Novità di Azure AI Search
Ricerca cognitiva di Azure è ora Azure AI Search. Informazioni sugli aggiornamenti più recenti di funzionamento, documentazione e campioni di Azure AI Search.
Nota
Le funzionalità di anteprima vengono annunciate qui, ma viene anche mantenuto un elenco delle funzionalità di anteprima in modo da poterle trovare tutte in un'unica posizione.
Novembre 2024
| Articolo | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Perimetro di sicurezza della rete | Sicurezza | Aggiungere un servizio di ricerca a un perimetro di sicurezza di rete per controllare l'accesso alla rete al servizio di ricerca. I portale di Azure e le API REST di gestione nella versione 2024-06-01-preview possono essere usati per visualizzare e riconciliare le configurazioni del perimetro di sicurezza di rete. |
| Supporto dei collegamenti privati condivisi per le connessioni al servizio di intelligenza artificiale di Azure | Sicurezza | Le connessioni ad Azure PER intelligenza artificiale per l'elaborazione predefinita delle competenze possono ora essere private usando un collegamento privato condiviso nella connessione. |
| Opzioni di rescoring per vettori compressi | Pertinenza | È possibile impostare le opzioni per ripetere il carattere di sottolineatura con vettori originali anziché vettori compressi. Si applica agli algoritmi HNSW e a vettori KNN completi, usando la compressione binaria e scalare. Disponibile in Create or Update Index (2024-11-01-preview), nella portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| Archiviare un numero minore di istanze vettoriali | ricerca vettoriale | Negli scenari di compressione vettoriale è possibile omettere l'archiviazione di vettori di precisione completa se non sono necessari per la registrazione. Disponibile in Create or Update Index (2024-11-01-preview), nella portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| Riscrittura delle query nel reranker semantico | Pertinenza | È possibile impostare opzioni su una query semantica per riscrivere l'input della query in una query modificata o espansa che genera risultati più pertinenti dal ranker L2. Disponibile nei documenti di ricerca (2024-11-01-preview), nella portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| Nuovi modelli di classificazione semantica | Pertinenza | Il ranker semantico viene eseguito con modelli migliorati in tutte le aree supportate. Non sono state apportate modifiche alle API o all'esperienza del portale. |
| Competenza Layout documento | Intelligenza artificiale applicata (competenze) | Nuova competenza usata per analizzare un documento per la struttura e fornire la suddivisione in blocchi con riconoscimento della struttura (paragrafo). Questa competenza chiama Document Intelligence e usa il modello di layout di Document Intelligence. Disponibile nelle aree selezionate tramite il set di competenze di creazione o aggiornamento (2024-11-01-preview), il portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| Fatturazione senza chiave per l'elaborazione delle competenze di intelligenza artificiale di Azure | Intelligenza artificiale applicata (competenze) | È ora possibile usare un'identità gestita e i ruoli per una connessione senza chiave ai servizi di intelligenza artificiale di Azure per l'elaborazione predefinita delle competenze. Questa funzionalità rimuove le restrizioni per avere sia i servizi di ricerca che di intelligenza artificiale nella stessa area. Disponibile nel set di competenze di creazione o aggiornamento (2024-11-01-preview) e nel portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| Modalità di analisi markdown | Origine dati dell'indicizzatore | Con questa modalità di analisi, gli indicizzatori possono generare documenti di ricerca uno-a-uno o uno-a-molti da file Markdown in Archiviazione di Azure e OneLake. Disponibile in Creare o aggiornare l'indicizzatore (2024-11-01-preview), il portale di Azure e nei pacchetti beta di Azure SDK che forniscono questa funzionalità. |
