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リファレンス

サービス:: Search Service

API バージョン:: 2024-07-01

インデックス内のドキュメントを検索します。

POST {endpoint}/indexes('{indexName}')/docs/search.post.search?api-version=2024-07-01

URI パラメーター

名前	/	必須	型	説明
endpoint	path	True	string	検索サービスのエンドポイント URL。
indexName	path	True	string	インデックスの名前。
api-version	query	True	string	クライアント API のバージョン。

要求ヘッダー

名前	必須	型	説明
x-ms-client-request-id		string uuid	デバッグに役立つ要求と共に送信される追跡 ID。

要求本文

名前	型	説明
answers	QueryAnswerType	検索応答の一部として回答を返す必要があるかどうかを指定する値。
captions	QueryCaptionType	キャプションを検索応答の一部として返す必要があるかどうかを指定する値。
count	boolean	結果の合計数をフェッチするかどうかを指定する値。既定値は false です。この値を true に設定すると、パフォーマンスに影響する可能性があります。返されるカウントは近似値であることに注意してください。
facets	string[]	検索クエリに適用するファセット式の一覧。各ファセット式にはフィールド名が含まれます。必要に応じて、名前と値のペアのコンマ区切りのリストが続きます。
filter	string	検索クエリに適用する OData $filter式。
highlight	string	ヒット強調表示に使用するフィールド名のコンマ区切りのリスト。検索可能なフィールドのみを、ヒット強調表示に使用できます。
highlightPostTag	string	ヒットハイライトに追加される文字列タグ。 highlightPreTag を使用して設定する必要があります。既定値は /em><です。
highlightPreTag	string	強調表示をヒットする前に付加される文字列タグ。 highlightPostTag を使用して設定する必要があります。既定値は <em>です。
minimumCoverage	number	クエリを成功として報告するために検索クエリでカバーする必要があるインデックスの割合を示す 0 ~ 100 の数値。このパラメーターは、レプリカが 1 つだけのサービスでも検索の可用性を確保するのに役立ちます。既定値は 100 です。
orderby	string	結果を並べ替える OData $orderby式のコンマ区切りのリスト。各式には、フィールド名または geo.distance() 関数または search.score() 関数の呼び出しを指定できます。各式の後に asc を付けて昇順を示すか、降順を示す desc を指定できます。既定値は昇順です。同点は、ドキュメントのマッチスコアによって分割されます。 $orderbyが指定されていない場合、既定の並べ替え順序はドキュメントの一致スコアの降順になります。最大で 32 個の$orderby句があります。
queryType	QueryType	検索クエリの構文を指定する値。既定値は "simple" です。クエリで Lucene クエリ構文を使用する場合は、'full' を使用します。
scoringParameters	string[]	形式名と値を使用してスコアリング関数 (referencePointParameter など) で使用するパラメーター値の一覧。たとえば、スコアリングプロファイルで "mylocation" というパラメーターを持つ関数が定義されている場合、パラメーター文字列は "mylocation-122.2,44.8" になります (引用符は使用しません)。
scoringProfile	string	結果を並べ替えるために一致するドキュメントの一致スコアを評価するスコアリングプロファイルの名前。
scoringStatistics	ScoringStatistics	スコアリングの統計情報 (ドキュメントの頻度など) をグローバルに計算して、より一貫性のあるスコアリングを行うか、ローカルに計算するかを指定する値。待機時間を短縮します。既定値は 'local' です。スコア付け前にスコア付け統計をグローバルに集計するには、"global" を使用します。グローバルスコアリング統計を使用すると、検索クエリの待機時間が長くなる可能性があります。
search	string	フルテキスト検索クエリ式。すべてのドキュメントに一致するには、"*" を使用するか、このパラメーターを省略します。
searchFields	string	フルテキスト検索の範囲を指定するフィールド名のコンマ区切りのリスト。完全な Lucene クエリでフィールド検索 (fieldName:searchExpression) を使用する場合、各フィールド検索式のフィールド名は、このパラメーターに記載されているフィールド名よりも優先されます。
searchMode	SearchMode	ドキュメントを一致としてカウントするために、検索語句の一部またはすべてを照合する必要があるかどうかを指定する値。
select	string	取得するフィールドのコンマ区切りのリスト。指定しない場合、スキーマで取得可能としてマークされているすべてのフィールドが含まれます。
semanticConfiguration	string	セマンティック型のクエリのドキュメントを処理するときに使用されるセマンティック構成の名前。
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	セマンティック呼び出しを完全に失敗させる (既定/現在の動作) か、部分的な結果を返すかをユーザーが選択できるようにします。
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer	ユーザーが、セマンティックエンリッチメントが要求が失敗するまでの処理が完了するまでにかかる時間の上限を設定できるようにします。
semanticQuery	string	セマンティックの再ランク付け、セマンティックキャプション、セマンティック回答にのみ使用される個別の検索クエリを設定できます。基本取得フェーズとランク付けフェーズと L2 セマンティックフェーズの間で異なるクエリを使用する必要があるシナリオに役立ちます。
sessionId	string	スティッキーセッションの作成に使用する値。これは、より一貫性のある結果を得るのに役立ちます。同じ sessionId が使用されている限り、同じレプリカセットをターゲットにするためのベストエフォート試行が行われます。同じ sessionID 値を繰り返し再利用すると、レプリカ間での要求の負荷分散が妨げられる可能性があり、検索サービスのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。 sessionId として使用される値は、'_' 文字で始めることはできません。
skip	integer	スキップする検索結果の数。この値を 100,000 より大きくすることはできません。ドキュメントを順番にスキャンする必要があるが、この制限のためにスキップを使用できない場合は、完全に順序付けられたキーで orderby を使用し、代わりに範囲クエリでフィルター処理することを検討してください。
top	integer	取得する検索結果の数。これを$skipと組み合わせて使用して、検索結果のクライアント側ページングを実装できます。サーバー側のページングが原因で結果が切り捨てられた場合、応答には、結果の次のページに対して別の検索要求を発行するために使用できる継続トークンが含まれます。
vectorFilterMode	VectorFilterMode	ベクター検索の実行前または実行後にフィルターを適用するかどうかを指定します。新しいインデックスの既定値は 'preFilter' です。
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableTextQuery[]	ベクター検索クエリとハイブリッド検索クエリのクエリパラメーター。

