Int64
) : taille du fichier en octets. - metadata_storage_content_md5 (
Edm.String
) : code de hachage MD5 du contenu du fichier s’il est disponible. - metadata_storage_sas_token (
Edm.String
) : jeton SAP temporaire qui peut être utilisé par des compétences personnalisées pour accéder au fichier. Ce jeton ne doit pas être stocké pour une utilisation ultérieure dans la mesure où il peut expirer.
- metadata_storage_name (
Configurer et exécuter l'indexeur Azure Files
Une fois l’index et la source de données créés, vous êtes prêt à créer l’indexeur. La configuration de l’indexeur spécifie les entrées, les paramètres et les propriétés qui contrôlent les comportements d’exécution.
Créez ou mettez à jour un indexeur en lui attribuant un nom, et en référençant la source de données et l’index cible :
POST /indexers?api-version=2024-07-01 { "name" : "my-file-indexer", "dataSourceName" : "my-file-datasource", "targetIndexName" : "my-search-index", "parameters": { "batchSize": null, "maxFailedItems": null, "maxFailedItemsPerBatch": null, "configuration": { "indexedFileNameExtensions" : ".pdf,.docx", "excludedFileNameExtensions" : ".png,.jpeg" } }, "schedule" : { }, "fieldMappings" : [ ] }
Dans la section « configuration » facultative, indiquez les critères d’inclusion ou d’exclusion. Si aucun fichier n’est spécifié, tous les fichiers du partage de fichiers sont récupérés.
Si les paramètres
indexedFileNameExtensions
etexcludedFileNameExtensions
sont tous deux présents, Recherche Azure AI regarde d’abordindexedFileNameExtensions
, puisexcludedFileNameExtensions
. Si la même extension de fichier figure dans les deux listes, elle est exclue de l’indexation.Spécifiez les mappages de champs s’il existe des différences dans le nom ou le type du champ, ou si vous avez besoin de plusieurs versions d’un champ source dans l’index de recherche.
Dans l’indexation des fichiers, il est souvent possible d’omettre les mappages de champs, car l’indexeur dispose d’une prise en charge intégrée du mappage des propriétés « content » et de métadonnées vers des champs de même nom et de même type dans un index. Pour les propriétés de métadonnées, l’indexeur remplace automatiquement les traits d’union
-
par des traits de soulignement dans l’index de recherche.Pour plus d’informations sur les autres propriétés, consultez Créer un indexeur.
Un indexeur s’exécute automatiquement quand il est créé. Vous pouvez l’éviter en définissant « disabled » sur true. Pour contrôler l’exécution de l’indexeur, exécutez un indexeur à la demande ou placez-le dans une planification.
Vérifier l’état de l’indexeur
Pour monitorer l’état de l’indexeur et l’historique d’exécution, envoyez une demande Obtenir l’état de l’indexeur :
GET https://myservice.search.windows.net/indexers/myindexer/status?api-version=2024-07-01
Content-Type: application/json
api-key: [admin key]
La réponse comprend l’état et le nombre d’éléments traités. Le résultat doit ressembler à l’exemple suivant :
{
"status":"running",
"lastResult": {
"status":"success",
"errorMessage":null,
"startTime":"2022-02-21T00:23:24.957Z",
"endTime":"2022-02-21T00:36:47.752Z",
"errors":[],
"itemsProcessed":1599501,
"itemsFailed":0,
"initialTrackingState":null,
"finalTrackingState":null
},
"executionHistory":
[
{
"status":"success",
"errorMessage":null,
"startTime":"2022-02-21T00:23:24.957Z",
"endTime":"2022-02-21T00:36:47.752Z",
"errors":[],
"itemsProcessed":1599501,
"itemsFailed":0,
"initialTrackingState":null,
"finalTrackingState":null
},
... earlier history items
]
}
L’historique d’exécution contient jusqu’à 50 exécutions les plus récentes, classées par ordre chronologique inversé, la dernière exécution apparaissant en premier.
Étapes suivantes
Vous pouvez maintenant exécuter l’indexeur, surveiller l’état ou planifier l’exécution de l’indexeur. Les articles suivants s’appliquent aux indexeurs qui extraient du contenu de Stockage Azure :