| 2024-11-01-preview | API | Versione di anteprima delle API REST per la riscrittura delle query, competenza Layout documento, fatturazione senza chiave per l'elaborazione delle competenze, modalità di analisi Markdown e opzioni di rescoring per i vettori compressi. |
| Supporto del portale per i dati strutturati | Funzionalità | La procedura guidata Importa e vettorizza dati supporta ora Azure SQL, Azure Cosmos DB e Archiviazione tabelle di Azure. |
Ottobre 2024
| Articolo | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Ridurre i requisiti di dimensione per i modelli di incorporamento di testo con training MRL in Azure OpenAI | Funzionalità | Il training di text-embedding-3-small e Text-embedding-3-large viene eseguito usando Matryoshka Representation Learning (MRL). In questo modo è possibile troncare i vettori di incorporamento in un minor numero di dimensioni e regolare il bilanciamento tra l'utilizzo delle dimensioni dell'indice vettoriale e la qualità del recupero. Una novità truncationDimension dell'anteprima 2024-09-01-consente l'accesso alla compressione MRL nei modelli di incorporamento del testo. Questa opzione può essere configurata solo per i nuovi campi vettoriali. |
Decomprimere @search.score per visualizzare i caratteri di sottolineatura nei risultati della ricerca ibrida |
Funzionalità | È possibile esaminare i risultati classificati RRF (Reciprocal Rank Fusion) visualizzando i singoli caratteri di sottolineatura della query del risultato finale unito e con punteggio. Una nuova debug proprietà decomprime il punteggio di ricerca. QueryResultDocumentSubscores, QueryResultDocumentRerankerInpute QueryResultDocumentSemanticField forniscono i dettagli aggiuntivi. Queste definizioni sono disponibili nella versione 2024-09-01-preview. |
| Filtri di destinazione in una ricerca ibrida solo per le query vettoriali | Funzionalità | Un filtro per una query ibrida comporta tutte le sottoquery nella richiesta, indipendentemente dal tipo. È possibile eseguire l'override del filtro globale per definire l'ambito del filtro in una sottoquery specifica. Il nuovo filterOverride parametro è disponibile nelle query ibride usando 2024-09-01-preview. |
| Competenza Divisione testo (suddivisione in blocchi di token) | Intelligenza artificiale applicata (competenze) | Questa competenza include nuovi parametri che migliorano la suddivisione in blocchi dei dati per i modelli di incorporamento. Un nuovo unit parametro consente di specificare la suddivisione in blocchi dei token. È ora possibile suddividere in blocchi in base alla lunghezza del token, impostando la lunghezza su un valore appropriato per il modello di incorporamento. È anche possibile specificare il tokenizer e tutti i token che non devono essere suddivisi durante la suddivisione in blocchi dei dati. Nella versione 2024-09-01-preview sono disponibili le nuove unit definizioni di sottolineatura dei parametri e dei caratteri di sottolineatura della query. |
| 2024-09-01-preview | API | Versione di anteprima delle API REST per dimensioni troncate nei modelli text-embedding-3, filtro vettoriale di destinazione per query ibride, dettagli del carattere di sottolineatura RRF per il debug e suddivisione in blocchi di token per la competenza Suddivisione testo. |
| Supporto del portale per la crittografia della chiave gestita dal cliente | Funzionalità | Quando si creano nuovi oggetti nella portale di Azure, è ora possibile specificare la crittografia della chiave cmk e selezionare un insieme di credenziali delle chiavi di Azure per fornire la chiave. |
Agosto 2024
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Miglioramenti della sessione di debug | funzionalità | Ci sono due importanti miglioramenti. In primo luogo, è ora possibile eseguire il debug di carichi di lavoro di vettorizzazione e suddivisione in blocchi di dati integrati. In secondo luogo, le sessioni di debug sono riprogettati per una presentazione più semplificata di competenze e mapping. È possibile selezionare un oggetto nel flusso e visualizzarne o modificarne i dettagli in un pannello laterale. Il layout a schede precedente viene completamente sostituito con informazioni più sensibili al contesto nella pagina. |