応答

名前	型	説明
200 OK	SearchDocumentsResult	検索条件に一致するドキュメントを含む応答。
Other Status Codes	ErrorResponse	エラー応答。

例

SearchIndexSearchDocumentsPost

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

SearchIndexSearchDocumentsPost

要求のサンプル

HTTP

POST https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-07-01

{
  "count": true,
  "facets": [
    "category,count:10,sort:count"
  ],
  "filter": "rating gt 4.0",
  "highlight": "description",
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "<em>",
  "minimumCoverage": null,
  "orderby": "rating desc",
  "queryType": "simple",
  "scoringParameters": [
    "currentLocation--122.123,44.77233"
  ],
  "scoringProfile": "sp",
  "search": "nice hotels",
  "searchFields": "category,description",
  "searchMode": "any",
  "sessionId": "mysessionid",
  "scoringStatistics": "global",
  "select": "hotelId,category,description",
  "skip": 0,
  "top": 10,
  "vectorQueries": [
    {
      "kind": "vector",
      "vector": [
        0.103,
        0.0712,
        0.0852,
        0.1547,
        0.1183
      ],
      "fields": "descriptionEmbedding",
      "k": 5,
      "exhaustive": true,
      "oversampling": 20,
      "weight": 2
    }
  ],
  "vectorFilterMode": "preFilter"
}

応答のサンプル

状態コード:: 200

{
  "@odata.count": 25,
  "@search.facets": {
    "category": [
      {
        "count": 1,
        "value": "Economy"
      },
      {
        "count": 1,
        "value": "Luxury"
      }
    ]
  },
  "@search.nextPageParameters": {
    "count": true,
    "facets": [
      "category,count:10,sort:count"
    ],
    "filter": "rating gt 4.0",
    "highlight": "title",
    "highlightPostTag": "</em>",
    "highlightPreTag": "<em>",
    "minimumCoverage": null,
    "orderby": "search.score() desc,rating desc",
    "queryType": "simple",
    "sessionId": "mysessionid",
    "scoringStatistics": "global",
    "scoringParameters": [
      "currentLocation--122.123,44.77233"
    ],
    "scoringProfile": "sp",
    "search": "nice hotels",
    "searchFields": "title,description",
    "searchMode": "any",
    "select": "docId,title,description",
    "skip": 2,
    "top": 8
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 1.5,
      "@search.highlights": {
        "title": [
          "<em>Nice</em> <em>Hotel</em>"
        ]
      },
      "description": "Cheapest hotel in town",
      "docId": "1",
      "title": "Nice Hotel"
    },
    {
      "@search.score": 0.7,
      "@search.highlights": {
        "title": [
          "Fancy <em>Hotel</em>"
        ]
      },
      "description": "Best hotel in town",
      "docId": "2",
      "title": "Fancy Hotel"
    }
  ],
  "@odata.nextLink": "https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-07-01"
}

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

要求のサンプル

HTTP

POST https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-07-01

{
  "count": true,
  "highlightPostTag": "</em>",
  "highlightPreTag": "<em>",
  "queryType": "semantic",
  "search": "how do clouds form",
  "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
  "answers": "extractive|count-3",
  "captions": "extractive|highlight-true",
  "semanticErrorHandling": "partial",
  "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780
}

応答のサンプル

状態コード:: 200

{
  "@odata.count": 25,
  "@search.answers": [
    {
      "key": "4123",
      "text": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form where air is ascending (over land in this case),   but not where it is descending (over the river).",
      "highlights": "Sunlight heats the land all day, warming that moist air and causing it to rise high into the   atmosphere until it cools and condenses into water droplets. Clouds generally form<em> where air is ascending</em> (over land in this case),   but not where it is<em> descending</em> (over the river).",
      "score": 0.94639826
    }
  ],
  "@search.nextPageParameters": {
    "count": true,
    "highlightPostTag": "</em>",
    "highlightPreTag": "<em>",
    "queryType": "semantic",
    "search": "how do clouds form",
    "semanticConfiguration": "my-semantic-config",
    "answers": "extractive|count-3",
    "captions": "extractive|highlight-true",
    "semanticErrorHandling": "partial",
    "semanticMaxWaitInMilliseconds": 780,
    "skip": 2,
    "top": 8
  },
  "value": [
    {
      "@search.score": 0.5479723,
      "@search.rerankerScore": 1.0321671911515296,
      "@search.captions": [
        {
          "text": "Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America.",
          "highlights": "Like all<em> clouds</em>, it<em> forms</em> when the air reaches its dew point—the temperature at    which an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets. This false-color image shows valley<em> fog</em>, which is common in the Pacific Northwest of North America."
        }
      ],
      "id": "4123",
      "title": "Earth Atmosphere",
      "content": "Fog is essentially a cloud lying on the ground. Like all clouds, it forms when the air reaches its dew point—the temperature at  \n\nwhich an air mass is cool enough for its water vapor to condense into liquid droplets.\n\nThis false-color image shows valley fog, which is common in the Pacific Northwest of North America. On clear winter nights, the \n\nground and overlying air cool off rapidly, especially at high elevations. Cold air is denser than warm air, and it sinks down into the \n\nvalleys. The moist air in the valleys gets chilled to its dew point, and fog forms. If undisturbed by winds, such fog may persist for \n\ndays. The Terra satellite captured this image of foggy valleys northeast of Vancouver in February 2010.\n\n\n",
      "locations": [
        "Pacific Northwest",
        "North America",
        "Vancouver"
      ]
    }
  ],
  "@odata.nextLink": "https://myservice.search.windows.net/indexes('myindex')/docs/search.post.search?api-version=2024-07-01"
}