| 2024-07-01 | API | Rilascio stabile delle API REST per i tipi di dati vettoriali disponibili a livello generale, la compressione vettoriale e la vettorizzazione integrata durante l'indicizzazione e le query. |
| Vettorizzazione integrata | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Suddivisione in blocchi e incorporamento dei dati basati sulle competenze durante l'indicizzazione. |
| Vettorizzatori | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Conversione da testo a vettore durante l'esecuzione di query. Sia il vettorizzatore OpenAI di Azure che il vettorizzatore API Web personalizzato sono generalmente disponibili. |
| Competenza AzureOpenAIEmbedding | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Tipo di competenza che chiama un modello di incorporamento OpenAI di Azure per generare incorporamenti durante l'indicizzazione. |
| Proiezioni di indici | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Componente di una definizione del set di competenze che definisce la forma di un indice secondario, supportando un modello di indice uno-a-molti, in cui il contenuto di una pipeline di arricchimento può avere come destinazione più indici. |
| Quantizzazione binaria e scalare | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Comprimere le dimensioni dell'indice vettoriale in memoria e su disco usando la quantizzazione scalare predefinita. |
| Tipi di dati Narrow | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Assegnare un tipo di dati più piccolo nei campi vettoriali, presupponendo che i dati in ingresso siano di quel tipo di dati. |
| Procedura guidata di importazione e vettorizzazione dei dati | Azure portal | Annuncio della disponibilità generale. Procedura guidata che crea una pipeline di indicizzazione completa che include la suddivisione in blocchi e la vettorializzazione dei dati. La procedura guidata crea tutti gli oggetti e le configurazioni necessari. Questa versione aggiunge il supporto della procedura guidata per Azure Data Lake in Archiviazione di Azure. |
| Proprietà archiviata | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Valore booleano che riduce l'archiviazione degli indici vettoriali non archiviando vettori recuperabili. |
| vectorQueries.Weight - proprietà | Funzionalità | Annuncio della disponibilità generale. Specificare il peso relativo di ogni query vettoriale in un'operazione di ricerca. |
2024 luglio 2022
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Chat con i dati | Acceleratore | Acceleratore di soluzioni per il criterio RAG in esecuzione in Azure, con l'uso di Azure AI Search per il recupero e dei modelli linguistici di grandi dimensioni di Azure OpenAI per creare esperienze di ricerca conversazionali. Il codice con dati di esempio è disponibile per scenari di casi d'uso quali consulente finanziario e revisione del contratto e riepilogo. |
| Knowledge mining conversazionale | Acceleratore | Un acceleratore di soluzioni basato su Azure AI Search, Servizio cognitivo di Azure per la voce e Azure OpenAI, che consentono ai clienti di estrarre informazioni dettagliate utilizzabili dalle conversazioni post-contact center. |
| Creare un copilota personalizzato | Acceleratore | Creare una soluzione copilota personalizzata che consenta Client Advisor di sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale generativa su dati strutturati e non strutturati. Aiutare i nostri clienti a ottimizzare le attività quotidiane e promuovere interazioni migliori con più clienti. |
Giugno 2024
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Ricerca di immagini nel portale di Azure | Funzionalità | Esplora ricerche supporta ora la ricerca di immagini. In un indice vettoriale con contenuto dell'immagine vettoriale, è possibile trascinare le immagini in Esplora ricerche per eseguire una query e trovare una corrispondenza. |
Maggio 2024