定義

名前	説明
AnswerResult	回答は、クエリに一致した最も関連性の高いドキュメントの内容から抽出されたテキストの一節です。回答は上位の検索結果から抽出されます。回答候補がスコア付けされ、上位の回答が選択されます。
CaptionResult	キャプションは、ドキュメントから検索クエリまでの最も代表的な一節です。多くの場合、ドキュメントの概要として使用されます。キャプションは、`semantic`型のクエリに対してのみ返されます。
ErrorAdditionalInfo	リソース管理エラーの追加情報。
ErrorDetail	エラーの詳細。
ErrorResponse	エラー応答
QueryAnswerType	検索応答の一部として回答を返す必要があるかどうかを指定する値。
QueryCaptionType	キャプションを検索応答の一部として返す必要があるかどうかを指定する値。
QueryType	検索クエリの構文を指定します。既定値は "simple" です。クエリで Lucene クエリ構文を使用する場合は、'full' を使用します。
RawVectorQuery	生のベクター値が指定されたときにベクター検索に使用するクエリパラメーター。
ScoringStatistics	スコアリングの統計情報 (ドキュメントの頻度など) をグローバルに計算して、より一貫性のあるスコアリングを行うか、ローカルに計算するかを指定する値。待機時間を短縮します。既定値は 'local' です。スコア付け前にスコア付け統計をグローバルに集計するには、"global" を使用します。グローバルスコアリング統計を使用すると、検索クエリの待機時間が長くなる可能性があります。
SearchDocumentsResult	インデックスからの検索結果を含む応答。
SearchMode	ドキュメントを一致としてカウントするために、検索語句の一部または全部を照合する必要があるかどうかを指定します。
SearchRequest	フィルター処理、並べ替え、ファセット、ページング、およびその他の検索クエリ動作のパラメーター。
SearchResult	検索クエリによって検出されたドキュメントと、関連するメタデータが含まれます。
SemanticErrorMode	セマンティック呼び出しを完全に失敗させる (既定/現在の動作) か、部分的な結果を返すかをユーザーが選択できるようにします。
SemanticErrorReason	セマンティックランク付け要求に対して部分的な応答が返された理由。
SemanticSearchResultsType	セマンティックランク付け要求に対して返された部分応答の型。
VectorFilterMode	ベクター検索の実行前または実行後にフィルターを適用するかどうかを指定します。
VectorizableTextQuery	ベクター化する必要があるテキスト値が指定されている場合にベクター検索に使用するクエリパラメーター。
VectorQueryKind	実行されるベクタークエリの種類。

AnswerResult

回答は、クエリに一致した最も関連性の高いドキュメントの内容から抽出されたテキストの一節です。回答は上位の検索結果から抽出されます。回答候補がスコア付けされ、上位の回答が選択されます。

名前	型	説明
highlights	string	クエリに最も関連性の高い強調表示されたテキストフレーズを含む Text プロパティと同じテキストの一節。
key	string	回答が抽出されたドキュメントのキー。
score	number	スコア値は、クエリに対して返される他の回答に対するクエリに対する回答の関連性を表します。
text	string	ドキュメントの内容から回答として抽出されたテキストの一節。

CaptionResult

キャプションは、ドキュメントから検索クエリまでの最も代表的な一節です。多くの場合、ドキュメントの概要として使用されます。キャプションは、semantic型のクエリに対してのみ返されます。

名前	型	説明
highlights	string	クエリに最も関連する強調表示された語句を含む Text プロパティと同じテキストの一節。
text	string	検索クエリに最も関連性の高いドキュメントから抽出された代表的なテキストの一節。

ErrorAdditionalInfo

リソース管理エラーの追加情報。

名前	型	説明
info	object	追加情報。
type	string	追加情報の種類。

ErrorDetail

エラーの詳細。

名前	型	説明
additionalInfo	ErrorAdditionalInfo[]	エラーの追加情報。
code	string	エラーコード。
details	ErrorDetail[]	エラーの詳細。
message	string	エラーメッセージ。
target	string	エラーターゲット。

ErrorResponse

エラー応答

名前	型	説明
error	ErrorDetail	エラーオブジェクト。

QueryAnswerType

検索応答の一部として回答を返す必要があるかどうかを指定する値。

名前	型	説明
extractive	string	自然言語で質問として表現されたクエリに応答して返されたドキュメントの内容から回答候補を抽出します。
none	string	クエリの回答を返さないでください。

QueryCaptionType

キャプションを検索応答の一部として返す必要があるかどうかを指定する値。

名前	型	説明
extractive	string	検索クエリに関連する一節を含む一致するドキュメントからキャプションを抽出します。
none	string	クエリのキャプションを返さないでください。

QueryType

検索クエリの構文を指定します。既定値は "simple" です。クエリで Lucene クエリ構文を使用する場合は、'full' を使用します。

名前	型	説明
full	string	検索に完全な Lucene クエリ構文を使用します。検索テキストは Lucene クエリ言語を使用して解釈され、フィールド固有の検索や重み付けされた検索、およびその他の高度な機能を使用できます。
semantic	string	キーワードではなく自然言語で表されるクエリに最適です。 Web コーパスでトレーニングされたランク付けモデルを使用して上位の検索結果を再ランク付けすることで、検索結果の精度が向上します。
simple	string	検索に単純なクエリ構文を使用します。検索テキストは、+、*、"などの記号を使用できる単純なクエリ言語を使用して解釈されます。 searchFields パラメーターが指定されていない限り、クエリはすべての検索可能フィールドで既定で評価されます。

RawVectorQuery

生のベクター値が指定されたときにベクター検索に使用するクエリパラメーター。

名前	型	説明
exhaustive	boolean	true の場合、ベクトルインデックス内のすべてのベクトルに対して、完全な k ニアレストネイバー検索がトリガーされます。地上の真偽値の決定など、完全一致が重要なシナリオに役立ちます。
fields	string	検索されるベクトルに含める Collection(Edm.Single) 型のベクターフィールド。
k	integer	トップヒットとして返される最も近いネイバーの数。
kind	string: vector	実行されるベクタークエリの種類。
oversampling	number	オーバーサンプリング係数。最小値は 1 です。インデックス定義で構成されている 'defaultOversampling' パラメーターをオーバーライドします。 'rerankWithOriginalVectors' が true の場合にのみ設定できます。このパラメーターは、基になるベクターフィールドで圧縮メソッドを使用する場合にのみ使用できます。
vector	number[]	検索クエリのベクター表現。
weight	number	同じ検索要求内の他のベクタークエリやテキストクエリと比較した場合のベクタークエリの相対的な重み。この値は、さまざまなベクタークエリによって生成された複数のランク付けリストの結果や、テキストクエリを使用して取得された結果を組み合わせる場合に使用されます。重みが大きいほど、そのクエリに一致したドキュメントが最終的なランク付けになります。既定値は 1.0 で、値は 0 より大きい正の数値である必要があります。

ScoringStatistics

スコアリングの統計情報 (ドキュメントの頻度など) をグローバルに計算して、より一貫性のあるスコアリングを行うか、ローカルに計算するかを指定する値。待機時間を短縮します。既定値は 'local' です。スコア付け前にスコア付け統計をグローバルに集計するには、"global" を使用します。グローバルスコアリング統計を使用すると、検索クエリの待機時間が長くなる可能性があります。

名前	型	説明
global	string	スコアリング統計は、より一貫性のあるスコアリングのためにグローバルに計算されます。
local	string	スコアリング統計は、待機時間を短くするためにローカルで計算されます。