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Capacità più elevata e più quote vettoriali a ogni livello (stessa tariffa di fatturazione) | Infrastruttura | Per la maggior parte delle aree, le dimensioni delle partizioni sono ora ancora più elevate per Standard 2 (S2), Standard 3 (S3) e Standard 3 High Density (S3 HD) per tutti i servizi creati dopo il 3 aprile 2024. Per ottenere partizioni di dimensioni maggiori, creare un nuovo servizio in un'area che fornisce un'infrastruttura più recente. Anche i livelli ottimizzati per l'archiviazione (L1 e L2) hanno più capacità. I clienti L1 e L2 devono creare un nuovo servizio per poter beneficiare della capacità più elevata. Al momento, non è disponibile alcun aggiornamento sul posto. La capacità aggiuntiva è ora disponibile in più aree: Germania settentrionale, Germania centro-occidentale, Sudafrica settentrionale, Svizzera occidentale e Azure per enti pubblici (Texas, Arizona e Virginia). |
| Integrazione di OneLake (anteprima) | Funzionalità | Nuovo indicizzatore per i file OneLake e i collegamenti a OneLake. Se si usa Microsoft Fabric e OneLake per l'accesso ai dati cloud per le origini dati Amazon Web Services (AWS) e Google, usare questo indicizzatore per importare dati esterni in un indice di ricerca. Questo indicizzatore è disponibile tramite il portale di Azure, l'API REST 2024-05-01-preview e i pacchetti beta di Azure SDK. |
| Rilevanza vettoriale pertinenza delle query ibride |
Funzionalità | Quattro ottimizzazioni migliorano la pertinenza della ricerca vettoriale e ibrida. È prima di tutto possibile impostare soglie sui risultati della ricerca vettoriale per escludere i risultati con punteggio basso. In secondo luogo, le modifiche nell'architettura di query applicano i profili di punteggio alla fine della pipeline di query per ogni tipo di query. L'aumento del livello di priorità dei documenti è un profilo di punteggio comune e ora funziona come previsto nelle query vettoriali e ibride. In terzo luogo, è possibile impostare MaxTextRecallSize e countAndFacetMode nelle query ibride per controllare la quantità di risultati della ricerca con classificazione BM25 che passano al modello di classificazione ibrida. Per quarto, per la ricerca vettoriale e ibrida, è possibile ponderare una query vettoriale per aumentarne o diminuirne l’importanza in una richiesta multiquery. |
| Supporto di vettori binari | Funzionalità | Collection(Edm.Byte) è un nuovo tipo di dati supportato. Questo tipo di dati rende possibile l'integrazione con i modelli di incorporamento binario Cohere v3 e la quantizzazione binaria personalizzata. I tipi di dati ridotti abbassano il costo dei set di dati vettoriali di grandi dimensioni. Per ulteriori informazioni, vedere Indicizzare dati binari per la ricerca vettoriale. |
| Competenza di incorporamento multimodale di Visione di Azure AI (anteprima) | Competenza | Nuova competenza associata all'API di incorporamento multimodale di Visione di Azure AI. È possibile generare incorporamenti per testo o immagini durante l'indicizzazione. Questa competenza è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
| Vettorizzatore di Visione di Azure AI (anteprima) | Vettorizzatore | Il nuovo vettorizzatore si connette a una risorsa di Visione di Azure AI usando l'API di incorporamento multimodale per generare incorporamenti in fase di query. Questo vettorizzatore è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
| Vettorizzatore del catalogo dei modelli di Azure AI Studio (anteprima) | Vettorizzatore | Il nuovo vettorizzatore si connette a un modello di incorporamento distribuito dal catalogo dei modelli di Azure AI Studio. Questo vettorizzatore è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. Come implementare la vettorizzazione integrata usando i modelli di Azure AI Studio. |