SearchDocumentsResult

インデックスからの検索結果を含む応答。

名前	型	説明
@odata.count	integer	検索操作によって検出された結果の合計数。カウントが要求されなかった場合は null。存在する場合は、この応答の結果の数よりもカウントが大きくなる可能性があります。これは、$topパラメーターまたは$skip パラメーターを使用する場合、またはクエリが要求されたすべてのドキュメントを 1 つの応答で返さない場合に発生する可能性があります。
@odata.nextLink	string	クエリが要求されたすべての結果を 1 つの応答で返せなかった場合に返される継続 URL。この URL を使用して、別の GET または POST 検索要求を作成し、検索応答の次の部分を取得できます。この応答を生成した要求と同じ動詞 (GET または POST) を使用してください。
@search.answers	AnswerResult[]	検索操作のクエリ結果に回答します。応答クエリパラメーターが指定されていない場合、または 'none' に設定されている場合は null。
@search.coverage	number	クエリに含まれていたインデックスの割合を示す値。minimumCoverage が要求で指定されていない場合は null。
@search.facets	object	各ファセットフィールドのバケットのコレクションとして編成された検索操作のファセットクエリ結果。クエリにファセット式が含まれていない場合は null。
@search.nextPageParameters	SearchRequest	クエリが要求されたすべての結果を 1 つの応答で返せなかった場合に返される継続 JSON ペイロード。この JSON を @odata.nextLink と共に使用して、別の POST Search 要求を作成して、検索応答の次の部分を取得できます。
@search.semanticPartialResponseReason	SemanticErrorReason	セマンティックランク付け要求に対して部分的な応答が返された理由。
@search.semanticPartialResponseType	SemanticSearchResultsType	セマンティックランク付け要求に対して返された部分応答の型。
value	SearchResult[]	クエリによって返される結果のシーケンス。

SearchMode

ドキュメントを一致としてカウントするために、検索語句の一部または全部を照合する必要があるかどうかを指定します。

名前	型	説明
all	string	ドキュメントを一致としてカウントするには、すべての検索語句が一致する必要があります。
any	string	ドキュメントを一致としてカウントするには、検索語句のいずれかを照合する必要があります。