| La competenza AzureOpenAIEmbedding (anteprima) supporta altri modelli in Azure OpenAI | Competenza | Supporta ora text-embedding-3-large e text-embedding-3-small, insieme a text-embedding-ada-002 dall'aggiornamento precedente. Le nuove proprietà dimensions e modelName consentono di specificare i vari modelli di incorporamento in Azure OpenAI. In precedenza, i limiti delle dimensioni erano fissi a 1.536 dimensioni, applicabili solo a text-embedding-ada-002. Questa competenza aggiornata è disponibile tramite il portale di Azure e l'API REST 2024-05-01-preview. |
| Aggiornamenti del portale di Azure | Portale | La procedura guidata Importa e vettorizza dati supporta ora gli indicizzatori OneLake come origine dati. Per gli incorporamenti, supporta anche le connessioni a Visione di Azure AI, il catalogo dei modelli di Studio AI della piattaforma Azure e altri modelli di incorporamento in Azure OpenAI. Quando si aggiunge un campo a un indice, è possibile scegliere un tipo di dati binario. Esplora ricerche ora è per impostazione predefinita 2024-05-01-preview e supporta le nuove funzionalità di anteprima per le query vettoriali e ibride. |
| 2024-05-01-preview | API | La nuova versione di anteprima delle API REST di ricerca offre nuove competenze e vettorizzatori, un nuovo tipo di dati binario, indicizzatori di file OneLake e nuovi parametri di query per risultati ancora più pertinenti. Vedere Aggiornare le API REST se si dispone di codice esistente scritto nell’anteprima 2023-07-01 ed è necessario eseguire la migrazione a questa versione. |
| Pacchetti beta di Azure SDK | API | Esaminare i log delle modifiche dei pacchetti beta di Azure SDK seguenti per il supporto di nuove funzionalità: Azure SDK per Python, Azure SDK per .NET, Azure SDK per Java |
| Esempi di codice Python | Esempi | I nuovi esempi end-to-end illustrano l'integrazione con Cohere Embed v3, l'integrazione con OneLake e le piattaforme dati cloud su Google e AWS e l'integrazione con le API multimodali di Visione di Azure AI. |
Aprile 2024
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Aggiornamento della sicurezza per la divulgazione di informazioni | API | Le risposte GET non restituiscono più stringhe di connessione o chiavi. Applicabile a GET Skillset, GET Index e GET Indexer. Questa modifica consente di proteggere gli asset di Azure integrati con Azure AI Search da accessi non autorizzati. |
| Altre risorse di archiviazione nei livelli Basic e Standard | Infrastruttura | Basic supporta ora fino a tre partizioni e tre repliche. I livelli Basic e Standard (S1, S2, S3) hanno un’archiviazione significativamente maggiore per ciascuna partizione, con la stessa tariffa di fatturazione per partizione. La capacità aggiuntiva è soggetta a disponibilità a livello di area ed è applicabile ai nuovi servizi di ricerca creati dopo il 3 aprile 2024. Attualmente, non è disponibile alcun aggiornamento sul posto; quindi, occorre creare un nuovo servizio di ricerca per ottenere lo spazio di archiviazione aggiuntivo. |
| Maggiori quote per i vettori | Infrastruttura | Le quote vettoriali sono anche più elevate nei nuovi servizi creati dopo il 3 aprile 2024 nelle aree selezionate. |
Quantizzazione vettoriale, tipi di dati vettoriali ristretti e una nuova proprietà stored (anteprima) |
Funzionalità | Insieme, queste tre funzionalità aggiungono opzioni di compressione vettoriale e archiviazione più intelligenti. Prima di tutto, la quantizzazione scalare riduce le dimensioni dell'indice vettoriale in memoria e su disco. In secondo luogo, i tipi di dati ristretti riducono l'archiviazione per campo archiviando valori più piccoli. In terzo luogo, è possibile usare stored per rifiutare esplicitamente di archiviare la copia aggiuntiva di un vettore usato solo per i risultati della ricerca. Se non sono necessari vettori in una risposta di query, è possibile impostare stored su false per risparmiare spazio. |
| API REST ricerca 2024-03-01-preview | API | Nuova versione di anteprima delle API REST di ricerca per i nuovi tipi di dati, le proprietà di compressione vettoriale e le opzioni di archiviazione vettoriali. |
| API REST di gestione 2024-03-01-preview | API | Nuova versione di anteprima delle API REST di gestione per le operazioni del piano di controllo. |