SearchRequest

フィルター処理、並べ替え、ファセット、ページング、およびその他の検索クエリ動作のパラメーター。

名前	型	説明
answers	QueryAnswerType	検索応答の一部として回答を返す必要があるかどうかを指定する値。
captions	QueryCaptionType	キャプションを検索応答の一部として返す必要があるかどうかを指定する値。
count	boolean	結果の合計数をフェッチするかどうかを指定する値。既定値は false です。この値を true に設定すると、パフォーマンスに影響する可能性があります。返されるカウントは近似値であることに注意してください。
facets	string[]	検索クエリに適用するファセット式の一覧。各ファセット式にはフィールド名が含まれます。必要に応じて、名前と値のペアのコンマ区切りのリストが続きます。
filter	string	検索クエリに適用する OData $filter式。
highlight	string	ヒット強調表示に使用するフィールド名のコンマ区切りのリスト。検索可能なフィールドのみを、ヒット強調表示に使用できます。
highlightPostTag	string	ヒットハイライトに追加される文字列タグ。 highlightPreTag を使用して設定する必要があります。既定値は /em><です。
highlightPreTag	string	強調表示をヒットする前に付加される文字列タグ。 highlightPostTag を使用して設定する必要があります。既定値は <em>です。
minimumCoverage	number	クエリを成功として報告するために検索クエリでカバーする必要があるインデックスの割合を示す 0 ~ 100 の数値。このパラメーターは、レプリカが 1 つだけのサービスでも検索の可用性を確保するのに役立ちます。既定値は 100 です。
orderby	string	結果を並べ替える OData $orderby式のコンマ区切りのリスト。各式には、フィールド名または geo.distance() 関数または search.score() 関数の呼び出しを指定できます。各式の後に asc を付けて昇順を示すか、降順を示す desc を指定できます。既定値は昇順です。同点は、ドキュメントのマッチスコアによって分割されます。 $orderbyが指定されていない場合、既定の並べ替え順序はドキュメントの一致スコアの降順になります。最大で 32 個の$orderby句があります。
queryType	QueryType	検索クエリの構文を指定する値。既定値は "simple" です。クエリで Lucene クエリ構文を使用する場合は、'full' を使用します。
scoringParameters	string[]	形式名と値を使用してスコアリング関数 (referencePointParameter など) で使用するパラメーター値の一覧。たとえば、スコアリングプロファイルで "mylocation" というパラメーターを持つ関数が定義されている場合、パラメーター文字列は "mylocation-122.2,44.8" になります (引用符は使用しません)。
scoringProfile	string	結果を並べ替えるために一致するドキュメントの一致スコアを評価するスコアリングプロファイルの名前。
scoringStatistics	ScoringStatistics	スコアリングの統計情報 (ドキュメントの頻度など) をグローバルに計算して、より一貫性のあるスコアリングを行うか、ローカルに計算するかを指定する値。待機時間を短縮します。既定値は 'local' です。スコア付け前にスコア付け統計をグローバルに集計するには、"global" を使用します。グローバルスコアリング統計を使用すると、検索クエリの待機時間が長くなる可能性があります。
search	string	フルテキスト検索クエリ式。すべてのドキュメントに一致するには、"*" を使用するか、このパラメーターを省略します。
searchFields	string	フルテキスト検索の範囲を指定するフィールド名のコンマ区切りのリスト。完全な Lucene クエリでフィールド検索 (fieldName:searchExpression) を使用する場合、各フィールド検索式のフィールド名は、このパラメーターに記載されているフィールド名よりも優先されます。
searchMode	SearchMode	ドキュメントを一致としてカウントするために、検索語句の一部またはすべてを照合する必要があるかどうかを指定する値。
select	string	取得するフィールドのコンマ区切りのリスト。指定しない場合、スキーマで取得可能としてマークされているすべてのフィールドが含まれます。
semanticConfiguration	string	セマンティック型のクエリのドキュメントを処理するときに使用されるセマンティック構成の名前。
semanticErrorHandling	SemanticErrorMode	セマンティック呼び出しを完全に失敗させる (既定/現在の動作) か、部分的な結果を返すかをユーザーが選択できるようにします。
semanticMaxWaitInMilliseconds	integer	ユーザーが、セマンティックエンリッチメントが要求が失敗するまでの処理が完了するまでにかかる時間の上限を設定できるようにします。
semanticQuery	string	セマンティックの再ランク付け、セマンティックキャプション、セマンティック回答にのみ使用される個別の検索クエリを設定できます。基本取得フェーズとランク付けフェーズと L2 セマンティックフェーズの間で異なるクエリを使用する必要があるシナリオに役立ちます。
sessionId	string	スティッキーセッションの作成に使用する値。これは、より一貫性のある結果を得るのに役立ちます。同じ sessionId が使用されている限り、同じレプリカセットをターゲットにするためのベストエフォート試行が行われます。同じ sessionID 値を繰り返し再利用すると、レプリカ間での要求の負荷分散が妨げられる可能性があり、検索サービスのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があります。 sessionId として使用される値は、'_' 文字で始めることはできません。
skip	integer	スキップする検索結果の数。この値を 100,000 より大きくすることはできません。ドキュメントを順番にスキャンする必要があるが、この制限のためにスキップを使用できない場合は、完全に順序付けられたキーで orderby を使用し、代わりに範囲クエリでフィルター処理することを検討してください。
top	integer	取得する検索結果の数。これを$skipと組み合わせて使用して、検索結果のクライアント側ページングを実装できます。サーバー側のページングが原因で結果が切り捨てられた場合、応答には、結果の次のページに対して別の検索要求を発行するために使用できる継続トークンが含まれます。
vectorFilterMode	VectorFilterMode	ベクター検索の実行前または実行後にフィルターを適用するかどうかを指定します。新しいインデックスの既定値は 'preFilter' です。
vectorQueries	VectorQuery[]: RawVectorQuery[] VectorizableTextQuery[]	ベクター検索クエリとハイブリッド検索クエリのクエリパラメーター。

SearchResult

検索クエリによって検出されたドキュメントと、関連するメタデータが含まれます。

名前	型	説明
@search.captions	CaptionResult[]	キャプションは、ドキュメントから検索クエリまでの最も代表的な一節です。多くの場合、ドキュメントの概要として使用されます。キャプションは、型 'semantic' のクエリに対してのみ返されます。
@search.highlights	object	該当する各フィールドで編成された、一致する検索用語を示すドキュメントのテキストフラグメント。クエリに対してヒット強調表示が有効になっていない場合は null。
@search.rerankerScore	number	上位の検索結果のセマンティックランカーによって計算された関連性スコア。検索結果は、最初に RerankerScore、次にスコアで並べ替えられます。 RerankerScore は、型 'semantic' のクエリに対してのみ返されます。
@search.score	number	クエリによって返される他のドキュメントと比較したドキュメントの関連性スコア。