| Annuncio di deprecazione 2023-07-01-preview | API | Deprecazione annunciata l'8 aprile 2024. Il supporto terminerà l'8 luglio 2024. Si tratta della prima API REST che offre supporto per la ricerca vettoriale. Le versioni più recenti dell'API hanno una configurazione vettoriale diversa. È consigliabile eseguire la migrazione a una versione più recente il prima possibile. |
Febbraio 2024
| Elemento | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Nuovi limiti di dimensioni | Funzionalità | Per i campi vettoriali, i limiti massimi delle dimensioni sono ora 3072, da 2048. |
Annunci 2023
| Mese | Type | Annuncio |
|---|---|---|
| novembre | Funzionalità | Ricerca vettoriale, disponibile a livello generale. La precedente restrizione sulle chiavi gestite dal cliente (CMK) è stata ora rimossa. Anche il prefiltraggio e l’algoritmo esaustivo di vicino più prossimo K sono ora disponibili a livello generale. |
| novembre | Funzionalità | Classificatore semantico, disponibile a livello generale |
| novembre | Funzionalità | La vettorizzazione integrata (anteprima) aggiunge la suddivisione in blocchi di dati e la conversione da testo a vettore durante l'indicizzazione; inoltre, aggiunge anche conversioni da testo a vettore in fase di query. |
| novembre | Funzionalità | Procedura guidata di importazione e vettorizzazione dei dati (anteprima) automatizza la suddivisione in blocchi dei dati e la vettorizzazione. È destinata all'API REST 2023-10-01-Preview. |
| novembre | Funzionalità | Le proiezioni di indice (anteprima) definiscono la forma di un indice secondario, usato per un modello di indice uno a molti, in cui il contenuto di una pipeline di arricchimento può essere destinato a più indici. |
| novembre | API | L’API REST di ricerca 2023-11-01 è una versione stabile delle API REST di ricerca per la ricerca vettoriale e la classificazione semantica. Vedere Aggiornare API REST per i passaggi di migrazione a funzionalità disponibili a livello generale. |
| novembre | API | L'API REST di gestione 2023-11-01 aggiunge API che abilitano o disabilitano il classificatore semantico. |
| novembre | Competenza | La competenza di incorporamento OpenAI di Azure (anteprima) si connette a un modello di incorporamento distribuito nella risorsa OpenAI di Azure per generare incorporamenti durante l'esecuzione del set di competenze. |
| novembre | Competenza | La competenza di suddivisione testo (anteprima) è stata aggiornata in 2023-10-01-Preview per supportare la suddivisione in blocchi di dati nativi. |
| novembre | Video | In che modo la ricerca vettoriale e la classificazione semantica migliorano le richieste GPT spiega in che modo il recupero ibrido offre dati di base ottimali per la generazione di risposte di intelligenza artificiale utili e consente la ricerca su concetti e parole chiave. |
| novembre | Esempio | Ilcontrollo degli accessi in base al ruolo nelle applicazioni di intelligenza artificiale generativa spiega come usare Microsoft Entra ID e l'API Microsoft Graph per implementare autorizzazioni utente granulari per il contenuto in blocchi nell'indice. |
| ottobre | Esempio | Acceleratore di soluzioni "Chatta con i dati”. Modello RAG end-to-end che usa Ricerca di Azure AI come retriever. Fornisce indicizzazione, suddivisione in blocchi di dati e orchestrazione. |
| ottobre | Funzionalità | Algoritmo di assegnazione dei punteggi di vicino più prossimo K (KNN), algoritmo completo di assegnazione di punteggi per la ricerca per somiglianza nello spazio vettoriale. Disponibile solo nell'API REST 2023-10-01-Preview. |
| ottobre | Funzionalità | I prefiltri nella ricerca vettoriale valutano i criteri di filtraggio prima dell'esecuzione della query, riducendo la quantità di contenuto in cui cercare. Disponibile solo nell'API REST 2023-10-01-Preview, tramite una nuova proprietà vectorFilterMode nella query che può essere impostata su preFilter (impostazione predefinita) o postFilter, a seconda delle esigenze. |