SemanticErrorMode

セマンティック呼び出しを完全に失敗させる (既定/現在の動作) か、部分的な結果を返すかをユーザーが選択できるようにします。

名前	型	説明
fail	string	セマンティック処理手順中に例外がある場合、クエリは失敗し、エラーに応じて適切な HTTP コードが返されます。
partial	string	セマンティック処理が失敗した場合でも、部分的な結果が返されます。部分的な結果の定義は、失敗したセマンティックステップと失敗の理由によって異なります。

SemanticErrorReason

セマンティックランク付け要求に対して部分的な応答が返された理由。

名前	型	説明
capacityOverloaded	string	要求が調整されました。基本結果のみが返されました。
maxWaitExceeded	string	`semanticMaxWaitInMilliseconds` が設定され、セマンティック処理期間がその値を超えた場合。基本結果のみが返されました。
transient	string	セマンティックプロセスの少なくとも 1 つのステップが失敗しました。

SemanticSearchResultsType

セマンティックランク付け要求に対して返された部分応答の型。

名前	型	説明
baseResults	string	セマンティックエンリッチメントや再ランク付けのない結果。
rerankedResults	string	結果は再ランカーモデルで再ランク付けされ、セマンティックキャプションが含まれます。回答、回答のハイライト、キャプションの強調表示は含まれません。

VectorFilterMode

ベクター検索の実行前または実行後にフィルターを適用するかどうかを指定します。

名前	型	説明
postFilter	string	フィルターは、ベクター結果の候補セットが返された後に適用されます。フィルターの選択度によっては、パラメーター 'k' によって要求された結果よりも結果が少なくなる可能性があります。
preFilter	string	フィルターは、検索クエリの前に適用されます。

VectorizableTextQuery

ベクター化する必要があるテキスト値が指定されている場合にベクター検索に使用するクエリパラメーター。

名前	型	説明
exhaustive	boolean	true の場合、ベクトルインデックス内のすべてのベクトルに対して、完全な k ニアレストネイバー検索がトリガーされます。地上の真偽値の決定など、完全一致が重要なシナリオに役立ちます。
fields	string	検索されるベクトルに含める Collection(Edm.Single) 型のベクターフィールド。
k	integer	トップヒットとして返される最も近いネイバーの数。
kind	string: text	実行されるベクタークエリの種類。
oversampling	number	オーバーサンプリング係数。最小値は 1 です。インデックス定義で構成されている 'defaultOversampling' パラメーターをオーバーライドします。 'rerankWithOriginalVectors' が true の場合にのみ設定できます。このパラメーターは、基になるベクターフィールドで圧縮メソッドを使用する場合にのみ使用できます。
text	string	ベクター検索クエリを実行するためにベクター化されるテキスト。
weight	number	同じ検索要求内の他のベクタークエリやテキストクエリと比較した場合のベクタークエリの相対的な重み。この値は、さまざまなベクタークエリによって生成された複数のランク付けリストの結果や、テキストクエリを使用して取得された結果を組み合わせる場合に使用されます。重みが大きいほど、そのクエリに一致したドキュメントが最終的なランク付けになります。既定値は 1.0 で、値は 0 より大きい正の数値である必要があります。

VectorQueryKind

実行されるベクタークエリの種類。

名前	型	説明
text	string	ベクター化する必要があるテキスト値が提供されるベクタークエリ。
vector	string	生のベクター値が提供されるベクタークエリ。

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Documents - Search Post

URI パラメーター

要求ヘッダー

要求本文

応答

例

SearchIndexSearchDocumentsPost

要求のサンプル

応答のサンプル

SearchIndexSearchDocumentsSemanticPost

要求のサンプル

応答のサンプル

定義

AnswerResult

CaptionResult

ErrorAdditionalInfo

ErrorDetail

ErrorResponse

QueryAnswerType

QueryCaptionType

QueryType

RawVectorQuery

ScoringStatistics

SearchDocumentsResult

SearchMode

SearchRequest

SearchResult

SemanticErrorMode

SemanticErrorReason

SemanticSearchResultsType

VectorFilterMode

VectorizableTextQuery

VectorQueryKind

その他のリソース