| ottobre | API | API REST ricerca 2023-10-01-Preview, modifiche fondamentali per la definizione di campi vettoriali e query vettoriali. |
| agosto | Funzionalità | Classificazione semantica ottimizzata. I modelli aggiornati vengono implementati per il reranking semantico e la disponibilità viene estesa a più aree. Il numero massimo di token univoci è raddoppiato da 128 a 256. |
| luglio | Esempio | Demo vettoriale (Azure SDK per JavaScript). Usa Node.js e la libreria @azure/search-documents 12.0.0-beta.2 per generare incorporamenti, creare e caricare un indice ed eseguire diverse query vettoriali. |
| luglio | Esempio | Demo vettoriale (Azure SDK per .NET). Usa la libreria Azure.Search.Documents 11.5.0-beta.3 per generare incorporamenti, creare e caricare un indice ed eseguire diverse query vettoriali. È anche possibile provare questo campione dal team di Azure SDK. |
| luglio | Esempio | Demo vettoriale (Azure SDK per Python), usa la versione beta più recente di azure.search.documents per generare incorporamenti, creare e caricare un indice ed eseguire diverse query vettoriali. Per altre demo di ricerca vettoriale, visitare il repository azure-search-vector-samples/demo-python. |
| Giugno | Funzionalità | Anteprima pubblica della ricerca vettoriale. |
| Giugno | Funzionalità | Disponibilità della ricerca semantica, disponibile nel livello Basic. |
| Giugno | API | API REST di ricerca 2023-07-01-Preview. Supporto per la ricerca vettoriale. |
| Maggio | Funzionalità | Controllo degli accessi in base al ruolo di Azure (RBAC, disponibile a livello generale). |
| Maggio | API | API REST di gestione 2022-09-01, con supporto per la configurazione della ricerca per l’uso con i ruoli di Azure. Il modulo Az.Search di Azure PowerShell e Az search dell'interfaccia della riga di comando di Azure sono stati aggiornati per supportare le opzioni di autenticazione del servizio di ricerca. È anche possibile usare il provider Terraform per configurare le opzioni di autenticazione (vedere questo avvio rapido a Terraform per informazioni dettagliate). |
| Aprile | Esempio | Distribuzione in più aree di Azure AI Search per la continuità aziendale e il ripristino di emergenza. Script di distribuzione che configurano completamente una soluzione multi-area per Azure Area, con opzioni per la sincronizzazione del contenuto e il reindirizzamento delle richieste in caso di errore di un endpoint. |
| Marzo | Esempio | ChatGPT + Dati aziendali con Azure OpenAI e Azure AI Search (GitHub). Codice Python e un modello per combinare Azure AI Search con i modelli di linguaggio di grandi dimensioni in OpenAI. Per informazioni generali, vedere questo post di blog di Tech Community: Rivoluzionare i dati aziendali con ChatGPT. Punti principali: Usare Azure AI Search per consolidare e indicizzare il contenuto ricercabile. Eseguire una query sull'indice per ottenere i risultati iniziali della ricerca. Assemblare le richieste da tali risultati e inviarle al modello gpt-35-turbo (anteprima) in Azure OpenAI. Restituire una risposta tra documenti, fornire citazioni e garantire trasparenza nell'app dedicata ai clienti, in modo che gli utenti possano valutare la risposta. |
Annunci dell'anno precedente
Rebrand del servizio
Nel corso degli anni, questo servizio ha avuto diversi nomi. Sono elencati di seguito in ordine cronologico inverso:
- Azure AI Search (novembre 2023) Rinominato per allinearsi ai Servizi di Azure AI e alle aspettative dei clienti.
- Ricerca cognitiva di Azure (ottobre 2019) Rinominato per riflettere l'uso ampliato (ancora facoltativo) delle competenze cognitive e dell'elaborazione dell'intelligenza artificiale nelle operazioni del servizio.
- Ricerca di Azure (marzo 2015) Nome originale.
Aggiornamenti del servizio
Gli annunci sugli aggiornamenti del servizio per Azure AI Search sono reperibili nel sito Web di Azure.
Ridenominazione delle funzionalità
La ricerca semantica è stata rinominata in classificatore semantico nel novembre 2023 per descrivere meglio la funzionalità, che fornisce la classificazione L2 di un set di risultati esistente.